这是一个主要的新闻系统的简单模型。 如今往里面填充数据,填充10万篇新闻。 最后collect 为 10万条记录,数据库表占用硬盘1.6G。...10万条记录到 t(id,title,vtype) 里,数据表大小20M左右。...事实上这样做还是全表扫描,仅仅是由于数据量小,仅仅有10万才快。OK, 来个疯狂的实验,加到100万条,測试性能。加了10倍的数据,立即t表就到了200多M,并且是定长。还是刚才的查询语句。...怪不得有人说discuz到了100万条记录就会非常慢。我相信这是真的,这个和数据库设计有关! 难道MySQL 无法突破100万的限制吗???到了100万的分页就真的到了极限?...好了,我们的測试又回到 collect表,開始測试结论是: 30万数据,用分表法可行,超过30万他的速度会慢道你无法忍受! 当然假设用分表+我这样的方法。那是绝对完美的。
可以到 https://github.com/datacharmer/test_db 上去下载,这个数据库包含约30万条员工记录和280万个薪水条目,文件大小为 167 M。 ?...但是数据量不够大,员工表才 30 万条数据,还不够百万级别,而且字段都是定义好的,不能灵活定制。...订单表(order)根据用户表生成,每个用户随机生成 0 到 3 个订单,订单编号采用 uuid,商品数量随机 1 到 5 个,价格随机,创建时间和更新时间在某一时间段内随机。...事实上并不是这样,虽然比起手动一条一条插入是快的多,但是,很有可能你在等待了一段时间后失去耐心,然后结束程序,不管你用哪种数据库连接池都一样,在百万数量级面前仍然慢的离谱。...最后成功生成用户记录 500 万条,订单记录 749 万多条。 速度还算能接受吧,马马虎虎吧。
By:jack Mysql limit分页慢的解决办法(Mysql limit 优化,百万至千万条记录实现快速分页) MySql 性能到底能有多高?...这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据,填充10万篇新闻。 最后collect 为 10万条记录,数据库表占用硬盘1.6G。...vtype做了索引是不错,你直接 select id from collect where vtype=1 limit 1000,10; 是很快的,基本上0.05秒,可是提高90倍,从9万开始,那就是0.05...10万条记录到 t(id,title,vtype) 里,数据表大小20M左右。...一张表搞定100万记录,并且10G 数据库,如何快速分页! 好了,我们的测试又回到 collect表,开始测试结论是: 30万数据,用分表法可行,超过30万他的速度会慢道你无法忍受!
目前该表占用1.2T容量,数据量超过3亿条,而这个RDS数据库的容量总共就2T,且由于种种原因无法扩容,迫不得已急需给出解决方案。 2....,把json格式压缩成字节序列,压缩后可节省5倍空间左右 2 单表数据量过大,而我们的业务是基本只取本年的数据,该表中很多不使用的数据导致查询效率降低 对该表按年份分表,本年的数据为热数据,之前的数据为冷数据...3亿条,因此要保证查询效率,不然查询速度会非常慢。...具体做法: 每次查询1万条数据 查询的时候只查询需要的字段,即id字段和需要压缩的字段,id字段为主键,采用主键索引 采用分页查询的方式,即每次查询完记录最后一条数据的id,下一次查询直接在这个id的基础上查询...这种方式不仅命中了索引,还避免了全表扫描 2.2.2 步骤二压缩# 上面查出了1万条数据,接着要做的就是批量压缩,如果采用for循环1个1个的压缩,那么效率必然不是最高的,可以利用go语言并发的优势,把
一、问题背景 现网出现慢查询,在500万数量级的情况下,单表查询速度在30多秒,需要对sql进行优化,sql如下: ? 这里测试环境构造了500万条数据,模拟了这个慢查询。...说一下app_account字段的分布情况,随机生成了5000个不同的随机数,然后分布到了这500万条数据里,平均来说,每个app_account都会有1000个是重复的值,种类共有5000个。...再测试电脑上执行sql,依旧是30多秒。 又回本人的电脑上,连接同一个数据库,一执行sql,0.8秒。 同一个库,同一个sql,怎么在两台电脑执行的差距这么大。 后来直接在服务器上执行: ?...这里只是记录下这个问题,sqlyog执行sql速度,和服务器执行sql速度,在有的sql中差异巨大,并不可靠。...至此问题解决,其实同事昨天也在怀疑,是不是这个表索引建的太多了,导致用的不对,原本用的是idx_org_id和idx_mvno_id。 现在强制指定idx_end_time就ok了!
