sqlserver百万级数据查询优化
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2023-06-19 16:32:11
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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
原创
2024-04-19 10:47:57
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百万级别数据表，进行有条件的数据删除，这个时候采用delete from的一次性删除的方法是很不明智的：1、delete操作会被完整记录到日志里，它需要大量空间和时间2、如果删除中间发生中断，一切删除会回滚（在一个事务里）3、同时删除多行，记录上的锁也许会被提升为排它表锁，从而阻碍操作完成之前有对这个表的操作（有时候会妨碍正常的业务）所以一般采取分批删除的方法所以，通过分批次地删除数据可以大大提升
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2021-02-03 20:15:55
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百万级别数据表，进行有条件的数据删除，这个时候采用delete from的一次性删除的方法是很不明智的： 1、delete操作会被完整记录到日志里，它需要大量空间和时间 2、如果删除中间发生中断，一切删除会回滚（在一个事务里） 3、同时删除多行，记录上的锁也许会被提升为排它表锁，从而阻碍操作完成之前 ...
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2021-05-15 22:03:19
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1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。2.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。3.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
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2023-10-10 14:03:42
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优化技巧 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
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2023-09-29 09:55:31
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## MongoDB与SQL Server存储百万数据所需磁盘空间大小
在当今数据驱动的世界中，存储和处理大量数据已成为一种常见的需求。对于数据库来说，存储空间的有效利用是一个关键问题。本文将讨论MongoDB和SQL Server两种常见的数据库系统在存储百万数据时所需的磁盘空间大小，并给出相关的代码示例。
### MongoDB
MongoDB是一种面向文档的NoSQL数据库系统，以其灵
原创
2023-08-22 09:03:23
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性能优化-数据准备：使用存储过程生成百万测试数据1 概述2 创建数据库3 建表4 创建存储过程4.1 创建存储过程-学生表4.1 创建存储过程-班级表4.1 创建存储过程-课程表4.1 创建存储过程-成绩表4.1 创建存储过程-给每个班级分配学生人数4.1 创建存储过程-给每个学生分配1个课程的默认100次历史成绩5 生成100万数据6 查询数据 1 概述 &n
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2024-02-23 11:07:22
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1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。2.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。3.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
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2023-10-20 20:15:59
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一、引言 最近上班比较忙，所以就很少写东西了，MongoDB系列的文章也要拖后了，没办法，工作第一，没工作就没饭吃了。今天正好的有点时间，就把我最近搞得一些东西，记录下来。 &nbs
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2024-01-05 21:44:13
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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
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2023-09-20 19:13:29
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百万PV 百万日活架构：技术原理与实操解读
在当今互联网快速发展的时代，架构设计面临着巨大的挑战，尤其是对流量和用户活跃度的需求日益增加。对于许多企业，能够同时处理百万PV（页面浏览量）和百万DAU（每日活跃用户）已然成为了生存与发展的关键。因此，今天我将和大家分享在构建“百万PV 百万日活架构”过程中的一些思考和实践经验。
## 背景描述
在过去的几年中，随着移动互联网的飞速发展，用户访问
成为一名年薪百万的顶尖架构师，实现财富自由，是大多数JAVA高级程序员的职业追求。 这不仅是技术发展的趋势，同时也是个人职业价值的体现。 但最终能否成为IT架构中的「灵魂人物」，做出亿级用户量的产品、搭建承载百万级并发的架构，还要取决于你能不能翻过并发量这道坎。 前言我们都知道，高并发代表着大流量，高并发系统设计的魅力就在于我们能够凭借自己的聪明才智设计巧妙的方案，从而抵抗巨大流量的冲击
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2024-01-22 09:07:10
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这两天王校长组装服务器的事情有点火，这台百万级别的服务器是个什么情况呢？这台服务器是戴尔的PowerEdge R7525机架式服务器，CPU是2块AMD EPYC 7763处理器，显卡是3张RTX 3090显卡，32根SK Hynix 64GB DDR4 3200 ECC内存，内存容量合计2TB。硬盘是4块Intel Optane P5800X，16块三星PM1643，4块三星PM1733，其中I
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2023-08-29 21:37:58
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常规的缓存系统的设计缓存系统大概分为2种：1：数据量不大，拉取全量的数据，缓存在本地。2：数据量很大，根据二八定理，只拉取活跃的数据缓存在本地。下面我主要说下第一种方案，我们的系统主要是第一种方案，如果有时间会说下第二种。缓存中心的设计1：缓存中心采用一主多从的架构2：主节点检测到数据的更新，会扫描库里全部的数据，更新到缓存里3：数据库做了读写分离，扫描的也只是从库4：为了避免太大的数据库压力，只
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2023-07-23 22:33:35
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一处理百万级以上的数据提高查询速度的方法： 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 o
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2024-03-03 08:50:17
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一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法：1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.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。
3.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 f
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2023-11-27 04:37:07
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1. 前言中因为我负责基本服务,我经常需要处理一些数据,但大部分时间我使用awk和java程序,但这一次有million-level数据需要处理,不能通过执行awk和匹配,然后我使用java进程,文件被分成8 - 8线程打开并发处理,但处理仍然非常缓慢,处理时间至少1天+,所以处理速度不能容忍这种处理速度,结果已经定性提高速度。时间是1个小时多一点,这一次是可以接受的,后续可以继续使用大数据的概念
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2023-07-18 17:48:05
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高分请教大牛：如何设计能够达到100万QPS为了能够让问题变得简单，假设有以下限制：1、服务器全部采用普通的服务器，价格1万5左右，2G内存，CPU主频2GHz2、网络带宽：100M3、假设使用lvs+nginx+tomcat，nginx做静态请求4、假设nginx处理静态网页的并发量是2万/s如何设计能够达到100万QPS。请描述大概需要几台lvs，几台nginx。如果这种方式不能支持，应该需要
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2024-01-16 05:25:25
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# MySQL百万
MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种Web应用程序中。当数据量逐渐增大，表中数据量超过百万行时，数据库的性能和优化就显得尤为重要。
## MySQL性能优化
### 索引优化
索引是数据表中的重要组成部分，它可以加快数据的查找速度。在百万级数据量的表中，合理的索引设计可以极大地提升查询性能。下面演示如何创建一个简单的表格并添加索引：
```ma
原创
2024-04-01 04:46:41
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