近年来，中国民航机场发展建设取得了举世瞩目的成就。2019年，我国运输机场建设使用总数达238座，全行业完成运输总周转量1292.7亿吨公里，千万级机场增至39座(不含港澳台地区)。依靠大量投入的基础设施建设，民航业在产业发展速度与规模上取得了辉煌的成绩。但是在这样的成绩背后，飞速发展的航空运输业也对机场的设施规划、设计、建设、运维、管理带来了与日俱增的压力，不断挑战着机场的可持续运营与服务和安全
# 千万级MySQL数据库的应用与优化
随着科技的不断发展，数据量的急剧增加使得很多企业面临着存储与处理的挑战。MySQL作为一种广泛使用的开源关系型数据库，已经逐渐适应了千万级数据存储的需求。在本文中，我们将探讨如何有效地使用MySQL处理千万级数据，并提供相应的代码示例。
## 1. 设计良好的数据库结构
数据库的性能往往取决于结构设计。以下是一些优化建议：
- **规范化设计**：通
MongoDB 是一个开源的、高性能、无模式的文档数据库，它在海量数据存储和高并发读写方面具有很好的优势。在实际应用中，我们经常会遇到需要处理千万级数据的场景，下面将通过代码示例来介绍如何使用 MongoDB 处理千万级数据。
在开始之前，我们需要先安装 MongoDB 数据库和相关的驱动程序。可以通过以下代码安装 Python 的 MongoDB 驱动程序 pymongo：
```pytho
原创
2023-11-08 14:21:59
52阅读
场景描述
线上mysql数据库里面有张表保存有每天的统计结果，每天有1千多万条，这是我们意想不到的，统计结果咋有这么多。运维找过来，磁盘占了200G，最后问了运营，可以只保留最近3天的，前面的数据，只能删了。删，怎么删？因为这是线上数据库，里面存放有很多其它数据表，如果直接删除这张表的数据，肯定不行，可能会对其它表有影响。尝试每次只删除一天的数据，还是卡顿的厉害，没办法，写个Python脚本批量
原创
2021-07-27 15:31:52
827阅读
场景描述
线上mysql数据库里面有张表保存有每天的统计结果，每天有1千多万条，这是我们意想不到的，统计结果咋有这么多。运维找过来，磁盘占了200G，最后问了运营，可以只保留最近3天的，前面的数据，只能删了。删，怎么删？因为这是线上数据库，里面存放有很多其它数据表，如果直接删除这张表的数据，肯定不行，可能会对其它表有影响。尝试每次只删除一天的数据，还是卡顿的厉害，没办法，写个Python脚本批量
原创
2021-07-09 14:32:26
372阅读
现在我们使用mysql对数据库分页就是直接使用limit了，这个是没有错误了，如果几万条数据没一种问题，如果是千万条记录你就会想死的心都有了，下面我来给各位朋友分析
数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段，其中 title 用定长，info 用text, id 是逐渐，vtype是tinyint，vtype是索引。这是一个基本的新闻系统
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2023-11-30 07:06:57
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insert into pntmall_point_detail(PNTMALL_PNT_ID,PNTMALL_PNT_DT,PNTMALL_VALIDITY,PNTMALL_LASTUPDATEDT, &nb
原创
2016-02-26 11:07:08
3167阅读
如何准备一千万条数据？【存储过程】
影响数据库性能的关键要素
为什么要进行分页查询显示
1、响应时间、扫描的行数、返回的数据行数
2、具体时间：数据库设计不合理、sql慢查询
如何进行数据库优化？
1、数据库设计
2、sql语句优化
3、架构优化
适度违反三大范式【适度】
遵循三大范式后续查询时需要经常使用join，导
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2023-11-02 06:50:39
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备注： 此文章的数据量在100W，如果想要千万级，调大数量即可,但是不要大量使用rand() 或者uuid() 会导致性能下降 背景在进行查询操作的性能测试或者sql优化时，我们经常需要在线下环境构建大量的基础数据供我们测试，模拟线上的真实环境。废话，总不能让我去线上去测试吧，会被DBA砍死的 创建测试数据的方式1. 编写代码，通过代码批量插库（本人使用过，步骤太繁琐，性能不高，不推荐）
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2023-09-01 20:39:55
65阅读
千万级大表如何优化，这是一个很有技术含量的问题，通常我们的直觉思维都会跳转到拆分或者数据分区，在此我想做一些补充和梳理，想和大家做一些这方面的经验总结，也欢迎大家提出建议。 从一开始脑海里开始也是火光四现，到不断的自我批评，后来也参考了一些团队的经验，我整理了下面的大纲内容。既然要吃透这个问题，我们势必要回到本源，我把这个问题分为三部分:“千万级”，“大表”，“优化”，也分别对应我们在图
