到这里，你可能会好奇，为什么在开发ASP.NET网站时，我们却可以持续编译项目，而不会报这个提示呢？毕竟我们是从编译目录起的站点啊，而且我们每次编译会更新程序集的啊？！！！...这个机制对必须保持持续可用的应用程序来说特别有用，比如ASP.NET网站开发。 ASP.NET使用了卷影复制这种技术，允许资源保持连续可用，而不会干扰AppDomain中的代码执行。...在ASP.NET应用程序启动时，它会将应用程序路径中的程序集文件复制到另外一个路径，然后从另外一个路径加载程序集并锁定。这样原来路径的程序集文件就不会锁定，从而可以更新。...The disadvantage of Shadow Copying 当ASP.NET 应用程序有很多资源和程序集时，它的启动将会耗时很长，而这也正是由于Shadow Copying导致的。...Disabling shadow copying 即然Shadow Copying会导致大体量的ASP.NET应用启动很慢，那有没有办法改进呢？
日常开发中,获取数据的总数是很常见的业务场景,但是我们发现随着数据的增长count(*)越来越慢，这个是为什么呢， count(*)的实现方式 我们要明确不同的存储引擎，他的实现方式不一样 MyiSAM...如上图,你会看到，最后一个时刻，三个会话看到的数据总数不一样，有数据的默认可复用读是他的默认隔离级别，在代码上通过多版本控制，也就是MVCC,每一行记录的要判断自己师傅对这个会话可见，因此对于count...，比如数据插入一行数据，redis记录值加1,此时还没有持久化，此时redis宕机，因此数据库重启，就会发生数据丢失，当然可以把数据从数据库重新拿出来，在放到redis里面，毕竟重启不经常出现的....比如有个页面要显示近期操作的100条记录和总操作数,这页面的逻辑就是到redis获取总数，再到数据库获取100条记录，如下两种会发生数据不一致的情况 查询到100结果里面有最新插入的数据，而redis...不管上面那种时序去查询数据，最终的结果都会不准确， 使用数据库保存计数 我们可以使用在数据库新建一张表C去记录操作的总行数，由于innodb支持崩溃恢复不丢失数据的，因此可以解决数据丢失的问题，是否能解决不准确的问题呢
数据分流查询 为什么会用到数据分流呢？...在十万、百万级大表中查询一些我们想要的数据，如果按照某条件获得一批数据，在有索引的情况下，查询速度也不容乐观 场景 在做数据导入时，需要匹配改公司下数据是否重复的验证，恰好导入数据有编号（code）这个字段...，则可以采取code分批次索引查询，这样会大大提高查询速度 代码 Java - Service /** * 数据分流查询 * * 十万级或百万级大表查询 * 加有索引的情况下 如果要定位很多数据...还是比较麻烦的 * 但是 要是根据 一些Code 批量获得数据 可以采取以下分流方案 **/ public List contractShunt(List...(),"[]")); return removeDuplicate(datas); }else if(num > 1){//数据多分组
数据量：5709294 MySQL版本：5.7.16 线下找一张百万级的测试表可不容易，如果需要自己测试的话，可以写shell脚本什么的插入数据进行测试。...，也就是第1001条到第1010条数据（1001 <= id <= 1010）。...这种分页查询方式会从数据库第一条记录开始扫描，所以越往后，查询速度越慢，而且查询的数据越多，也会拖慢总查询速度。...这样能够极大的提高传统的分页查询速度，尤其是数据量上千万的时候。 关于数据表的id说明 一般情况下，在数据库中建立表的时候，强制为每一张表添加 id 递增字段，这样方便查询。...如果像是订单库等数据量非常庞大，一般会进行分库分表。这个时候不建议使用数据库的 id 作为唯一标识，而应该使用分布式的高并发唯一 id 生成器来生成，并在数据表中使用另外的字段来存储这个唯一标识。
分页问题 分页列表查询是项目中的热点需求，这种需求的特点是：字段多、数据量大、访问频繁、使用率高的特点，这个功能是给用户最直观的展示系统的信息，针对于多、大、频、热这几个特点，会引申出一个问题：列表展示的数据可能是来自于不同的数据维度...、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。...，分页数据越往后越慢。...问题原因 回表:查询频率高的字段会建立索引，但是并不是所有的查询字段都会在索引上，无法命中索引的字段则需要回表，回表是IO操作，因为需要根据索引查找到数据行后，再根据数据行的主键或唯一索引去聚簇索引中查找具体的数据行...其他优化项 请参考: 百万查询注意点
如果你刚刚从安卓手机换了新的 iPhone 或者其他 iOS 设备，可以按照下面的步骤将数据转移到新设备，实现“无缝”过渡。...转移需要在 iPhone 激活并设置新 iOS 设备过程进行，如果你已经激活，需要进入“设置”>“通用”>“还原”，然后选择“抹掉所有内容和设置”，如果你不想抹除则需要手动转移数据。...此外，iOS 设备需要有足够的空间来储存安卓手机上的数据。 能够转移的内容包括：通讯录、信息历史记录、相机照片和视频、Web 书签、邮件帐户和日历。...操作步骤 在设置新 iOS 设备时，在“应用与数据”步骤轻点“从安卓设备转移数据”。...在 iOS 设备上，选择“从安卓设备转移数据”屏幕上的“继续”，然后等待十位或六位数字的配对代码出现，在安卓设备上输入代码后等待“传输数据”屏幕出现。
