背景每个动作都会生产一条动态数据，如今已经生成了一千多万条数据，而且正以每天好几万的速度迅速增长，频繁的读写导致 RDS 数据库实例压力非常大，该库还有核心业务的数据，为了避免对核心数据的影响，决定将其分出来。结合其业务特点，决定使用 MongDB，那么第一个问题就是如何同步这些数据了。方案一 CDC不能停止服务，还不能影响业务，所以选择通过 SQL Server 的 CDC 功能进行同步，先不用
千万及以上数据量级数据库查询优化分治法优化分片分区分库、分表表优化表结构优化垂直切分水平切分索引查询语句优化精确查询条件limit与skip 本文是基于MongoDB撰写，但思维适用所有数据库 对于百万数据，无论是mysql还是其他数据库，都能较轻松的查询出想要的数据。但千万级甚至更多时查询就开始费劲了，那么除了硬件的限制，在软件方面也应该对大数据量查询进行特殊处理，而不能简单的直找。分治法优化
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2023-08-26 13:59:25
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曾经在收集数据的项目中，用过mongodb的数据存储，但是当数据很大的时候，还是比较的吃力。很可能当时的应用水平不高，也可以是当时的服务器不是很强。 所以这次能力比以前高点了，然后服务器比以前也高端了很多，好嘞 ~再测试下。（更多的是单机测试，没有用复制分片的测试 ～）！相比较MySQL，MongoDB数据库更适合那些读作业较重的任务模型。MongoDB能充分利用机器的内存资源。如果机器的内存资源
MySql 性能到底能有多高？用了php半年多，真正如此深入的去思考这个问题还是从前天开始。有过痛苦有过绝望，到现在充满信心
以下分享一点我的经验
一般刚开始学SQL的时候，会这样写
复制代码代码如下:
SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10;
但在数据达到百万级的时候，这样写会慢死
复制代码代码如下:
SELECT *
前段时间有一个项目涉及到了很多的查询与报表生成。因为单表数据量已经达到了千万级，再多表关联已经达到亿级数据了。之前没有接触过这么大数据量的处理，所以刚接到这个项目时有点脑瓜子疼。最开始我还是想通过优化sql与索引方式来提高查询的性能，但是效果并不明显。（由于业务的需求，sql关联了很多表，其真实的执行时间已经超过一分钟了【不能忍了】）然后找了公司的dba讨论如何解决，我提出的第一个方案是采用中间表
存储过程+函数 创建千万的测试数据用MYSQL的存储过程创建千万级测试数据表 1创建表CREATE TABLE `think_user` (
`uid` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`u_name` varchar(20) NOT NULL,
`u_pwd` varchar(64) NOT NULL,
`user_group` int(11)
方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃.方法
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2023-08-01 14:29:16
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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 fr
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2023-08-20 20:45:04
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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 wh
注意：本文会限定一些业务场景和技术架构，因此解决方法会局限于此。很多问题可以通过换架构或者引入新的组件来解决，但是成本可能会很高，因此暂不考虑。本文不是一篇Hive使用和优化文档，更侧重于梳理笔者的思路，让大家少走些坑。文章主题在流行的大数据领域中，Hive绝对占据了很大的一片天地，不管是数据仓库和数据分析，还是数据挖掘和机器学习，凡是需要和大数据量打交道的童鞋们，基本上都要接触hive。因此，本
百万级数据做分页如何优化?打卡日期(2019-07-15) 数据量很大，分页查询很慢，有什么优化方案? 当需要从数据库中查询的表有上百万条记录的时候，一次性查去所有结果会变的很慢，特别是随着数据量的增加更加明显，这时候如果需要分页的话会变的很慢很慢。准备工作表明 test主键id自增，总共有11个字段，不
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2023-08-27 15:55:42
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对普通开发人员来说经常能接触到上千万条数据优化的机会也不是很多，这里还是要感 谢公司提供了这样的一个环境，而且公司让我来做优化工作。当数据库中的记录不超过10万条时，很难分辨出开发人员的水平有多高，当数据库中的记录条数超过 1000万条后，还是蛮能考验开发人员的综合技术能力。 当然不是每个公司都能请得起专业的DBA，话又说过来专
文章目录应用场景序列化问题分析总结Jackson2JsonRedisSerializer和GenericJackson2JsonRedisSerializer的区别一、使用Jackson2JsonRedisSerializer序列化反序列化带泛型的List数据二、使用GenericJackson2JsonRedisSerializer序列化反序列化带泛型的List数据四、GenericJacks
1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，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最好不要给数据库留NULL，尽可能的使用 NOT NULL填充数据库.备注、描述、评论之类的可以设置为
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2023-09-02 16:56:12
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关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法
最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。
由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的表执行一条条件查询，其查询
如果面试的时候碰到这样一个面试题：ES 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率?这个问题说白了，就是看你有没有实际用过 ES，因为啥?其实 ES 性能并没有你想象中那么好的。很多时候数据量大了，特别是有几亿条数据的时候，可能你会懵逼的发现，跑个搜索怎么一下 5~10s，坑爹了。第一次搜索的时候，是 5~10s，后面反而就快了，可能就几百毫秒。你就很懵，每个用户第一次访问都会比较慢，比较
实际项目中需要实现自定义分页，最关键第一步就是写分页SQL语句，要求语句效率要高。那么本文的一个查询示例是查询第100000-100050条记录，即每页50条的结果集。查询的表名为infoTab，且id为整型自增主键字段。 第一种、使用NOT IN关键字SELECT TOP 50 * FROM infoTab WHERE ID NOT IN(SELECT TOP 100000 ID FR
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2023-09-02 21:40:51
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2、只要建立索引就能显著提高查询速度 事实上，我们可以发现上面的例子中，第2、3条语句完全相同，且建立索引的字段也相同;不同的仅是前者在fariqi字段上建立的是非聚合索引，后者在此字段上建立的是聚合索引，但查询速度却有着天壤之别。所以，并非是在任何字段上简单地建立索引就能提高查询速度。 从建表的语句中，我们可以看到这个有着1000万数据的表中fariqi字段有5003个不同记录。在此字段上建
关于MySQL百万级数据量查询的优化（PHP版）最近在开发一个销售数据统计的网站时，客户提供的数据量在百万级以上，这些数据作为基础数据，从中提取，组合出各种类型的字段进行计算汇总，之前没有遇到过这么大的数据量。开始只是用最普通的方法来查询，当测试数据有19万条的时候，整个查询数据异常的慢，完全查询的汇总甚至要两分多，自此开始了各种优化。1. 程序的优化以最简单的一张表，需要汇总计算出二十多种数据，
由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的表执行一条条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高
sql语句
查询效率，显得十分重要。以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化
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2023-07-29 22:49:47
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