# 当数据量大了，MySQL该如何应对？
随着信息技术的发展，企业和应用产生的数据量不断增长。MySQL因其高效、开源、易用等特点，广泛应用于各种场景。然而，当数据量增加时，MySQL在存储、查询和性能方面可能会面临一系列挑战。在本文中，我们将探讨如何处理大数据量下的MySQL，以及相应的优化技巧和代码示例。
## 1. 数据库设计的重要性
在设计MySQL数据库时，合理的结构设计是非常重要
# 如何解决"mysql 数据量大加字段很慢"的问题
## 问题描述
在使用MySQL数据库时，当数据量较大时，为表添加字段会变得非常缓慢。这个问题在实际开发中是比较常见的，本文将向你介绍如何解决这个问题。
## 解决流程
下面是解决这个问题的步骤，我们可以通过表格展示出来：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个新的临时表 |
| 2 | 将原表数据插
原创
2024-06-05 06:19:07
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sql普通接口查询：一般指的是后台管理系统，数据量访问不大，以后也不会很大，就可以使用最简单的查询接口大访问量查询接口超大分页问题使用本地表：jdbc:mysql://localhost:3306/baiwan_ceshi?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false普通的分页查询：SELECT * FROM app_us
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2024-10-10 12:37:01
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# 解决 Redis 数据量大 Get 很慢问题
## 1. 简介
在使用 Redis 作为缓存或数据库时，当数据量逐渐增大时，可能会遇到 Redis Get 操作变慢的问题。这是因为 Redis 是基于内存的数据库，当数据量超过可用内存时，需要从磁盘读取数据，导致性能下降。本篇文章将指导新手开发者如何解决这个问题。
## 2. 解决步骤
### 2.1. 分析问题
在解决问题之前，我们首先
原创
2023-11-30 13:36:19
328阅读
本篇为Redis性能问题诊断系列的第三篇，主要从Redis服务层面上进行讲解，重点对相关机制的工作原理进行剖析，及如何最优的使用来提高处理性能。
（本文首发于“数据库架构师”公号，订阅“数据库架构师”公号，一起学习数据库技术，助力职业发展）本篇为Redis性能问题诊断系列的第三篇，主要从Redis服务层面上进行讲解，重点对相关机制的工作原理进行剖析，及如
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2024-09-24 21:15:23
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聚合函数介绍聚合函数聚合函数也称之为多行函数，组函数或分组函数。聚合函数不象单行函数，==聚合函数对行的分组进行操作，对每组给出一个结果。==如果在查询中没有指定分组，那么聚合函数则将查询到的结果集视为一组。聚合函数类型聚合函数说明：函数名描述实例AVG(expression)返回一个表达式的平均值，expression 是一个字段返回 Products 表中Price 字段的平均值：SELECT
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2024-10-31 13:08:12
21阅读
数据库操作是当今 Web 应用程序中的主要瓶颈。 不仅是 DBA（数据库管理员）需要为各种性能问题操心，程序员为做出准确的结构化表，优化查询性能和编写更优代码，也要费尽心思。 在本文中，我列出了一些针对程序员的 MySQL 优化技术。在我们开始学习之前，我补充一点：你可以在 Envato Market 上找到大量的 MySQL 脚本和实用程序。1.优化查询的查询缓存 大部分MySQL服务器都有查
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2024-06-15 17:45:12
40阅读
# 解决 MongoDB 查询数据量大速度很慢的方法
## 问题描述
在使用 MongoDB 进行数据查询时，如果数据量很大，查询速度可能会变得很慢。这可能会影响应用程序的性能和用户体验。所以，我们需要寻找一些方法来解决这个问题。
## 原因分析
MongoDB 查询数据量大速度很慢的原因可能有很多，比如没有合适的索引、查询条件不合理、硬件性能不足等。在解决问题之前，我们首先要了解问题的原因，
原创
2024-04-01 07:02:34
394阅读
问题：card 表的 card_number 字段忘记加唯一约束，造成大量数据重复，需要去重。1 测试数据准备创建表16CREATE TABLE `card` (
`card_id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID',
`card_number` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '卡号',
`othe
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2023-08-04 16:24:36
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# 实现"mysql in 数据量大"的方法
## 1. 流程概述
在实现"mysql in 数据量大"时，一般需要先将需要查询的数据存储在一个文件中，然后通过MySQL的`LOAD DATA INFILE`命令将文件中的数据导入到数据库中，在使用`SELECT`语句查询数据。