背景在我前年找实习的时候，遇到了面试官问我：mysql从excel导出百万级数据，该怎么做？我听到的第一反应是：我*，我哪去接触百万级的数据，你们导出的数据是什么？我还是一个才找实习工作的大学生啊。...分析百万级数据导出Excel循环导出新手和没做过这方面的程序员们别不好意思，我知道你们怎么想的。不就是查询数据写到excel里边吗，看我的。...先一条条的读取数据放在一个list里边，然后用Apache的POI写入excel，完了提供下载就可以了。好坏喔在这里不做评论哈，自己心里肯定过意不去的。百万数据，我得运行多久！...百万级数据导入Excel这个也依旧的麻烦，有人说不就是把之前的操作反过来的吗？是的，但是性能处理不好，要么花费很长的时间，要么直接OOM了。...图片总结以上就是Excel导入导出百万级数据的优化思路了。可以作为案例参考和代码模板的使用，代码地址在这里。也欢迎大家的评论交流。觉得文章不错的话，记得点赞、在看、转发、关注哈。
试验发现，通过mysqldump导出百万级量的数据库成一个sql文件，大概耗时几分钟，导出的sql文件大小在1G左右，然后再把这个1G的sql文件通过scp命令复制到另一台服务器，大概也需要耗时几分钟。...源数据服务器可以作为数据生产者，在源数据服务器上跑一个多线程脚本，并行读取数据库里面的数据，并把数据写入到redis队列。...我最终选择了通过mysql的select data into outfile file.txt、load data infile file.txt into table的命令，以导入导出文件的形式完成了百万级数据的迁移...province,city,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy); 按照这么几个步骤操作，几分钟内就完成了一个百万级数据表的跨服务器迁移工作...导入导出的数据表字段不对应 上面示例的从源数据库的dc_mp_fans表迁移数据到目标数据库的wxa_fans表，两个数据表的字段分别为：dc_mp_fans wxa_fans 在导入数据的时候，可以通过设置字段名来匹配目标字段的数据
试验发现，通过mysqldump导出百万级量的数据库成一个sql文件，大概耗时几分钟，导出的sql文件大小在1G左右，然后再把这个1G的sql文件通过scp命令复制到另一台服务器，大概也需要耗时几分钟。...第一种方式，在迁移目标服务器跑一个迁移脚本，远程连接源数据服务器的数据库，通过设置查询条件，分块读取源数据，并在读取完之后写入目标数据库。...源数据服务器可以作为数据生产者，在源数据服务器上跑一个多线程脚本，并行读取数据库里面的数据，并把数据写入到redis队列。...我最终选择了通过mysql的select data into outfile file.txt、load data infile file.txt into table的命令，以导入导出文件的形式完成了百万级数据的迁移...,province,city,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy);按照这么几个步骤操作，几分钟内就完成了一个百万级数据表的跨服务器迁移工作
试验发现，通过mysqldump导出百万级量的数据库成一个sql文件，大概耗时几分钟，导出的sql文件大小在1G左右，然后再把这个1G的sql文件通过scp命令复制到另一台服务器，大概也需要耗时几分钟。...源数据服务器可以作为数据生产者，在源数据服务器上跑一个多线程脚本，并行读取数据库里面的数据，并把数据写入到redis队列。...select data into outfile file.txt、load data infile file.txt into table 的命令，以导入导出文件的形式完成了百万级数据的迁移。...province,city,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy); 按照这么几个步骤操作，几分钟内就完成了一个百万级数据表的跨服务器迁移工作...导入导出的数据表字段不对应 上面示例的从源数据库的dc_mp_fans表迁移数据到目标数据库的wxa_fans表，两个数据表的字段分别为： dc_mp_fans wxa_fans 在导入数据的时候，
试验发现，通过mysqldump导出百万级量的数据库成一个sql文件，大概耗时几分钟，导出的sql文件大小在1G左右，然后再把这个1G的sql文件通过scp命令复制到另一台服务器，大概也需要耗时几分钟。...第一种方式，在迁移目标服务器跑一个迁移脚本，远程连接源数据服务器的数据库，通过设置查询条件，分块读取源数据，并在读取完之后写入目标数据库。...源数据服务器可以作为数据生产者，在源数据服务器上跑一个多线程脚本，并行读取数据库里面的数据，并把数据写入到redis队列。...select data into outfile file.txt、load data infile file.txt into table 的命令，以导入导出文件的形式完成了百万级数据的迁移。...province,city,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy); 按照这么几个步骤操作，几分钟内就完成了一个百万级数据表的跨服务器迁移工作
第一种迁移方案 mysqldump迁移 mysqldump导出数据库成一个sql文件(快) scp命令复制到另一台服务器(快) source命令导入数据，cpu跑满(比较耗时) 脚本迁移 命令行操作数据库进行数据的导出和导入...(比较耗时) 第二种迁移方案 redis搭建一个“生产+消费”的迁移方案 在源数据服务器上跑一个多线程脚本，并行读取数据库里面的数据，并把数据写入到redis队列 目标服务器作为一个消费者，在目标服务器上也跑一个多线程脚本...，远程连接redis，并行读取redis队列里面的数据，并把读取到的数据写入到目标数据库。...可以使用go语言来写迁移脚本，利用其原生的并发特性，可以达到并行迁移数据的目的，提升迁移效率。...//解压数据 //@dummy 不需要的数据字段
