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使用Mysql存储过程造百万级测试数据

2.第一步先写简单的增加一条数据的存储过程 DROP PROCEDURE IF EXISTS proInsert; Create procedure proInsert() Begin Insert into...4.使用call语句调用存储过程，或者使用客户端软件运行函数。 CallproInsert(); ? ? 5.增加1000条后的数据。...6.再认识一些存储过程常用的语法： a) 删除存储过程命令： DROP {PROCEDURE | FUNCTION} [IF EXISTS] 名称； b) 创建存储过程： create procedure...end j) 声明变量： declare变量名类型(长度) default默认值; k) 给变量赋值： set 变量名=值; 以上就是简单的一个造测试数据的存储过程方法...，其实造测试数据的方法挺多的，比如使用excel的增量+ultraedit的列编辑造数据，使用Jmeter的random函数造数据等等，抛砖引玉，以期大家学会更多的方法。

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Redis百亿级Key存储方案

在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难，然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询。...经过实际测试，对于上述数据，常规存储超过五十亿的kv记录就需要1T多的内存，如果需要做高可用多副本那带来的消耗是巨大的，另外kv的长短不齐也会带来很多内存碎片，这就需要超大规模的存储方案来解决上述问题。...，所有数据原则上至少保留35天甚至更久； 6）内存至今也比较昂贵，百亿级Key乃至千亿级存储方案势在必行！...5 解决方案 5.1 淘汰策略存储吃紧的一个重要原因在于每天会有很多新数据入库，所以及时清理数据尤为重要。主要方法就是发现和保留热数据淘汰冷数据。...对于未出现的桶也是存在一定量的，如果过多会导致规划不准确，其实数量是符合二项分布的，对于2^30桶存储2^32kv，不存在的桶大概有（百万级别，影响不大）： Math.pow((1 - 1.0 / Math.pow

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Redis百亿级Key存储方案

由于机器有限，每天的数据量又很大，考虑到既需要毫秒级的请求返回，又需要保证内存足够使用，自己的方案就是设置redis缓存时间，减少数据在内存中停留的时间，另外，在数据不再使用，及时从内存中清空。...经过实际测试，对于上述数据，常规存储超过五十亿的kv记录就需要1T多的内存，如果需要做高可用多副本那带来的消耗是巨大的，另外kv的长短不齐也会带来很多内存碎片，这就需要超大规模的存储方案来解决上述问题。...需要为全量数据提供服务，supperid是百亿级、媒体映射是千亿级、移动id是几十亿级； 4. 每天有十亿级别的mapping关系产生； 5....； 5）业务方面，所有数据原则上至少保留35天甚至更久； 6）内存至今也比较昂贵，百亿级Key乃至千亿级存储方案势在必行！...5 解决方案 5.1 淘汰策略这里主要就是对数据进行过期的设置。存储吃紧的一个重要原因在于每天会有很多新数据入库，所以及时清理数据尤为重要。主要方法就是发现和保留热数据淘汰冷数据。

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RGW百亿级对象存储扩容方案

在线调整shard数量会对业务读写产生较大性能影响，并且调整时长无法预期，理论上object数量越多，reshard时间越长，随着object到达上亿级别，每次reshard时间都会越来越长同时还隐藏较大的元数据丢失风险...单个集群的元数据最终都存储在RocksDB中，需要考虑到随着object数量不断增加导致RocksDB实例过大的情况，大体积的DB实例一旦发生compaction会对底层性能和稳定性造成巨大影响。...单集群就算业务能够忍受OSD的扩容影响，也会始终受限于单个集群的机柜数量限制:一个集群不可能在同一个机房无限制的新增存储节点。 3)....方案思路 ? 沿用现有的S3存储模型以及标准协议，将多个底层bucket(带权重)聚合成一个大的bigbucket，用户所有的操作都基于同一个bigbucket进行，不再需要进行bucket切换。...目前有两种解决方案方案1 服务端下发配置客户端每次写入之前从网关处查询最新的ringtoken。（获取到ringtoken以后缓存到本地，并设置过期时间，发现过期以后再更新） ?

