数据量：5709294 MySQL版本：5.7.16 线下找一张百万级的测试表可不容易，如果需要自己测试的话，可以写shell脚本什么的插入数据进行测试。...这种分页查询方式会从数据库第一条记录开始扫描，所以越往后，查询速度越慢，而且查询的数据越多，也会拖慢总查询速度。...= 'pen') limit 100; 这种 in 查询的方式要注意：某些 mysql 版本不支持在 in 子句中使用 limit。...这样能够极大的提高传统的分页查询速度，尤其是数据量上千万的时候。 关于数据表的id说明 一般情况下，在数据库中建立表的时候，强制为每一张表添加 id 递增字段，这样方便查询。...如果像是订单库等数据量非常庞大，一般会进行分库分表。这个时候不建议使用数据库的 id 作为唯一标识，而应该使用分布式的高并发唯一 id 生成器来生成，并在数据表中使用另外的字段来存储这个唯一标识。
以下是正文： 当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。...数据量：5709294 MySQL版本：5.7.16 线下找一张百万级的测试表可不容易，如果需要自己测试的话，可以写shell脚本什么的插入数据进行测试。...= 'pen') limit 100; 这种 in 查询的方式要注意：某些 mysql 版本不支持在 in 子句中使用 limit。...这样能够极大的提高传统的分页查询速度，尤其是数据量上千万的时候。 关于数据表的id说明 一般情况下，在数据库中建立表的时候，强制为每一张表添加 id 递增字段，这样方便查询。...如果像是订单库等数据量非常庞大，一般会进行分库分表。这个时候不建议使用数据库的 id 作为唯一标识，而应该使用分布式的高并发唯一 id 生成器来生成，并在数据表中使用另外的字段来存储这个唯一标识。
，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。...数据量：5709294 MySQL版本：5.7.16 线下找一张百万级的测试表可不容易，如果需要自己测试的话，可以写shell脚本什么的插入数据进行测试。...= 'pen') limit 100; 这种 in 查询的方式要注意：某些 mysql 版本不支持在 in 子句中使用 limit。...这样能够极大的提高传统的分页查询速度，尤其是数据量上千万的时候。 关于数据表的id说明 一般情况下，在数据库中建立表的时候，强制为每一张表添加 id 递增字段，这样方便查询。...如果像是订单库等数据量非常庞大，一般会进行分库分表。这个时候不建议使用数据库的 id 作为唯一标识，而应该使用分布式的高并发唯一 id 生成器来生成，并在数据表中使用另外的字段来存储这个唯一标识。
当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。...5、数据量：5709294 6、MySQL版本：5.7.16 线下找一张百万级的测试表可不容易，如果需要自己测试的话，可以写shell脚本什么的插入数据进行测试。...= 'pen') limit 100; 这种 in 查询的方式要注意：某些 mysql 版本不支持在 in 子句中使用 limit。...这样能够极大的提高传统的分页查询速度，尤其是数据量上千万的时候。...如果像是订单库等数据量非常庞大，一般会进行分库分表。这个时候不建议使用数据库的 id 作为唯一标识，而应该使用分布式的高并发唯一 id 生成器来生成，并在数据表中使用另外的字段来存储这个唯一标识。
来源：cnblogs.com/youyoui/p/7851007.html 当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。...数据量：5709294 MySQL版本：5.7.16 线下找一张百万级的测试表可不容易，如果需要自己测试的话，可以写shell脚本什么的插入数据进行测试。...= 'pen') limit 100; 这种 in 查询的方式要注意：某些 mysql 版本不支持在 in 子句中使用 limit。...这样能够极大的提高传统的分页查询速度，尤其是数据量上千万的时候。 关于数据表的id说明 一般情况下，在数据库中建立表的时候，强制为每一张表添加 id 递增字段，这样方便查询。...如果像是订单库等数据量非常庞大，一般会进行分库分表。这个时候不建议使用数据库的 id 作为唯一标识，而应该使用分布式的高并发唯一 id 生成器来生成，并在数据表中使用另外的字段来存储这个唯一标识。
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
查询数据库数据量大小 -- SHOW TABLE_SCHEMA; -- use information_schema; SELECT concat( round( sum(data_length
