前言 目标快速模拟数据一亿条, 存储过程效率太低, 找到个load data的方法, 从本地文件读数据插入到库表中, 正文如下 正文 切换引擎 查询引擎类型 SHOW CREATE TABLE igs_sm_interface_access_log; 查询结果 CREATE TABLE `igs_s
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2020-10-28 22:51:00
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前言平时在写一些小web系统时，我们总会对mysql不以为然。然而真正的系统易用应该讲数据量展望拓展到千万级别来考虑。因此，今天下午实在是无聊的慌，自己随手搭建一个千万级的数据库，然后对数据库进行一些简单的CRUD来看看大数据情况下的CRUD效率。结果发现，曾经简单的操作，在数据量大的时候还是会造成操作效率低下的。因此先写下这篇文章，日后不断更新纪录一下自己工作学习到的Mysql优化技巧。搭建千
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2023-08-22 22:11:25
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1.数据库设计和表创建时就要考虑性能mysql数据库本身高度灵活，造成性能不足，严重依赖开发人员能力。也就是说开发人员能力高，则mysql性能高。这也是很多关系型数据库的通病，所以公司的dba通常工资巨高。设计表时要注意：1.表字段避免null值出现，null值很难查询优化且占用额外的索引空间，推荐默认数字0代替null。2.尽量使用INT而非BIGINT，如果非负则加上UNSIGNED（这样数值
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2023-07-05 22:21:22
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# 实现 MySQL 千万级数据秒级查询的流程
## 介绍
在现代数据处理中，处理大量数据并保持查询性能是一个重要的挑战。针对 MySQL 数据库，本文将介绍如何通过合理的数据库设计、索引优化和查询优化来实现千万级数据的秒级查询。
## 流程概述
下面的表格展示了实现千万级数据秒级查询的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤 1 | 数据库设计 |
| 步骤
原创
2023-08-11 18:38:54
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实践中如何优化MySQL实践中，MySQL的优化主要涉及SQL语句及索引的优化、数据表结构的优化、系统配置的优化和硬件的优化四个方面，如下图所示： SQL语句及索引的优化SQL语句的优化SQL语句的优化主要包括三个问题，即如何发现有问题的SQL、如何分析SQL的执行计划以及如何优化SQL，下面将逐一解释。怎么发现有问题的SQL?（通过MySQL慢查询日志对有效率问题的SQ
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2024-07-08 21:06:20
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.Net 开发中操作数据库EF一直是我的首选，工作和学习也一直在使用。EF一定程度的提高了开发速度，开发人员专注业务，不用编写sql。方便的同时也产生了一直被人诟病的一个问题性能低下。 EF Core + MySql的组合越来越流行，所以本文数据库使用MySql完成相关示例。 说明 由于工作中也一直 ...
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2021-06-30 00:29:00
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财务平台进行分录分表以后，随着数据量的日渐递增，业务人员对账务数据的实时分析响应时间越来越长，体验性慢慢下降，之前我们基于mysql的性能优化做了一遍，可以说基于mysql该做的优化已经基本上都做了，本次是基于elasticsearch对其做进一步的性能优化1.mysql索引原理基于mysql最常用也最直接有效的性能优化也就是添加索引。mysql索引是怎么实现的呢？数据库最基本的查询算法是顺序查找
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2024-10-31 19:33:16
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# MySQL 千万级数据中的 NOT IN 查询优化
在处理千万级数据时，MySQL 数据库的性能可能会受到很大影响，尤其是涉及到复杂查询时。其中，`NOT IN` 是一种常见的查询操作，它用于从一组记录中排除特定条件的数据。然而，使用 `NOT IN` 查询时，性能往往不如预期，尤其是在大数据集上。
## 1. `NOT IN` 的基本用法
`NOT IN` 操作符用于选择不在指定列表中
原创
2024-10-19 03:30:22
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Oracle千万级记录进行处理并不简单，下面就为您总结了Oracle千万级记录插入和查询的技巧，希望对您能够有所启迪。最近做了个项目，实现对存在Oracle千万级记录的库表执行插入、查询操作。原以为对数据库的插入、查询是件很容易的事，可不知当数据达到百万甚至千万条级别的时候，这一切似乎变得相当困难。几经折腾，总算完成了任务。1、防止运用 Hibernate框架Hibernate用起来虽然方便，但对
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2023-12-01 09:16:44
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# MySQL千万数据实战
在实际的软件开发中，我们经常会遇到需要处理大量数据的情况。MySQL是一个常用的关系型数据库管理系统，本文将介绍如何在MySQL中处理千万级数据，并给出一些实战代码示例。