这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据,填充10万篇新闻。最后collect 为 10万条记录,数据库表占用硬1.6G。...vtype做了索引是不错,你直接 select id from collect where vtype=1 limit 1000,10; 是很快的,基本上0.05秒,可是提高90倍,从9万开始,那就是0.05...10万条记录到 t(id,title,vtype) 里,数据表大小20M左右。...基本上0.1-0.2秒可以跑完。为什么会这样呢?我猜想是因为collect 数据太多,所以分页要跑很长的路。limit 完全和数据表的大小有关的。...一张表搞定100万记录,并且10G 数据库,如何快速分页! 好了,我们的测试又回到 collect表,开始测试结论是: 30万数据,用分表法可行,超过30万他的速度会慢道你无法忍受!
一、问题背景 现网出现慢查询,在500万数量级的情况下,单表查询速度在30多秒,需要对sql进行优化,sql如下: ? 我在测试环境构造了500万条数据,模拟了这个慢查询。...说一下app_account字段的分布情况,随机生成了5000个不同的随机数,然后分布到了这500万条数据里,平均来说,每个app_account都会有1000个是重复的值,种类共有5000个。...我当然是不信了,去测试电脑上执行sql,还真是30多秒。。。 我又回我的电脑上,连接同一个数据库,一执行sql,0.8秒!? 什么情况,同一个库,同一个sql,怎么在两台电脑执行的差距这么大!...后来直接在服务器上执行: ? 醉了,居然还是30多秒。。。。 那看来就是我电脑的问题了。 后来我用多个同事的电脑实验,最后得出的结论是: 是因为我用的SQLyog!...这里只是记录下这个坑,sqlyog执行sql速度,和服务器执行sql速度,在有的sql中差异巨大,并不可靠。
作者:dijia478 链接:https://www.cnblogs.com/dijia478 一、问题背景 现网出现慢查询,在500万数量级的情况下,单表查询速度在30多秒,需要对sql进行优化,sql...我在测试环境构造了500万条数据,模拟了这个慢查询。 简单来说,就是查询一定条件下,都有哪些用户的。很简单的sql,可以看到,查询耗时为37秒。...说一下app_account字段的分布情况,随机生成了5000个不同的随机数,然后分布到了这500万条数据里,平均来说,每个app_account都会有1000个是重复的值,种类共有5000个。...后来直接在服务器上执行: ? 醉了,居然还是30多秒。。。。 那看来就是我电脑的问题了。 后来我用多个同事的电脑实验,最后得出的结论是: 是因为我用的SQLyog!...这里只是记录下这个坑,sqlyog执行sql速度,和服务器执行sql速度,在有的sql中差异巨大,并不可靠。
随着业务的迭代,这套架构不太适应妇幼业务的发展需要。架构总体上分为四块,自底向上分别是:数据层:源端数据源主要是 MySQL 为主的关系型数据库。...按地市分割的数据库不利于跨市业务服务的兼容,例如,报表通常需要通过创建宽表来汇总各数据库的数据,这导致宽表数量不断增加。此外,还存在档案重复和无法跨地市查询服务记录等问题。...架构选型数据库合并在数据库合并后,表的数量分布如下:超过 10 万条数据的表数量为 792 张,超过 100 万条数据的表数量为 156 张,超过 1000 万条数据的表数量为 58 张,以及超过 1...分析层与业务层的合并简化了架构,所有业务操作现在都直接在宽表上执行,并由 TiFlash 加速。这一变化显著降低了运维成本并提升了业务扩展性。...目前某省妇幼一天两次快照 0 时、12 时,由于备份受限于存储,目前只能保留一天内的快照也未做日志备份。(全量快照+实时日志备份)可保证数据不丢失。
一、问题背景 现网出现慢查询,在500万数量级的情况下,单表查询速度在30多秒,需要对sql进行优化,sql如下: 我在测试环境构造了500万条数据,模拟了这个慢查询。...说一下app_account字段的分布情况,随机生成了5000个不同的随机数,然后分布到了这500万条数据里,平均来说,每个app_account都会有1000个是重复的值,种类共有5000个。...后来直接在服务器上执行: 醉了,居然还是30多秒。。。。 那看来就是我电脑的问题了。 后来我用多个同事的电脑实验,最后得出的结论是: 是因为我用的SQLyog!...这里只是记录下这个坑,sqlyog执行sql速度,和服务器执行sql速度,在有的sql中差异巨大,并不可靠。...至此问题解决,其实同事昨天也在怀疑,是不是这个表索引建的太多了,导致用的不对,原本用的是idx_org_id和idx_mvno_id。 现在强制指定idx_end_time就ok了!
