前言前段时间，以前的同事问我，Mysql能不能导入3亿的数据。我脑子当时翁的一下，不太确定的说应该可以导入的吧！只是导入进去以后，可能会出现查询过慢的情况。于是马上百度了一下，发现有人干过这种事情，在Mysql上面导入亿级的数据（文章链接）。根据这篇文章的介绍，知道了原有的几个坑。第一个注意事项：索引第一个注意事项就是索引。建表的时候除了主键不要给别的字段建立索引。因为索引也需要创建，当我们数据量
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2023-08-30 23:58:21
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单表一亿？还是全库1亿？1.首先可以考虑业务层面优化，即垂直32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333363393663分表。垂直分表就是把一个数据量很大的表,可以按某个字段的属性或使用频繁程度分类,拆分为多个表。如有多种业务类型，每种业务类型入不同的表，table1,table2,table3.如果日常业务不需要使用所有数据，可以按时间分表
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2023-08-22 21:23:42
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数据库Mysql 内容管理MySQL填充亿级数据Insert into select存储过程loop insertLoadfile 导入CVS文件MySQL基准测试： sysbench、mysqlslapsysbenchmysqlslapSQL优化分页查询优化慢SQL日志工具mysqldumpslowMySQL主从复制MySQL主从复制 knowledgeMySQL二进制日志log_bin和sql
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2023-10-04 19:19:00
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# mysql 1亿数据
MySQL是一种广泛使用的开源关系型数据库管理系统，它支持大规模数据存储和处理。本文将介绍如何处理1亿条数据的示例，包括数据的导入、查询和索引优化。
## 1. 数据导入
在处理大规模数据之前，我们首先需要将数据导入到MySQL中。以下是一个示例代码，用于将CSV文件导入到MySQL表中。
```sql
CREATE TABLE `users` (
`id`
原创
2023-10-29 10:50:26
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在处理“10亿数据 MySQL”问题的过程中，我们需要深入探索数据存储和查询的高效率，确保系统能够流畅地应对大规模的数据处理。以下是这个过程的详细记录，涵盖问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试与预防优化。
## 问题背景
随着业务的发展，用户数据迅速增长，达到10亿条记录。系统的性能开始受到影响，导致用户在进行数据查询时出现延迟。评估这种变化，我们发现了以下几点：
- **业务
# 如何实现“mysql 10亿数据”
## 一、整体流程
整个操作的流程如下所示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个用于存储10亿数据的数据库 |
| 2 | 创建一张表来存储数据 |
| 3 | 生成10亿条数据 |
| 4 | 将数据导入到表中 |
| 5 | 对数据进行查询和操作 |
接下来，我将逐步指导你完成每一步所需的操作。
## 二、
原创
2023-10-08 08:55:54
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## 实现“6亿数据 mysql”流程
为了实现“6亿数据 mysql”，我们需要经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 数据库设计和表结构创建 |
| 步骤二 | 数据导入到数据库 |
| 步骤三 | 数据索引优化 |
| 步骤四 | 查询性能优化 |
下面是每个步骤需要完成的具体工作以及相应的代码：
### 步骤一：数据库设计和表结构创建
原创
2023-08-01 13:52:06
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## 如何实现“mysql查询亿数据”
### 整体流程
首先，我们需要明确整个查询亿数据的流程，可以将其分为以下几个步骤：
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER ||--o{ ORDER : has
ORDER ||--|{ ORDER_DETAIL : has
ORDER_DETAIL {
string product_nam
原创
2024-03-10 04:22:36
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其实这个也是最常问的面试题了eg:面试官问了我一道题：MySQL 单表上亿，怎么优化分页查询？方案概述方案一：优化现有mysql数据库。优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，成本最低。缺点：有优化瓶颈，数据量过亿就玩完了。方案二：升级数据库类型，换一种100%兼容mysql的数据库。优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，你几乎不需要做任何操作就能提升数据库性能，缺点：多花钱方案三
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2023-09-21 10:13:00
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提示：最近有个新需求，需要在mysql数据库中插入亿级数据，同时在查询时要求秒级返回。我的想法是第一步要在数据库中插入亿级数据，第二步给字段加索引以达到查询秒级返回的效果。 文章目录前言一、在mysql数据库中建表，并插入亿级数据1.建表语句2.插入亿级数据二、亿级数据插入完毕后，按需添加索引1.按需增加索引2.秒级返回总结 前言亿级数据的秒级返回，比较困难的是快速在数据库中插入亿级数据，所以这一
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2023-07-09 12:10:06