使用explain： 有content时结果： mysql> explain select id, name, last_update_time from t order by last_update_time...无content的时候，查询走的是idx_last_update_time，我猜测这个索引中包含了id,name字段，因此仅通过索引就可以获取到所需的数据，因此速度很快。...我觉得，主要跟你的分页查询的方式有关，limit 10000,10 这个意思是扫描满足条件的10010条数据，扔掉前面的10000行，返回最后的10行，在加上你的表中有个，非常大的字段，这样必然增加数据库查询的...i/o时间， 查询优化你可以参照 @邢爱明 的 SELECT id,title,content FROM items WHERE id IN (SELECT id FROM items ORDER BY...然后查询可以这样写： SELECT * FROM items WHERE last_update_time > “最后记录的值” order by last_update_time limit 0,10
一、前言 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）。...其实在 MySQL 数据库中提供了流式查询，允许把符合条件的数据分批一部分一部分地加载到内存中，可以有效避免OOM；本文主要介绍如何使用流式查询并对比普通查询进行性能测试。...三、性能测试 创建了一张测试表 my_test 进行测试，总数据量为 27w 条，分别使用以下4个测试用例进行测试： 大数据量普通查询(27w条) 大数据量流式查询(27w条) 小数据量普通查询(10...条) 小数据量流式查询(10条) 3.1....查询耗时 10 条数据量用时 1 秒 ? 四、总结 MySQL 流式查询对于内存占用方面的优化还是比较明显的，但是对于查询速度的影响较小，主要用于解决大数据量查询时的内存占用多的场景。
Mysql的分页查询十分简单，但是当数据量大的时候一般的分页就吃不消了。...传统分页查询：SELECT c1,c2,cn… FROM table LIMIT n,m MySQL的limit工作原理就是先读取前面n条记录，然后抛弃前n条，读后面m条想要的，所以n越大，偏移量越大，...1）limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比 2）mysql的limit语句是很方便，但是对记录很多的表并不适合直接使用。...因为利用索引查找有优化算法，且数据就在查询索引上面，不用再去找相关的数据地址了，这样节省了很多时间。另外Mysql中也有相关的索引缓存，在并发高的时候利用缓存就效果更好了。...当然JOIN操作也可以通过子查询实现，不过书中介绍5.6之前版本的mysql相比子查询还是优先使用JOIN。
最近在忙其他项目，偶然发现之前的项目中，有个定时刷新告警信息的模块查询比较慢，简单的一个关联查询，尽然耗了20多秒才能出来， 才发现表的数据量已经达到了700万，我擦，我这暴脾气，不知道我强迫症吗，于是下定决心...23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度； 如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create...30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。...= 6.对字段加函数或者运算的 在order by操作中，mysql只有在排序条件不是查询条件表达式时才使用索引。...handler_read_rnd_next:这个值越高，说明查询低效 案例分析 一张告警信息表，数据量为620万 查询数量,用时1s image.png 添加内连接，用时5s (device表700
老王：最近我的MySQL数据库很慢.... 很忧伤，这可肿么办？ 帅萌：老王，老王你莫心慌，听我跟你唠~ MySQL性能有问题，先应该关注的是慢查询日志（slow log）。...MySQL性能慢，多半是SQL引起的（慢查询日志会把执行慢的SQL，一五一十的记录下来，就像你的身体一样诚实..）需要根据慢查询日志的内容来优化SQL。...其次，除了MySQL慢查询日志，还需要更多的关注liunx系统的指标和参数。 top 命令帮你观察大橘(局)。 ? 观察 load average 1分钟 、5分钟、 15分钟的平均负载值。...sy%系统内核使用的CPU占比，如果sy%太高，要注意MySQL的连接数和锁等信息。...如果发生了内存泄漏，解决方案： 重启MySQL 。 升级到最新的小版本MySQL 。 还可以通过vmstat 来观察每秒的进程、内存、swap、io、cpu等详情情况。 ?