一 大的优化方向： 数据结构优化，慢查询优化，索引优化，mysql参数设置优化数据结构优化：先读写分离、再垂直拆分、再水平拆分！说3点1. 设计合适的索引,基于主键的查找,上亿数据也是很快的;2. 反范式化设计,以空间换时间,避免join,有些join操作可以在用代码实现,没必要用数据库来实现;3. buffer,尽量让内存大于数据.至于优化若是指创建好的表，不能变动表结构的
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2024-03-18 22:59:25
5阅读
1. 索引的本质解析索引： 帮助 MySQL 高效获取数据的排好序的数据结构索引数据结构： 二叉树、红黑树、Hash表、B-Tree注： 查找一次经过一次I/O 二叉树：右边的子节点>父节点，左边的子节点<父节点 红黑树：二叉平衡树，会自旋，二叉树当索引结构并不合适，I/O次数太多 B-Tree：当我们想减少I/O次数，那就得减少树的高度，但是数据量恒定的情况下，高度减少意味着宽度得增
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2024-06-06 14:45:39
174阅读
title: Msql_sql优化date: 2018-07-19 03:33:00tags:Databasecategory:Databasedescription: Msql_sql优化前言1、 exists 代替 in 可以观察到是全表扫描 type=>all;；mysql> EXPLAIN SELECT * FROM `t_mobilesms_...
原创
2022-09-01 06:27:11
175阅读
业务中遇到如下场景：每天有400W条左右的数据需要存储，随后使用的时候需要根据一批字段进行检索，且支持分类，其中包含普通字段的检索、模糊匹配、按时间范围检索， 需要支持三个月内的数据检索。1.存储和检索方案mysql单表数据量在过千万之后，读写性能会下降的比较厉害，而该业务场景下，每天产生的时候都有400W条左右，算下来一个月得有1.2亿条数据，三个月就是3.6亿条。说起来，这个量级的数据的检索，
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2023-08-04 21:52:48
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文章目录1. 表结构2. 批量删除3. 批量插入4. 批量删除和插入5. main1. 表结构-- Create tablecreat
原创
2022-09-05 17:09:36
1068阅读
MySQL-refman-8.0目录一、在数据库级进行优化二、在硬件级别上的优化三、平衡可移植性和性能数据库性能取决于数据库级别上的几个因素，如表、查询和配置设置。这些软件构造导致硬件级别的CPU和I/O操作，您必须最小化并使其尽可能高效。在研究数据库性能时，首先要学习软件方面的高级规则和指导方针，并使用挂钟时间来度量性能。当你成为专家时，就会了解更多关于内部发生的事情，并开始测量诸如CPU周期和
看看你用到了哪些：1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id
背景 服务器A：有一张表A，单表1500万条数据（未来会更多）表占用的空间大小6G. 服务器B：从服务器A把表A导过来，插入服务器B的表B中（服务器配置 2核8G）过程作为一个有经验的老菜鸟，就不折腾 mysqldump、source命令的导入导出了，服务器有挂掉的风险。1、通过脚本，每次从表A查询1000条数据，通过offset实现分页查询，插入表B select * from table_A
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2023-05-26 10:57:18
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mysql查询千万级数据越来越慢优化:1.分表:(固定某个表存多少数量的数据:例如:一张表存100w的数据量);2.优化sql和建立适合的索引(复合索引);3.使用redis缓存。(redis存一份ID.然后mysql存一份ID每次插入删除的时候同步即可。查询的时候只需要从redis里面找出适合的10个ID,然后到mysql里面查询出10条)记录即可);4.总数要单独处理:涉及到总数操作，专门维护
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2023-07-07 14:38:41
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千万级pv高性能高并发网站架构 一个支撑千万级PV的网站是非常考验一个架构是否成熟、健壮(本文不涉及软件架构的层面，有兴趣也可以讨论)。现抛出一个系统层面的架构，不保证是最优的方案，但也许适合你。理由是再优秀的架构都不具备通用性，需要根据每种应用特点针对性来设计。希望起到抛砖引玉的作用，大家多多参与，发表意见。 (点
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2023-07-13 14:05:55
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