首先,数据量大的时候,应尽量避免全表扫描,应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引,建索引可以大大加快数据的检索速度.但是,有些情况索引是不会起效的: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:     select id from t where num is null     可以在num上设置默认值0…

转载自:https://cloud.tencent.com/developer/article/1367681 问题描述 近期,线上有个重要Mysql客户的表在从5.6升级到5.7后master上插入过程中出现"Duplicate key"的错误,而且是在主备及RO实例上都出现.以其中一个表为例,迁移前通过"show create table" 命令查看的auto increment id为1758609, 迁移后变成了1758598,实际对迁移生成的新表的自增列用…

移动互联网时代,海量的用户数据每天都在产生,基于用户使用数据的用户行为分析等这样的分析,都需要依靠数据都统计和分析,当数据量小时,问题没有暴露出来,数据库方面的优化显得不太重要,一旦数据量越来越大时,系统响应会变慢, TPS直线下降,直至服务不可用,可能有人会提出来,为何不用Oracle呢,确实,很多开发者写代码时并不会关心SQL的问题,凡是性能问题都交给DBA负责SQL优化,可是,不是每一个项目都会有DBA, 也不是所有的项目都会采用 Oracle 数据库,而且, Oracle 数据库在大数据…

程序员收藏必看系列:深度解析MySQL优化(一) 性能优化建议 下面会从3个不同方面给出一些优化建议.但请等等,还有一句忠告要先送给你:不要听信你看到的关于优化的“绝对真理”,包括本文所讨论的内容,而应该是在实际的业务场景下通过测试来验证你关于执行计划以及响应时间的假设. scheme设计与数据型优化选择数据类型只要遵循小而简单的原则就好,越小的数据类型通常会更快,占用更少的磁盘.内存,处理时需要的CPU周期也更少.越简单的数据类型在计算时需要更少的CPU周期,比如,整型就比字符操作代价低,因而…

原文:https://blog.csdn.net/songyanjun2011/article/details/7308414 SQL Server上面删除1.6亿条记录,不能用Truncate(因为只是删除其中少部分数据). 经过实验,每次删除400万条要花1.5 - 3小时,而且是越到后面越慢,正常的话,需要大约102个小时,大约4天半时间.这在生产环境下是不能接受的. 经过一个处理之后,我每次删除400万条记录花5 - 6分钟,删除全部1.6亿条记录花了4 - 5个小时! 为什么??  …

在spring源码深度解析— IOC 之 默认标签解析(上)中我们已经完成了从xml配置文件到BeanDefinition的转换,转换后的实例是GenericBeanDefinition的实例.本文主要来看看标签解析剩余部分及BeanDefinition的注册. 默认标签中的自定义标签解析 在上篇博文中我们已经分析了对于默认标签的解析,我们继续看戏之前的代码,如下图片中有一个方法:delegate.decorateBeanDefinitionIfRequired(ele, bdHolder) 这…

mysql索引原理深度解析 一.总结 一句话总结: mysql索引是b+树,因为b+树在范围查找.节点查找等方面优化 hash索引,完全平衡二叉树,b树等 1.数据库中最常见的慢查询优化方式是什么? 加索引 2.为什么加索引能优化慢查询? 因为索引其实就是一种优化查询的数据结构,比如mysql中的索引是用b+树实现的,而b+树就是一种数据结构 3.你知道哪些数据结构可以提高查询速度? 哈希表,完全平衡二叉树,b树,b+树等等 4.解决hash冲突的两个方法? 链表法:冲突的放到一个链表上 再散列…

参考https://blog.csdn.net/pengshuai007/article/details/86021689中思路解决自增id重排 方式一 alter table `table_name` AUTO_INCREMENT=0; 百万级数据会执行很长时间,并导致锁表(在百万级数据表上添加索引也是一样) 方式二 导出原表数据(select * from tab into outfile '/tmp/tab.txt';) 创建新表与原表结构保持一致,在该表上执行alter语句添加索引( C…

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn…

一.OceanBase不需要高可靠服务器和高端存储 OceanBase是关系型数据库,包含内核+OceanBase云平台(OCP).与传统关系型数据库相比,最大的不同点, 是OceanBase是分布式的,支持水平线性扩展;基于PC服务器,无高可靠服务器,无高端存储(共享存储).与一些传统数据库背后一定要有共享存储相比,这是完全不同的. 现在OceanBase已经在天猫.支付宝.淘宝.一淘等多处使用.2014年的双11交易中,只承担了10%流量,但是今年双11中已经承担国内交易100%流量,国际交…