建分区表的话, 要看你有几个磁盘.
如果只有一个磁盘的, 分区来分区去, 最后数据还是在 一个磁盘上面,
如果你有多个磁盘的.
那么可以根据那个 自增 ID , 设置一个 计算列
比如你有5个 磁盘， 那么 那个计算列 是 自增 ID % 5
那么 当 计算列的数值 = 1 ， 数据被存储到 磁盘1上面
那么 当 计算列的数值 = 2 ， 数据被存储到 磁盘2上面
那么 当 计算列
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2023-12-14 06:11:26
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1.建分区表的话, 要看你有几个磁盘.
如果只有一个磁盘的, 分区来分区去, 最后数据还是在 一个磁盘上面,
如果你有多个磁盘的.
那么可以根据那个 自增 ID , 设置一个 计算列
比如你有5个 磁盘， 那么 那个计算列 是 自增 ID % 5
那么 当 计算列的数值 = 1 ， 数据被存储到 磁盘1上面
那么 当 计算列的数值 = 2 ， 数据被存储到 磁盘2上面
那么 当 计
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2024-04-17 12:06:16
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写入Excel和写入MySQL是开发中常见的操作，本文将介绍写入Excel和写入MySQL的流程、代码示例以及相关的注意事项。
## 一、写入Excel的流程
下面是写入Excel的基本流程：
```mermaid
sequenceDiagram
participant 开发者
participant 小白
开发者->>小白: 确定写入Excel的数据和目标位置
原创
2023-09-13 23:04:10
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对于一些数据量较大的系统，数据库面临的问题除了查询效率低下，还有就是数据入库时间长。特别像报表系统，每天花费在数据导入上的时间可能会长达几个小时或十几个小时之久。因此，优化数据库插入性能是很有意义的。修改mysql数据库配置：0. 最快的当然是直接 copy 数据库表的数据文件（版本和平台最好要相同或相似）；1. 设置 innodb_flush_log_at_trx_commit =&n
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2024-03-12 17:38:37
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1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)
2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。
3、没有创建计算列导致查询不优化。
4、内存不足
5、网络速度慢
6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量）
7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)
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2023-12-10 12:18:52
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## Elasticsearch 与 MySQL 写入速度的比较
在现代应用程序中，存储和检索数据的速度是至关重要的。Elasticsearch（ES）和MySQL是两种非常流行的数据存储解决方案，分别用于全文搜索和关系型数据库管理。本文将会教你如何实现“ES 写入速度与 MySQL 写入速度”的比较，并介绍每一步的具体实现。
### 1. 整体流程
在实现这一功能之前，我们需要一个整体的流
这个问题也是最近才想到的，就是到底读文件更快还是读数据库更快，能快多少，天缘也搜索过，没见有网友就这个问题答复过，也可能是太简单的缘故，我们本文还是来实测一下，由于时间关系，VC还没装，天缘先用PHP测试了一下，下次有时间在C/C++上补充测试到本文来，因为PHP的底层解析应该也是基于C的，所以估计两者环境测试结果差不多，小问题大收获，现在就来看一下测试过程及结果。测试程序如下：说明1：由于读数据
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2024-07-11 00:06:47
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# MySQL写入速度的提升与优化
在数据库中，写入速度是一个关键性能指标，尤其是在高负载的应用场景中。MySQL 是最流行的关系型数据库之一，其写入速度的优化在许多项目中扮演着重要角色。本文将探讨影响 MySQL 写入速度的因素，并提供相应的优化方法和代码示例。
## 影响MySQL写入速度的因素
1. **硬件资源**：I/O性能直接影响写入速度。 SSD通常比HDD具有更快的读写速度。
原创
2024-08-17 05:53:41
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相对官方TokuDB的优化：内置了jemalloc 内存分配；引入更多的内置的TokuDB性能指标；支持Xtrabackup备份；引入ZSTD压缩算法；支持TokuDB的binlog_group_commit特性；四、测试表TokuDB核心配置：表结构：利用load data写入数据：计算一下每秒写入速度：文件大小：实际文件8.5G，写入TokuDB大小3.5G，只是接近于一半多点的压缩量。 对于
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2023-09-19 10:37:55
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sql慢了 进行分析慢查询日志MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录，它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句，具体指运行时间超过long_query_time值的SQL ，则会被记录到慢查询日志中。具体指运行时间超过long_query_time值的SQL，则会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为10，意思是运行10秒以上的语句。由他来查看哪些SQL
