mongodump和mongorestore实践1.mongodump备份工具mongodump能够在Mongodb运行时进行备份，它的工作原理是对运行的Mongodb做查询，然后将所有查到的文档写入磁盘。mongodump的参数与mongoexport的参数基本一致1.1 mongodump关键参数如下所示：mongodump --help查看帮助命令-h,--host ：代表远程连接的数据库地
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2024-10-15 22:27:00
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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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# 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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import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean;
import org.springframework.util.CollectionUtils;
import com.hengyunsoft.data
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2023-09-13 22:15:10
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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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实现千万级数据接口同步的过程需要面对诸多挑战，包括性能、稳定性和数据完整性等。在这篇博文中，我将详细记录如何用Python实现这一目标，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景和未来展望等方面的内容。
在今天的数据驱动时代，各种业务系统之间的数据交互变得越来越频繁，而网络服务也越来越依赖于实时数据。为了实现高效的数据同步，尤其是在面对千万级的数据时，选择合适的技术栈和架构至关重要。
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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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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【原创】 陌霖Java架构 2019-05-06 12:10:00对于我们开发的网站，如果网站的访问量非常大的话，那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题，但话又说回来了，既然逃避不掉，那我们就坦然面对吧~今天就让我们一起来研究一下常见的并发和同步吧。为了更好的理解并发和同步，我们需要先明白两个重要的概念:同步和异步** 1、同步和异步的区
文章目录1 概述2 需求分析3 项目基础搭建【业务系统之基础能力】4 用户服务、运营后台、商户服务的搭建用户模型前后端运营后台商户入驻： 商户创建、商户查询、商户禁用5 基础服务： 品类和门店品类服务门店服务6 点评门店搜索推荐V1.07 点评门店搜索的数据介入分词器点评搜索索引创建7 点评门店搜索的应用层接入搜索的模型8 搜索相关性的改造定制化中文词库重塑相关性9 准实时性的改进11 推荐系统
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2024-05-14 20:09:58
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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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# MySQL千万级数据count
在大数据时代，数据量的增长速度越来越快。当我们面对海量数据时，如何高效地进行数据统计和计算成为了一个非常重要的问题。MySQL是一个常用的关系型数据库，本文将介绍在MySQL中如何对千万级数据进行count操作，并给出相应的代码示例。
## 什么是count操作
在MySQL中，`count()`函数用于统计表中的行数。它可以用来统计满足某个条件的行数，也
原创
2023-08-11 04:39:03
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# MySQL千万级数据导出
## 介绍
在数据库应用中，数据导出是一个常见的需求。当数据量较小的时候，我们可以直接使用MySQL的导出命令来完成数据导出。但是当数据量达到千万级以上时，直接使用MySQL的导出命令可能会导致各种问题，比如导出时间过长、内存占用过高等。
本文将介绍一种针对MySQL千万级数据导出的高效方法，并提供对应的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要先准备
原创
2023-08-14 06:31:34
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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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# MySQL千万级数据备份指南
在现代应用的开发与运维中，数据的安全性与完整性至关重要。尤其是在处理千万级数据量的数据库时，备份策略尤为重要。本篇文章将为大家介绍MySQL数据库备份的一些基本原理与实践，并提供相应的代码示例。
## 1. 数据备份的必要性
数据库备份用于防止数据丢失，确保在遭遇故障或数据破坏时可以恢复数据。无论是由于硬件故障、操作失误还是网络攻击，定期备份都是保证数据安全
以下分享一点我的经验一般刚开始学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 >= (S
# 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 |
| ------- | -----------
