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.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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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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# 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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单纯的从MySQL的角度出发，单台MySQL的数据库负载到每天上亿次的操作（每秒大概1100次MySQL操作，然后乘以86400）应该不是非常困难的事情。但当PV超过百万的时候一台WEB早已经不堪重负了。有几个解决方案： 数据分表处理：对已经成型的系统，如果是独立开发的系统在架构前期就进行数据的同步分区还是不错的。但是如果是一台DB服务器依然不能减轻MySQL的负载。 利用MySQL的主从构架：
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2023-07-01 08:18:43
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在进行环境测试时，往往会用到可能很庞大的数据量，这个数据量就需要我们自己生成，借助内存表我们可以用以下方式生成。 以下操作基于MySQL8.0.15 文章目录一、内存表：1.介绍：2.创建内存表：二、构建过程1.创建测试表2.创建随机字符串函数3.创建存储过程4.生成数据 一、内存表：1.介绍： 内存表的表结构建立在磁盘里面，数据放在内存里面，当mysql重启之后，内存表的数据会丢失，表结构依旧
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2023-09-04 17:45:11
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下文方案整理由于mysql btree结构，无法快速定位offset，当offset特别大时，需要扫描数据也较大。以下几种方式【适用小数据量】首先进行sql优化。但使用orm时可能需要使用row sql ，但当数据量持续增长时无解（如仅查id结果集也非常大，offset又非常大时依然无法快速定位）【限定小数据量】参考淘宝（京东也仅100页商品表，百度76页），仅提供查询的100页，限定不允许自定义
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2023-09-12 20:41:57
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首先，做到基本的优化，包括各种减少数据量的细节。最好使用EXPLAIN关键字来做处理。EXPLAIN关键字一般放在SELECT查询语句的前面，用于描述MySQL如何执行查询操作、以及MySQL成功返回结果集需要执行的行数。explain 可以帮助我们分析 select 语句,让我们知道查询效率低下的原因,从而改进我们查询,让查询优化器能够更好的工作。EXPLAIN列的解释：id：MySQL Que
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2023-12-14 20:09:46
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前言随着系统的运行，数据量变得越来越大，单纯的将数据存储在mysql中，已然不能满足查询要求了，此时我们引入Redis作为查询的缓存层，将业务中的热数据保存到Redis，扩展传统关系型数据库的服务能力，用户通过应用直接从Redis中快速获取常用数据，或者在交互式应用中使用Redis保存活跃用户的会话，都可以极大地降低后端关系型数据库的负载，提升用户体验。传统命令的缺点使用传统的redis clie
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2023-08-22 19:35:28
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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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2023-07-28 23:06:59
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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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通过存储过程插入如果我们想简单快速的插入大批量数据，存储过程是个不错的选择，下面这个存储过程，是我向表xxx_audit_order中插入100万条数据，耗时25秒左右，这里建议：1.插入数据前先把表中的索引去掉，数据插入完成之后，再创建索引2.关闭事务的自动提交以上两点对提高速度很有帮助，因为索引的维护以及每次插入都提交事务是很耗时间 use test_db;
DROP P
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2023-06-05 14:58:08
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一、我们可以且应该优化什么？ 硬件 操作系统/软件库 SQL服务器(设置和查询) 应 用编程接口(API) 应用程序 二、优化硬件 如果你需要庞大的数据库表 (>2G)，
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2024-07-24 10:28:46
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Mysql 之百万数据导入1、方法直接source sql 文件进行直接导入（不推荐）Load data infile命令进行导入（推荐）更换引擎，将表的InnoDB引擎改为MyISAM，再导入数据（不推荐）将导入数据的单条SQL语句为多条进行数据的导入（推荐）存储过程 + 事务进行有序插入（有兴趣的可以自己试试）1.1 直接导入（不推荐）这种方式就不需要讲了，简单暴力，直接sourceuse e
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2023-06-16 20:29:16
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mysql 作为一款非常优秀的免费数据库被广泛的使用，平时我们开发的项目数据过百万的时候不多。最近花了大量的时间来深入的研究mysql百万级数据情况下的优化。 遇到了很多问题并解决了他们，特此分享给大家。欢迎提出您的宝贵意见！一、百万级数据msql测试环境介绍mysql 在300万条数据(myisam引擎)情况下使用 count(*) 进行数据总数查询包含条件(正确设置索引)运行时间正常。对于经常
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2023-07-31 15:12:54
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想往某个表中插入几百万条数据做下测试，原先的想法，直接写个循环10W次随便插入点数据试试吧，好吧，我真的很天真.... DROP PROCEDURE IF EXISTS proc_initData;--如果存在此存储过程则删掉
DELIMITER $
CREATE PROCEDURE proc_initData()
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 1;
W
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2024-06-17 11:05:53
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# MySQL三百万：处理大规模数据的利器
MySQL是一种常见的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种规模的项目。但是，当数据量达到百万甚至三百万的级别时，我们可能会面临性能瓶颈和挑战。本文将介绍如何使用MySQL处理三百万级别的数据，并提供相关的代码示例。
## 数据库优化
在处理大规模数据时，数据库优化是至关重要的。以下是一些常用的数据库优化技巧：
### 1. 索引优化
索引是提
原创
2024-01-19 05:31:57
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在开发的过程时，我们需要大量的数据进行测试，可以用数据库函数执行百万、千万级别的数据。以学生信息为例，在学生信息中，字段有：编号、姓名、性别、生日、班级、手机号、身份证号、邮箱、家庭住址。1、创建辅助表，用于学生信息表提供字段值。1.1地址省表1.2地址市表1.3地址区表1.4姓氏表 #新建姓氏表
drop TABLE if exists FamilyName;
CREATE TABLE
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2024-09-03 19:10:21
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