对用户来说，分区表是一个独立的逻辑表，但是底层由多个物理子表组成。实现分区的代码实际上是对一组底层表的句柄对象的封装。
《高性能MySQL》中：分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的表中，这样做可以将相关的数据放在一起，另外，如果想一次批量删除整个分区的数据也会变得很方便。
分区是将一个表的数据按照某种方式，比如按照时间上的月份，分成多个较小的，更容易管理的部分，但是逻辑上仍是一个表。我们在此之前已经讲过MySQL分区表的原理，分区有利于管理非常大的表，它采用分而治之的逻辑，便于对数据的管理。本期我们就来进一步了解MySQL分区表，详细看一下MySQL分区表类型究竟有几个？
最近由于业务需求，需要将公有云RDS（业务库）的大表数据归档至私有云MySQL（历史库），以缩减公有云RDS的体积和成本。
本文主要测试Mybatis在mysql数据库下的批量插入、批量删除、批量更新。
本节为分区高级篇，主要针对分区底层原理进行介绍，建议不了解分区概念的先看下面的分区入门篇:
MySQL数据库主从复制在缺省情况下从库的relay logs会在SQL线程执行完毕后被自动删除，但是对于MHA场景下，对于某些滞后从库的恢复依赖于其他从库的relay log，因此采取禁用自动删除功能以及定期清理的办法。对于清理过多过大的relay log需要注意引起的复制延迟资源开销等。MHA可通过purge_relay_logs脚本及配合cronjob来完成此项任务，具体描述如下。
随着业务的发展，当然现在比较流行的微服务无非就是业务垂直拆分+功能水平拆分，应用加节点是比较简单的，但是每个业务的单库单表扛不住了；数据库分库分表相对来说更复杂一点，但是分区表可以继续支持业务发展两三年，人手有限的情况下，我觉得分布表更合适一点。架构的终极目标是用最小的人力成本来满足就构建维护系统的需求。
（4）创建 service 类，创建 dao 类，在 dao 注入 jdbcTemplate 对象
接上篇，上篇主要是从字段类型，索引，SQL语句，参数配置，缓存等介绍了关于MySQL的优化，下面从表的设计，分库，分片，中间件，NoSQL等提供更多关于MySQL的优化。
这两天碰见一个比较紧急的生产问题，由于还在处理中，所以暂时不能给出整体描述，但其中涉及的一个问题就是删除一张大表中的过期历史数据，针对不同的类型的表可能有不同的解决方法，比如若是按照时间做的分区表，drop partition删除分区的操作可能是效率最快的、最简单的，若是一张普通表则需要有一些索引键值为删除条件，但需要注意的是最好做批量删除，且一次删除量不要太多，因为delete操作会将数据前镜像保存在UNDO回滚表空间，由于占用过多、事务过大、执行时间过长、UNDO空间过小等一系列问题存在，就有可能会影响正常的交易操作，这话题不是今天的主题。
总所周知，mysql下要想删除某个库下的某张表，只需要切换到该库下，执行语句"drop table tablename"即可删除！但若是该库下有成百上千张表，要是再这样一次次执行drop语句，就太费劲了！
导入数据后发现大量分区字段插入错误，需要批量删除分区，发现不能批量操作，只能手写一个脚本分布执行。
转载自http://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6323477.html
笔者最近工作中遇见一个性能瓶颈问题，MySQL表，每天大概新增776万条记录，存储周期为7天，超过7天的数据需要在新增记录前老化。连续运行9天以后，删除一天的数据大概需要3个半小时（环境：128G, 32核，4T硬盘），而这是不能接受的。当然如果要整个表删除，毋庸置疑用
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
资深数据库专家，专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生，为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
文章摘要：一个小小的MySQL数据库B-Tree索引可能会带来意想不到的性能优化提升……
（1）Spring框架对JDBC进行封装，使用JdbcTemplate方便实现对数据库操作
1、单条数据删除 思路：首先，需要也只能允许用户勾选一条数据，然后弹出一个确认框，问用户是否真的要删除？如果是，就把ID传递到PHP，然后写一个delete语句，通过ID去删除即可。 画好了按钮之后，
Team IDE Team IDE 工具 集成 MySQL、Oracle、金仓、达梦、神通等数据库、SSH、FTP、Redis、Zookeeper、Kafka、Elasticsearch 等管理工具。 使用 Apache-2.0 开源协议 📷 连接 Redis，支持单机、集群，增删改查等操作，批量删除等 📷 📷 📷 📷 📷 连接 Zookeeper，支持单机、集群，增删改查等操作，批量删除等 📷 连接 Kafka，增删改查主题，推送主题消息，自定义消费主题消息等 📷 📷 配置 Linux 服务器 SSH 连
分区是一种表的设计模式，通俗地讲表分区是将一大表，根据条件分割成若干个小表。但是对于应用程序来讲，分区的表和没有分区的表是一样的。换句话来讲，分区对于应用是透明的，只是数据库对于数据的重新整理。本篇文章给大家带来的内容是关于MySQL中分区表的介绍及使用场景，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
本文实例讲述了Laravel框架实现的批量删除功能。分享给大家供大家参考，具体如下：
