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MySQL怎样优化千万数据

首先要声明的就是,千万数据对于MySQL来说就是不太合理的一个存在。优化MySQL千万数据策略还是比较多的。...当MySQL一张表的数据达到千万级别,会出现一些特殊的情况。这里主要是讨论在比较极端的情况下SQL的优化策略。先来个千万数据通过存储过程传递函数制造1000万条数据。...第三次优化:减少数据量减少数据量在业务上来说就是移除不必要的数据,或者可以在架构设计这块做一些工作。分表就是这个原则。通过这个方式能把千万数据量减少到百万甚至几十万的量。提升的查询速度是可以想象的。...优化策略提前命中索引,小表驱动大表千万数据in索引失效,进行强制索引使用覆盖索引解决回表问题下次该怎么优化SQL数据接近千万级,需要分表,比如按照用户id取模分表。...关于命中索引核心点就是覆盖索引,再者是千万数据产生的特有场景需要走强制索引。

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当你处理了几千万数据之后...

数据出问题了! 一次偶发的端上问题。 排查日志、监控、数据、代码逻辑。...服务没有添加事务性保障,不可避免的数据不一致:缓存有数据数据库没数据或者相反;有A阶段数据,没有B阶段数据;该有的数据没有,不该有的数据却存在。 主从机制遇到了强一致性需求,偶发的缓存不一致。...一、处理当前问题的数据 对的,不是所有问题数据,是当前问题的数据,我们通常称这种为紧急的问题,重不重要分情景另说。...三、处理脏数据 数据脏了怎么办?洗洗就好了! 脏数据好处理吗?好处理。问题是脏数据在哪里? 单个用户问题的数据可以针对性的去处理。而那些隐藏的脏数据则需要去定位清洗。...如果,你的数据量是百万级别的,那么除了接口批处理外,脚本的多线程处理也会需要。 如果,你的数据量是千万级别的,临时扩展一些数据处理节点也会大大提高处理效率。

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查找第K小大数据千万数据排序

后来出题人跟我说:200m测试数据时我的程序OOM了,我才醒悟这题的考点不是快速读取文件,而是大文件排序。 这题挺有意思的,解题运用了多路归并,有个巧妙的地方估计只有实操才知道——复用流。...题目 查找第K小/大数据 每个法官都有不同的办案能力,假设每个案子的难易程度都一样。现在到年底了,各个领导关注的点可能不太一样。 领导A:想要知道每家院办案能力最强的和办案能力最弱的法官。...由于目前管理比较混乱,法官的办案情况存在若干个文件中,每个文件中有若干条记录,文件中每行存储一个法官的办案数,其中包括:法院ID、用户ID(32位UUID)和办案数,每个数据中间用一个空格隔开,例如:...的用户数为100,传入K的值为101,则当前法院的需要查找的K = 100 = min(101,100) 实现指定方法findKthNumbers /** * description: 查找第K小/大数据...dir 数据文件存放路径 * 文件个数不定,文件内容格式如下: * 2400 69890e27cd5a47b38093b520f0eb454b 26

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ASP.NET MVC5+EF6+EasyUI 后台管理系统(37)-文章发布系统④-百万级数据千万数据简单测试

我想测试EF在一百万条数据下的显示时间!这分数据应该有很多同学想要,看看EF的性能!...不用存储过程,跟踪EF生成的LINQ成果是理想了,在Easyui下的分页显示也是2秒左右,如图的分页 在这里我只能把数据量加大到一千万,在EF中,我们可能无必要用存储过程来做列表的显示,因为生成的查询语句是非常理想的...现在数据已经到达300W+了,查询分页的时间小于4秒 当数据达到六百万条记录的时候事件已经在6秒左右了,可能我的服务器处理能力有限。...配置有点差 所以当你的数据到达一千万的时候,你需要更换更好的服务器,不能再纠结于存储过程,和程序的性能了,因为程序就TM的这样写了,还能怎么样!...:也许受到字段列个数,字段类型,服务器处理能力,在线人数等影响,但这里的数据足以说明查询百万级的数据已经问题不大。

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MySQL快速导入千万数据(2)

接上文,继续测试3000万条记录快速导入数据库。...一、导入前1000万条数据清库、建库、新建表结构、导入前1000万条数据,结果:■ 1000万行,有2索引导入耗时:16分钟Query OK, 9999966 rows affected, 5920 warnings...(16 min 12.95 sec)Records: 9999966 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 5920可见,导入千万数据,性能下降明显。...二、导入前2000万条数据清库、建库、新建表结构、导入前2000万条数据,结果:■ 2000万行,无 索引导入耗时:45分钟Query OK, 19999966 rows affected, 5920...三、导入后面的1000万条数据由于一次导入千万数据性能较低,因此决定把后面的1000万行,拆分为两部分,分两次导入,如下操作:split -l 6000000 mysql_ab mysql_ab_得到两个文件

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如何让自己有 千万数据经验?

