其实这个也是最常问的面试题了eg:面试官问了我一道题：MySQL 单表上亿，怎么优化分页查询？方案概述方案一：优化现有mysql数据库。优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，成本最低。缺点：有优化瓶颈，数据量过亿就玩完了。方案二：升级数据库类型，换一种100%兼容mysql的数据库。优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，你几乎不需要做任何操作就能提升数据库性能，缺点：多花钱方案三
## 如何实现“mysql查询亿数据”
### 整体流程
首先，我们需要明确整个查询亿数据的流程，可以将其分为以下几个步骤：
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER ||--o{ ORDER : has
ORDER ||--|{ ORDER_DETAIL : has
ORDER_DETAIL {
string product_nam
mysql 亿级数据表查询场景配置数据量测试sql使用innerdb查询统计时间大概2分59秒，如下图使用myisam 查询统计时间大概1分41秒，如下图如果是myisam统计全表数据，速度是非常快的，这个是myisam的优势，如下图myisam统计20天环比报表，耗时大概14分钟多一点（中间连了另一张亿级数据的表），如下图。总结： 场景平台需要运营数据报表支持运营,因为是平台初建，搭建大数据平
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2023-06-19 16:48:09
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单表一亿？还是全库1亿？1.首先可以考虑业务层面优化，即垂直32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333363393663分表。垂直分表就是把一个数据量很大的表,可以按某个字段的属性或使用频繁程度分类,拆分为多个表。如有多种业务类型，每种业务类型入不同的表，table1,table2,table3.如果日常业务不需要使用所有数据，可以按时间分表
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2023-08-22 21:23:42
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1.一天几十万，单一天来看数据量是不大。但是，如果你的数据长期放在同一个表中，数据也不小。假设一天50万笔，一年365天就是1.8亿笔(18250万)。如果存放的时间更长，数据量则更大。从上亿笔数据中取一段日期范围(1天，或是1周)，需要良好的选择性，而且如果没有其它条件，选择出的数据量也不小。SQL执行时，如果只有日期条件，而且日期存放的又是datetime类型，这个字段可能又没有建立索引，那要
今天开发提出需求，让统计数据，一询问才得知表中的数据量已达亿级以上。具体的sql如下：SELECT id_province_code,gender,age,COUNT(1),SUM(zy_days),SUM(zf),SUM(ybnje)
FROM medicare2017 WHERE zy_enter_date BETWEEN '2017-
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2023-07-05 21:24:46
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## 如何实现“mysql查询上亿数据”
### 一、整体流程
下面是查询上亿数据的整体流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建合适的数据库表 |
| 2 | 导入上亿数据到数据库表 |
| 3 | 优化数据库表结构 |
| 4 | 分区分表 |
| 5 | 使用索引 |
| 6 | 优化查询语句 |
| 7 | 使用集群或分布式数据库 |
### 二、
原创
2023-09-19 12:23:44
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# MySQL 1亿数据查询
在大数据时代，数据量的快速增长给数据库的性能和查询效率提出了巨大的挑战。MySQL作为一种常见的关系型数据库管理系统，也面临着处理大规模数据的需求。本文将介绍如何在MySQL中高效地查询1亿条数据，并提供相应的代码示例。
## 数据库优化
在处理大规模数据时，数据库的性能是关键。以下是一些常用的数据库优化技巧：
### 1. 索引优化
索引是提高查询效率的重
摘要：刷帖子翻页需要分页查询，搜索商品也需分页查询。当遇到上千万、上亿数据量，怎么快速拉取全量数据呢？
作者： JavaEdge。刷帖子翻页需要分页查询，搜索商品也需分页查询。当遇到上千万、上亿数据量，怎么快速拉取全量数据呢？ 比如：大商家拉取每月千万级别的订单数量到自己独立的ISV做财务统计拥有百万千万粉丝的大v，给全部粉丝推送消息案例常见错误写法SELECT *
FROM table
提示：最近有个新需求，需要在mysql数据库中插入亿级数据，同时在查询时要求秒级返回。我的想法是第一步要在数据库中插入亿级数据，第二步给字段加索引以达到查询秒级返回的效果。 文章目录前言一、在mysql数据库中建表，并插入亿级数据1.建表语句2.插入亿级数据二、亿级数据插入完毕后，按需添加索引1.按需增加索引2.秒级返回总结 前言亿级数据的秒级返回，比较困难的是快速在数据库中插入亿级数据，所以这一
