最近在项目啊开发中需要从下拉列表中获取游戏ID,而后台游戏数据有将近25万条,这种情况下是不可能实现一次性加载的,只能分批异步加载。
一般我们数据量大的时候,然后就需要进行分页,一般分页语句就是limit offset,rows。...这种分页数据量小的时候是没啥影响的,一旦数据量越来越 大随着offset的变大,性能就会越来越差。...下面我们就来实验下: 准备数据 建一个测试表引擎为MyISAM(插入数据没有事务提交,插入速度快)的表。...address VARCHAR ( 20 ) NOT NULL, PRIMARY KEY ( id ) ) ENGINE = MyISAM; 写一个批量插入的存储过程 delimiter // # 删除表数据...这还只是1000w数据,如果我们上亿数据呢,可想而知这时候查询的效率有多差。下面我们来进行优化。 4 .进行优化 子查询的分页方式: ? ?
最近公司提了个需求 ,说公司的旧系统的报表导出的时候,数据量超过一万就导不出来了。经过分析,是旧系统做了限制。...list.add(resultContext.getResultObject()); } }); return list; } dao层:(重点) /** * 流式读取数据...还有就是google出来的那些,要改框架配置的,我的确跟着改了,改了mysql连接参数,还有mybatis setting的配置。嗯,没用
本文链接:https://blog.csdn.net/qq_37933685/article/details/85100239 title: MyBatis 流式读取MySQL大量数据 date:...由于生成报表逻辑要从数据库读取大量数据并在内存中加工处理后再生成Excel返回给客户端。...文章目录 MyBatis 流式读取MySQL大量数据 背景: 开发环境: 实现步骤: 示例代码 心路历程 MyBatis 流式读取MySQL大量数据 背景: 最近公司提了个需求,说公司的旧系统的报表导出的时候...,数据量超过一万就导不出来了。...还有就是google出来的那些,要改框架配置的,我的确跟着改了,改了mysql连接参数,还有mybatis setting的配置。嗯,没用。
MySQL自动生成大量数据 为了学习验证高性能MySQL,自动生成大量的数据做测试。内容来源于网络。...RAND()*52),1)); SET i = i + 1; END WHILE; RETURN return_str; END$$ DELIMITER ; 生成随机数字,返回varchar类型数据组合...user_id`) ) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=1000001 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='系统用户MyISAM'; 创建存储过程生成数据
),1)); set i= i+1; end while; return return_str; end $$ delimiter ; mysql...---------------+ | rand_string(8) | +----------------+ | p7eBc0jl | +----------------+ 创建存储过程灌数据
mysql批量插入大量数据 时间:2020年11月25日 今天遇到了一个批量插入大量数据任务,然后出于小白本能,直接for-each循环插入不就好了,于是手上开始噼里啪啦一顿操作,写好了从读取excel...二、method-2 用mybatis的方法,拼接插入参数,一次性插入 @RequestMapping(value = "/test2", method = RequestMethod.GET) public...1w条数据插入了11s,比上面不知道快了多少,可是这样插入是有一个弊端的,就是数据量再大一点的话,会报错的,我改成10w去跑一下给你们看一下效果 ### Cause: com.mysql.cj.jdbc.exceptions.PacketTooBigException...三、method-3 第三种,通过原生的jdbc连接设置,然后打开批量处理的方式去处理数据 MySQL的JDBC连接的url中要加rewriteBatchedStatements参数,并保证5.1.13...MySQL JDBC驱动在默认情况下会无视executeBatch()语句,把我们期望批量执行的一组sql语句拆散,一条一条地发给MySQL数据库,批量插入实际上是单条插入,直接造成较低的性能。
最近需要批量更新大量数据,习惯了写sql,所以还是用sql来实现,update A set a='123' where code in (select code from B);,以前都是这样处理,不过因为表...B是一个大表,数据量特别多,执行特别耗时,所以后面想到通过查询大量数据,然后再放在in里面,不过因为之前用惯了oracle,知道in只能支持1000条数据,不知道mysql里竟然没有这个限制,不知道是否可以通过...然后这些数据可以查出来,不过都是没有加上双引号的,所以可以在notepad++里进行处理 在大量数据前面,可以按Alt健,然后再加上,不过觉得数据量太多,还是麻烦,所以可以通过正则表达式的方法进行批量替换...,按Ctrl+H,查找模式选择正则表达式,查找目标写为^,替换为",然后点全部替换 替换后面的,同样,查找目标写为$,替换为",,点全部替换 ok,数据就可以很快处理好了,还要借助Excel的筛选功能...,数据处理好之后,就可以将数据复制到sql的in里,批量更新,数据相对快很多
