本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
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今天遇到了一个批量插入大量数据任务,然后出于小白本能,直接for-each循环插入不就好了,于是手上开始噼里啪啦一顿操作,写好了从读取excel到插入数据库的工作,于是就美滋滋的开始了自己的测试,试了一把,一次通过perfect,然后后面就悲剧了,后面发现数据量稍微大一点,速度就会很慢很慢。于是掏出自己的制胜法典,后来我在知识和海洋中获取到了两种靠谱的方法。下面一点一点讲。
点击上方蓝字关注我们吧 作者:逸宸a 链接:https://www.jianshu.com/p/cbdef47fb837 对MySQL的性能和亿级数据的处理方法思考,以及分库分表到底该如何做,在什么场景比较合适? 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。 首先:建立一个现金流量表,交易历史是各个金融体系下使用率最高,历史存留数据量最大的数据类型。现金流量表的数据搜索,可以根据时间范围,和个人,以及金额进
要想使python可以操作mysql 就需要MySQL-python驱动,它是python 操作mysql必不可少的模块。下载地址:https://pypi.python.org/pypi/MySQL-python/,可以根据不同的平台下载不同的版本。这里以Windows平台为例,资源地址是:https://pypi.python.org/packages/27/06/596ae3afeefc0cda5840036c42920222cb8136c101ec0f453f2e36df12a0/MySQL-python-1.2.5.win32-py2.7.exe#md5=6f43f42516ea26e79cfb100af69a925e;Linux平台需下载源码zip包,下载MySQL-python-1.2.5.zip 文件之后直接解压。进入MySQL-python-1.2.5目录:
本文是专题的第一篇文章,主要讲解优化数据存储,涉及到锁、批处理、重试机制以及数据一致性等问题。下面 我们就开始吧。
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/709/1.html (复制链接,打开浏览器即可查看原文)
对MySQL的性能和亿级数据的处理方法思考,以及分库分表到底该如何做,在什么场景比较合适?
本文将介绍python3中的pymysql模块对mysql进行增,删,改,查日常数据操作;实验的环境Ubuntu 16.04 mysql5.7.20 python3.5.2 数据库的安装忽略,如果也是ubuntu可直接通过 sudo apt-get install mysql-server pymysql是专门用于操作MySQL 的python模块.python2.x也支持(还有MySQLdb),但在python3中目前只支持pymysql 安装 #pip3 install pymysql
日活百万,注册用户千万,而且若还未分库分表,则该DB里的用户表可能就一张,单表就上千万的用户数据。对该运营系统筛选用户的SQL:
MySQL本身并没有对单表最大记录数进行限制,这个数值取决于你的操作系统对单个文件的限制本身。业界流传是500万行。超过500万行就要考虑分表分库了。
海量设备通过物联网服务接入云端,设备每30s上报一次自身数据(以下称为动态数据)。 物联网服务将设备上报的数据转发给数据处理网关,由数据入库网关执行批量入库操作插入数据库。 项目大致技术架构如下图:
sql优化是一个大家都比较关注的热门话题,无论你在面试,还是工作中,都很有可能会遇到。
索引需要保存到磁盘上,假设我们使用平衡二叉树来存储,一个100万个节点的二叉树高20,一次查询需要访问20个数据块,机械硬盘随机读取一个数据块大约需要10ms时间,因此单独访问一个行大约需要200ms时间。
Explain 用来分析 SELECT 查询语句,开发人员可以通过分析 Explain 结果来优化查询语句。
最快的速度把10亿条数据导入到数据库,首先需要和面试官明确一下,10亿条数据什么形式存在哪里,每条数据多大,是否有序导入,是否不能重复,数据库是否是MySQL?
