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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问题描述：在我们数据中由于是根据当时的情况对客户表和客户分类表新增一个中间，又因为是中期新增，所以中间表的建表结构是将客户表的ID和客户分组表的ID分别写入到中间表里面，这样中间表就有三个字段主键客户表ID客户分组表ID，当时由于数据量大处理不过来所以没有建立级联，在客户表里面有许多导入数据的功能，也有删除数据的功能由于删除和导入操作频繁没有管理中间表的空间，致使中间表荣升到数据库第一大表快超过1
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2024-04-08 22:11:54
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# 如何实现“mysql 删除父级不删子级数据”
## 整体流程
为了实现“mysql 删除父级不删子级数据”，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
classDiagram
class Parent {
- id: int
- name: string
}
class Child {
- id: in
原创
2024-06-30 03:27:27
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【PS:本地环境不存在网络影响下测试，且多次调用sql语句，取出现次数最多的 ‘查询时间’作为参考】首先我们有个表里面有1千万以上的数据 因为表字段少，且结构简单所以实际查询时间对人感官不是很慢，但是我们将问题扩大考虑。实际情况的表肯定不止这些字段，查询时间肯定也不知我测试时查出来这么快，所以我们只比较更优化的方案，而不单纯看所耗时间。A=> 简单的查询从10
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2023-08-18 13:17:34
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# MySQL 亿级数据去重删除法
## 流程概述
本文将介绍如何使用MySQL进行亿级数据的去重删除。下面是整个流程的概述，后续将详细介绍每一步的操作。
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建去重表 |
| 步骤二 | 将重复数据插入去重表 |
| 步骤三 | 创建临时表 |
| 步骤四 | 将去重表数据迁移到临时表 |
| 步骤五 | 清空去重表 |
|
原创
2023-11-18 10:16:53
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package com.chen.controller;
import com.chen.utils.BaseDao;
import com.chen.utils.DataImport;
import com.chen.utils.StreamUtil;
import org.junit.Test;
import java.io.File;
import java.sql.Connection
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2023-07-16 15:22:23
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基于Mysql数据库亿级数据下的分库分表方案移动互联网时代，海量的用户数据每天都在产生，基于用户使用数据的用户行为分析等这样的分析，都需要依靠数据都统计和分析，当数据量小时，问题没有暴露出来，数据库方面的优化显得不太重要，一旦数据量越来越大时，系统响应会变慢，TPS直线下降，直至服务不可用，可能有人会提出来，为何不用Oracle呢，确实，很多开发者写代码时并不会关心SQL的问题，凡是性能问题都交给
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2024-06-26 15:16:29
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问题参考自： ，mysql中，一张表里有3亿数据，未分表，其中一个字段是企业类型，企业类型是一般企业和个体户，个体户的数据量差不多占50%，根据条件把个体户的行都删掉。请问如何操作？答案为个人原创假设表的引擎是 innodb， mysql 5.7+删除一条记录，首先锁住这条记录，数据原有的被废弃，记录头发生变化，主要是打上了删除标记。也就是原有的数据 deleted_flag 变成 1，代表数据被
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2024-02-03 08:58:19
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导读(为什么要优化?):在spark开发中,如果数据量很大的情况下(亿级),即使是基于内存的spark也会吃不消,很可能会发生意想不到的一些异常(堆栈溢出、OOM内存溢出等),这时,如何优化使得我们的程序性能更加的好,速度更加的快就是第一任务了,以下是针对数据结构的一些优化解决方案供大家参考数据结构耗费内存情况:1、每个Java对象,都有一个对象头,会占用16个字节,主要是包括了一些对象的元信息,
在上篇文章给大家介绍了Spring学习笔记1之IOC详解尽量使用注解以及java代码，接下来本文重点给大家介绍Spring学习笔记2之表单数据验证、文件上传实例代码，具体内容，请参考本文吧！一、表单数据验证用户注册时，需要填写账号、密码、邮箱以及手机号，均为必填项，并且需要符合一定的格式。比如账号需要32位以内，邮箱必须符合邮箱格式，手机号必须为11位号码等。可以采用在注册时验证信息，或者专门写一
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2023-07-15 15:47:24
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MySQL快速插入亿级数据前言通常我们会有这样的需求：构造数据，大批量插入数据库，以供后续处理。如果是几万几十万的数据那还好说，但如果是上千万上亿的数据，那么我们对速度的追求就更加迫切。这里我们利用Python来操作MySQL（或者PostgreSQL），采取多进程多协程的方式，实现大批量数据快速插入。数据库配置# 查看bulk_insert_buffer_size大小，默认是8M