所有的php初学者都应该知道,mysql的分页语句写法如下: select * from a limit (page-1)*page_size,page_size 而当这语句分页到一定程度时,例如1000...页,每页20条 select * from a limit 19980,20 会发现分页之后查询的会越来越慢 原因是因为limit a,b 的取数据方式是,先取出a+b条数据,再把a条筛选掉,剩b条...,相当于一次性要取a+b条的数据,而a条其实是无用的 解决方案如下 一:php代码解决 例如我们先查询出第一页的数据: select * from a limit 20 保留最后一个的id,当需要取第2...,不做优化,当到101页时采用该优化方案,并且不让用户从101页进行页面跳转到1xx页 二:mysql解决 SELECT * FROM a inner join( ...mysql索引覆盖查询,0.089秒
MySQL数据库基础练习系列目标 很多学生或者说是初学者在学习完成数据库的基础增删改查后就自认为在数据库这里就很熟悉了,但是不接触项目根本部知道需求,我这里准备了50个项目的基本需求来让大家来熟练各类项目的列信息...数据库环境 MySQL版本:5.7.31-log 数据库字符集,所有数据库通用字符集与排序规则,支持中文数据。...该系统能够支持成绩的录入、查询、修改以及基于成绩的各项统计分析功能,旨在帮助教育者、管理者更好地掌握学生的学习状况,进而优化教学方法和管理策略。...成绩录入:支持教师录入学生的各科成绩。 成绩查询与修改:提供学生、教师或管理员查询学生成绩的功能,并允许对成绩进行必要的修改。...成绩分析:基于录入的成绩数据,进行统计分析,如平均分、最高分、最低分、成绩分布等。 报表生成:自动生成成绩报表,方便打印或导出。
1、确定需要导入数据的表名称以及字段,然后在新建的Excel表中,按照表字段正确排序;(注:(Excel文件的名称最好和数据库的名称一致,sheet表的名字最好和表名称一致,方便需要导入多张表数据时一一对应...)) 2、在Excel表中,正确填写需要导入的数据,一行数据对应着数据库表中的一行记录;(注:各个字段的格式要求需要和数据库中的限制一样,避免出现差错) 3、收集好需要导入的数据后,点击保存。...(注:导入的时候,Excel文件处于打开状态) 4、选中需要导入数据的数据库表,右键选择导入向导; 5、选择符合的导入文件选项,此处选择.xlsx格式的Excel文件,然后点击下一步; 6、正确选择需要导入的...; 9、查看目标栏位(数据库表字段)与源栏位(Excel表字段)对应的字段是否统一,统一则点击下一步; 10、选择需要的导入模式,一般默认为添加,点击下一步;(注:选择复制那一项,会删除掉数据库表中原有的数据记录...) 11、点击开始按钮; 12、可以看到已经正确导入Excel数据。
在一个低配MySQL数据库(笔记本电脑虚机环境,虚机配置2CPU/3G内存),在3000万级别的大量数据LOAD DATA方式导入时,坚持一小时后,终于被KO了,甚至没写下任何有用的日志,只是在操作界面报错...@node1:1 ~]# systemctl status mysql● mysql.service - Percona XtraDB Cluster Loaded: loaded (/usr/lib...└─8422 /usr/sbin/mysqld --user=mysql --log-error-verbosity=3 --wsrep_recover --log_error=/mysql/pxc/......此时在数据库日志没有任何有用的信息,时接近30分钟,才启动成功,可见MySQL在异常退出后在启动时,也会遭遇漫长的恢复过程。...此时数据库日志仍然显示之前的信息:2022-02-25T07:01:33.501960Z 2 [Note] [MY-000000] [WSREP] wsrep_notify_cmd is not defined
大量delete导致OOM原因 在应用中大量删除 MySQL 数据可能导致内存不足(OutOfMemoryError)的问题,可能的原因如下: 1....查询结果集过大 如果在删除前执行了一个查询语句,返回的结果集非常大,而且没有适当地分批处理或分页处理,会导致查询结果集占用过多的内存,从而引发内存溢出。 3....未优化的删除操作 如果删除操作没有使用适当的索引或者没有优化的删除语句,MySQL 可能会执行全表扫描,导致大量的磁盘和内存资源消耗,从而引起内存溢出。 解决这个问题的方法 1....分批处理 将大量删除操作划分成小批次进行,每次处理一定数量的数据,以避免一次性操作过多数据导致内存问题。 2....增加服务器资源 如果经过以上优化措施仍无法解决问题,可以考虑增加服务器的内存容量或者升级数据库服务器。 请注意,在进行大量删除操作之前,务必备份重要的数据,以防止意外删除导致数据丢失。
python从mysql 数据库1迁移到数据库2(中间转化为dataframe),分批次写入 obj:从mysql 数据库1迁移到mysql 数据库2(中间转化为dataframe) mysql...写入数据存在两种形式,create_engine速度快些 ,但批量数据时需要分批次写入数据某则报错 #!.../usr/bin/env python # -*- encoding: utf-8 -*- """ obj:从mysql 数据库1迁移到mysql 数据库2(中间转化为dataframe) mysql...写入数据存在两种形式,create_engine速度快些 ,但批量数据时需要分批次写入数据某则报错 """ import csv import pymysql import pandas as pd...+mysqlconnector://root:xxxxx@192.168.1.xxxx:3306/数据库',echo=False) #数据分批次写入 a_int=len(pd_data)//100 b_remainder