以下是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 将需要查询的数据存储
原创
2024-07-02 04:18:41
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# Java 数据量大超时了解与解决方案
在现代软件开发中，处理大量数据的需求越来越普遍。然而，数据量过大时，系统可能会出现超时的问题，从而影响用户体验和系统性能。Java作为一种流行的编程语言，在处理大数据时也可能面临这样的挑战。本文将探讨Java在处理大数据时的超时问题，并提供一些解决方案和代码示例。
## 超时的原因
在Java中，超时通常是由于以下几个原因造成的：
1. **网络延
原创
2024-09-27 08:11:20
158阅读
文章目录概要速度慢原因分析优化细节 概要Sql查询速度慢的原因很多，但是如果通过一定的优化，也可以使查询问题得到一定程度的解决速度慢原因分析没有索引或者没有用到索引（如果数据量大的时候使用时间做索引超过一定的量就会不走时间索引）I/O吞吐量小，形成瓶颈内存不足，会拖累查询效率，有时候会导致数据崩网络速度慢，传输率低查询出的数据量大（可以使用分页limit进行查询）发生死锁，可以使用命令强制进行关
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2024-06-03 09:36:41
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百万级字段选择优化表字段 not null，因为 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。数据状态类型的字段，比如 status, type 等等，尽量不要定义负数，如 -1。因为这样可以加上 UNSIGNED，数值容量就会扩大一倍。可以的话用 TINYINT、SMALLINT 等代替 INT，尽量不使用 BIGINT，因为占的空间更小。字符串类型的字段会比数字类型占的空间
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2023-08-08 17:32:39
275阅读
# MySQL为什么数据量大了就慢？
在现代的互联网应用中，MySQL数据库扮演着重要的角色。然而，随着数据量的增加，用户可能会发现数据库查询的速度逐渐变慢。本文将探讨这一问题的原因，并提供一些解决方案。
## 数据量大导致性能下降的原因
1. **磁盘I/O增加**：随着数据量的增加，数据库需要更多的磁盘I/O操作来读取和写入数据。这会导致查询速度变慢。
2. **索引效率降低**：虽然索
原创
2024-07-28 03:45:29
384阅读
近期在项目中遇到一个功能模块数据量稍大的地方，本地开发和测试功能都没啥问题，上了正式环境，问题就体现出来了，因为正式环境需要从第三方导入很多数据，然后正式环境的列表加载基本要几十秒甚至根本加载超时（微服务连接超过一定时间自动断开），其实这里数据开始并不是很大，t_reg_hypertension，t_patient_health ，t_visit_hypertension数据量分别是2w，15w，
首先我们说一下大查询会不会把内存打爆？
比如说主机内存有5g，但是我们一个大查询的数据有10g，这样会不会把内存打爆呢？
答案：不会
为什么？
因为mysql读取数据是采取边读边发的策略
select * from t1
这条语句的流程是这样的
1.读取数据放入net_buf
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2024-05-17 10:04:05
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MYSQL8存储过程MYSQL存储过程常见用法创建存储过程创建带参数的存储过程通过`call`语句调用存储过程查看存储过程查看存储过程的状态查看存储过程的定义删除存储过程修改存储过程MYSQL8存储过程什么是存储过程?作用MYSQL变量局部变量用户变量系统变量--全局变量持久化修改系统变量会话变量select ... into 为变量赋值创建存储过程调用存储过程示例查看存储过程创建sql创建带参
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2024-05-31 23:34:00
28阅读
如何处理大数据量的MySQL like查询
在开发过程中，我们经常会遇到需要对数据库中的数据进行模糊查询的需求。MySQL提供了LIKE操作符来实现这个功能，但是当数据量较大时，LIKE查询可能会变得非常缓慢。在这篇文章中，我将向你介绍如何处理大数据量的MySQL like查询，并提供相应的代码示例。
整体流程
下面是处理大数据量的MySQL like查询的整体流程，我将用表格形式展示每个步
原创
2024-02-08 07:04:35
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# MySQL中的GROUP BY操作及其在大数据量下的应用
在处理关系型数据库时，MySQL提供了多种操作以便对数据进行分析和处理。其中，`GROUP BY`子句是对数据进行分组并对每个分组执行聚合函数的重要工具。当数据量较大时，`GROUP BY`的使用效率和性能便显得尤为重要。本文将深入探讨`GROUP BY`的使用，而特定地针对大数据量的情况，以帮助读者更好地理解这一关键功能。
##
# MySQL数据量大切割的实现
## 1. 流程概述
为了实现MySQL数据量大切割，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 定义切割条件 |
| 2 | 创建新表 |
| 3 | 将数据从源表中导入到新表 |
| 4 | 验证新表的数据 |
| 5 | 删除源表中切割出去的数据 |
下面我们将逐个步骤进行详细介绍。
## 2.
原创
2023-11-10 04:11:12
181阅读
