MySQL数据库多种优化方案1、硬件优化(物理机)、CPU 8~16颗CPU ，2~4颗、mem 96G~128G，3~4个实例。 32~64G内存，2个实例、disk 数量越多越好，性能上：SSD (高并发)> SAS(普通) > sata (线下)块盘为例：RAID0 > RAID10 > RAID5> RAID1、网卡，多块网卡bond，buffer
前言有人反馈之前几篇文章过于理论缺少实际操作细节，这篇文章就多一些可操作性的内容吧。注：这篇文章是以 MySQL 为背景，很多内容同时适用于其他关系型数据库，需要有一些索引知识为基础。 优化目标 1.减少 IO 次数 IO永远是数据库最容易瓶颈的地方，这是由数据库的职责所决定的，大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的，减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先
一、Mysql架构原理和存储机制1.体系结构2.查询缓存3.存储引擎存储引擎的分类innodb：支持事务，具有支持回滚，提交，崩溃恢复等功能，事务安全myisam:不支持事务和外键，查询速度高Memory：利用内存创建表，访问速度非常快，因为数据在内存，而且默认使用Hash索引，但是一旦关闭，数据就会丢失Archive：归档类型引擎，仅能支持insert和select语句Csv：以CSV文件进行数
原创
2024-01-08 14:13:52
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写在建库前：在确定数据库业务后、建立数据库表格时，就应对一些常见问题有所考虑，以避免在数据增长一段时间后再做应对，可能造成时间及维护成本增加：数据的月增量，年增量数据的快速增长点是否需要触发器或事件等查询业务需求服务器访问量以上的考虑项，对数据库的类型、表的结构、表间关系的定义及数据库配置都有非常重要的影响。 运行后优化：优化顺序第一，优化你的sql和索引； 想实现一个查询，可以写出很
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2023-07-21 19:24:27
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千万级大表如何优化，这是一个很有技术含量的问题，通常我们的直觉思维都会跳转到拆分或者数据分区，在此我想做一些补充和梳理，想和大家做一些这方面的经验总结，也欢迎大家提出建议。 从一开始脑海里开始也是火光四现，到不断的自我批评，后来也参考了一些团队的经验，我整理了下面的大纲内容。既然要吃透这个问题，我们势必要回到本源，我把这个问题分为三部分:“千万级”，“大表”，“优化”，也分别对应我们在图
参考资料：
mysql处理海量数据时的一些优化查询速度方法
mysql千万级大数据SQL查询优化
MySQL百万级数据库查询优化技巧
如何提高上百万级记录MySQL数据库查询速度：http://zhidao.baidu.com/link?url=c97MwaedM1NP-aQJqRYMvmyPew3U2y0l-DVKKQ4sFNS86bPwh8pqnylbdGB9KyGXSpR27dvL5kmH
原创
2021-07-27 16:20:48
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最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的表执行一条条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语
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2023-12-06 21:18:42
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前言数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.1、优化一览图2、优化笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是操作数据库即可,而硬优化则是操作服务器硬件及参数设置.2.1 软优化2.1.1 查询语句优化1、首先我们可以用EXPLAIN或DESCRI
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2023-09-04 20:18:51
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在大数据处理的诸多环节当中，存储是尤其关键的一环，只有实现了稳固的数据存储，才能为后续的大数据分析、数据可视化等环节提供稳定的地支持，可见大数据存储的重要性。今天我们就来详细聊聊大数据存储技术。进入大数据的学习，我们对于分布式理论都不陌生，正是分布式架构的出现，才使得基于廉价的PC硬件来实施大规模数据处理成为可能。而分布式架构当中，分布式存储和分布式计算，可以说是核心的环节。
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2023-11-14 09:56:35
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# MySQL SELECT IN优化指南
作为一名经验丰富的开发者，我深知在处理大数据量时，优化SQL查询的重要性。今天，我将向刚入行的小白们介绍如何优化`SELECT IN`语句，以提高查询效率。
## 流程概述
首先，让我们通过一个表格来概述整个优化流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定查询需求 |
| 2 | 编写原始`SELECT IN`语句
原创
2024-07-16 06:03:23
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第1章 引言随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和訪问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用。每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据切分来提高站点性能，横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式。水平切分数据库。能够减少单台机器的负载，同一时候最大限度的减少了了宕机造成的损失。通
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2023-09-13 21:48:14
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今天下午去微软面试，被问到了海量数据查询优化的问题，因为平时开发的应用数据量比較小，不太关注性能优化的问题，所以不知怎样作答，非常是郁闷。从网上搜索出海量数据查询优化的两篇文章，下来，权当学习性能优化的開始。数据库优化查询计划的方法数据库系统是管理信息系统的核心，基于数据库的联机事务处理（OL...