## 准备工作
首先，我们需要在MySQL中创建一个用于存储数据的表。假设我们要存储用户信息，我们可以创建一个名为`users`的表，包含`id`、`name`和`age`三个字段：
```m
原创
2024-04-23 03:53:01
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stream 的特点①只能遍历一次：数据流的从一头获取数据源，在流水线上依次对元素进行操作，当元素通过流水线，便无法再对其进行操作，可以重新在数据源获取一个新的数据流进行操作；②采用内部迭代的方式：对Collection进行处理，一般会使用 Iterator 遍历器的遍历方式，这是一种外部迭代；而对于处理Stream，只要申明处理方式，处理过程由流对象自行完成，这是一种内部迭代，对于大量数据的迭代
mysql数据量大时使用limit分页，随着页码的增大，查询效率越低下。本文给大家分享的是作者在使用mysql进行千万级数据量分页查询的时候进行性能优化的方法，非常不错的一篇文章，希望能帮助到大家。
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2023-07-04 09:40:17
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前言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。除此之外，还有其他的思路和解决方案。根据本人多年的工作经验，做了如下总结。方案"千万级大表优化"这句话有3个关键字: 千万级，大表和优化。接下来将就这3个关键字展开讨论。数据量：千万级随着业务的发展,应用需要处理的数据量也是动态变化的。这也意味着要带着一种动态思维来系统的数据量，从而对于不同的场景我们
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2023-08-14 13:15:33
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背景介绍有个数字化转型项目采用MySQL数据库，有张大表数据两千万左右，深度分页（比如翻页1000万行）后查询比较慢，需要进行优化需求分析 1）由于B端项目需要查询全量数量，查询条件有起止日期，没有采用水平分表方案，如根据用户ID水平分表、根据时间水平分表等 2）采用ES、Hive+Impala、ClickHouse等OLAP方案需要引入其他技术栈，开发资源、进度等无法满足要求本文主要分析大表深度
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2023-09-05 10:22:33
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现在，我们有一个文件，样子长成这个样子的：该数据共有两列数据，col1，col2.col1是字符串类型的，col2为数字类型。这样的数据一共有多少呢？一共有：25165824。 现在我们的目标是统计col1中每个值出现的次数，并把对应的col2的值加起来，并且得到平均值。这样是放在关系数据库里，用SQL的话，十分容易搞定，SQL如下： select col1
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2024-01-30 13:48:00
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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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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，想和大家做一下这方面的经验总结和交流。以下是分析大纲内容。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中的标识：“数据量”、“对象”、“目标”1. 数据量：千万级千万级只是一个感官数字，就是我们印象中的大数据量
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2023-07-10 16:57:52
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工作中遇到要从网络SQL实例上查几个张表(A\B\C)，处理后存到本地Postgres库这么个需求，其中表B过千万（也可能过亿），当然不可能一次性查询，就要用到分页查询了。主流分页方法无非那么几种1、Not In 大法（据说是效率极低）果断放弃2、比较主键 top 50000 where max(ID)>50000 order by id asc(
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2024-01-10 16:45:26
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## 实现"mysql 千万级数据sum"的流程
为了实现mysql千万级数据的sum操作，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建测试表 |
| 步骤二 | 导入测试数据 |
| 步骤三 | 使用索引优化查询 |
接下来，我们将逐步介绍每个步骤需要做的事情，并提供相应的代码。
### 步骤一：创建测试表
首先，我们需要创建
原创
2023-11-04 04:37:24
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# 千万级数据 MySQL 优化指南
作为一名经验丰富的开发者，我知道在处理千万级数据时，MySQL的性能至关重要。接下来，我将为您提供一套系统的优化流程，并详细解释每一步所需的操作和代码示例。
## 流程概览
在优化 MySQL 的过程中，我们可以将其分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------- | -----------