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用Java怎么实现有每天有1亿条记录的DB储存？MySQL上亿记录数据量的数据库如何设计？ 1.这么大数据量首先建议 使用大数据的DB，可以用spring batch 来做类似这样的处理。定量向DB存储数据。如果需要定时，可以考虑 quartz。 Mysql数据库设计: 1.读写分离； 2.纵向横向拆分库、表。 MySQL的基本功能中包括replication（复制）功能。所谓replicatio
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2023-09-18 16:34:21
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单表一亿？还是全库1亿？1.首先可以考虑业务层面优化，即垂直分表。垂直分表就是把一个数据量很大的表,可以按某个字段的属性或使用频繁程度分类,拆分为多个表。如有多种业务类型，每种业务类型入不同的表，table1,table2,table3.如果日常业务不需要使用所有数据，可以按时间分表，比如说月表。每个表只存一个月记录。2.架构上的优化，即水平分表。水平分表就是根据一列或多列数据的值把数据行放到多个
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2024-08-04 15:03:44
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一 背景 通常情况下，还是做业务需求为主，很少会遇到迁移数据的机会业务场景是阿里云 的数据库，迁移用了dts.在线不停机迁移,还是自己去做。二 技术选型如果运行停止服务，dba 可以使用MYSQL官方的mysqldump 或者Percona的备份工具进行迁移。mysqldump 对于大表迁移速度很慢，不支持分表。所以只能考虑其他办法。datax: 介绍datax 也可以实现
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2023-10-17 21:56:04
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今天收到磁盘报警异常，50G的磁盘被撑爆了，分析解决过程如下：1. 进入linux服务器，查看mysql文件夹中各个数据库所占的磁盘空间大小 看到了吗，光olderdb就占了25G2. 用SQLyog登录mysql数据库，查看数据库各个表的占用空间情况SELECT CONCAT(table_schema,'.',table_name) AS 'aaa',
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2023-08-30 23:48:54
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mysql搭建亿级cmd5数据库的完整步骤发布时间：2020-04-23 09:36:58阅读：220作者：小新今天小编给大家分享的是mysql搭建亿级cmd5数据库的完整步骤，相信很多人都不太了解，为了让大家更加了解mysql搭建亿级cmd5数据库的步骤，所以给大家总结了以下内容，一起往下看吧。一定会有所收获的哦。前言：最近也在玩数据库，感觉普通机子搞数据库，还是差了点，全文查找，慢的要查一分钟
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2023-09-29 08:38:40
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推荐：《PHP视频教程》mysql分表思路一张一亿的订单表，可以分成五张表，这样每张表就只有两千万数据，分担了原来一张表的压力，分表需要根据某个条件进行分，这里可以根据地区来分表，需要一个中间件来控制到底是去哪张表去找到自己想要的数据。中间件：根据主表的自增id作为中间件(什么样的字段适合做中间件？要具备唯一性)怎么分发？主表插入之后返回一个id，根据这个id和表的数量进行取模，余数是几就往哪张表
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2024-05-14 15:51:48
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mysql 亿级数据表查询场景配置数据量测试sql使用innerdb查询统计时间大概2分59秒，如下图使用myisam 查询统计时间大概1分41秒，如下图如果是myisam统计全表数据，速度是非常快的，这个是myisam的优势，如下图myisam统计20天环比报表，耗时大概14分钟多一点（中间连了另一张亿级数据的表），如下图。总结： 场景平台需要运营数据报表支持运营,因为是平台初建，搭建大数据平
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2023-06-19 16:48:09
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mysql在查询上千万级数据的时候，通过索引可以解决大部分查询优化问题。但是在处理上亿数据的时候，索引就不那么友好了。数据表（日志）是这样的：表大小：1T，约24亿行；表分区：按时间分区，每个月为一个分区，一个分区约2-3亿行数据（40-70G左右）。由于数据不需要全量处理，经过与需求方讨论后，我们按时间段抽样一部分数据，比如抽样一个月的数据，约3.5亿行。 数据处理的思路：1）建表引擎选择Inn
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2023-07-07 22:06:49
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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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1、查询根据业务需求处理 举个例子：一张统计表，按小时/每个人统计，当经历过4年之后，它的数据量已经几千万了，老板明显感觉到现在首页内容刷新不出来了，需要改造，但业务场景是用户只关心几天的数据统计，需要看到月报/季度/半年/年报，我们就可以新建一张表，只存储用户一个月的数据，之后提供一个下载功能，如果要看以前的数据，可以提供下载任务，下载完成之后，用户可以点击下载按钮下载，月报/季度/半年/年报可
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2023-07-27 22:05:28
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