场景当我们业务数据库表中的数据越来越多，如果你也和我遇到了以下类似场景，那让我们一起来解决这个问题数据的插入,查询时长较长后续业务需求的扩展 在表中新增字段 影响较大表中的数据并不是所有的都为有效数据 需求只查询时间区间内的评估表数据体量我们可以从表容量/磁盘空间/实例容量三方面评估数据体量，接下来让我们分别展开来看看表容量表容量主要从表的记录数、平均长度、增长量、读写量、总大小量进行评估。一般对
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2023-07-07 23:17:06
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由于数据库中表数据量太大，数据库设计不太合理，导致表中存放100多万条记录就查询非常慢，而且查询频率非常高，涉及的报表统计也比较多，插入修改删除频率也较高，对程序响应速度造成了很大影响。
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2023-07-13 06:30:02
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需求：表t_user_login_log中存储了上千条数据，我们需要对该表做数据清理，只保留近三个月的数据。方案一数据量<1000条时推荐使用DELETE方法推荐力度：极不推荐是否会影响线上业务：严重影响会影响线上业务，一般情况会造成其它服务操作mysql卡顿，严重时会造成其它服务业务无法正常进行。使用select查询出需要清理的最小id和最大id，使用delete删除即可，示例场景：#查询
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2023-07-15 22:15:21
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# 项目方案：处理大数据量的Java应用
## 1. 背景和问题
在处理大数据量的Java应用中，随着数据规模的增长，我们面临以下问题：
1. 内存消耗：大数据量可能超出可用内存限制，导致内存溢出或性能下降。
2. 响应时间：数据量增加可能导致处理时间延长，影响用户体验。
3. 并发处理：处理大数据量需要充分利用多核处理器和并行计算，提高处理效率。
4. 数据存储：大量数据需存储在可靠且高效
原创
2023-08-02 03:31:44
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一、复刻一张表的数据到另一张表（结构相同）从当前表查询所有数据到快照表（注：快照表只比当前表多一个快照时间字段CKTIME）。由于使用框架查询出来之后再插入到快照表会牺牲掉很大性能，所以直接采用sql脚本的方式将数据迁移到快快照表。 SQL如下：INSERT INTO t_test_snapshot (
AID,CKTIME,MGID,...,ENABLE,REMARK
)
SELECT
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2023-06-08 21:38:25
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一、概述分表是个目前算是比较炒的比较流行的概念，特别是在大负载的情况下，分表是一个良好分散数据库压力的好方法。首先要了解为什么要分表，分表的好处是什么。我们先来大概了解以下一个数据库执行SQL的过程：接收到SQL --> 放入SQL执行队列 --> 使用分析器分解SQL --> 按照分析结果进行数据的提取或者修改 --> 返回处理结果当然，这个流程图不一定正确，这只是我自己
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2024-08-03 18:57:27
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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
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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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# MySQL数据量大如何优化
## 引言
随着互联网的快速发展，数据量呈现爆炸式增长，如何优化处理大数据量的数据库成为了一个重要的课题。本文将探讨在MySQL数据库中，如何优化处理大数据量的问题，并提供一个实际的示例。
## 问题描述
假设我们有一个电商网站的订单数据库，其中包含了大量的订单数据。随着用户数量的增加，订单数据也不断增长，导致数据库性能下降，查询响应时间变长。我们的目标是通过优
原创
2023-09-04 16:13:29
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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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# 项目方案：处理大量数据的Java MQTT解决方案
## 1. 引言
随着物联网的快速发展，大量的设备产生的数据需要进行实时传输和处理。MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）作为一种轻量级的消息传输协议，被广泛应用于物联网领域。然而，当数据量较大时，Java对于MQTT数据的处理成为一个挑战。本文将提出一种解决方案，通过优化Java代码和使用合适的
原创
2024-02-13 06:12:05
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# Redis查询数据量大时的处理方案
在现代的互联网应用中，Redis因其高性能、高可用性以及丰富的数据结构支持而广泛被使用。然而，当面对数据量庞大时，Redis查询的性能可能会受到影响。本文将探讨在这种情况下的一些处理策略，并提供代码示例。
## 问题背景
假设我们使用Redis存储了大量的用户信息，每个用户信息包括用户ID、姓名、年龄等字段。随着用户数量的增加，查询单个用户信息或进行某
原创
2024-07-28 10:07:00
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二、改善SQL语句很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的，他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。比如：select * from table1 where name='zhangsan' and tID > 10000和执行:select * from table1 where tID > 10000 and name='zhangsan'一些人
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2024-01-17 16:42:33
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数据库的设计一、多表之间的关系1. 分类：一对一(了解)：
如：人和身份证分析：一个人只有一个身份证，一个身份证只能对应一个人一对多(多对一)：
如：部门和员工分析：一个部门有多个员工，一个员工只能对应一个部门多对多：
如：学生和课程分析：一个学生可以选择很多门课程，一个课程也可以被很多学生选择2. 实现关系：一对多(多对一)： * 如：部门和员工 * 实现方式：在多的一方建立外
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2024-09-15 20:22:24
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# 分割大量数据的 MySQL 导出方案
在处理大量数据时，MySQL 导出可能会遇到一些问题，比如导出时间过长、占用大量磁盘空间等。为了解决这些问题，我们可以采用分割导出的方式，将数据分割成较小的文件进行导出，从而提高导出效率和节省空间。
本文将介绍如何使用 Python 和 MySQL 的官方库 `mysql-connector-python` 来实现分割导出 MySQL 数据的方案，并提
原创
2023-10-29 04:25:24
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# MySQL数据量大时如何高效查询条数
在处理大量数据时，MySQL的性能会受到显著影响，尤其是在执行简单的查询（如统计记录数）时。本文将介绍几种方法来高效地查询MySQL中庞大数据集的条数，并通过代码示例加以说明。
## 问题描述
假设我们有一张名为`orders`的表，表中记录了数百万条订单信息。我们需要定期获取该表的记录条数，但执行`SELECT COUNT(*) FROM orde
原创
2024-08-24 06:18:23
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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
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DAO模式：Data Access Object(数据存取对象)位于业务逻辑和持久化数据之间实现对持久化数据的访问DAO起着转换器的作用，把实体类转换为数据库中的记录DAO模式的组成部分：DAO接口；DAO实现类；实体类；数据库连接和关闭工具类properties配置文件：Java中的配置文件常为properties文件：后缀为.properties格式是“键＝值”格式使用“＃”来注释示例：jdb
# 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
# 如何实现"mysql count 数据量大"
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
start(开始) --> connect(连接数据库);
connect --> query(发送SQL查询);
query --> fetch(获取结果);
fetch --> count(使用COUNT函数计算数据量);
count --
原创
2024-03-04 03:20:53
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