目前CMS种类大致可分为两种，一种是通用CMS，还有一种是根据自身需求开发的私有CMS。 通用CMS比如dedecms、phpcms等CMS开源项目，适合技术实力不强的中小企业使用。 私有CMS，则结合自身需求，还定制开发的CMS,往往性能比通用型CMS要高。 开源通用型的CMS,虽然功能很强大，但是也有一些致命的缺点 1. 静态页面管理. 当文章数据达到
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2023-10-01 14:44:40
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日常项目随着业务扩张，数据库的表数据也会随着时间的推移，单表的数据量会越来越大，这时需要使用分页查询，而分页查询随着页码的增加，查询效率会变得低下，如何优化千万级别的表分页查询呢？
一、前言 日常项目随着业务扩张，数据库的表数据也会随着时间的推移，单表的数据量会越来越大，这时需要使用分页查询，而分页查询随着页码的增加，查询效率会变得低下。数据量在万级别
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2023-07-10 00:48:09
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前言面试官：来说说，一千万的数据，你是怎么查询的？群友：直接分页查询，使用limit分页。面试官：有实操过吗？群友：肯定有呀此刻献上一首《凉凉》。也许有些人没遇过上千万数据量的表，也不清楚查询上千万数据量的时候会发生什么。今天就来带大家实操一下，这次是基于「MySQL 5.7.26」做测试准备数据没有一千万的数据怎么办？创建呗代码创建一千万？那是不可能的，太慢了，可能真的要跑一天。可以采用数据库脚
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
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一、前提一个Excel的sheet页最多104万行数据需分页处理-数据库分页或内存分页(这里需要注意内存大小问题)二、处理思路2.1、同步处理*单线程处理-前端轮训等待时间过长，不可取
*多线程处理-前端依然轮训等待时间过长，后端还会因为大量线程消耗内存，导致内存不够用，不可取2.2、异步处理*前端点击导出按钮后，提示用户，导出任务已建立，待导出成功后，发消息通知用户下载*引入MQ，自发自收，前端
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2023-11-02 12:14:38
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场景：当产品中需要对用户进行过滤的时候，需要对用户添加白名单。如果一次需要导入千万级的用户量，普通的SQL插入/更新耗时长久，执行效率低下。为加快数据库的插入效率，需要对程序和数据库设置进行优化。1. 为什么批量插入比逐条插入快数据库的一个插入动作，包含了连接，传输，执行，提交/回滚等的动作。网络传输方面来说，批量插入多条数据，更省空间。连接数量来说，批量插入使用一个连接，在使用数据库连接池情况下
这里先说明一下，网上很多人说阿里规定500w数据就要分库分表。实际上，这个500w并不是定义死的，而是与MySQL的配置以及机器的硬件有关。MySQL为了提升性能，会将表的索引装载到内存中。但是当表的数据到达一定的量的时候，会导致内存无法存储这些索引，无法存储索引，就只能进行磁盘IO，从而导致性能下降。实战调优我这里有张表，数据有1000w，目前只有一个主键索引CREATE TABLE `user
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2023-08-26 08:06:52
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警告:文中列出的命令绝对不可以运行，即使你觉得很好奇也不行，因为它们会实实在在的破坏你的系统。
早晚有一天，Linux 系统会像 Windows 那样流行，用的人越来越多，包括对计算机不是很了解的人，本文的目的就是告诉大家：在 Linux 给你最大程度自由度的同时，也使得破坏系统变得更加容易，如果你不了解某些命令的意义，下载执行包含恶意命令的脚本，或者被骗运行某些命令，很容易让你哭都来不及。
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2010-07-24 08:17:03
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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，想和大家做一下这方面的经验总结和交流。以下是分析大纲内容。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中的标识：“数据量”、“对象”、“目标”1. 数据量：千万级千万级只是一个感官数字，就是我们印象中的大数据量
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2023-07-10 16:57:52
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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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基本概念流式查询 指的是查询成功后不是返回一个集合而是返回一个迭代器，应用每次从迭代器取一条查询结果。流式查询的好处是能够降低内存使用。如果没有流式查询，我们想要从数据库取 1000 万条记录而又没有足够的内存时，就不得不分页查询，而分页查询效率取决于表设计，如果设计的不好，就无法执行高效的分页查询。因此流式查询是一个数据库访问框架必须具备的功能。流式查询的过程当中，数据库连接是保持打开
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2023-08-24 11:12:57
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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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最近在工作中，涉及到一个数据迁移功能，从一个txt文本文件导入到MySQL功能。数据迁移，在互联网企业可以说经常碰到，而且涉及到千万级、亿级的数据量是很常见的。大数据量迁移，这里面就涉及到一个问题：高性能的插入数据。今天我们就来谈谈MySQL怎么高性能插入千万级的数据。我们一起对比以下几种实现方法： 前期准备订单测试表CREATE TABLE `trade` (
`id` VARCH
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2023-08-21 17:21:53
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查询字段一较长字符串的时候，表设计时要为该字段多加一个字段,如，存储网址的字段 查询的时候，不要直接查询字符串，效率低下，应该查诡该字串的crc32或md5 如何优化Mysql千万级快速分页 Limit 1,111 数据大了确实有些性能上的问题，而通过各种方法给用上where id >= XX,这样用上索引的id号可能速度上快点儿。By:jack My
前两天有个人加我好友，想让我帮忙爬一些数据，一条数据3块钱，一天10W条，一天可赚30W，一个月四舍五入1000W。后面我进一步问了需求，意思就是给我一个网站，然后指定商品让我将商品的买家给爬出来。具体聊天内容见下图：我肯定知道这个实现不了的，于是发了个朋友圈象征性问了下，没想到炸出了一堆爬虫大神来私聊我要联系方式，还有说自己有特别牛逼的朋友可以实现的等等。当然，他们应该没理解这个需求，这个需求包
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2021-03-29 09:58:39
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500 错误基本上意味着服务器遇到了它不知道如何处理的意外情况。因此，它要么为用户提供 500 错误页面，要么为用户提供完全白屏。解释对我们没有多大帮助，但有一些常见的事情可能会导致此错误。这里有些例子：损坏的.htaccess文件错误或不兼容的插件PHP 内存不够损坏的 WordPress 核心文件修复 WordPress 网站上的 500 错误现在，我们将简要介绍您可以采取哪些步骤来解决由上述
# 如何实现“Java 千万数据”
## 1. 简介
在这篇文章中，我将教给刚入行的小白如何实现“Java 千万数据”。我将从整体流程开始，解释每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。让我们开始吧！
## 2. 整体流程
为了更好地理解实现过程，我将使用一个表格来展示整个流程的步骤。
| 步骤 | 描述
原创
2023-11-07 06:31:03
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# 如何实现 MongoDB 千万数据导入
在现代应用开发中，MongoDB因其高并发、灵活的文档结构以及分布式存储的特性，成为了许多企业的首选数据库。如果你想要在MongoDB中处理千万级别的数据，合理的流程和准备步骤是非常重要的。本文将为你详细介绍如何实现这一目标，包括必要的代码示例和注释。
## 流程概览
在开始之前，我们需要明确实现这一目标的具体步骤。以下是将数据导入MongoDB的
