前段时间，公司一个新上线的网站出现页面响应速度缓慢的问题， 一位负责这个项目的但并不是搞技术的妹子找到我，让我想办法提升网站的访问速度 ，因为已经有很多用户来投诉了。我第一反应觉的是数据库上的问题，假装思索了一下，摆着一副深沉炫酷的模样说：“是不是数据库查询上出问题了， 给表加上索引吧”，然后妹子来了一句：“现在我们网站访问量太大，加索引有可能导致写入数据时性能下降，影响用户使用的
# MySQL 10亿条数据处理详解
在现代数据处理和分析中，我们常常会遇到处理大规模数据的问题。MySQL作为一种常用的关系型数据库管理系统，也需要处理大规模的数据。本文将介绍如何在MySQL中处理10亿条数据，并提供相应的代码示例。
## 数据准备
首先，我们需要准备10亿条数据。为了模拟真实场景，我们可以选择使用Python的Faker库来生成虚假数据。首先，我们需要安装Faker库：
原创
2023-11-06 08:40:55
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# 如何实现 MySQL 上亿条数据的存储与管理
在现代应用中，我们经常需要处理大量的数据，尤其是企业级的应用，这里我将教你如何在 MySQL 上实现亿级数据的管理。下面是整个流程的概述。
## 流程概述
| 步骤 | 说明 |
|--------|--------------------------
原创
2024-10-25 04:48:07
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# 实现“mysql 20亿条数据”的方法
## 概述
在这篇文章中，我将向你展示如何实现“mysql 20亿条数据”的方法。首先，我会告诉你整个过程的流程，并使用表格展示每个步骤。然后，我会逐步指导你每一步需要做什么，提供相应的代码以及代码注释。最后，我会用mermaid语法中的flowchart TD展示整个流程的图示。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-03-15 07:17:30
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JAVA 8 新特性一、Lambda 表达式ConsumerPredicateFunctionSupplier二、stream 流1. 获取流2. 中间操作1.1)map 把对应的操作应用到 流里面的每一个对象上1.2)map 提取对象里面的信息2)filter 过滤3)skip()4)distinct() 去重5)sorted(),默认是自然排序，可以定义排序规则3. 终止操作1)分组，根据条件
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2023-07-11 17:19:03
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【1】数据结构① jdk1.7JDK1.8 之前 HashMap 由 数组+链表 组成的，数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的（“拉链法”解决冲突）。也就是说创建一个链表数组，数组中每一格就是一个链表。② jdk1.8JDK1.8 以后在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为 8）时，且tab.length>64时，将链表转化为红黑树，以减少
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2023-08-16 11:35:36
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把简单的事情放大了，它就不简单了前言有人说单表超千万数据就应该分库分表了，这么玩不合理啊。但是对于创新业务来讲，业务系统的设计不可能一上来就预估这么大的容量，成本和工期都不足矣完成系统的开发工作。我觉得对于创新型业务系统的设计，首先满足需求，其次考虑到万一业务井喷发展所要考虑到的临时解决方案，为系统升级预留时间。谁都希望业务井喷，那么它来了！01具体时间点就不说了，开始做了一个新业务，见了一个表，
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2023-08-02 16:02:56
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# MySQL查询3亿条数据的方法
在处理大规模数据时，MySQL数据库是一个常见的选择。但是，当数据量达到数亿条时，如何高效地查询这些数据成为了一个挑战。本文将介绍一些方法和技巧，帮助你在MySQL中查询3亿条数据。
## 选择正确的索引
索引是MySQL的一个重要特性，它可以加快查询速度。在查询大规模数据时，选择正确的索引非常重要。在设计表结构时，可以考虑将常用查询条件作为索引的列。
原创
2023-09-07 15:07:09
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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
一，概述一般而言，我们对关系型数据库系统，进行表结构设计时，会按数据的种类，进行分类，一般有如下种类:1)主数据，其数据量基本稳定，不随时间而线性增长。比如，分公司，产品，经销商。 这种数据库表，我们一般以 tm_ 作为表名的前缀, 意思是 table of master data。 2)系统级数据，其数据量基本稳定，不随时间而线性增长。比如，用户权限控制，配置参数。 这种数据库表，我们一般以 t
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2023-11-28 09:57:31
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首先来看一下MySQL删除数据的几种方式MySQL 删除数据的几种方式有 DELETE、TRUNCATE、DROPDELETE:要注意，delete是DML语言，删除数据后，并不会真正的删除数据，每次从表中删除一行，都会将该行的的删除操作记录在redo和undo表空间中以便进行回滚（rollback）和重做操作，但要注意表空间要足够大，需要手动提交（commit）操作才能生效，可以通过rollba