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2023-07-09 12:10:06
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今天收到磁盘报警异常，50G的磁盘被撑爆了，分析解决过程如下：1. 进入linux服务器，查看mysql文件夹中各个数据库所占的磁盘空间大小 看到了吗，光olderdb就占了25G2. 用SQLyog登录mysql数据库，查看数据库各个表的占用空间情况SELECT CONCAT(table_schema,'.',table_name) AS 'aaa',
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2023-08-30 23:48:54
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目录：1. 一道面试题的引入：2. 性能优化的杀手锏：Filesystem Cache3. 数据预热4. 冷热分离5. ElasticSearch 中的关联查询6. Document 模型设计7. 分页性能优化 一道面试题的引入：如果面试的时候碰到这样一个面试题：ElasticSearch（以下简称ES） 在数据量很大的情况下（数十亿级
对MySQL的性能和亿级数据的处理方法思考，以及分库分表到底该如何做，在什么场景比较合适？比如银行交易流水记录的查询限盐少许，上实际实验过程，以下是在实验的过程中做一些操作，以及踩过的一些坑，我觉得坑对于读者来讲是非常有用的。首先：建立一个现金流量表，交易历史是各个金融体系下使用率最高，历史存留数据量最大的数据类型。现金流量表的数据搜索，可以根据时间范围，和个人，以及金额进行搜索。-- 建立一张
我们经常在数据库中使用 LIKE 操作符来完成对数据的模糊搜索，LIKE 操作符用于在 WHERE 子句中搜索列中的指定模式。如果需要查找客户表中所有姓氏是“张”的数据，可以使用下面的 SQL 语句：SELECT如果需要查找客户表中所有手机尾号是“1234”的数据，可以使用下面的 SQL 语句：SELECT如果需要查找客户表中所有名字中包含“秀”的数据，可以使用下面的 SQL 语句：SELECT以
mysql在查询上千万级数据的时候，通过索引可以解决大部分查询优化问题。但是在处理上亿数据的时候，索引就不那么友好了。数据表（日志）是这样的：表大小：1T，约24亿行；表分区：按时间分区，每个月为一个分区，一个分区约2-3亿行数据（40-70G左右）。由于数据不需要全量处理，经过与需求方讨论后，我们按时间段抽样一部分数据，比如抽样一个月的数据，约3.5亿行。 数据处理的思路：1）建表引擎选择Inn
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2023-07-07 22:06:49
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实现“10亿数据毫秒查询MySQL”的过程可以分为以下几个步骤：
1. 数据库设计和索引优化：
- 根据需求设计数据库表结构，并合理设置字段类型和索引。
- 使用EXPLAIN语句分析查询语句的执行计划，优化索引，提高查询性能。
2. 数据分片和分表：
- 将数据按照某种规则进行分片，将不同的数据存储在不同的数据库节点中。
- 可以使用分片策略和分片算法来实现数据的水平
# 如何高效地查询MySQL中的6亿数据
作为一名经验丰富的开发者，我深知查询大量数据时的挑战。本文将向你展示如何高效地查询MySQL中的6亿数据。我们将通过以下步骤来完成这个任务：
1. **理解需求**：明确你要查询的数据类型和需求。
2. **数据库优化**：确保数据库和查询已经优化。
3. **编写查询语句**：使用合适的SQL语句来查询数据。
4. **性能分析**：分析查询性能并进
1、查询根据业务需求处理 举个例子：一张统计表，按小时/每个人统计，当经历过4年之后，它的数据量已经几千万了，老板明显感觉到现在首页内容刷新不出来了，需要改造，但业务场景是用户只关心几天的数据统计，需要看到月报/季度/半年/年报，我们就可以新建一张表，只存储用户一个月的数据，之后提供一个下载功能，如果要看以前的数据，可以提供下载任务，下载完成之后，用户可以点击下载按钮下载，月报/季度/半年/年报可
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2023-07-27 22:05:28
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对于MySQL数据库中，千万级别或者上亿级别的大表如何优化？首先需要考虑执行计划优化SQL语句和索引，然后再考虑前段加缓存memcached、Redis数据库，如果还达不到效果，就要使用MySQL数据库集群，配置读写分离架构，配置MySQL表分区，配置MyCat分表分库等。1 、慢查询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
最近在研究亿级数据的时候，无意中看到了一个关于写58同城的文章其实上面讲的version+ext的方式以及压缩json的思路，对于我来讲都可以看得懂，想得通，其实最感兴趣的还是他们那个E-Search架构，然后开始进行实验和研究其算法。上图是从那篇文章里扒出来的图,是由他们58几个牛人写的，并维护的。按照我的理解一步一步的进行逻辑剖析，有误的话希望大婶们及时评论改正。 分析思路开始：ti
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2023-09-14 09:15:04
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