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2024-06-27 16:24:26
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本文主要测试mysql插入数据效率，测试机器硬件为：inter i3 （2.13GHz，4核） + 4G内存（2.99G可用） +32位操作系统一：表结构 CREATE TABLE `record` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`openid` varchar(63) NOT NULL,
`tag_id` int(11
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2024-04-28 16:30:22
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最近项目中使用到了Sqlite3来保存结果数据，大约100万条数据，插入到sqlite数据库中竟然耗时5分钟，这在真个数据处理流程中占用了太多的时间，是不可接受的，那么如何优化sqlite的写数据的性能呢？优化方式通过查阅资料和其他大牛们的博客，确定有几个点可以尝试：关闭写同步，PRAGMA synchronous = OFF，在 sqlite3 中 synchronous 有三种模式，分别是 F
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2023-12-10 15:51:36
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问题描述：按照项目计划，今天上线部署日志系统（收集线上的所有日志，便于问题排查）。运维按照以前的部署过程，部署elasticsearch,部署结束之后，通过x-pack的monitor发现elasticsearch的索引速度只有几百/秒的索引速度，远远小于同样的配置，没有做优化的另一个es集群。问题就产生了，什么原因呢问题定位：下午比较忙，没有时间排查问题，就让另个同事，排查，下午下班的时候去问什
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2023-09-25 14:06:47
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前言最近因为工作的需要，要在Mysql里插入大量的数据大约1000w，目测会比较耗时。所以现在就像测试一下到底用什么插入数据的方法比较快捷高效。下面就针对每一种方法分别测试不同数据量下的插入效率。测试数据库的基本与操作如下：mysql> create database test;
Query OK, 1 row affected (0.02 sec)
mysql> use test;
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2024-03-31 10:23:26
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&nbs
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2024-03-14 15:07:43
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# MongoDB vs MySQL 写入和查询速度对比
## 一、流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 写入数据
写入数据 --> 查询数据
查询数据 --> 结束
结束 --> [*]
```
## 二、步骤及代码示例
### 1. 写入数据
首先，我们需要连接数据库并写入数据。
```m
原创
2024-04-03 05:32:40
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这几天在一个项目，合同管理系统(是对老系统的升级和改造，老系统是VS2008做的)，由于数据库的表是项目组根据老系统的数据库建的，所以在查询的适合我就需要自己创建视图来完成多表的查询，起初我是读取项目组成员建好的视图，里面有7张表，其中还包含视图，由于视图中join视图是不支持索引的，所以在查询第一页的时候(每一页20条数据，总共数据量是10W条左右)，耗时800毫秒,但是 当row
相信从事大数据开发的人员，越来越多的人从事实时计算方向，flink技术就显示十分重要，说该技术重要，不仅仅是因为它的流式计算，更多的是和其他技术的整合比较强大，在开发过程中，除了写入消息中间件等场景，有的时候也需要写入传统的数据库，如Oracle或者MySql。我们习惯于连接关系型数据库的时候采用一些连接池如c3p0，在传统的业务开发或者数据量不是很大的时候，是没有问题的，但是在大数据量的情况，这
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2023-08-30 18:56:08
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# MongoDB vs MySQL 写入速度
MongoDB和MySQL是两个常用的数据库管理系统。虽然它们都有自己的优点和适用场景，但在写入速度方面有所不同。本文将探讨MongoDB和MySQL在写入速度方面的差异，并提供相关的代码示例进行说明。
## MongoDB vs MySQL
### MongoDB
MongoDB是一个开源的文档型数据库管理系统，采用NoSQL的非关系型数据
原创
2023-09-13 07:41:13
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# 如何提高MySQL每秒写入速度
## 流程图
```mermaid
graph LR
A(开始)
B(优化表结构)
C(使用合适的存储引擎)
D(使用批量插入)
E(优化索引)
F(调整硬件配置)
G(结束)
A --> B
B --> C
C --> D
D --> E
E --> F
F --> G
```
## 步骤
### 1. 优化表结构
首先，我们需要优化表结构，以提高写
原创
2023-10-16 04:39:17
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