本篇文章给大家带来的内容是关于Mongodb与MySQL之间的比较分析，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
这个问题我们可以从两个角度去解答。一个是100G的数据量用MySQL和MongoDB在存读取上有什么区别，另一个是数据本身的结构和你要进行的应用来考虑使用哪种数据库比较方便。
在MySQL中可以使用EXPLAIN查看SQL执行计划，用法：EXPLAIN SELECT * FROM tb_item
前几天在偶然的情况下,获得了一个18G的txt文件,现在需要导入到数据库中,那么该怎么导入才能保证高效并且稳定呢? mysql插入效率 首先应该知道的就是mysql的插入效率跟下面几个点有关 1:m
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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日常学习和工作中，经常会遇到导数据的需求。比如数据迁移、数据恢复、新建从库等，这些操作可能都会涉及大量数据的导入。有时候导入进度慢，电脑风扇狂转真的很让人崩溃，其实有些小技巧是可以让导入更快速的，本篇文章笔者会谈一谈如何快速的导入数据。
by 光城
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。
一、增 1. 插入完整数据（顺序插入） 语法一： INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…字段n) VALUES(值1,值2,值3…值n); 语法二： INSERT INTO 表名 VALUES (值1,值2,值3…值n); 2. 指定字段插入数据 语法： INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…) VALUES (值1,值2,值3…); 3. 插入多条记录 语法： INSERT INTO 表名 VALUES
为了满足每秒插入100万条数据的需求，小编建议采用以下技术方案，以提升数据库系统的吞吐量和性能。
最近做的项目，有个需求(从Elastic Search取数据，业务运算后），每次要向MySQL插入1300万条数据左右。最初用MySQL的executemany()一次插入10000条数据，统计的时间如下：
今天是《MySQL核心知识》专栏的第17章，今天为大家系统的讲讲MySQL中的性能优化，希望通过本章节的学习，小伙伴们能够举一反三，彻底掌握MySQL中性能优化相关的知识。好了，开始今天的正题吧。
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。
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？
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。
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。
MySQL是我们经常使用的数据库处理系统（DBMS），不知小伙伴们有没有注意过其中的“存储引擎”（storage_engine）呢？有时候面试题中也会问道MySQL几种常用的存储引擎的区别。这次就简短侃一下存储引擎那些事儿。
大家好，我渣渣烟。我曾经写过一篇《面试官:讲讲mysql表设计要注意啥》，当时写完后，似乎效果还行！
其实这下面每个问题，我都可以讲一篇文章出来！而且这些问题，不是我凭空编的。如下图所示(注意看第三题)
1.MyISAM MySQL 5.0 之前的默认数据库引擎，最为常用。拥有较高的插入，查询速度，但不支持事务.
一般情况下mysql在百万级数据时读取、插入、更新速度较快，客户体验良好，但到了两千万级以上就会出现很慢
数据迁移，工作原理和技术支持数据导出、BI报表之类的相似，差异较大的地方是导入和导出数据量区别，一般报表数据量不会超过几百万，而做数据迁移，如果是互联网企业经常会涉及到千万级、亿级以上的数据量。
特别注意：在SQL语句中，除了数字，其他类型的值，都需要使用引号引起来，否则插入时会报错。
首先我们需要把两张使用了不同引擎的表创建出来，使用为了方便起见，我们直接使用Navicat创建了两张 员工信息表，具体字段如下：
InfluxDB 数据模型将时间序列数据组织到存储桶和测量中。一个桶可以包含多个测量值。测量包含多个标签和字段。
最近在梳理 MySQL 核心知识，刚好梳理到了 MySQL 索引相关的知识，我的文章风格很多都是原理 + 实战的方式带你去了解知识点，所以本篇也是。
MyIASM基于了IASM代码，应该可以说是IASM的衍生品，不过增加了不少有用的扩展。它是MySQL的默认数据表类型，基于了传统的ISAM类型，ISAM是Indexed Sequential Access Method（有索引的顺序访问方法）的缩写，一般来说，它是存储记录和文件的标准方法。与其他存储引擎比较，MyISAM具有检查和修复表格的大多数工具。ISAM表格可以被压缩，而且它们支持全文搜索，不过它们是事务不安全的，而且也不支持外键。如果事务回滚将会造成不完全回滚，从而不具备原子性。所以假如忽略事务以及访问并发性的话，并且需要执行大量的SELECT检索语句的话，MyISAM将是最好的选择。
数据插入 此前一直使用语句，但还有三个经常使用的SQL语句需要掌握（、和）。 插入的几种形式， 1. 插入完整行； 2. 插入行的部分数据； 3. 插入多行； 4.插入某些查询的结果； - 注意，由于
工作中我们经常查询数据库,用一个查询,得到想要的数据。可有想过,我们得到答案经过了哪些磨难？经历了哪些诱惑？
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:
