MySQL是一款广泛使用的关系型数据库管理系统,其临时表功能在处理大量数据和复杂查询时非常有用。然而,使用临时表可能会对性能产生一定的影响。
MySQL是一款广泛使用的关系型数据库管理系统,在高并发环境下,数据库性能是至关重要的。然而,在使用临时表时,特别是在高并发环境中,可能会遇到一些性能问题。
jdbc提供fetchSize参数来设置每次查询按fetchSize分批获取。不同的数据库的jdbc driver实现不一样。
分库分表的文章网上非常多,但是大多内容比较零散,以讲解知识点为主,没有完整地说明一个大表的切分、新架构设计、上线的完整过程。
建表sql大家也不用扣细节,只需要知道id是主键,并且在user_name建了个非主键索引就够了,其他都不重要。
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。后来也有各种各样的八股文,介绍这种导入导出的优化,然而我拒绝囫囵吞枣式学习,背八股文的方式学习。shigen也在这里实测了,在此先感谢蜗牛,为我提供了高质量的代码参考和分析案例。
在应用中大量删除 MySQL 数据可能导致内存不足(OutOfMemoryError)的问题,可能的原因如下:
上周在公司做了针对MySQL 8.0新特性相关的分享,提到MySQL 8.0新特性,不得不提到的就是HashJoin,MySQL一直被人诟病没有实现HashJoin,从8.0.18已经带上了这个功能,令人欣喜。有时候在想,MySQL为什么一直不支持HashJoin呢?可能是因为MySQL多用于简单的OLTP场景,并且在互联网应用居多,需求没那么紧急。另一方面在8.0.18之前,MySQL只支持Nest Loop Join算法,MySQL针对这个算法做了若干优化,实现了Block NestLoop Join,Index NestLoop Join等,有了这些优化,在一定程度上能缓解对HashJoin的迫切程度。本文会介绍HashJoin的原理以及在使用和不使用HashJoin的情况下,性能的差异。
程序访问 MySQL 数据库时,当查询出来的数据量特别大时,数据库驱动把加载到的数据全部加载到内存里,就有可能会导致内存溢出(OOM)。
博主负责的项目主要采用阿里云数据库MySQL,最近频繁出现慢SQL告警,执行时间最长的竟然高达5分钟。导出日志后分析,主要原因竟然是没有命中索引和没有分页处理。其实这是非常低级的错误,我不禁后背一凉,团队成员的技术水平亟待提高啊。改造这些SQL的过程中,总结了一些经验分享给大家,如果有错误欢迎批评指正。
链接 | cnblogs.com/xiaoyangjia/p/11267191.html
随着业务数量的增大,部分批量查询会导致数据库的慢查询(已经增加了索引),比如模糊搜索等,所以准备迁移到ElasticSearch 要求 平滑迁移,不影响用户使用 为了降低风险,接口会逐个切换 减少测试工作量 方案 数据同步方案 使用Flink SQL CDC迁移MYSQL数据到ES 业务升级方案 平行请求再对比: 这样的方式可以减少测试工作量,不需要测试肉眼对比查询结果是否一致 设置不同的工作模式,而且支持动态切换(结合配置中心) MYSQL: 只访问MYSQL, ES: 只访问ES FAST: 两
某日,尼古拉斯赵四 crud 完后,突发奇想: MySQL大in查询技术还能优化吗?还是只能业务优化?。 注意,in里面的数据随用户选择类型成递增。 x团:可以试试 in 分批查! 赵四:不行啊
博主负责的项目主要采用阿里云数据库MySQL,最近频繁出现慢SQL告警,执行时间最长的竟然高达5分钟。
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 作者 | 编码砖家 来源 | cnblogs.com/xiaoyangjia/p/11267191.html MySQL性能 最大数据量 最大并发数 查询耗时0.5秒 实施原则 数据表设计 数据类型 避免空值 text类型 索引优化 索引分类 优化原则 SQL优化 分批处理 不做列运算 避免Select * 操作符<>优化 OR优化 IN优化 LIKE优化 JOIN优化 LIMIT优化 其他数据库 博主负责的项目主要采用
本文介绍如何利用python来对MySQL数据库进行操作,本文将主要从以下几个方面展开介绍:
在这种建表语句中不用过度注重细节,只需要知道 id 是主键,并且在user_name建了一个非主键的索引就行了。
在日常数据库操作中,经常会遇到需要批量更新数据的场景。MySQL提供了多种方法来实现这一需求,包括REPLACE INTO、INSERT INTO ... ON DUPLICATE KEY UPDATE以及UPDATE ... CASE WHEN等。本文将详细介绍这些方法的使用方法、适用场景及其注意事项。
最近发现几个项目中都有批次插入数据库的功能,每个项目中批次插入的写法有一些差别,所以本文打算对Mysql的批次插入做一个详细的分析。
其实这是非常低级的错误,我不禁后背一凉,团队成员的技术水平亟待提高啊。改造这些SQL的过程中,总结了一些经验分享给大家,如果有错误欢迎批评指正。
抛开数据量和并发数,谈性能都是耍流氓。MySQL没有限制单表最大记录数,它取决于操作系统对文件大小的限制。