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2023-08-21 10:40:19
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这篇文章是针对MySQL中十万级数据量的一些常见sql语句优化。本人作为一名准大三计科专业学生，对此理解得不深，也更没有多少实际优化经验，如有错误之处，希望各位及时指正。一，使用索引来优化SQL语句1.创建索引前后执行结果对比2.使用复合索引的原则二，杜绝对索引使用计算，转型等处理三，索引不要放在范围查询的右边四，杜绝SELECT *的使用四，在使用order by时，要注意索引的有序性&nbs
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2023-11-04 20:34:24
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Mysql数据库快速插入亿级数据 接手一个项目，该项目运行了两三年了。接手的时候，只有一个部署文档和全部代码，再没有其他文档了，也没有其他任何人了解这个项目。好吧，试着深入了解吧。代码在测试环境跑来了，整个项目算是看得七七八八了。去线网看看，我靠，mysql数据库数据已经好几十个G了。定位到其中一张表t_send_message_send，发送短信的记录表，已经一亿多条数据了，占用空间四十多个G
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2023-07-03 01:07:31
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mysql数据库优化课程---15、mysql优化步骤一、总结一句话总结：索引优化最立竿见影 1、mysql中最常用最立竿见影的优化是什么？索引优化索引优化，不然有多少行要扫描多少次，1亿行大概是5到10分钟，和列的存量有关系 2、show status的作用是什么？执行频率了解各种sql的执行频率通过show status命令了解各种SQL的执行频率。格式：mysql>
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2024-05-28 10:34:44
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目录前言为什么在生产上主从环境情况下mySQL特别容易卡死不要去怪设计不要去怪开发我们devops靠自己场景一、当要被删除的数据量远大于保留的数据量的场景下的做法操作涉及数据量及环境烂机器环境下的执行情况好机器环境下的执行情况场景二、当要被删除的数据量远小于保留的数据量的场景下的做法分场景1、被删除的数据很小小到只会引起10分钟内的主从延迟-不建议操作涉及数据量及环境烂机器环境下的执行情况好机器环
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2023-10-27 11:41:39
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1.引言2.后端基础设施3.为何需要 Vitess3.1 主-从副本3.2 分片3.3 灾难管理4.Vitess：用于水平扩展 MySQL 数据库集群的系统5.部署到云中6.CDN7.数据存储：YouTube 是如何存储如此巨大的数据量的呢？7.1 即插即用的商用服务器7.2 为数据中心设计的存储磁盘YouTube 是仅次于谷歌的第二大热门网站。在 2019 年 5 月，每分钟会有超过 500 小
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2024-03-19 17:25:51
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作者：jeremyshi1. 背景随着移动互联网、物联网、云计算等信息技术蓬勃发展，数据量呈爆炸式增长。如今我们可以轻易得从海量数据里找到想要的信息，其中离不开搜索引擎技术的帮助。特别是其中的索引、检索和排序机制，我们无需深入了解背后复杂的信息检索原理，即可实现基本的全文检索功能。数据量达到十亿，百亿规模仍然可以秒级返回检索结果。对于系统容灾、数据安全性、可扩展性、可维护性等我们关注的实际问题，在
超实用的mysql分库分表策略，轻松解决亿级数据问题 一、分库分表的背景在数据爆炸的年代，单表数据达到千万级别，甚至过亿的量，都是很常见的情景。这时候再对数据库进行操作就是非常吃力的事情了，select个半天都出不来数据，这时候业务已经难以维系。不得已，分库分表提上日程，我们的目的很简单，减小数据库的压力，缩短表的操作时间。 二、
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2023-07-09 22:29:00
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第一阶段：
1，一定要正确设计索引
2，一定要避免SQL语句全表扫描，所以SQL一定要走索引（如：一切的 > < != 等等之类的写法都会导致全表扫描）
3，一定要避免 limit 10000000,20 这样的查询
4，一定要避免 LEFT JOIN 之类的查询，不把这样的逻辑处理交给数据库
5，每个表索引不要建太多，大数据时会增加数据库的写入压力
第二阶段：
1，采用分表技术（
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2023-07-14 18:37:24
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my.ini参数table_cache=512
bulk_insert_buffer_size = 100M
innodb_additional_mem_pool_size=30M
innodb_flush_log_at_trx_commit=0
innodb_buffer_pool_size=207M
innodb_log_file_size=128M innodb_flush_log
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2023-10-28 22:08:42
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