在性能分析之SQL性能分析(mysql)文中,全面介绍了 MySQL 常见的性能分析工具。本文将以一个案例详细展开介绍如何针对单条SQL进行性能分析。
一、索引 1、介绍 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的也是最容易出现问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化是重中之重。加速查询最好的方法就是索引。 索引:简单的说,相当于图书的目录,可以帮助用户快速的找到需要的内容。 在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。能够大大提高查询效率。特别是当数据量非常大,查询涉及多个表时,使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍。 总结:索引
昨天晚上很晚的时候才写完MySQL的常用函数,今天给大家讲一下MySQL的DML。接下来让我们直接来学习了,今天感冒了。身体很难受下午的时候要去买一波药了,不然程序员也扛不住呀。 DML全称Data
本文章主要来说python对mysql数据库的基本操作,当然,前提是已经搭建了python环境和搭建了Mysql数据库的环境,python操作mysql数据库提供了MySQLdb库,下载的地址为:
Python 操作 MySQL 操作流程 image 1.先创建数据库连接,与数据库完成连接,使用语句如下: conn = pymysql.connect() 2.创建游
(实际系统跟这个图是有出入的,不过总体意思是这样。图是使用Excalidraw画的)
这些数据最终会持久化到文件中,那么这些数据在文件中是如何组织的?难道是一行一行追加到文件中的?其实并不是,「数据其实是存到页中的,一页的大小为16k,一个表由很多页组成,这些页组成了B+树」,最终的组织形式如下所示,具体的构建过程我就不详细介绍了,可以看我之前的文章《10张图,搞懂索引为什么会失效?》
哈喽,好久没更新啦。因为最近在面试。用了两周时间准备,在 3 天之内拿了 5 个 offer,最后选择了广州某互联网行业独角兽 offer,昨天刚入职。这几天刚好整理下在面试中被问到有意思的问题,也借此机会跟大家分享下。
比如:select * from t_user where username = '' and password '''or 1 =1#
基本操作: 登陆:mysql -uroot -h127.0.0.1 -P3306 -p mysql -uroot -p(本机不用写host) 退出mysql:ctrl+z+回车,或者exit 端口号默认是3306,但是可以通过安装目录下的配置文件修改。
浏览目录 一 索引介绍 二 索引方法 三 索引类型 四 聚合索引和辅助索引 五 测试索引 六 正确使用索引 七 组合索引 八 注意事项 九 查询计划 十 慢日志查询 十一 大数据量分页优化 1. 索引介绍 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重。 说起加速查询,就不得不提到索引了。 什么索引: 简单的说,相当于图书的目录,可以帮助用
使用INSERT同时插入多条记录时,MySQL会返回一些在执行单行插入时没有的额外信息,这些信息的含义如下: ● Records:表明插入的记录条数。 ● Duplicates:表明插入时被忽略的记录,原因可能是这些记录包含了重复的主键值。 ● Warnings:表明有问题的数据值,例如发生数据类型转换。
我们在操作大型数据表或者日志文件的时候经常会需要写入数据到数据库,那么最合适的方案就是数据库的批量插入。只是我们在执行批量操作的时候,一次插入多少数据才合适呢?
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说实话,这个问题可以涉及到 MySQL 的很多核心知识,可以扯出一大堆,就像要考你计算机网络的知识时,问你“输入URL回车之后,究竟发生了什么”一样,看看你能说出多少了。
某采用云数据库的网站用户反映业务访问速度很慢,查询一条数据库的数据时间很长,怀疑是云数据库的性能问题,为此引出了今天的讨论课题。
我们在操作大型数据表或者日志文件的时候经常会需要写入数据到数据库,那么最合适的方案就是数据库的批量插入。只是我们在执行批量操作的时候,一次插入多少数据才合适呢?假如需要插入的数据有百万条,那么一次批量插入多少条的时候,效率会高一些呢?这里博主和大家一起探讨下这个问题,应用环境为批量插入数据到临时表。
之前腾讯面试的实话,也问到这个问题了,不过答的很不好,之前没去想过相关原因,导致一时之间扯不出来。所以今天,我带大家来详细扯一下有哪些原因,相信你看完之后一定会有所收获,不然你打我。
对于一些数据量较大的系统,面临的问题除了是查询效率低下,还有一个很重要的问题就是插入时间长。我们就有一个业务系统,每天的数据导入需要4-5个钟。这种费时的操作其实是很有风险的,假设程序出了问题,想重跑操作那是一件痛苦的事情。因此,提高大数据量系统的MySQL insert效率是很有必要的。
问题描述 mysql数据库有auto_increment这样一个特性,一般是用来设置Integer类型主键自增长。比如下面的代码: -- 刚创建表,该表没有AUTO_INCREMENT值 create table test( id int(11) primary key not null auto_increment, field1 varchar(40) not null default '' ) engine=InnoDB; show create table test\G; ... Creat
1、多线程插入(单表) 2、多线程插入(多表) 3、预处理SQL 4、多值插入SQL 5、事务(N条提交一次)
如果回滚到上面设置的保存点s1,那么account表中的数据自然就没有了。这就是回滚事务。
一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询,就不得不提到索引了。
网上找了很多关于Innodb B+树索引原理的文章,但都不尽如意。基本都是列出了最后的结果,没有说清楚B+树的推理过程,让人看的云里雾里。本文会由浅入深的讲解B+树的推理过程,毕竟,知其然才能知其所以然。
上篇文章介绍了innoBD会有若干索引页,每个索引页的两个虚拟列,infimun最小虚拟行记录,supremun最大虚拟行记录,这两个存在innoDB的头部信息,里面还有delete_mark,next_record等。free space空间会给user records存储的数据申请,直到用完则会申请新的页。
先声明一点:ON DUPLICATE KEY UPDATE 这个子句是MySQL特有的,语句的作用是,当insert已经存在的记录时,就执行update。
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