对于一些数据量较大的系统,数据库面临的问题除了查询效率低下,还有就是数据入库时间长。特别像报表系统,每天花费在数据导入上的时间可能会长达几个小时或十几个小时之久。因此,优化数据库插入性能是很有意义的。
添加数据后如果需要返回新增数据的自增主键,可以使用insertGetId方法新增数据并返回主键值:
最近很多朋友来交流关于数据分析中的SQL技能需求,昨天看了这篇文章,写的很好,给大家推荐一下,其中关于数据表设计、SQL优化部分需要重点阅读,第一部分「MySQL性能」了解即可,全文共5758字,阅读大概需要20分钟,建议收藏,以下是作者自诉。
游标(cursor)是一个存储在MySQL服务器上的数据库查询, 它不是一条SELECT语句,而是被该语句检索出来的结果集。在存储了游 标之后,应用程序可以根据需要滚动或浏览其中的数据。
来源:编码砖家 https://www.cnblogs.com/xiaoyangjia/p/11267191.html
Spark SQL支持使用JDBC从关系型数据库(比如MySQL)中读取数据。读取的数据,依然由DataFrame表示,可以很方便地使用Spark sql提供的各种算子进行处理。 这里有一个经验之谈,实际上用Spark SQL处理JDBC中的数据是非常有用的。比如说,你的MySQL业务数据库中,有大量的数据,比如1000万,然后,你现在需要编写一个程序,对线上的脏数据某种复杂业务逻辑的处理,甚至复杂到可能涉及到要用Spark SQL反复查询Hive中的数据,来进行关联处理。 那么此时,用Spark SQL来通过JDBC数据源,加载MySQL中的数据,然后通过各种算子进行处理,是最好的选择。因为Spark是分布式的计算框架,对于1000万数据,肯定是分布式处理的。而如果你自己手工编写一个Java程序,那么不好意思,你只能分批次处理了,先处理2万条,再处理2万条,可能运行完你的Java程序,已经是几天以后的事情了。
1.对于mysql,不推荐使用子查询和join是因为本身join的效率就是硬伤,一旦数据量很大效率就很难保证,强烈推荐分别根据索引单表取数据,然后在程序里面做join,merge数据。
作者:李博 , 链接: https://cnblogs.com/liboware/p/12740901.html
在项目开发中往往需要使用到数据的导入和导出,导入就是从Excel中导入到DB中,而导出就是从DB中查询数据然后使用POI写到Excel上。
预编译语句可以重复使用这些计划,减少 SQL 编译所需要的时间,还可以解决动态 SQL 所带来的 SQL 注入的问题;只传参数,比传递 SQL 语句更高效;相同语句可以一次解析,多次使用,提高处理效率。
SQL技能需求在数据分析中是非常重要的基础,昨天宝器推荐了这篇文章,写的很好,同样分析给大家。
2021-01-19:mysql中,一张表里有3亿数据,未分表,其中一个字段是企业类型,企业类型是一般企业和个体户,个体户的数据量差不多占50%,根据条件把个体户的行都删掉。请问如何操作?
慢查询指的是数据库中查询时间超过了指定的阈值的SQL,这类SQL通常伴随着执行时间长、服务器资源占用高、业务响应慢等负面影响。随着携程酒店业务的不断扩张,再加上大量的SQLServer转MySQL项目的推进,慢查询的数量正在飞速增长,每日的报警量也居高不下,因此慢查询的治理优化已经是刻不容缓,此文主要针对MySQL。
在MySQL中有一个配置参数eq_range_index_dive_limit,它的作用是一个等值查询(比如:in 查询),其等值条件数小于该配置参数,则查询成本分析使用扫描索引树的方式分析,如果大于等于该配置参数,则使用索引统计的方式分析。使用扫描索引树的方式分析在MySQL内部叫做index dives,使用索引统计的方式分析在MySQL内部叫做index statistics。
python从mysql 数据库1迁移到数据库2(中间转化为dataframe),分批次写入 obj:从mysql 数据库1迁移到mysql 数据库2(中间转化为dataframe) mysql 写入数据存在两种形式,create_engine速度快些 ,但批量数据时需要分批次写入数据某则报错 #!/usr/bin/env python # -*- encoding: utf-8 -*- """ obj:从mysql 数据库1迁移到mysql 数据库2(中间转化为dataframe) mysql 写
点击关注公众号,Java干货及时送达 来源:编码砖家 链接:cnblogs.com/xiaoyangjia/p/11267191.html 背景 最近频繁出现慢SQL告警,执行时间最长的竟然高达5分钟。导出日志后分析,主要原因竟然是没有命中索引和没有分页处理 。 其实这是非常低级的错误,我不禁后背一凉,团队成员的技术水平亟待提高啊。改造这些SQL的过程中,总结了一些经验分享给大家,如果有错误欢迎批评指正。 MySQL性能 最大数据量 抛开数据量和并发数,谈性能都是耍流氓 。MySQL没有限制单表最大记
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
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