你好,我是田哥 最近在给几位朋友做模拟面试和简历优化,发现很多人一看到什么千万数据之类的面试题就会腿软。...面试小抄【小程序】已上线~ 也许有些人没遇过上千万数据量的表,也不清楚查询上千万数据量的时候会发生什么。...今天就来带大家实操一下,这次是基于MySQL 5.7.26做测试 准备数据 没有一千万数据怎么办? 没有数据自己不会造吗? 造数据难吗? 代码创建一千万? 那是不可能的,太慢了,可能真的要跑一天。...可以采用数据库脚本执行速度快很多。...主要两点: 用 "SELECT * " 数据库需要解析更多的对象、字段、权限、属性等相关内容,在 SQL 语句复杂,硬解析较多的情况下,会对数据库造成沉重的负担。

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千万数据,你是怎么查询的?

一.前言 面试官: 来说说,一千万数据,你是怎么查询的? B哥:直接分页查询,使用limit分页。 面试官:有实操过吗?...B哥:肯定有呀 此刻献上一首《凉凉》 也许有些人没遇过上千万数据量的表,也不清楚查询上千万数据量的时候会发生什么。...今天就来带大家实操一下,这次是基于MySQL 5.7.26做测试 二.准备数据 没有一千万数据怎么办? 创建呗 代码创建一千万?那是不可能的,太慢了,可能真的要跑一天。...可以采用数据库脚本执行速度快很多。...主要两点: 用 “SELECT * “ 数据库需要解析更多的对象、字段、权限、属性等相关内容,在 SQL 语句复杂,硬解析较多的情况下,会对数据库造成沉重的负担。

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6,ORM组件XCode(撬动千万数据

本篇我们来试试XCode的基本功功力如何,测试在单表一千万业务数据的环境下查询的速度,添删改等没什么可测试的。...测试环境:双核CPU,4G内存,win7+SQL2008+vs2010     数据表字段包括:自增ID、车牌、时间。使用SQL准备一千万测试数据,花了将近一个小时。    ...IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS  = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS  = ON) ON [PRIMARY] ) ON [PRIMARY]      使用SQL语句插入一千万数据...在数据分页上,没有比自增ID加上聚集索引更快的了,所以要把最好的留给它。业务主键还有经常查询的字段,根据情况建立非聚集索引。在千万数据下,没有索引的字段,基本上查不动。...并且,业务系统一般有很多查询条件,比如时间段等,经过这些条件过滤,即使是千万数据的表,也不会有太多满足条件的数据。 这一切,XCode已经为你准备!

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MySQL快速导入千万数据(1)

对于传统的关系数据库如oracle,在大量数据导入方面的效率,我们一般有一个大概的认知,即1分钟以内可以导入千万数据,而对于MySQL数据库,普遍观点以为性能相对较差,尤其时对于千万级别的数据量,几十分钟...在普遍去IOE的今天,最难的去O也已经势在必行,所以探讨测试一下MySQL的大数据量导入非常有必要。...事实上我们的各个新建项目由于采用了MySQL数据库,在备份恢复时,便会面临大量数据的逻辑导出与导入需求。...恰好笔者手头有一个3000多万行的数据记录,SQL文本格式如下:DROP TABLE IF EXISTS `tablename`;CREATE TABLE `tablename` ( `id` int...好,现在你还会说,MySQL数据库大批量数据导入性能较差吗?下一步继续测试这3000万条数据全部导入的情况。

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Mysql千万数据量批量快速迁移

环境 Mysql版本:8.0 迁移说明 Mysql数据的迁移,推荐两种方式 1. mysqldump mysqldump比较适合几十万上百万的较小数据的迁移使用 2. mysql load data...load data infile 语句可以从一个文本文件中以很高的速度读入一个表中,性能大概是 insert 语句的几十倍,比较适合上千万级及更高的海量数据迁移使用 1.mysqldump 1.1导出...mysql服务上 mysql -uroot -p123456 -h127.0.xxx.xxx -P3306 切换需要导入的数据库 use databasename(数据库名称); 导入数据,source...需要先登陆到mysql服务,load data导出执行一条sql select * from table(表名) into outfile '/root/data.txt'(导出路径); 亲测大约2千万数据...时,load data 默认导入 yyyy-MM-dd 00:00:00,数据正确性能够保证 – 数据库字段如果是datetime,插入HH:mm:ss时(HH后面应是英文冒号),load data

