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    mysql聚合统计数据查询缓慢优化方案

    sql聚合函数 在mysql等数据中,都会支持聚合函数,方便我们计算数据。...增加索引并不能解决聚合函数统计慢的问题 优化聚合统计的方案 提前预算 建立统计数据表,以日期区分,如:20190801一天,销售了多少订单、金额等等数据。...当订单产生(支付完成后 可统计数据)时,便在统计数据表中对应的日期增加金额、数量。...来定时(比如每20分钟一次)计算总和,然后更新到统计数据表中。 优点:做的处理比较少,也无需改动退款操作等api,只需要依赖原订单表的数据,定时统计、刷新统计数据。...总结 索引并不能解决统计聚合数据慢的sql语句问题 聚合函数谨慎用 最好不用,因为我们无法预算以后的数据量需要扫描多少行数据来计算 优化方案离不开统计表,都需要按一定的周期储存运算好的统计数据

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    Mysql - 多张千万级统计数据实践笔记(PHP Script)

    答案是取1000条,如果服务器的内存允许,一次可以取更多条,应该尽量避免mysql进程中连接和断开的消耗,性能提高的非常明显,17w测试数据,从8条/秒 提升到 140条/秒!...获取Mysql中最小的数据,主要统计用户行为,所以对用户分组SELECT `user_id` ,`novel_id` ,`chapter_id` ,MIN(DATETIME) AS `datetime`...FROM `wm_novel_reward`WHERE `user_id` BETWEEN 1AND 1006GROUP BY user_id`出于对安全的考虑,当mysql是字符串的时候,需要对字符串进行转义...2.mysql层面使用sql语句去重,使用 INSERT IGNORE INTO去重:INSERT IGNORE INTO 与 INSERT INTO 的区别就是 INSERT IGNORE INTO...其实有一个问题特别迷惑,Mysql数据库里的数据就是以特殊结构存储(B-tree)的文件,Redis中的数据也是用(list、hash)结构存储的数据,存储上没有什么太大的不同,只是有快慢的区别。

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    MySQL统计数据库所有表的数据量

    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...在mysql里是可以查询information_schema.tables这张表的 SELECT table_rows,table_name FROM information_schema.tables...table_name not in ('不查询的表名称') ORDER BY table_rows DESC; OK,本来还以为已经没问题了,然后还是被反馈统计不对,后来去找了资料 https://dev.mysql.com...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

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    MySQL按小时分组统计日志记录数量

    业务场景 MySQL按小时分组统计日志记录数量。...最近需要统计一些日志流水,统计出打卡的高峰期,所以需要对日志流水按小时进行分组统计,统计出每半小时或者每小时内的打卡次数 按小时统计 这里使用DATE_FORMAT函数,然后再根据createTime进行分组...1111699 GROUP BY device_id, createTime ORDER BY device_id, createTime; 每半小时分组统计结果: 基于此,还可以继续拓展,按每...N分钟、每分钟、每天进行分组统计 每N分钟统计 前面是按照半小时(30分钟),依此类推,可以按n分钟进行分组统计,统计n分钟内的打卡次数,比如统计每10分钟内的打卡次数 SELECT device_id...: 按日期统计 按照日期进行分组,统计每天的打卡次数: SELECT device_id, DATE( create_time ) AS createTime, count(*) AS

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