python从mysql 数据库1迁移到数据库2(中间转化为dataframe),分批次写入 obj:从mysql 数据库1迁移到mysql 数据库2(中间转化为dataframe)...mysql 写入数据存在两种形式,create_engine速度快些 ,但批量数据时需要分批次写入数据某则报错 #!.../usr/bin/env python # -*- encoding: utf-8 -*- """ obj:从mysql 数据库1迁移到mysql 数据库2(中间转化为dataframe) mysql...写入数据存在两种形式,create_engine速度快些 ,但批量数据时需要分批次写入数据某则报错 """ import csv import pymysql import pandas as pd...+mysqlconnector://root:xxxxx@192.168.1.xxxx:3306/数据库',echo=False) #数据分批次写入 a_int=len(pd_data)//100 b_remainder
一个表,1.5w条数据,字段: id,name,content,last_update_time id,自定义主键 name,varchar类型 content是longtext类型, last_update_time...case1: select id, name from t order by last_update_time limit 10000, 10 当content当中有大量的文本时,case1的效率极慢。...使用explain: 有content时结果: mysql> explain select id, name, last_update_time from t order by last_update_time...无content的时候,查询走的是idx_last_update_time,我猜测这个索引中包含了id,name字段,因此仅通过索引就可以获取到所需的数据,因此速度很快。...我觉得,主要跟你的分页查询的方式有关,limit 10000,10 这个意思是扫描满足条件的10010条数据,扔掉前面的10000行,返回最后的10行,在加上你的表中有个,非常大的字段,这样必然增加数据库查询的
问题参考自:https://www.zhihu.com/question/440066129/answer/1685329456 ,mysql中,一张表里有3亿数据,未分表,其中一个字段是企业类型,企业类型是一般企业和个体户...答案为个人原创 假设表的引擎是 Innodb, MySQL 5.7+ 删除一条记录,首先锁住这条记录,数据原有的被废弃,记录头发生变化,主要是打上了删除标记。...也就是原有的数据 deleted_flag 变成 1,代表数据被删除。但是数据没有被清空,在新一行数据大小小于这一行的时候,可能会占用这一行。这样其实就是存储碎片。...如果 delete 的数据是大量的数据,则会: 如果不加 limit 则会由于需要更新大量数据,从而索引失效变成全扫描导致锁表,同时由于修改大量的索引,产生大量的日志,导致这个更新会有很长时间,锁表锁很长时间...由于产生了大量 binlog 导致主从同步压力变大 由于标记删除产生了大量的存储碎片。由于 MySQL 是按页加载数据,这些存储碎片不仅大量增加了随机读取的次数,并且让页命中率降低,导致页交换增多。
最近有人问,在MYSQL中大量插入数据失败后,磁盘空间被占用了不少,然后磁盘空间到底怎么样, 我们先模拟一下这个环节. 先找一个大表,或者现生成一个 #!.../usr/bin/python3 # -*- coding: UTF-8 -*- import mysql.connector from mysql.connector import errorcode...import sys import threading import time def main(): try: mysqlconn = mysql.connector.connect...通过上面的信息我们大致知道 这个48MB的磁盘空间里面的数据,共占用了 3072 PAGES ,B-tree node 使用了 2461 , 估计熟悉MYSQL的小伙伴们,头脑里面已经有了那个 树形的图...下面我们来进行这个测试 我们让数据插入,人为的失败.在看磁盘空间的占用方式,的确,数据插入成功和失败占用的磁盘空间并没有差. 由于计算方式,上图给出的datafree 并不准.
1.改用 PreparedStatement来批插入, 也就是 用 insert into table (a,b,c,d,e,......) values( ?, ? , ? ,......)...的方法去插入 每用 setObject 设置完一个 括号 : () 里的值就 addBatch, 最后 executeBatch , 但实际上还是很慢,和之前没什么区别,或许是我用的方法有问题,...具体为什么还要去研究下Mysql的实现 2.改用另一种批插入方法:多值插入 也就是把 sql 语句写成 insert into table (a,b,c,d,e,......) values...用的不是PreparedStatement ,而是普通 statement 的 execute,有明显的效果,原本要十几分钟来插入的 8m的excel,只用十几秒就可以插入到数据库 2.编码问题 ...的语句测试了一下,数据插入成功,可以断定是列的编码不正确,应该选用 utf8 3.数据太脏 知道表的格式,把表头及其对应的类型(按照表头的下一行判断,可能表头的下一列是空的,或者下一列本身不正确
最近为测试几种数据备份的工具,对mysql的备份方式、备份工具进行了详细测试,今天测试mysql原生工具mysqldump。...一、首先我们用数据自增创造了一个52万行的数据表。...二、接下来我们用mysqldump命令进行test数据库备份,实测用时两秒,很快。 ? 三、接下来,我们删除原test数据库。...performance_schema | | sys | +--------------------+ 4 rows in set (0.00 sec) 四、最后我们用备份文本文件恢复...而且我们发现数据库备份的时间明显低于数据库恢复的时间。但好处有,可通过兼容的开关增强不同数据库版本兼容性,能适应不同的数据库版本。
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