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百万数据分页查询优化方案

、需要关联N张表查询得到，那么，如何让用户更快、更准的获取到需要的数据，便成了程序员在编码时需要考虑到并且需要解决的问题，因为随时间推移，线上系统不乏几百万数据的表。...test_id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1000001 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci; 写一个存储过程生成...: call test_insert(2000000); 测试数据方案来自于: https://blog.csdn.net/weixin_38924697/article/details/119978916...查询方案一：先查询出id，再根据id直接查询数据。...方案一相较于方案二的SQL语句更加简洁易懂，而方案二只需与MySL建立一次查询即可。其他优化项请参考: 百万查询注意点

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如何快速导出百万级 Excel 数据

之前做数据导出一般都是导出 csv 文件，或者使用 PHPexcel 扩展，导出 Excel 常见的问题就是，数据量大、内存消耗高。今天的这个扩展就很好的解决了这个问题。...基于几组数据做对别： // 使用 xlswrite 扩展 public function xlsExport() { $fileName = time() . '.xlsx'; $config

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如何快速创建百万级测试数据

场景进行SQL优化或查询性能测试时,我们需要大量数据测试来模拟,这个时候引出一个问题:数据的创建如何快速创建大量数据创建数据无非几种操作下面一一列举; ~ 1 手动输入 (可忽略) ~ 2 使用编写好的存储过程和函数执行...(下面会有介绍) ~ 3 编写代码,通过代码插入数据 (例:使用mybatis的foreach循环插入..步骤多,速度慢) ~ 4 临时数据表方式执行 (强烈推荐,速度快,简单) 准备操作前提首先...PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_user_id` (`c_user_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; 使用存储过程和内存表...我们先利用函数和存储过程在内存表中生成数据,再从内存表中插入普通表 1 创建一个内存表 CREATE TABLE `t_user_memory` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT...INTERVAL FLOOR(1+RAND()*(sub-1)) SECOND); -> RETURN ret; -> END $$ mysql> delimiter ; # 创建插入数据存储过程

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快速构建Mysql百万级测试数据

背景在进行查询等操作的验证时，我们经常需要在线下环境构建大量的基础数据供我们测试，模拟线上的真实环境。构建数据这里我们快速构建一份测试数据，用来模拟实际生产中量级在100万的一张数据表。...创建内存表利用 MySQL 内存表插入速度快的特点，我们先利用函数和存储过程在内存表中生成数据，然后再从内存表插入普通表中。...创建存储过程创建插入数据的存储过程 MySQL [dts_demo]> CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `add_user_memory`(IN n int)...调用存储过程调用存储过程将测试数据写入内存表 MySQL [dts_demo]> CALL add_user_memory(1000000); Query OK, 1 row affected (1...min 50.74 sec) 生产100万测试数据用时50秒，还是比较效率的。

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Mysql使用存储过程快速添加百万数据

为了体现不加索引和添加索引的区别，需要使用百万级的数据，但是百万数据的表，如果使用一条条添加，特别繁琐又麻烦，这里使用存储过程快速添加数据，用时大概4个小时。...bin DEFAULT NULL COMMENT '用户名', `password` varchar(64) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL COMMENT '密码 MD5存储...COMMENT '用户类型 1,2,3,4 随机', PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_username` (`username`) USING BTREE ) 然后创建存储过程...，批量添加数据。...call salesAdd() 改进版虽然使用存储过程添加数据相对一个个添加更加便捷，快速，但是添加几百万数据要花几个小时时间也是很久的，后面在网上找到不少资料，发现mysql每次执行一条语句都默认自动提交

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Mysql使用存储过程快速添加百万数据

前言为了体现不加索引和添加索引的区别，需要使用百万级的数据，但是百万数据的表，如果使用一条条添加，特别繁琐又麻烦，这里使用存储过程快速添加数据，用时大概4个小时。...bin DEFAULT NULL COMMENT '用户名', `password` varchar(64) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL COMMENT '密码 MD5存储...，批量添加数据。...SQL语句进行处理，则存储过程的编译过程会报错，所以要事先用DELIMITER关键字申明当前段分隔符，这样MySQL才会将";"当做存储过程中的代码，不会执行这些代码。...然后调用存储过程 call salesAdd() 改进版虽然使用存储过程添加数据相对一个个添加更加便捷，快速，但是添加几百万数据要花几个小时时间也是很久的，后面在网上找到不少资料，发现mysql每次执行一条语句都默认自动提交

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百万级数据库优化方案转

17.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。...18.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。...19.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。...26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。 27.与临时表一样，游标并不是不可使用。...28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。