: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3)....MySql 这个数据库绝对是适合dba级的高手去玩的，一般做一点1万篇新闻的小型系统怎么写都可以，用xx框架可以实现快速开发。可是数据量到了10万，百万至千万，他的性能还能那么高吗？...看下面的语句 select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很慢，用了8-9秒！...可是我们高估了mysql 的智能，他不是商务数据库，事实证明定长和非定长对limit影响不大？怪不得有人说discuz到了100万条记录就会很慢，我相信这是真的，这个和数据库设计有关！...可以快速返回id就有希望优化limit ， 按这样的逻辑，百万级的limit 应该在0.0x秒就可以分完。看来mysql 语句的优化和索引时非常重要的！
以下是正文： 当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。...数据量：5709294 MySQL版本：5.7.16 线下找一张百万级的测试表可不容易，如果需要自己测试的话，可以写shell脚本什么的插入数据进行测试。...这种分页查询方式会从数据库第一条记录开始扫描，所以越往后，查询速度越慢，而且查询的数据越多，也会拖慢总查询速度。...这样能够极大的提高传统的分页查询速度，尤其是数据量上千万的时候。 关于数据表的id说明 一般情况下，在数据库中建立表的时候，强制为每一张表添加 id 递增字段，这样方便查询。...如果像是订单库等数据量非常庞大，一般会进行分库分表。这个时候不建议使用数据库的 id 作为唯一标识，而应该使用分布式的高并发唯一 id 生成器来生成，并在数据表中使用另外的字段来存储这个唯一标识。
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。...若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。...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。
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'; $config
将输入数据源换成MySQL 上面的例子中，我们以一个txt文本为输入数据源，使用了pipe模式导入数据。...从MySQL导入百万级数据到Redis 首先造数据 由于环境限制，所以这里没有用真实数据来实现导入，那么我们就先使用一个存储过程来造一百万条数据吧。...可以看到百万级的数据导入Redis，只花费了7秒，效率非常高。...总结 本篇文章主要探讨了，MySQL百万级数据量级下，如何高效的迁移到Redis中去，逐步实现目标的过程中，总结了如下几点： 1、Redis单线程执行命令，避免了线程切换所消耗的时间，但是在超大数据量级下...2、网络nc命令的应用场景，及在数据导入时存在的缺点。 3、Redis RESP协议的理解和应用。 4、百万量级MySQL数据的Redis快速导入案例。
我想测试EF在一百万条数据下的显示时间！这分数据应该有很多同学想要，看看EF的性能！...现在数据已经到达300W+了，查询分页的时间小于4秒 当数据达到六百万条记录的时候事件已经在6秒左右了，可能我的服务器处理能力有限。...配置有点差 所以当你的数据到达一千万的时候，你需要更换更好的服务器，不能再纠结于存储过程，和程序的性能了，因为程序就TM的这样写了，还能怎么样！...Checker] ,[CheckDateTime] ,[Creater] ,[CreateTime] from #Art 数据查询数据...：也许受到字段列个数，字段类型，服务器处理能力，在线人数等影响，但这里的数据足以说明查询百万级的数据已经问题不大。
思路假设数据有100万。要将数据快速插入到数据库，首先得减少读取数据的时间开支。减少插入数据时，时间上的开支。数据量过大容易产生OOM思路一：单线程逐行解析，单线程逐行插入。...（推荐）数据获取对于百万级数据的获取，本人一般采用alibabat提供的easyexcel工具。...easyexcel${easyexcel-version}true对于数据获取...数据插入建议使用MyBatis-Plus框架，其提供了数据库多行数据插入的方法，可减少IO，同时开启JDBC批量插入&rewriteBatchedStatements=true对于数据插入比较简单的方法就是直接通过简单...Sql逐条插入采用多线程的方式分批插入，如果每一批1w数据的话，大概1分钟左右就能处理完。
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...`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...-> $$ Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) 调用存储过程 mysql> CALL add_t_user_memory(1000000); //添加的数据量...INT, PRIMARY KEY (id) ); python: python -c "for i in range(1, 1+1000000): print(i)" > base.txt 导入数据到临时表
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
