最近处理大数据量表头疼了一阵子,表 Trade 600w,仅仅是3个月的数据,以后还要暴涨,还没到3个月,数据查询已经出了问题 ! 虽然对栏位建立了索引index,但是无条件查询时, count(*) 都要花费1分48秒,实在是接受不了。QQ空间转了一个帖子,说是大数据量处理要注意的问题,第一条就提到了 分区视图(看来我对数据库大数据量的知识还要仔细研读研读),
一、MySQL的主要适用场景 1、Web网站系统 2、日志记录系统 3、数据仓库系统 4、嵌入式系统二、MySQL架构图: 三:Mysql数据库优化技巧 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
转载 2023-08-03 15:53:36
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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
转载 2023-12-21 10:58:36
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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,可能每天花费在数据导入上的时间就会长达几个小时之久。因此,优化数据库插入性能是很有意义的。       网络上的牛人很多,总会有一些手段可以提高insert效率,大家跟我一起分享一下吧:       1. 一条SQL语句
   对普通开发人员来说经常能接触到上千万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,话又说过来专业的
# SQL Server 千万级数据查询秒出:技术解析与优化 在现代数据库管理系统中,如何高效地查询千万级数据是一项重要的技术挑战。SQL Server作为一种功能强大的关系数据库管理系统,不仅具备优秀的性能,还提供了丰富的优化手段。本文将探讨一些常见的查询优化技巧,并通过代码示例演示其在实际操作中的应用。 ## 数据模型与表结构设计 优化查询的第一步是合理设计表格结构。假设我们有一个用户信
原创 2024-08-13 08:51:23
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  对普通开发人员来说经常能接触到上千万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,话又说过来专业的DBA也未必能来我
对于一个千万级的大表,现在可能更多的是亿级数据量,很多人第一反应是各种切分,可结果总是事半功倍,或许正是我们优化顺序的不正确。下面我们来谈谈怎样的优化顺序可以让效果更好。 MySQL数据库一般都是按照下面的步骤去演化,成本也是由低到高: 1/ SQL优化 1. 避免使用select * 返回结果过多,降低查询的速度; 过多的返回结果,增加数据传输量; 2. 可确定返回记录数的,尽量增加limi
在做一个管理全市人口信息系统时,数据量大约八百三十万,测试时是按照一千万数据量来的,开始优化时出现各种问题,使用过各种方法,最终优化分页查询任何一页在10秒以内感谢孙伟,个人稍加修改 --============================================= -- Author: <Author,张世民> -- Create date: <C
转载 2023-12-27 19:51:12
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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
转载 2023-11-27 04:37:07
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# 如何在SQL Server中对千万级数据设置主键自增 ## 一、整体流程 下面是实现“SQL Server千万级数据设置主键自增”的整体流程: ```mermaid stateDiagram [*] --> 设置主键 设置主键 --> 自增 自增 --> 完成 ``` ## 二、具体步骤 | 步骤 | 操作 | | ---- | ---- | | 1 | 在
原创 2024-02-19 06:07:32
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Oracle千万级记录进行处理并不简单,下面就为您总结了Oracle千万级记录插入和查询的技巧,希望对您能够有所启迪。最近做了个项目,实现对存在Oracle千万级记录的库表执行插入、查询操作。原以为对数据库的插入、查询是件很容易的事,可不知当数据达到百万甚至千万条级别的时候,这一切似乎变得相当困难。几经折腾,总算完成了任务。1、防止运用 Hibernate框架Hibernate用起来虽然方便,但对
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
转载 2023-10-20 20:15:59
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一、百万级数据库优化方案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
实践中如何优化MySQL实践中,MySQL的优化主要涉及SQL语句及索引的优化、数据表结构的优化、系统配置的优化和硬件的优化四个方面,如下图所示: SQL语句及索引的优化SQL语句的优化SQL语句的优化主要包括三个问题,即如何发现有问题的SQL、如何分析SQL的执行计划以及如何优化SQL,下面将逐一解释。怎么发现有问题的SQL?(通过MySQL慢查询日志对有效率问题的SQ
# MySQL 千万级数据中的 NOT IN 查询优化 在处理千万级数据时,MySQL 数据库的性能可能会受到很大影响,尤其是涉及到复杂查询时。其中,`NOT IN` 是一种常见的查询操作,它用于从一组记录中排除特定条件的数据。然而,使用 `NOT IN` 查询时,性能往往不如预期,尤其是在大数据集上。 ## 1. `NOT IN` 的基本用法 `NOT IN` 操作符用于选择不在指定列表中
原创 2024-10-19 03:30:22
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# 实现 Redisson 千万级数据教程 ## 简介 Redisson 是一个基于 Redis 的分布式对象和服务框架,提供了一系列的分布式服务和数据结构的实现,如分布式锁、分布式集合、分布式消息队列等。在处理大规模数据时,Redisson 提供了一些优化策略,使得可以有效地处理千万级的数据。 在本教程中,我们将详细介绍如何通过 Redisson 实现千万级数据的存储和访问。 ## 整体流
原创 2023-10-11 10:36:10
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外面有成千上万的大数据工具。它们都承诺可以为你节省时间和资金,并帮助发掘之前从来见过的业务洞察力。虽然确实如此,可是面对那么多的选择,想理清这么多的工具谈何容易。哪一种工具适合你的技能组合?哪一种工具适合你的项目?为了替你节省一点时间,并帮助你首次选对工具,我们列出了我们青睐的几款数据工具,涉及数据提取、存储、清理、挖掘、可视化、分析和整合等领域。数据存储和管理如果你准备处理大数据,就要考虑该如何
作者:变速风声前言在开发中遇到一个业务诉求,需要在千万量级的底池数据中筛选出不超过 10W 的数据,并根据配置的权重规则进行排序、打散(如同一个类目下的商品数据不能连续出现 3 次)。下面对该业务诉求的实现,设计思路和方案优化进行介绍,对「千万量级数据中查询 10W 量级的数据」设计了如下方案多线程 + CK 翻页方案ES scroll scan 深翻页方案ES + Hbase 组合方案RediS
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。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。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
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