场景：mysql统计一个数据库里所有表的数据量，最近在做统计想查找一个数据库里基本所有的表数据量，数据量少的通过select count再加起来也是可以的，不过表的数据有点多，不可能一个一个地查 记得在...Navicat里，选择一个数据量，点击表，如图： 是可以看到所有表具体的数据行的 然后可以通过sql实现？...在mysql里是可以查询information_schema.tables这张表的 SELECT table_rows,table_name FROM information_schema.tables...大概意思是对于MyISAM才是正确的统计数据，但是对于InnoDB引擎的，可能与实际值相差 40% 到 50%，所以只是一个大概的统计 所以针对这种情况，要更改存储引擎，肯定是不太合适，因为InnoDB...是默认的存储引擎，能支持事务外健，并发情况性能也比较好 所以，根据网上的做法，重新analyze 对应表，在mysql8.0版本是不管用的，发现查询数据还是不对，估计是mysql版本太高，mysql5版本没验证过
当cassandra数据量很大时使用select count(*)这种方式基本上是无法统计的，会返回如下类似错误信息： Cassandra timeout during read query at Consitency...ONE(1 responses were required but only 0 replica responed) 这时候可以借助cassandra-count这个工具来实现count的统计，需要注意的是这个工具在工作时会对...cassandra服务器CPU以及内存使用都会带来不同程度的压力，所以在线上尽量不要执行count操作，cassandra不适合做count统计， 1、下载cassandra-count工具，地址https...://github.com/brianmhess/cassandra-count 2、执行如下命令,数据量很大时可以通过调大numSplits值来避免read timeout问题 .
perf record -e 'net:netif_receive_skb' -aR sleep 1
200000000 rows affected (5 min 48.30 sec) Records: 200000000 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0 计算一下每秒写入速度...mysql 8.6K 11月 25 20:44 user_summary.frm -rw-r----- 1 mysql mysql 3.5G 11月 25 20:51 user_summary_main...可以满足实际需求，另外对于磁盘IO比较好的机器（SSD类盘，云上的云盘），如果内存和数据差不多情况，这量级数据量测试在Innodb里需要添加自增列，可以在3个小多一点完成。...1 mysql mysql 176G 11月 26 03:32 user5.ibd 文件大小在5倍大小的区别。...测试结论： 利用TokuDB在某云环境中8核8G内存，500G高速云盘环境，多次测试可以轻松实现57万每秒的写入量。
200000000 rows affected (5 min 48.30 sec) Records: 200000000 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0 计算一下每秒写入速度...mysql 8.6K 11月 25 20:44 user_summary.frm -rw-r----- 1 mysql mysql 3.5G 11月 25 20:51 user_summary_main...可以满足实际需求，另外对于磁盘IO比较好的机器（SSD类盘，云上的云盘），如果内存和数据差不多情况，这量级数据量测试在Innodb里需要添加自增列，可以在3个小多一点完成。...mysql mysql 176G 11月 26 03:32 user5.ibd 文件大小在5倍大小的区别。...测试结论： 利用TokuDB在某云环境中8核8G内存，500G高速云盘环境，多次测试可以轻松实现57万每秒的写入量。
MySQL导出的SQL语句在导入时如果数据量较大时会非常非常慢，经历过导入仅3000万条，用了近30个小时。在导出时合理使用几个参数，可以大大加快导入的速度。...首先确定目标库的参数值 mysql>show variables like 'max_allowed_packet'; mysql>show variables like 'net_buffer_length...'; 根据参数值书写mysqldump命令，如： mysql>mysqldump -uroot -p 数据库名-e --max_allowed_packet=1048576 --net_buffer_length...=16384 > SQL文件 如： mysql>mysqldump -uroot -p test_db -e --max_allowed_packet=1048576 --net_buffer_length...直接导入到目标数据库 mysqldump --default-character-set=utf8mb4 --host=127.0.0.1 -uroot -p123 --opt databases | mysql
本文作者：吴炳锡 来源：https://yq.aliyun.com/articles/278034 一、需求 一个朋友接到一个需求，从大数据平台收到一个数据写入在20亿+，需要快速地加载到MySQL中，...二、实现再分析 对于单表20亿， 在MySQL运维，说真的这块目前涉及得比较少，也基本没什么经验，但对于InnoDB单表Insert 如果内存大于数据情况下，可以维持在10万-15万行写入。...Xtrabackup备份； 引入ZSTD压缩算法； 支持TokuDB的binlog_group_commit特性； 四、测试表 TokuDB核心配置： 表结构： 利用load data写入数据： 计算一下每秒写入速度...可以满足实际需求，另外对于磁盘IO比较好的机器（SSD类盘，云上的云盘），如果内存和数据差不多情况，这量级数据量测试在Innodb里需要添加自增列，可以在3个小多一点完成。...测试结论： 利用TokuDB在某云环境中8核8G内存，500G高速云盘环境，多次测试可以轻松实现57万每秒的写入量。