Spring 框架对 jdbc 进行封装， 使用 JdbcTemPlate 方便实现对数据库操作
Spring 框架对 JDBC 进行封装，使用 JdbcTemplate 方便实现对数据库操作
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：
“删库跑路”作为一种历史悠久、后果严重的公司资产损坏事故，一旦发生，后果难以估量，轻则业务短时间不可用，重则公司倒闭关门，甚至有人为此坐牢。已经发生的事件历历在目，希望大家引以为戒。
vuethink 是一款基于PHP TP5和Vuejs 结合的后台框架，设计起来是使用较为前沿。在使用的过程，需要对这款开源的后台做一些调整和面对一些细节的坑。前段时间也因为有项目需求，所以下载了玩了一下。好，下面看看如何安装使用。
注：使用的是MyEclipse 10.0 javaee 6.0 tomcat 6.0 导出指定列名。使用VO接受参数。 SpringMVC+Hibernate +MySql+ EasyUI实现POI
我们在项目中会有一些批量操作的场景，比如导入文件批量处理数据的情况（批量新增商户、批量修改商户信息），当数据量非常大，比如超过几万条的时候，在Java代码中循环发送SQL到数据库执行肯定是不现实的，因为这个意味着要跟数据库创建几万次会话。即使在同一个连接中，也有重复编译和执行SQL的开销。 例如循环插入10000条(大约耗时3秒钟)∶
在开发中自己SQL一直写得很随便，为了提升自己的SQL水平，我在写SQL时强迫自己做这些操作，并养成习惯。
1. 实现语言：JAVA 语言。 2. 环境要求：MyEclipse/Eclipse + Tomcat + MySql。 3. 使用技术：Jsp+Servlet+JavaBean+Jdbc 或 SpringMVC + Spring + Mybatis。
当 MySQL 单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化。 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候 MySQL 单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量： 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED； VARCHAR的
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在 千万级以下，字符串为主的表在 五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量。
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，所以我们本文会提供一些优化参考，大家可以参考以下步骤来优化：
表非常大以至于无法全部都放在内存中，或者只在表的最后部分有热点数据，其他均是历史数据,分区表是指根据一定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的，容易管理的部分。从逻辑上看，只有一张表，但是底层却是由多个物理分区组成。
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量。
|原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000006158186
在原生的EF框架中，针对批量数据操作的接口有限，EF扩展框架弥补了EF在批量操作时的接口，这些批量操作包括：批量修改、批量查询、批量删除和数据缓存，如果您想在EF中更方便的批量操作数据，这个扩展将对您来说很有用。 下载安装 这个框架支持通过NuGet包管理器进行安装，你可以在包管理器中搜索：EntityFramework.Extended，最简单的方法就是程序包管理控制台进行安装，安装命令如下： PM > Install - Package EntityFramework.Extended 框架安装后，
大约21亿吧，2017年以前的数据没有业务意义了，给你半天时间把这个事搞定，绩效给你A
Linux中awk 命令是一种处理文本文件的语言，是一个强大的文本分析工具。简单来说awk就是把文件逐行的读入，以空格为默认分隔符将每行切片，切开的部分再进行各种分析处理。
步骤2：vue监听机制 watch。如果是true将列表中的所有id添加到批量删除数组中，如果是false赋值空数组
本萌最近在部署自己开发的项目的时候发现同一套代码上传到服务器上后，部分功能莫名其妙的有点问题，服务器的各项配置都没有做过变动，所以想把项目转战到docker。
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量： 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED VARCHA
目录 1.mybatis中大于等于小于等于的写法 2.mybatis动态查询条件组装 3.mybatis批量条件 4.mybatis时间查询实现分页总结 1.mybatis中大于等于小于等于的写法 第一种写法（1）： 原符号 < <= > >= & ' " 替换符号 < <= > >= & ' " 例如：sql如下： create_date_time >= #{s
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