有读者在 mysql索引为啥要选择B+树 (上) 上篇文章中留言总结了选择 B+ 树的原因，大体上说对了，今天我们再一起来看看具体的原因。
第二种方法：使用事务提交，批量插入数据库(每隔10W条提交下)最后显示消耗的时间为：22:56:13 23:04:00 ，一共8分13秒 ，代码如下：
在上一个课程爬虫课程（九）｜Scrapy中items设计及如何把item传给Item Pipeline 中，我们知道了怎么把Item的值传给Pipeline管道，那么这篇文章我们就来介绍下怎么通过Pipeline把数据保存起来。 一、通过Pipeline把数据保存到Json文件 我使用的方法是调用scrapy提供的json export导出json文件，实际上scrapy.exporters提供了导出多个文件的方法，当我们去exporters.py源码查看是，我们发现它提供了8中导出文件的方式，如下图，我们
通常情况下，当访问某张表的时候，读取者首先必须获取该表的锁，如果有写入操作到达，那么写入者一直等待读取者完成操作（查询开始之后就不能中断，因此允许读取者完成操作）。当读取者完成对表的操作的时候，锁就会被解除。如果写入者正在等待的时候，另一个读取操作到达了，该读取操作也会被阻塞（block），因为默认的调度策略是写入者优先于读取者。当第一个读取者完成操作并解放锁后，写入者开始操作，并且直到该写入者完成操作，第二个读取者才开始操作。因此：要提高MySQL的更新/插入效率，应首先考虑降低锁的竞争，减少写操作的等待时间。 （本专题在后面会讨论表设计的优化）本篇，要讲的优化是增删改。
诸多知名大公司都在使用MySQL，其中包括Google、Yahoo、NASA和Walmart。此外，其中部分公司的表囊括数十亿行，却又性能极佳。虽然很难保持MySQL数据库高速运行，但面对数据堆积，可以通过一些性能调整，来使其继续工作。本文则将围绕这一问题展开讨论。 导论 设计数据库之前，有必要先了解一下表的使用方法。例如，对于需要频繁更新的数据，最好将其存入一个独立表中，而通过这样的分表，更新操作将更加快捷。同时，表的连接操作也会消耗时间，所以若要深入分析复杂数据，则最好选用大表。惯有认知下，归一化可通过
我们建索引的时候，有全文索引、主键索引、唯一性索引、普通索引等，前面两个好理解好区分，大家都知道啥时候用，后面两个该如何区分呢？唯一性索引和普通索引该如何选择呢？今天我们就来聊聊这个话题。
《高性能MySQL》读书笔记（二）——MySQL存储引擎概述 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、基础信息 mysql将数据库保存在数据目录下的一个子目录，创建表时，会在此目录下，创
常言说得好，每个成功男人背后都有一个为他默默付出的女人，而对于MySQL来说，这个“人”就是InnoDB存储引擎。 MySQL区别于其他数据库的最为重要的特点就是其插件式的表存储引擎。而在众多存储引擎中，InnoDB是最为常用的存储引擎。从MySQL5.5.8版本开始，InnoDB存储引擎是默认的存储引擎。 InnoDB存储引擎支持事务，其设计目标主要面向在线事务处理(OLTP)的应用。其特点是行锁设计、支持外键，并支持非锁定读，即默认读操作不会产生锁。 InnoDB通过使用多版本并发控制(MVCC)来获取高并发性，并且实现了SQL标准的4中隔离级别，默认为REPEATABLE级别。同时，使用一种被称为next-key-locking的策略来避免幻读现象的产生。除此之外，InnoDB存储引擎还提供了插入缓冲(insert buffer)、二次写(double write)、自适应哈希索引(adaptive hash index)、预读(read ahead)等高性能和高可用的功能。
在 InnoDB 中，你的 delete 操作，并不会真的把数据删除，mysql 实际上只是给删除的数据打了个标记，标记为删除，因此你使用 delete 删除表中的数据，表文件在磁盘上所占空间不会变小，我们这里暂且称之为假删除。
在前面我们了解了server层调用存储引擎层接口来完成sql的执行，使用存储引擎的好处是：每个存储引擎都有各自的特点，能够根据具体的应用建立不同存储引擎表。
最近有一张2000W条记录的数据表需要优化和迁移。2000W数据对于MySQL来说很尴尬，因为合理的创建索引速度还是挺快的，再怎么优化速度也得不到多大提升。
一、mysqldump备份方式是采用逻辑备份。最大的缺陷就是备份和恢复的速度都慢，对于一个50G的数据库而言，这个速度还是可以接受的，但是如果数据库非常大，那在使用mysqdump备份就不是太合适了。。
上面看上去没什么问题，下面我来使用sql语句优化的小技巧，下面会分别进行测试，目标是插入一个空的数据表200W条数据
MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，B+Tree索引，哈希索引，全文索引等等，
我的halo是用mysql作为数据库搭建的，今天写了一篇netty的入门博客，死活保存失败，然后远程连接到服务器，发现有个字段报错了。为什么会报错呢？
我们知道，innodb存储引擎是基于磁盘存储的，它同时利用缓冲池技术来提高数据库的整体性能，具体的利用方法为：innodb从磁盘中通过16KB数据页的形式，将磁盘中的数据加载到内存当中，通过内存的速度来弥补磁盘速度较慢对数据库带来的性能影响。当缓存池中的数据页被修改过后，通过将数据页从缓冲池刷新回磁盘的操作来确保数据所做的修改被永久保存。原理如下：
最近某篇关于mysql 由于部分网络问题，造成的性能急速下降的文字（英文）挺火的，看了看实验并不是太难，这里就按照那篇文字来做一下，顺便验证一下此篇文字的真实性和普遍性。
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