测试环境： SpringBoot 2.5 Mysql 8 JDK 8 Docker 首先，多条数据的插入，可选的方案： foreach循环插入 拼接sql，一次执行 使用批处理功能插入 搭建测试环境`...不同的测试 1. foreach 插入 先获取列表，然后每一条数据都执行一次数据库操作，插入数据： @SpringBootTest @MapperScan("com.aphysia.springdemo.mapper...批量处理+分批提交 在批处理的基础上，每1000条数据，先提交一下，也就是分批提交。...的情况下，进入容器内，也可以直接在Docker桌面版直接点Cli图标进入： docker exec -it mysql bash 复制代码 进入/etc/mysql目录，去修改my.cnf文件： cd...includedir /etc/mysql/conf.d/ max_allowed_packet=2M 复制代码 退出容器 # exit 复制代码 查看mysql容器id docker ps -a 复制代码
分组后，统计记录条数： SELECT num,count(*) AS counts from test_a GROUP BY num; 查询结果如下： 对num去重后的数量的统计： SELECT
当mysql left join 或者 right join 时,有时候会发现count(*)是无法统计正确数据的 主要原因是因为,left 与right join的特性问题 例如我需要查询所有有提现记录的会员总数...会员总数为49条,如果要增加分页的话,就必须先统计出条数 SELECT count(*) FROM chenrui_users u LEFT JOIN chenrui_money_log as...on m.user_id = u.id WHERE ( m.add_time >= '2017-08-27' ) -- group by user_id 统计时group by需要去除 当这时候统计条数是错误的...mysql子查询则可以统计出该结果 select count(*) FROM ( SELECT u.id FROM chenrui_users u LEFT JOIN chenrui_money_log
前言： 接了一个小需求，获取用电统计的数据，要求获取最近月，周，天统计数据，MySQL 本来就包含处理这种需求的函数，这里记录下。...周就填写 2 查询最近一月内数据 SELECT * FROM 表名 WHERE DATE_SUB(CURDATE(),INTERVAL 1 MONTH) <= DATE( 表中时间字段 ); 查询当年每月的统计数据...`TABLES` WHERE TABLE_SCHEMA = 'database_name'; 查询阻塞语句 SELECT r.trx_id waiting_trx_id, r.trx_mysql_thread_Id...waiting_thread, r.trx_query waiting_query, b.trx_id blocking_trx_id, b.trx_mysql_thread_id blocking_thread...= w.blocking_trx_id INNER JOIN information_schema.innodb_trx r ON r.trx_id = w.requesting_trx_id; 统计数据库访问量前
,rand_num(),400,rand_num()); UNTIL i = max_length END REPEAT; COMMIT; # 提交 end $$ -- 向表中插入1000万条数据...rand_string(10),rand_string(8)); UNTIL i = max_length END REPEAT; COMMIT; # 提交 end $$ -- 向表中插入10万条数据
一个15万余条的库，查询5条数据，居然要8秒以上 搜索Google，网上基本上都是查询max(id) * rand()来随机获取数据。...上面的语句采用的是JOIN，mysql的论坛上有人使用 代码如下: SELECT * FROM `table` WHERE id >= (SELECT FLOOR( MAX(id) * RAND()
("\`date "+%Y%m%d-%H:%M:%S"\`")"mysql -uroot -p'passwd' --default-character-set=utf8 dbname LOAD DATA LOCAL INFILE '/u01/mysql/mysql.sql' -> INTO TABLE tablename...数据库，上千万条数据的大量导入，使用LOAD DATA方式导入，一般生产环境耗时1分钟左右。
一、导入前1000万条数据清库、建库、新建表结构、导入前1000万条数据，结果：■ 1000万行，有2索引导入耗时：16分钟Query OK, 9999966 rows affected, 5920 warnings...(16 min 12.95 sec)Records: 9999966 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 5920可见，导入千万条数据，性能下降明显。...二、导入前2000万条数据清库、建库、新建表结构、导入前2000万条数据，结果：■ 2000万行，无 索引导入耗时：45分钟Query OK, 19999966 rows affected, 5920...三、导入后面的1000万条数据由于一次导入千万条数据性能较低，因此决定把后面的1000万行，拆分为两部分，分两次导入，如下操作：split -l 6000000 mysql_ab mysql_ab_得到两个文件...：mysql_ab_aa 600万行mysql_ab_ab 4579017行插入mysql_ab_aa：耗时15分钟LOAD DATA LOCAL INFILE '/root/mysql_ab_aa'INTO