在这里,如果作者是在公司团队内开发,我的建议是,不要加强制索引,将未来又可能会暴露的问题留给后面接盘的人、而假设那人按照你当前治标不治本的解决方案,解决他遇到的问题后,你现在遇到的问题,后续可能又会出现...,单表查询速度在30多秒,需要对sql进行优化,sql如下: 我在测试环境构造了500万条数据,模拟了这个慢查询。...说一下app_account字段的分布情况,随机生成了5000个不同的随机数,然后分布到了这500万条数据里,平均来说,每个app_account都会有1000个是重复的值,种类共有5000个。...后来直接在服务器上执行: 醉了,居然还是30多秒。。。。 那看来就是我电脑的问题了。 后来我用多个同事的电脑实验,最后得出的结论是: 是因为我用的SQLyog!...这里只是记录下这个坑,sqlyog执行sql速度,和服务器执行sql速度,在有的sql中差异巨大,并不可靠。
来源:cnblogs.com/dijia478/p/11550902.html ---- 一、问题背景 现网出现慢查询,在500万数量级的情况下,单表查询速度在30多秒,需要对sql进行优化,sql...我在测试环境构造了500万条数据,模拟了这个慢查询。 简单来说,就是查询一定条件下,都有哪些用户的。很简单的sql,可以看到,查询耗时为37秒。...说一下app_account字段的分布情况,随机生成了5000个不同的随机数,然后分布到了这500万条数据里,平均来说,每个app_account都会有1000个是重复的值,种类共有5000个。...后来直接在服务器上执行: ? 醉了,居然还是30多秒。。。。 那看来就是我电脑的问题了。 后来我用多个同事的电脑实验,最后得出的结论是: 是因为我用的SQLyog!...这里只是记录下这个坑,sqlyog执行sql速度,和服务器执行sql速度,在有的sql中差异巨大,并不可靠。 五、后续(还未解决) 1. 所谓的sqlyog查询快,命令行查询慢的现象,已经找到原因了。
如果堆包含超过 8,060 字节行大小限制的可变长度列,则该堆的每个分区还将有一个 ROW_OVERFLOW_DATA 分配单元。...堆内的数据页和行没有任何特定的顺序,也不链接在一起。数据页之间唯一的逻辑连接是记录在 IAM 页内的信息。...当我继续往堆表里插入数据直到表超过4G的时候会有新的IAM页生成,而且IAM页之间存在链关系(数据页)。 ?...若heap表大于4GB或包含LOB数据类型的话,则会包含多个IAM页面。 4....当查询要获取heap表的所有记录时,SQL Server使用IAM页来扫描heap表 总结 堆表的页是没有规律的不存在页链,所以导致堆表的查询效率很差,当查询一个10万条记录的堆表逻辑读取就需要10
注意的几个点: BTree的三层架构可以抗住1000万数据,即100条数据和1000万条数据所需要消耗的IO相同。7. 7.2 B树平衡扩张 B树的每一个节点都有一个固定的层级大小。...小结:system是表中仅仅一条记录;const是表中有多条记录,其查询条件可以视作为常量的值,子查询也算常量处理;eq_ref查询条件为变量,另一个表中仅仅存在一条记录与之对应;ref是另一个表中存在多条记录与之匹配...查询条件均为索引字段 查询的字段最好使用覆盖索引,这个时候不需要查询表,直接在索引中拿数据即可 10.2 索引失效 10.2.1 最佳左前缀原则 创建的索引。...出现文件内排序,并使用临时表 ? 10.5 索引使用的建议 对于单值索引,尽量选择对查询过滤最好的字段。...慢查询日志 12.1 简介 MySQL提供的一种日志记录,用来记录在MySQL中响应时间超过阙值的语句,具体指运行时间操作long_query_time值的SQL,会被记录到慢查询日志中 long_query_time
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。...总结四:条件返回的数据统计量越多,速度就越慢,超过1000万就慢的离谱,1秒左右就是100万的量才行。 我们在做数据的时候,都要用到分页。...分库分表的思维,一个大表返回那么多数据慢,那我把它变成若干张表,然后每张表count(*)后,我统计累加一下,一合计,就是所有数据的查询结果的条数,然后就是到第多少页,我先算一下这页在哪个库,哪张表,在从那张表读不就完了...最后总体耗时,就是最后那个返回时间最长的线程返回的时间,所以理论上100个线程同时启动,应该在1秒完成,但线程这玩意有快有慢,所以1秒多一点,也是可以接受的。...场景:银行交易流水记录的查询 根据小总结六的特性,操作表和历史查询表一定要时间可以分开,由于带索引的历史表,插入会很慢,所以要插入到操作表内,操作表和历史表的字段是一样的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云