千万级别的数据库优化 MySQL千万级别大表，你要如何优化？ 没法转载，先保存，感觉写的好全 当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化：单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然
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2024-07-25 16:36:05
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# MySQL千万级数据如何加主键
在数据库设计中，主键（Primary Key）是一个非常重要的概念。它是一个或多个字段的组合，用于在数据库表中唯一标识每条记录。在MySQL中，主键不仅可以提高查询效率，还可以保证数据的完整性和一致性。然而，在处理千万级数据时，如何为表添加主键是一个需要谨慎考虑的问题。本文将详细介绍在MySQL中为千万级数据表添加主键的方法和注意事项。
## 为什么需要主键
原创
2024-07-17 05:43:49
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1. 索引的本质解析索引： 帮助 MySQL 高效获取数据的排好序的数据结构索引数据结构： 二叉树、红黑树、Hash表、B-Tree注： 查找一次经过一次I/O 二叉树：右边的子节点>父节点，左边的子节点<父节点 红黑树：二叉平衡树，会自旋，二叉树当索引结构并不合适，I/O次数太多 B-Tree：当我们想减少I/O次数，那就得减少树的高度，但是数据量恒定的情况下，高度减少意味着宽度得增
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2024-06-06 14:45:39
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这是学习笔记的第 2138 篇文章 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
组合索引： 新系统改版进展一月有余，今天终于遇到一问题。 上午老大在调试我写的程序时，发现一个问题：同一程序，当数据量达到120W的时候程序运行特别慢（6秒）。原先我在开发过程当中，测试服务器上的表数据量都是 20W / 30W 之间，问题并不突出。
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2024-04-23 16:23:09
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作为在后端老司机，是不是经常听到过，“mysql 单表最好不要超过 2000w”,“单表超过 2000w 就要考虑数据迁移了”，“你这个表数据都马上要到 2000w 了，难怪查询速度慢”实验一把看看…建一张表CREATE TABLE person(
id int NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY comment '主键',
person_id tinyint
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2023-09-21 18:58:02
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在处理数据库时，尤其是像 MySQL 这样的大型数据库，添加字段到一个有四千万条记录的表格确实是一个挑战。这个过程必须考虑到性能、可用性和数据完整性。因此，以下是我对“mysql四千万数据加字段”问题的解决方案记录，旨在帮助大家了解具体步骤和方法。
## 环境准备
在进行操作之前，我确保环境的兼容性。以下是我使用的一些关键组件和命令：
```bash
# 安装 MySQL 5.7 及以上版本
# 如何实现“mysql千万数据加字段 大概多久”
## 概述
在mysql数据库中对千万条数据进行添加字段是一项比较耗时的操作，需要谨慎处理。本文将介绍对mysql数据库中的大量数据进行字段添加的步骤和具体操作。
## 步骤
下面是对mysql千万数据加字段的大概操作流程，具体步骤如下：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建临时表格，用于存放新字段数据
原创
2024-05-05 06:32:59
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# MySQL 千万数据表加字段流程
## 引言
MySQL 是一种常用的关系型数据库管理系统，用于存储和管理大量的数据。当需要对已存在的数据表进行操作时，有时候需要添加新的字段来满足业务需求。本文将介绍如何在 MySQL 中对千万数据表进行加字段的操作流程，并提供相应的代码示例和解释。
## 流程图
```mermaid
pie
title 数据表加字段流程
"创建备份表
原创
2023-10-04 04:28:36
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在日常工作中我们不可避免地会遇到慢SQL问题，比如笔者在之前的公司时会定期收到DBA彪哥发来的Oracle AWR报告，并特别提示我某条sql近阶段执行明显很慢，可能要优化一下等。对于这样的问题通常大家的第一反应就是看看sql是不是写的不合理啊诸如：“避免使用in和not in，否则可能会导致全表扫描”“ 避免在where子句中对字段进行函数操作”等等，还有一种常见的反应就是这个表有没有加索引？绝
正文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。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_or
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2023-06-12 22:51:43
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MySQL千万数据查询优化之路本文主要针对 MySQL 在千万级别数据的分页查询性能进行优化, 下面是整个优化的过程.先说结论 先说结论, MySQL 在千万级别数据的分页查询性能主要受到 2 个因素的影响:
查询的偏移量
查询的数据量
查询的偏移量优化当 MySQL 执行查询语句分页 LIMIT如果查询的偏移量比较大, 那么排序的时间就会比较长(B+树 索引
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2023-07-28 23:14:38
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1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id fro
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2023-12-17 21:01:44
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1.首先介绍一下树三棵树 1）二叉排序树 找个例子来说,输入：4 3 7 5 6 10 9 产生这样的搜索结构的话，当我们查找9，只用查找4次 会出现极端状态：如按序输入1-8 可见，使用二叉树当索引结构并不合适，I/O次数太多 2）B树（又叫B-树） 当我们想减少I/O次数，那就得减少树的高度，但是数据量恒定的情况下，高度减少
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2023-11-14 14:18:16
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直接在大表上添加索引或者字段会导致的锁表，可以使用在线DDL（Data Definition Language）操作工具pt-online-schema-change，能在线更改表结构而不会明显阻塞对该表的访问。这是因为它采取了一种巧妙的方式来逐步和安全地应用这些变更，主要通过以下步骤：创建一个空的临时表：pt-online-schema-change 首先根据原表的结构创建一个新的临时
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2024-07-29 16:26:53
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一般刚开始学SQL的时候，会这样写 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候，这样写会慢死 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; 也许耗费几十秒网上很多优化的方法是这样的 SELECT * FROM table WHERE id >= (SELECT
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2023-10-03 20:18:35
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# 如何实现“mysql几千万的数据加新字段”
## 1. 整体流程
首先，让我们通过以下表格展示整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | --- |
| 1 | 备份数据 |
| 2 | 创建新字段 |
| 3 | 更新数据 |
## 2. 具体操作步骤
### 步骤一：备份数据
在进行任何数据库操作之前，我们都需要先备份数据以防止意外情况发生。
```markd
原创
2024-06-20 04:23:12
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向一个 1000w 数据的线上业务表里新加字段，怎么操作？本地测试及正确解决方案：1.准备测试环境MySQL 测试环境系统：Linux centos 6.8内存：2G 内存CPU:2 核 CPU硬盘：200G 硬盘MySQL 版本：5.1测试程序：本地连内网测试2.准备测试程序 JAVA 代码package cn.gameboys.mysql;
import java.sql.Connecti
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2023-08-26 11:43:32
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在工作当中，我们可能经常遇到一些新的需求，这些需求的数据库表结构无法满足这些需求的实现，需要拓展新表或者在原有的表结构上面添加新的字段，或者修改表的默认值（对于创建新表这里直接省略）针对我们需要在原有的表结构上面添加数据的时候，无疑会出现一些问题，下面我们将讲述一下会发生的问题。众所周知，当我们修改表结构添加新字段的时候大部分情况下，我们都使用 ALERT TABLE 命令方法添加新的字段，如下：
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2023-06-23 18:52:58
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# 千万级MySQL数据库的应用与优化
随着科技的不断发展，数据量的急剧增加使得很多企业面临着存储与处理的挑战。MySQL作为一种广泛使用的开源关系型数据库，已经逐渐适应了千万级数据存储的需求。在本文中，我们将探讨如何有效地使用MySQL处理千万级数据，并提供相应的代码示例。
## 1. 设计良好的数据库结构
数据库的性能往往取决于结构设计。以下是一些优化建议：
- **规范化设计**：通