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Elasticsearch数据存储优化方案

优化Elasticsearch数据存储有助于提升系统性能、降低成本、提高数据查询效率以及增强系统的稳定性和可靠性。通常我们再优化Elasticsearch数据存储会遇到一些问题，导致项目卡壳。...以下是优化Elasticsearch数据存储的一些重要作用：1、问题背景在某些场景中，我们可能会考虑绕过数据库，直接使用Elasticsearch存储数据，并在Python应用程序中实时构建这些数据。...2、解决方案使用Elasticsearch批量索引APIElasticsearch的批量索引API具有很高的效率，可以处理大量的数据。具体性能会根据源文档和分析器的复杂性有所变化。...队列缓冲系统可以自动重试发送失败的数据，确保数据最终能够被成功处理。使用消息代理可以使用消息代理来实现队列缓冲系统。消息代理是一种中间件软件，它可以存储和转发消息。...如果Elasticsearch无法及时处理数据，那么消息代理会将数据存储起来，等到Elasticsearch能够处理数据时再转发给Elasticsearch。

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百万数据的导入导出解决方案

，而内存中存的都是最新的数据），并且支持大型Excel文件的创建（存储百万条数据绰绰有余）。...铺垫也做了不少，那么现在开始讲讲我在工作中遇到的超百万数据的导入导出解决方案：想要解决问题我们首先要明白自己遇到的问题是什么？...针对5：导入到DB时我们可以将Excel中读取的数据存储到集合中，到了一定数量，直接批量插入到DB中。...3.3 300w数据导入代码不重要首先还是思路 300W数据的导入解决思路 1、首先是分批读取读取Excel中的300w数据，这一点EasyExcel有自己的解决方案，我们可以参考Demo即可，只需要把它分批的参数...最起码简历上可以写上你处理过上百万条数据的导入导出。

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Redis 大数据量（百亿级）Key存储需求及解决方案

在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难，然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询。...经过实际测试，对于上述数据，常规存储超过五十亿的kv记录就需要1T多的内存，如果需要做高可用多副本那带来的消耗是巨大的，另外kv的长短不齐也会带来很多内存碎片，这就需要超大规模的存储方案来解决上述问题。...、移动id是几十亿级；每天有十亿级别的mapping关系产生；对于较大时间窗口内可以预判热数据（有一些存留的稳定cookie）；对于当前mapping数据无法预判热数据，有很多是新生成的cookie...，所有数据原则上至少保留35天甚至更久； 6）内存至今也比较昂贵，百亿级Key乃至千亿级存储方案势在必行！...五解决方案 5.1 淘汰策略存储吃紧的一个重要原因在于每天会有很多新数据入库，所以及时清理数据尤为重要。主要方法就是发现和保留热数据淘汰冷数据。

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Redis 大数据量（百亿级）Key存储需求及解决方案

在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难，然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询。...经过实际测试，对于上述数据，常规存储超过五十亿的kv记录就需要1T多的内存，如果需要做高可用多副本那带来的消耗是巨大的，另外kv的长短不齐也会带来很多内存碎片，这就需要超大规模的存储方案来解决上述问题。...idfa为大写带”-”md5：比如：51DFFC83-9541-4411-FA4F-356927E39D04 媒体自身的cookie长短不一；需要为全量数据提供服务，supperid是百亿级、媒体映射是千亿级...，所有数据原则上至少保留35天甚至更久； 6）内存至今也比较昂贵，百亿级Key乃至千亿级存储方案势在必行！...解决方案 5.1 淘汰策略存储吃紧的一个重要原因在于每天会有很多新数据入库，所以及时清理数据尤为重要。主要方法就是发现和保留热数据淘汰冷数据。

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用FlexGrid做开发，轻松处理百万级表格数据

表格数据处理是我们项目开发中经常会遇到的设计需求之一，所需处理的数据量也较大，通常是万级、甚至百万级。此时，完全依赖平台自带的表格工具，往往无法加载如此大的数据量，或者加载得很慢影响程序执行。...一、卓越的性能表现 -- 百万数据立即呈现，无需等待 FlexGrid 提供完备的表格控件数据处理能力，无论是绑定数据源、非绑定模式还是树形业务数据模式，您都可以体验到卓越性能带来的优质体验。...三、挖掘数据隐藏下的趋势 -- 过滤、排序、分组、汇总直到打印和导出大数据时代的问题已经不是数据信息不足，而是如何从数据中挖掘出未来的趋势和机会。...四、按照业务关系展现数据 -- 子报表、级联样式和数据数面对层级关系复杂的业务数据，传统的表格是无法满足需求的。FlexGrid 提供子报表、级联样式以及数据树，能解决此类问题。...五、主题和样式全是设计风格 -- 便捷的内容主题以及单元格级别的自定义样式 FlexGrid 内置了包括Office和Windows系统风格的主题皮肤，对于熟悉Office配色方案的最终用户更容易接受您的应用系统