如果面试的时候碰到这样一个面试题：ES在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 面试官心理分析 这个问题是肯定要问的，说白了，就是看你有没有实际干过ES，因为啥?...而此时，整个磁盘上索引数据文件，在3台机器上一共占用了1T的磁盘容量，ES数据量是1T，那么每台机器的数据量是300G。这样性能好吗?...，每次查询就是50ms。...三、冷热分离 ES可以做类似于MySQL的水平拆分，就是说将大量的访问很少、频率很低的数据，单独写一个索引，然后将访问很频繁的热数据单独写一个索引。...四、document 模型设计 对于MySQL，我们经常有一些复杂的关联查询。在ES里该怎么玩儿，ES里面的复杂的关联查询尽量别用，一旦用了性能一般都不太好。
转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/60458049 面试题 es 在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率啊？...而此时，整个磁盘上索引数据文件，在 3 台机器上一共占用了 1T 的磁盘容量，es 数据量是 1T，那么每台机器的数据量是 300G。这样性能好吗？...其实，仅仅写入 es 中要用来检索的少数几个字段就可以了，比如说就写入 es id,name,age 三个字段，然后你可以把其他的字段数据存在 mysql/hbase 里，我们一般是建议用 es + hbase...冷热分离 es 可以做类似于 mysql 的水平拆分，就是说将大量的访问很少、频率很低的数据，单独写一个索引，然后将访问很频繁的热数据单独写一个索引。...document 模型设计 对于 MySQL，我们经常有一些复杂的关联查询。在 es 里该怎么玩儿，es 里面的复杂的关联查询尽量别用，一旦用了性能一般都不太好。
但是我的数据量比这个大很多，而对数据的准确性要求就不那么高。所以首先要明确需求。...这个建议还是不要用了，翻了下mysql 的doc，40%的误差概率，碰上就有点大了呀。 TABLE_ROWS The number of rows....; 在T1的时候，如果采用Mysql默认的事务隔离级别：读提交。...带条件count(*) 很多时候我们的业务场景不是数据量多，而是条件复杂。这其实就是一个查询优化的问题了，和是不是count(*)没有关系，那么有以下两招常用，这个得具体问题具体分析了。...结合mysql的一些索引查询知识，我们可以大致得出如下结论。 ? 建议直接使用count(*)。 相关阅读 为什么要用自增主键? 蚂蚁金服面试题: 一条SQL查询语句如何执行的 索引使用策略及优化
python遍历的数据库数据量很大时，解决办法 参考链接，流式游标 https://blog.csdn.net/weixin_41287692/article/details/83545891 https
方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N 适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级) 原因/缺点...: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3)....ORDER BY id_pk ASC LIMIT M 适应场景: 大数据量 原因: 索引扫描,速度会很快. prepare语句又比一般的查询语句快一点。...大数据量使用limit分页，随着页码的增大，查询效率越低下。...可是我们高估了mysql 的智能，他不是商务数据库，事实证明定长和非定长对limit影响不大？怪不得有人说discuz到了100万条记录就会很慢，我相信这是真的，这个和数据库设计有关！
数据库SQL优化是老生常谈的问题，在面对百万级数据量的分页查询，又有什么好的优化建议呢？下面将列举了一些常用的方法，供大家参考学习！...方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N 适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级) 原因/缺点...ORDER BY id_pk ASC LIMIT M 适应场景: 大数据量 原因: 索引扫描,速度会很快. prepare语句又比一般的查询语句快一点。...大数据量使用limit分页，随着页码的增大，查询效率越低下。...可是我们高估了mysql 的智能，他不是商务数据库，事实证明定长和非定长对limit影响不大？怪不得有人说discuz到了100万条记录就会很慢，我相信这是真的，这个和数据库设计有关！
方法一：直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式：MySQL中可用如下方法： select * from table_name limit m, n; 适用场景：适用于数据量较少的情况(元组百/千级...) 原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). limit限制的是从结果集的 m 位置处取出 n 条输出,其余抛弃....有朋友提出: 因为数据查询出来并不是按照pk_id排序的，所以会有漏掉数据的情况，只能方法3 方法三：基于索引再排序 语句样式，MySQL中可用如下方法： select * from table_name...order by id_pk asc limit m; 适应场景: 大数据量 原因: 索引扫描,速度会很快. prepare语句又比一般的查询语句快一点。...大数据量使用limit分页，随着页码的增大，查询效率越低下。
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