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。
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