对于传统的关系数据库如oracle，在大量数据导入方面的效率，我们一般有一个大概的认知，即1分钟以内可以导入千万条数据，而对于MySQL数据库，普遍观点以为性能相对较差，尤其时对于千万级别的数据量，几十分钟...("`date "+%Y%m%d-%H:%M:%S"`")"chmod +x dumpin.sh取出前50万行：head -500000 mysql.sql > mysql2.sql修改文件内容，加入批量提交语句...首先，修改原SQL文件格式为LOADDATA可用的csv文本格式，此处先用前500万行测试：head -5000000 mysql.sql > mysql2.sqlsed -i "s/INSERT INTO...\`tablename\` VALUES (//g" mysql2.sqlsed -i "s/);//g" mysql2.sql经过以上自动编辑处理，原SQL文件内容成为如下格式：'40601438'...好，现在你还会说，MySQL数据库大批量数据导入性能较差吗？下一步继续测试这3000万条数据全部导入的情况。
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。...在这种聚合函数中，结果需要遍历每一条数据来计算，比如我们统计订单总和，就需要每一行都读取订单金额，然后加起来。...也就是说在这条统计sql中，需要先从1亿数据中筛选1000万条数据，然后再遍历这些数据来计算。 此时就会非常慢了。...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。
统计存储过程，这里是将统计的结果插入一个表中，后台可以有定时任务来调此存储过程。以下业务是统计仓库中商品流转情况，包括：日期、商品总数、入库数量、出库数量。
select e.emp_name workID, sum(case when i.status = 'New' THEN 1 ELSE 0 END) bu...
name9',2), (10,'name10',2), (11,'name11',3), (12,'name12',3); 第二步：查询 需求：按照p_code字段对product表进行分组并取每组的前两条数据...tmp_num:=@tmp_num+1,@tmp_num:=0)表示如果p_code的值等于@tmp_code的话，@tmp_num自增1，这样我们就可以通过'tmp_num'这个字段来获取到每一组的前几条数据
今天遇到一个需求，需要找出最新的一条数据。...insTime FROM tb_weather_city_hour WHERE city = 'xxx' 但是看了一下表，有10w多条数据了...，如果在10w条数据中用MAX函数应该很会慢，而且数据越来越多，有可能100w条。
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
技术方案1.全量查询，减少链接断开次数，使用PHP处理，性能更高一次性取出1000条数据，还是一次处理100?...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`...会忽略数据库中已经存在的数据，如果数据库没有数据，就插入新的数据，如果有数据的话就跳过这条数据。...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。
2020-12-29：mysql中，innodb表里，某一条数据删除了之后，这条数据会被真实的擦掉吗，还是删除了关系？...福哥答案2020-12-29： 答案来自此链接，答案相当详细： 面试的时候受 《MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎 第2版.pdf》这本书的第188页的影响，回答错了。
插入一亿数量级数据—效率测评 这几天研究mysql优化中查询效率时，发现测试的数据太少（10万级别），利用 EXPLAIN 比较不同的 SQL 语句，不能够得到比较有效的测评数据，大多模棱两可，不敢通过这些数据下定论...所以通过随机生成人的姓名、年龄、性别、电话、email、地址 ，向mysql数据库大量插入数据，便于用大量的数据测试 SQL 语句优化效率。、在生成过程中发现使用不同的方法，效率天差万别。...1、先上Mysql数据库，随机生成的人员数据图。分别是ID、姓名、性别、年龄、Email、电话、住址。...随后，利用mybatis向mysql插入10000数据。..."); //连接mysql conn = DriverManager.getConnection(url, user, password); //将自动提交关闭
按天统计 1、创建基础表 CREATE TABLE num (i INT); INSERT INTO num (i) VALUES (0),(1),(2),(3...
测试必备的Mysql常用sql语句系列 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html 前言 实际工作中，我们的数据表数据肯定都是万级别的，如果每次都把所有数据查出来
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