同事在查询五千万数据的时候，通过建立unique索引将查询速度得到提高可以看到速度还是比较快的，在0.03秒左右徘徊，是可以接受的
原创
2022-04-08 11:49:27
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在日常开发任务中，经常会遇到单张表过1千万，以每天n万条的速度进行递增。sql查询效率下降，前端业务表现为用户操作缓慢，如查sql查询速度超过1秒或者更长，会发生一条sql把整个数据库连接占满，用户看到的就是白页面或报错的页面。mysql数据库存储是系统最后一道护城河，以最谨慎的态度对待。系统就像一个成长的小树，慢慢的长大，每一天的成长都需要不停的修剪、不停的优化。关于大表的优化常见的思路就是分表
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2024-03-15 18:41:47
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修改表结构是数据库管理中的常见操作之一。在实际工作中，经常会遇到需要对表进行结构修改的情况。不过，表结构的修改需要慎重考虑，可能需要花费一定的时间来完成。
对于一个包含五千万行数据的表，修改表结构的时间会更长。具体需要多长时间，取决于多个因素，如硬件配置、数据库软件性能、表结构的复杂度等等。
首先，我们需要了解一些基本概念。在关系型数据库中，表是由列组成的，每一列都有自己的数据类型和约束。当我
原创
2024-01-10 00:04:13
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# MySQL对五千万条记录表重命名表名
在数据库管理系统中，数据表是存储数据的基本单位，而在实际的开发过程中，有时候需要对表名进行修改，可能是为了更好地命名规范，或者是为了其他需求。在MySQL数据库中，对表名进行修改是一个常见的操作，但是如果表中有大量数据，比如五千万条记录，那么如何高效地进行表名修改呢？下面我们就来介绍一种方法。
## 使用RENAME TABLE语句
MySQL数据库
原创
2024-02-27 07:33:29
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1．合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下： ●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。 ●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。 ●在
假如目前有个日志总表logs_a，一周大概产生500W左右日志，按天分区，现在想把这个表中数据复制到另一表logs_b还是按天分，两表的结构不同。 我们使用下面这种方式做的拷贝：Insert into logs_b(…,…,…)
Select …,…,… from logs_a
Where log_date >= to_date(‘20120229’, ‘yyyymmdd’);
In
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2023-11-13 23:20:45
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第一优化你的sql和索引；第二加缓存，memcached,redis；第三以上都做了后，还是慢，就做主从复制或主主复制，读写分离，可以在应用层做，效率高，也可以用三方工具，第三方工具推荐360的atlas,其它的要么效率不高，要么没人维护；第四如果以上都做了还是慢，不要想着去做切分，mysql自带分区表，先试试这个，对你的应用是透明的，无需更改代码,但是sql语句是需要针对分区表做优化的，sql条
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2023-10-15 20:42:33
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好深邃的回答，你一定不会后悔
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2021-07-23 11:10:38
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1、宽表还是窄表？怎么做选择？一张表多大合适？ 宽表字段比较多的表，包含的维度层次比较多，造成冗余也比较多，毁范式设计，但是利于取数统计。适合做数据仓库、大数据等 窄表往往对于OLTP比较合适，符合范式设计原则；就性能角度来讲，一般窄表优于宽表，而且窄表逻辑更加清晰。所以一般推荐用面向业务一般用窄表来实现。那么究竟一张表多少字段合适呢？
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2023-09-12 19:27:08
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SELECT empid, YEAR(orderdate) AS orderyear, COUNT(*) AS numorders
FROM Sales.Orders
原创
2022-10-25 05:22:56
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在处理 Hive 中五千万条数据时，许多人会关心这些数据占用的空间、不同行的数据类型又会对存储造成怎样的影响，特别是在数据量如此庞大的情况下。我们将通过以下结构详细介绍如何评估和处理 Hive 中的数据。
### 环境准备
首先，为了能够高效地处理数据，我们需要确保环境中的必要组件已经安装并配置好。以下是前置依赖安装的详细记录：
- **Hadoop**: Hive 运行需要 Hadoop
## MongoDB 单表千万查询慢
### 介绍
随着数据量的不断增长，对于 MongoDB 数据库中的查询操作可能会变得异常缓慢。特别是在单表中存在千万级别的数据时，查询性能的下降会更加明显。本文将探讨 MongoDB 单表千万查询慢的原因，并提供一些优化方法来改善查询性能。
### 问题分析
在 MongoDB 中，查询操作的性能与多个因素有关。以下是一些可能导致单表千万查询慢的主要
原创
2023-11-10 04:16:47
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# MySQL千万级单表写入指南
在现代应用中，性能的需求使得很多系统需要处理高并发的写入操作。对于初学者来说，如何实现MySQL千万级单表写入可能看起来非常复杂。本文将引导你完成这一过程，分步骤进行讲解，并提供所需的代码示例。
## 流程概述
在进行千万级单表写入之前，了解整个流程是很有必要的。下面是实现流程的简要概述：
| 步骤 | 描述
在我们进行 MySQL 单表千万级性能优化的过程中，首先需要了解如何有效地管理大量数据，并通过一系列合理的步骤进行性能提升。下面是详细的过程记录，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南与扩展应用等方面。
## 环境准备
### 前置依赖安装
确保安装以下依赖：
- **MySQL Server**：版本需支持InnoDB存储引擎。
- **JDK**：如果需要通过Java进行程
先声明..Sql2008只有企业版才能够搞这个表分区.其他版本请自觉更改..哥在这里费了很长时间劲..结果还是老老实实的重装.. 表分区定义一般情况下，我们建立数据库表时，表数据都存放在一个文件里。但是如果是分区表的话，表数据就会按照你指定的规则分放到不同的文件里，把一个大的数据文件拆分为多个小文件，还可以把这些小文件放在不同的磁盘下由多个cpu进行处理。这样文件的大小随着拆分而减小，
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2024-07-23 10:25:18
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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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迟到的整理笔记，记录小编自己所知所学。互联网是有记忆的 ANSI，美国国家标准化组织MySQL是关系型数据库 SQL历史：1970IBM首先提出1980改名SQL1986ANSI制定了数据库的规则（方便了学习其他数据库）SQL的语句：（SQL 是一门 ANSI 的标准计算机语言（结构化查询语言），用来访问和操作数据库系统，一定要记住，SQL 对大小写不敏感！，一般规定关键字大写。）具体介绍可参考下
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2024-06-11 09:45:44
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目录top k 问题1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。2.统计最热门的10个查询串3.有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。4.有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个文件的query都可能重复。要求你按照query的频度排序。5.在海量数据中找出重复次数最多的一
# MySQL单表千万级查询优化指南
在互联网时代，数据量的激增让我们在进行数据库查询时面临着巨大的挑战。本文将介绍如何优化MySQL单表中千万级数据的查询性能，帮助刚入行的小白理解这一过程。本次优化工作包括数据库设计、索引优化、查询语句优化等多个步骤。
## 查询优化流程
以下是优化流程的一个简要总结：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据库设计
背景情况用户表达到了 几千万级别，在做很多操作都比较吃力,.所以，考虑对其进行分表. 常用的切分方案数据的切分（Sharding）根据其切分规则的类型，可以分为两种切分模式。一种是按照不同的表（或者Schema）来切分到不同的数据库（主机）之上，这种切可以称之为数据的垂直（纵向）切分；另外一种则是根据表中的数据的逻辑关系，将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库（主机）上面，这种切分称之为数
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2024-02-21 12:35:42
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