问题概述使用阿里云rds for MySQL数据库（就是MySQL5.6版本），有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万，保留最近一年的数据量达到4000万，查询速度极慢，日常卡死。严重影响业务。问题前提：老系统，当时设计系统的人大概是大学没毕业，表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾，简直无法直视。原开发人员都已离职，到我来维护，这就是传说中的维护不了就跑路，然后我就是掉坑的那个！！！我尝试解决
方案概述方案一：优化现有mysql数据库。优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，成本最低。缺点：有优化瓶颈，数据量过亿就玩完了。 方案二：升级数据库类型，换一种100%兼容mysql的数据库。优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，你几乎不需要做任何操作就能提升数据库性能，缺点：多花钱 方案三：一步到位，大数据解决方案，更换newsql/nosql数据库。优点：没有数据容量瓶颈，缺点：需
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2023-08-04 12:12:07
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第一优化你的sql和索引；第二加缓存，memcached,redis；第三以上都做了后，还是慢，就做主从复制或主主复制，读写分离，可以在应用层做，效率高，也可以用三方工具，第三方工具推荐360的atlas,其它的要么效率不高，要么没人维护；第四如果以上都做了还是慢，不要想着去做切分，mysql自带分区表，先试试这个，对你的应用是透明的，无需更改代码,但是sql语句是需要针对分区表做优化的，sql条
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2023-10-15 20:42:33
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假如目前有个日志总表logs_a，一周大概产生500W左右日志，按天分区，现在想把这个表中数据复制到另一表logs_b还是按天分，两表的结构不同。 我们使用下面这种方式做的拷贝：Insert into logs_b(…,…,…)
Select …,…,… from logs_a
Where log_date >= to_date(‘20120229’, ‘yyyymmdd’);
In
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2023-11-13 23:20:45
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现在我们使用mysql对数据库分页就是直接使用limit了，这个是没有错误了，如果几万条数据没一种问题，如果是千万条记录你就会想死的心都有了，下面我来给各位朋友分析
数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段，其中 title 用定长，info 用text, id 是逐渐，vtype是tinyint，vtype是索引。这是一个基本的新闻系统
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2023-11-30 07:06:57
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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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# 如何实现 MySQL 千万级表 Join
在现代应用中，随着数据量的增大，如何高效地操作和管理大型数据库成为开发者的重要课题。特别是在 MySQL 中，处理千万级表的连接（JOIN）常常会带来性能挑战。本篇文章将教会你如何在 MySQL 中实现千万级表连接，并提供一份清晰的步骤指导。
## 流程概览
以下是实现 MySQL 千万级表 JOIN 的基本流程：
| 步骤
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单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：字段尽量使用TINYINT、SMALLINT、
数据表的设计原则(1)不应针对整个系统进行数据库设计，而应该根据系统架构中的组件划分，针对每个组件所处理的业务进行组件单元的数据库设计；不同组件间所对应的数据库表之间的关联应尽可能减少，如果不同组件间的表需要外键关联也尽量不要创建外键关联，而只是记录关联表的一个主键，确保组件对应的表之间的独立性，为系统或表结构的重构提供可能性。 (2)采用领域模型驱动的方式和自顶向下的思路进行数据库设计
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2023-07-26 14:22:21
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作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能为你解答“mysql 千万级批量更新慢”的问题。在处理这个问题时，我们需要考虑性能优化和分批处理。下面我将为你详细介绍整个流程和代码实现。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[分析问题]
B --> C[确定分批更新策略]
C --> D[创建分批更新函数]
D --> E[
原创
2024-07-27 03:55:52
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# 如何实现“mysql 千万级表秒级group by”
## 一、流程概述
下面是实现“mysql 千万级表秒级group by”的整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| -------- | -------- |
| 1 | 创建索引 |
| 2 | 使用分区表 |
| 3 | 数据拆分 |
| 4 | 优化查询语句 |
| 5 | 使用缓存 |
## 二、具体操作步
原创
2024-05-08 05:30:54
131阅读
作者：码农当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单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：字段尽量使用TINYINT、SMAL
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2024-07-30 18:18:35
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# DBeaver快速导出MySQL千万级表数据
在数据处理和分析的过程中，往往需要将数据库中的数据导出成文件，以便于后续的数据处理和分析。对于MySQL数据库，数据量达到千万级时，导出操作通常会面临效率和性能的挑战。本文将介绍如何使用DBeaver这个强大的数据库管理工具，快速导出MySQL数据库中的千万级表数据，并给出相关的代码示例。
## DBeaver简介
DBeaver是一款开源的
# MYSQL统计千万级表的分组数据
在大数据时代，MySQL作为一种流行的关系型数据库管理系统，不可避免地面临着处理海量数据的挑战。尤其在统计千万级表的分组数据时，需要考虑性能优化与查询效率。本文将探讨如何在MySQL中高效地进行这一操作，配合具体代码示例，使读者能够更好地理解。
## 数据库背景
假设我们有一个包含订单信息的表，名为 `orders`。此表大概包含以下字段：
- `or
原创
2024-08-28 08:31:16
100阅读
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， Sql 代码 : select id from t where num is nu
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2024-02-21 12:25:57
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1）数据库设计方面： a.尽量避免全表扫描,在where及order by设计的列建立索引; b.尽量避免where子句对字段null值判断 c.并不是所有所有对查询都有效,例如性别.. d.索引不是越多越好 e.尽可能避免更新索引数据列 f.尽量使用数字型字段 g.尽量使用varchar/nvarchar代替char/nchar,因为变长字段存储空间小,且对于查询来说在一个相对较小的字段内搜索效
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2023-09-01 21:24:14
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我们在做一个项目，一个网站或一个app时，用户量巨增，当使用的mysql数据库中的表数据达到千万级时，可以从以下方面考滤优化： 1、在设计数据库表的时候就要考虑到优化 2、查询sql语句上的优化 3、从数据库设计上进行结大框架的设计：如分区、分表、分库1、在设计数据库表的时候就要考虑到优化 1、尽可能使用not null定义字段，避免null值字段出现，null值会占用额外的索引空间 2
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2023-06-15 17:27:18
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1.mysql的数据查询,大小字段要分开,这个还是有必要的,除非一点就是你查询的都是索引内容而不是表内容,比如只查询id等等2.查询速度和索引有很大关系也就是索引的大小直接影响你的查询效果,但是查询条件一定要建立索引,这点上注意的是索引字段不能太多，太多索引文件就会很大那样搜索只能变慢,3.查询指定的记录最好通过Id进行in查询来获得真实的数据.其实不是最好而是必须，也就是你应该先查询出复合的ID
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2024-06-06 06:21:01
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背景 服务器A：有一张表A，单表1500万条数据（未来会更多）表占用的空间大小6G. 服务器B：从服务器A把表A导过来，插入服务器B的表B中（服务器配置 2核8G）过程作为一个有经验的老菜鸟，就不折腾 mysqldump、source命令的导入导出了，服务器有挂掉的风险。1、通过脚本，每次从表A查询1000条数据，通过offset实现分页查询，插入表B select * from table_A
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2023-05-26 10:57:18
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# MySQL千万级表添加索引
在大型的MySQL数据库中，当数据量达到千万级别时，查询性能可能会受到很大的影响。为了提高查询效率，我们可以通过给表添加索引来加快查询速度。本文将介绍如何为千万级表添加索引，并提供相应的代码示例。
## 索引简介
索引是一种数据结构，用于加速数据库表的查询操作。它可以让数据库系统更快地定位到所需的数据，而不是逐条遍历整个表。常见的索引类型包括B树索引、哈希索引
原创
2023-08-29 04:23:05
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