## MySQL与PostgreSQL之间的比较：对单表数据量的处理
### 引言
MySQL和PostgreSQL是两个最受欢迎的开源关系型数据库管理系统（RDBMS）。它们都具有强大的功能和高性能，但在某些方面有所不同。在本文中，我们将重点讨论MySQL和PostgreSQL在处理大型单表数据量方面的差异。
### 背景
当我们面对海量数据时，优化数据库性能变得尤为重要。一个常见的性能
原创
2023-08-23 06:50:38
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SQL_where条件的优化 原则,多数数据库都是从 左到右的顺序处理条件,把能过滤更多数据的条件放在前面,过滤少的条件放后面SQL1: select * from employee where salary >1000 &n
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2024-10-19 21:50:11
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Sqluldr是什么：是一个oracle数据导出小工具。 Sqluldr作用介绍：Sqluldr可以快速导出oracle数据库中的数据。该小工具可以将数据库中的数据，导出多种不同的格式（如.txt、.csv等等，可按需选择）。 Sqluldr的使用背景：鉴于项目组经常会有遇到需要将数据库中的数据导出到excel中的情况，但是，PL/SQL Developer下，导出
数据源为mysql，目标介质为elasticsearch。1、 我们能利用的资源1.1 源数据模型源库是别人(库存)的数据，分为A,B,C三种类型的库存模型，需要将三种类型的模型整合成一中通用库存模型方便我方(商家)做业务。典型的互联网企业是协作方式，通过数据副本实现业务之间的解耦。1.2 特殊表（非重点）D为库存占用订单详情，也要异构一份。1.3 分库分表ABCD均做了分库分表，A(16个库，4
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2024-04-23 16:53:57
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当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。下面简单说一下我知道的一些方法。准备工作为了对下面列举的一些优化进行测试，下面针对已有的一张表进行说明。表名：order_history描述：某个业务的订单历史表主要字段：unsigned int id，tinyint(4) i
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2024-07-11 05:30:37
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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 from t
简介： 大数据时代，人们使用数据库系统处理的数据量越来越大，请求越来越复杂，对数据库系统的大数据处理能力和混合负载能力提出更高的要求。PostgreSQL 作为世界上最先进的开源数据库，在大数据处理方面做了很多工作，如并行和分区。大数据时代，人们使用数据库系统处理的数据量越来越大，请求越来越复杂，对数据库系统的大数据处理能力和混合负载能力提出更高的要求。PostgreSQL 作为世界上最
一、数据库结构的设计 所以在考虑整个系统的流程的时候，我们必须要考虑，在高并发大数据量的访问情况下，我们的系统会不会出现极端的情况。（例：对外统计系统在7月16日出现的数据异常的情况，并发大数据量的的访问造成，数据库的响应
大数据迁移——Python+MySQL引言方法一：数据库复制 ——最糟糕方法二：数据库转存——最蜗牛方法三：数据库备份——最尬速方法四：内存操作Python+MySQL——最火箭 引言最近，因为课题组更换服务器，有一批数据需要做数据迁移，数据量大约150G-200G，一部分数据存储在原来服务器的MySQL上，另外一部分数据以txt文件存储在硬盘上。现在，我需要将这些数据全部迁移存储在新服务器的M
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2023-08-11 14:25:11
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Mysql存储千亿级的数据，是一项非常大的挑战。Mysql单表可以存储10亿级的数据，只是这个时候性能非常差，项目中大量的实验证明，Mysql单表容量在500万左右，性能处于最佳状态。优化的顺序是:第一优化你的sql和索引；第二加缓存 memcached,redis；第三以上都做了后，还是慢，就做主从复制或主主复制，读写分离，可以在应用层做，效率高，也可以用三方工具，第三方工具推荐360的atla
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2023-10-21 17:59:24
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MySQL数据类型与操作数据表
MySQL常用数据类型整数：tinyint，smallint，int，bight浮点数：float（p（所占总位数）、s（小数点所占位数））4字节 double（p、s）8字节定点数：decimal（p、s）日期/时间：data、time、datatime文本：char、varchar、text二
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2023-09-04 20:00:32
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给你100万条数据的一张表，你将如何查询优化？1.两种查询引擎查询速度（myIsam 引擎 ）InnoDB 中不保存表的具体行数，也就是说，执行select count(*) from table时，InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行。MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可。注意的是，当count(*)语句包含 where条件时，两种表的操作有些不同，InnoDB类型的表用count(
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2024-01-17 10:54:52
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应用场景：MySQL数据量达到百万级别，并且数据更新时大部分数据重复，需要比对更新或者插入新的数据
效果：MySQL执行过程中如果数据库中存在该记录则执行对应更新操作，不存在执行插入操作，而且这些操作是在数据库引擎中完成；避免了对数据进行批量操作时，首先对重复数据进行过滤，然后进行CRUD操作，减少对数据库访问压力
语法：
INSERT [LOW_P
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2024-03-06 00:24:14
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在SpringBoot的Web项目中，默认采用的是内置Tomcat，当然也可以配置支持内置的jetty，内置有什么好处呢？方便微服务部署。方便项目启动，不需要下载Tomcat或者Jetty针对目前的容器优化，目前来说没有太多地方，需要考虑如下几个点线程数超时时间jvm优化针对上述的优化点来说，首先线程数是一个重点，初始线程数和最大线程数，初始线程数保障启动的时候，如果有大量用户访问，能够很稳定的接
# 如何查询 MySQL 数据量
## 概述
在使用 MySQL 数据库时，有时需要查询数据表的数据量，即表中记录的行数。本文将以一个经验丰富的开发者的角度，教会一位刚入行的小白如何实现“MySQL 查询数据量”。首先，我们将展示整个过程的流程图，并给出每一步的具体操作和所需的代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
start[开始]
input[
原创
2023-10-30 15:03:20
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# 如何实现 MongoDB 到 MySQL 数据迁移
## 引言
在开发过程中，我们经常会遇到需要将 MongoDB 数据迁移到 MySQL 数据库的情况，可能是由于业务需求变更或者数据存储方案调整等原因。本文将介绍如何实现 MongoDB 到 MySQL 数据迁移的流程及每一步所需的代码。
## 数据迁移流程
下面是实现 MongoDB 到 MySQL 数据迁移的整个流程，我们将使用 Mo
原创
2024-01-16 07:53:53
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# MySQL Update 数据量的实现
## 1. 概述
在MySQL中，使用UPDATE语句可以更新表中的数据。当需要更新大量数据时，我们可以使用一些技巧来提高效率。本文将介绍如何使用MySQL更新数据量，并提供详细的步骤和代码示例。
## 2. 整体流程
下面表格展示了更新数据量的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 连接到MySQL数据
原创
2023-08-28 04:05:16
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# MySQL 数据量统计实现流程
## 1. 概述
在进行 MySQL 数据量统计之前，我们首先需要明确统计的对象是哪张表以及统计的维度是什么。本文以表 `users` 中的用户数据量统计为例进行说明。
## 2. 流程
下表展示了实现 MySQL 数据量统计的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 连接到 MySQL 数据库 |
| 2 | 编写 SQ
原创
2023-11-25 08:03:27
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Mysql查询指定数据库、数据表数据量
原创
2024-06-20 15:14:22
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mysql借助information_schema进行简单的表、数据库数据量的统计 ...
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2021-08-23 11:24:00
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