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2014-11-02 12:03:00
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Python 是一种脚本语言，相比 C/C++ 这样的编译语言，在效率和性能方面存在一些不足，但是可以通过代码调整来提高代码的执行效率。本文整理一些代码优化技巧。代码优化基本原则代码正常运行后优化。很多人一开始写代码就奔着性能优化的目标，“让正确的程序更快要比让快速的程序正确容易得多”，因此，优化的前提是代码能正常工作。过早地进行优化可能会忽视对总体性能指标的把握，在得到全局结果前不要主次颠倒。权
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2023-08-07 19:58:57
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一、tushare的简单使用金融数据常识：trade:现价settlement:昨日收盘价open：开盘价close：收盘价high：最高价low：最低价per:市盈率pb:市净率mktcap:总市值nmc:流通市值volume：成交量amount:成交金额price_change：价格变动p_change：涨跌幅changepercent:涨跌幅ma5：5日均价ma10：10日均价ma20:20
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2024-08-26 09:13:58
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海量数据 MySQL 的问题在现代信息技术中越来越常见，尤其是在面临快速增长的数据存储和处理需求时。它带来了各类挑战，包括性能下降、查询延迟和系统负载增大，这些都可能对业务运行产生显著影响。为了应对这些挑战，我将分享一个系统化的解决方案，包括从背景定位到最佳实践的详细步骤。
## 背景定位
当企业数据量达到数千万甚至上亿条时，MySQL 的性能可能会受到影响，导致页面加载时间增加或数据库响应变
许多程序员认为查询优化是DBMS（数据库教程管理系统）的任务，与程序员所编写的SQL语句关系不大，这是错误的。一个好的查询计划往往可以使程序性能提高数十倍。查询计划是用户所提交的SQL语句的集合，查询规划是经过优化处理之后所产生的语句集合。DBMS处理查询计划的过程是这样的：在做完查询语句的词法、语法检查之后，将语句提交给DBMS的查询优化器，优化器做完代数优化和存取路径的优化之后，由预编译模块对
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2023-10-19 15:24:42
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MySQL海量数据优化（理论+实战） 让面试官哑口无言前言一、准备表数据二、优化方式1.分页查询优化2.普通索引优化3.复合索引优化4.SQL查询优化5.事务优化6.数据库性能优化7.系统内核参数优化8.表字段优化9.分布式场景下常用优化手段总结作者寄语 提示：下方有源代码地址，请自行拿取前言朋友们，又见面了，上篇文章咱们讲到MySQL分库分表的方法，这篇文章咱们就针对上一篇文章模拟在MySQL
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2023-11-24 09:28:17
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数据库迁移 本主前一段时间写毕业设计主要使用MySQL，紧锣密鼓的开发了将近一个多月，项目数据层、接口层、数据采集层已经开发完成，算法还在不断的优化提速，由于请了几位大佬帮我做Code Review，所以不得已购买了一个阿里云的RDS服务，将本地的所有数据迁移到RDS上。本篇文章仅仅介绍数据库MySQL本地迁移到云端。HIVE的数据同步到MySQL后续会介绍。使用的是
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2023-09-21 23:07:15
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查看代码打印1 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000,10; 以上SQL语句在原理上和在实际操作中是不会存在什么问题
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2016-02-20 10:46:00
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公司订单系统每日订单量庞大，有很多表数据超千万。公司SQL优化这块做的很不好，可以说是没有做，所以导致查询很慢。正题节选某个功能中的一句SQL EXPLAIN 查看执行计划EXPLAIN + SQL 查看SQL执行计划一个索引没用到，受影响行接近2000万，难怪会慢。原来的SQL打印出来估计有好几张A4纸，我发个整理后的简版。SELECT
COUNT(t.w_order_id) lineCount
原创
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2023-12-21 17:30:31
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