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SNS站点的数据存储方案

今天看了篇文章，谈到SNS站点应用中的分库分表问题，这里我也谈谈我对SNS站点和应用数据存储的看法。一、数据存储 SNS站点中数据层根据业务和访问特性可分为几类： 1....读频繁写不频繁，重要数据。比如用户等级数据、评论、留言等。...这类数据一定要落到DB里，保证数据的终极存储，前端用内存cache保证快速响应，因为写并不是很频繁，因些DB足以支持，通常mysql可以支持每秒200-400次写请求。 3....如果cache机掉电的话，可以采用上面提到的方案，从DB中恢复数据，用户资料回档到10分钟之前，同时对用户进行补偿与告知，平息用户投诉。...三、总结本文主要讨论了SNS站点和应用数据存储的问题，上面给出的方案基于业务可用性、稳定性、冗灾以及成本的综合考虑，用一位前辈的话就是“一切都是均衡”，业务的稳定性不能单独靠高成本去保证。

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EMQ百万级MQTT消息服务

在正常业务使用下对于客户端的行为可以使用ACL进行限制,比如A客户端只能订阅 /A/get 队列消息和向 /A/set 发布内容但是在MYSQL里面处理这样的鉴权就需要写入两条记录,如果设备量有一百万数据库就要承担两百万条鉴权数据量会大大影响数据库的性能...当它从客户端接收到重复的数据，服务器重新发送消息给订阅者，并且发送另一个PUBACK消息。...ripemd160, sha, sha224, sha256, sha384, sha512## auth.mysql.password_hash = pbkdf2,sha256,1000,20 对应存储的密码就要进行加盐处理了

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腾讯实时音视频TRTC百万级用户并发解决方案

超大规模的突发流量集中的时间段内、上百万用户的并发的流量，对整个实时音视频系统设计提出非常高的要求。...腾讯实时音视频TRTC作为PaaS服务稳定承载了百万级用户并发、数以亿计的用户的实时音视频互动业务，帮助在线教育、远程会议等场景抗住了核心音视频系统流量洪峰。...image.png 为了帮助客户更加的专注业务、更快速的上线业务以应对突发情况，我们做了非常多的工作：弱网环境下优异的音视频通话质量网络侧云端智能网络质量调控、终端侧基于参考帧动态规划编码方案，通过腾讯音视频实验室提供的关键技术做到在...同时我们在全球部署数据中心，覆盖200+国家地区，节点之前通过专线互联互通，保障最佳的网络传输质量。...通话质量透明可回溯实时音视频TRTC为开发者提供“监控仪表盘”，全链路通话质量数据覆盖，可视化操作界面、简易操作体验，辅助开发者快速定位设备问题、网络问题、用户行为、数据调整策略等音视频质量问题。

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多数据中心的百万级消息服务实战

背景利用RabbitMQ集群横向扩展能力，均衡流量压力，让消息集群的秒级服务能力达到百万，Google曾做过此类实验；有货在某些推送场景下也做了类似尝试，在此对此前实践经验以及踩得坑做些总结工作。...1.Message:由Producer发出,经过Exchange路由到相应的Queue,然后Consumer从Queue中取走消费； 2.Queue:存储消息的容器，消息存储在队列里，直到有消费者连接队列并取走为止...把需要的队列做成镜像队列，队列存在与多个节点属于RabbitMQ的HA方案。该模式解决了普通模式中的问题，其实质和普通模式不同之处在于，消息实体会主动在镜像节点间同步，而不是在客户端取数据时临时拉取。...如何构建百万级消息服务上文讲述了RabbitMQ的一些基础概念，接下来首先分析Google的测试思想，然后介绍下我们在此基础上的一些其他想法，借此了解下如何构建能够支持百万级消息并发的RabbitMQ...如果多个策略与队列名称匹配，则应用优先级最高的策略。当两个策略具有相同的优先级时，随机选择匹配的策略。

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