SHOW VA
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2023-07-28 16:05:47
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通用技术 mysql 亿级数据优化一定要正确设计索引一定要避免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）一定要避免 limit 10000000,20 这样的查询一定要避免 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应尽量避免在 where 子句中使用!=或
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2024-06-21 10:32:55
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上一篇Mysql数据库快速插入亿级数据，介绍了如何造亿级数据。OK，现在数据有了，怎么分区？常见的思路有两个： ①使用ALTER TABLE创建分区； ②先创建一张与原来一样的新表，对新的空表分区，然后将原表数据备份到新表，然后删除原表，将新表改名为原表名。 下面就来实践这两种思路。原表sql：CREATE TABLE `t_send_message_send` (
`id` bigint(2
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2023-08-10 13:58:04
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亿级数据的统计系统架构 公司的统计系统经历了两次比较大的架构变动:1.数据直接入库的实时分析->2.数据写入日志文件再归并入库的非实时分析（及时性：天）->3.数据写入日志文件归并入库，建立不同维度的缓存表, 结合数据仓库（及时性：小时）当前的系统状况： 数据源：Goolge Analytics / WebServer Log数据库记录:5亿+单表最大记录：1.2亿+服务器数量：三台
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2023-11-14 19:39:19
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本文介绍BigTable/HBase类NoSQL数据库系统选型策略和schema设计原则。 数据规模 BigTable类数据库系统(HBase,Cassandra等)是为了解决海量数据规模的存储需要设计的。这里说的海量数据规模指的是单个表存储的数据量是在TB或者PB规模，单个表是由千亿行*千亿列这样的规模组成的。提到这个数据规模的问题，不得不说的就是现在在NoSQL市场中，最火的四种NoSQL
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2023-12-01 19:35:58
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一、写在前头。早先考虑到并且调研的架构师flume或者canel等读取mysql的binlog，但是需要mysql开启row模式存binlog，但是目前mysql库是已经积攒了很多业务数据，举个例子就是批量修改一万条，仅记录一条update语句，如果改成行，对服务器的磁盘空间要求很大。但是不开启行，就会造成，解析binlog的insert还好，我可以解析后放入kafka中，但是如果涉及到updat
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2024-07-23 23:04:11
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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。 实验1.直接使用用limit start, count分页语句：select * from order limit start, count当起始页较小时，查询没有性能问题，我们分别看下从1
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2023-08-08 23:48:39
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# 如何有效地删除MySQL中的百万级数据
在日常开发工作中，我们时常需要对数据库进行操作，尤其是在处理大量数据时。对于初入门的小白而言，如何有效地在MySQL中删除百万级的数据可能会产生困惑。本篇文章将详细指导你如何进行这一操作。
## 文章结构
1. **流程概述**
2. **详细步骤**
- 连接到MySQL数据库
- 确定要删除的数据
- 使用分批删除的策略
1.MySQL架构组成1.1 MySQL逻辑架构学习 MySQL 就好比盖房子，如果想把房子盖的特别高，地基一定要稳，基础一定要牢固。学习 MySQL 数据库前要先了解它的体系结构，这是学好 MySQL 数据库的前提。1.1.1 MySQL架构体系介绍 MySQL 由连接池、SQL 接口、解析器、优化器、
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2023-10-27 11:25:16
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一、背景 在单表数据达到千万，过亿级别时，对数据库操作就非常吃力了，分库分表提上日程，目的很简单，减小数据库的压力，缩短表的操作时间。 二、数据切分策略 数据切分(Sharding)就是通过某种特定的条件，将存放在同一个数据库中的数据拆分存放到多个数据库中，从而达到分散单台机器负载的情况，即分库分表。 根据数据切分规则的不同，主要有两种模式， 垂直切分(纵向切分)，即对不同的表进行切分，存储到不同
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2023-09-04 20:51:43
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