=/SSD_raid0/mysql.sock \ --mysql-user=dim --mysql-password=dim --mysql-db=sysbench \...--mysql-table-engine=INNODB --db-driver=mysql \ --oltp-point-selects=1 --oltp-simple-ranges=...--oltp-dist-type=uniform --oltp-table-name=sbtest_10M_$n \ --max-requests=0 --max-time=$2 --mysql-host...=127.0.0.1 --mysql-port=5700 \ --mysql-user=dim --mysql-password=dim --mysql-db=sysbench \...--mysql-table-engine=INNODB --db-driver=mysql \ --oltp-point-selects=1 --oltp-simple-ranges=
Mysql 大数据量导入程序 网络上转载许多都有错误，请注意代码的规范和正确性。 经测试以下代码是正确无错的，转载请保留版权，尊重程序作者！...Copyright 富翁 in im286.com 2005.04.09 */ /* 转载请注明出处 */ /******************************************/ //用来快速Mysql...($dbhost, $dbuser, $dbpass) or die("不能连接数据库 $dbhost");//连接数据库 mysql_select_db($dbname) or die ("不能打开数据库...mysql_query($SQL)){ echo "执行出错：".mysql_error()." "; echo "SQL语句为： "....." "; }; } echo "导入完成"; fclose($fp) or die("Can't close file $file_name");//关闭文件 mysql_close(); //从文件中逐条取
❞ Mysql 单表适合的最大数据量是多少？...我们说 Mysql 单表适合存储的最大数据量，自然不是说能够存储的最大数据量，如果是说能够存储的最大量，那么，如果你使用自增 ID，最大就可以存储 2^32 或 2^64 条记录了，这是按自增 ID 的数据类型...（至于为什么 Mysql 选择 b+树而不是其他数据结构来组织索引，不是本文讨论的话题，之后的文章会讲到。）那么 B+树索引是如何影响 Mysql 单表数据量的呢？...这样数据量将更小。 拆分 分而治之——没有什么问题不能通过拆分一次来解决，不行就拆多次。 Mysql 单表存储的数据量有限。一个解决大数据量存储的办法就是分库分表。...如果统计的数据有一定的业务规则，如只会按用户维度去统计，如统计某个用户的订单量，那么对订单表的分片，其实可以采用按用户 id 来分片，如此就可以解决这类统计问题。但是这种方案不通用。
本文作者：吴炳锡 来源：https://yq.aliyun.com/articles/278034 一、需求 一个朋友接到一个需求，从大数据平台收到一个数据写入在20亿+，需要快速地加载到MySQL中，...计算一下每秒写入速度： ? 文件大小： ? 实际文件8.5G，写入TokuDB大小3.5G，只是接近于一半多点的压缩量。 对于20亿数据写入，实际测试在58分钟多点就可以完成。...可以满足实际需求，另外对于磁盘IO比较好的机器（SSD类盘，云上的云盘），如果内存和数据差不多情况，这量级数据量测试在Innodb里需要添加自增列，可以在3个小多一点完成。...测试结论： 利用TokuDB在某云环境中8核8G内存，500G高速云盘环境，多次测试可以轻松实现57万每秒的写入量。...另外测试几种场景也供大家参考： 如果在TokuDB中使用带自增的主键，主键无值让MySQL内部产生写入速度，下降比较明显，同样写入2亿数据，带有自建主键： ?
Mysql查询数据库数据量 SELECT table_name AS '表名', table_rows AS '记录数', TRUNCATE (data_length / 1024
现象 新建了一张员工表，插入了少量数据，索引中所有的字段均在where条件出现时，正确走到了idx_nap索引，但是where出现部分自左开始的索引时，却进行全表扫描，与MySQL官方所说的最左匹配原则...{ "considered_access_paths": [ { //可以看到这边MySQL... "join_execution": { "select#": 1, "steps": [ ] } } ] } 增加表数据量...-- 接下来增大表的数据量 INSERT INTO `staffs` (`name`, `age`, `pos`, `add_time`) VALUES ('July', 25, 'dev',...表数据量的大小，会影响索引的选择，具体的情况还是通过Explain和Optimizer Trace来查看与分析。
查询数据库数据量大小 -- SHOW TABLE_SCHEMA; -- use information_schema; SELECT concat( round( sum(data_length
文章目录 一、前言 二、基本语法 三、条件统计的实现 1、利用条件表达式 2、利用case when 语句 四、总结： 一、前言 我的数据库测试表结构如下，现在统计gid大于1的数量 二、基本语法...count()函数统计数据表中包含的记录行的总数，或者根据查询结果返回列中包含的数据行数。...COUNT(字段名)计算指定列下总的行数，计算时将忽略空值的行 三、条件统计的实现 1、利用条件表达式 select count(IF(gid>1,1,null)) from goods; 2、利用...case when 语句 select count(case when gid>1 then 1 else null end) from goods; 四、总结： 使用count()函数实现条件统计的基础是对于值为
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