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mysql慢查询优化-千万数据

mysql 表数据达到百万甚至千万时,如何优化?...16.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。...23.在新建临时表时,如果一次性插入数据量很大,那么可以使用 select into 代替 create table,避免造成大量 log ,以提高速度; 如果数据量不大,为了缓和系统表的资源,应先create...对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法,尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。 在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。...30.尽量避免向客户端返回大数据量,若数据量过大,应该考虑相应需求是否合理。

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新技能 MyBatis 千万数据表,快速分页!

因此流式查询是一个数据库访问框架必须具备的功能。...流式查询的过程当中,数据库连接是保持打开状态的,因此要注意的是:执行一个流式查询后,数据库访问框架就不负责关闭数据库连接了,需要应用在取完数据后自己关闭。...这是因为我们前面说了在取数据的过程中需要保持数据库连接,而 Mapper 方法通常在执行完后连接就关闭了,因此 Cusor 也一并关闭了。 所以,解决这个问题的思路不复杂,保持数据库连接打开即可。...方案二:TransactionTemplate 在 Spring 中,我们可以用 TransactionTemplate 来执行一个数据库事务,这个过程中数据库连接同样是打开的。...),2 处执行数据库事务,而数据库事务的内容则是调用 Mapper 对象的流式查询。

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MySQL如何快速生成千万数据量?

创建生成n个随机数字的函数 创建生成号码函数 创建随机字符串函数 创建插入内存表数据的存储过程 创建内存表数据插入普通表的存储过程 3、调用存储过程插入数据 修改mysql内存表存储大小的值 调用我写的另一个存储过程...:add_test_user_memory_to_outside 实现思路 在我们平时工作或学习的过程中,有时需要在数据库中生成大量的测试数据,这个时候,我们可以利用mysql内存表插入速度快的特点,先利用函数和存储过程在内存表中生成数据...此处利用对内存表的循环插入和删除来实现批量生成数据,这样可以不需要更改mysql默认的max_heap_table_size值也照样可以生成百万或者千万数据。...#先调用存储过程往内存表插入一万条数据,然后再把内存表的一万条数据插入普通表 CALL add_test_user_memory(10000); #一次性把内存表的数据插入到普通表,这个过程是很快的...因为我没有更改数据库内存表内存大小,所以单次插入内存表一万条数据是没问题的,但是单次插入内存表十万条数据就不行了,会报内存表已满的异常。如下图所示 ?

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千万数据量表,快速添加索引思路!

最近遇到的一个问题,需要在一张将近1000万数据量的表中添加加一个字段,但是直接添加会导致mysql 奔溃,所以需要利用其他的方法进行添加,这篇文章主要给大家介绍了MySQL中大数据表增加字段的实现思路...一张表加字段执行如下 sql 就可以了: ALTER TABLE tbl_tpl ADD title(255) DEFAULT '' COMMENT '标题' AFTER id; 但是线上的一张表如果数据量很大呢...,所以原来的表如果有字段记录了数据的写入时间就最好了,可以找到执行这一步操作之后的数据,并重复导入到新表,直到数据差异很小。...不过还是会可能损失极少量的数据。 所以,如果表的数据特别大,同时又要保证数据完整,最好停机操作。...另外的方法 在从库进行加字段操作,然后主从切换 使用第三方在线改字段的工具 一般情况下,十几万的数据量,可以直接进行加字段操作。

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Mysql两千万数据优化及迁移

所以我需要创建一张新表,把旧表中的数据一条一条取出来优化后放回新表; 一. 清除冗余数据,优化字段结构 2000W数据中,能作为查询条件的字段我们是预知的。...对于一些有关联的数据我们需要计算,常见的比如身份证种能获取到准确的性别,出生地、生日、年龄。 二. 数据迁移 我们从数据库中取出一条旧数据,再通过计算处理后得到想要的新数据,最后将新数据插入新表。...不过在获取新数据时遇到如下问题。 1.数据量太大,无法一次获取(2000W数据扔到内存挺可怕的); 我们可以通过MySQL的limit语法分批获取。...,当执行到1000W数据时,将数据倒序。...每次数据的查询速度直接从35秒降到2毫秒…… 2.数据量太大并且数据无法预估,某些特殊数据会导致数据导入失败; 我们有三种方案去将新数据存入新表,分别如下: 2.1一条一条插入数据; 开始肯定会想这种方案一定不行

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