MySQL 10w+数据 insert 优化

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MySQL 10w+数据 insert 优化

由于业务原因,遇到了如题所述的业务问题,事务执行时间在30s~50s 不等,效果非常不理想方案1. jdbc批处理 5w+ 数据测试,分别使用了mybatis insert()()(拼接xml), mybatis的批处理和 jdbc的批处理. 可以看到在jdbc执行时间方面是差不多的,但是在方法执行时间上,批处理要稍微快了一些,但是还是不理想 5w+ 数据测试1 5w+ 数据测试2 方案2. 优化MySQL 参数修改 my.ini innodb_buffer_pool_size…

mysql 大数据分页优化

一.mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 1. 直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法: select * from product limit start, count当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条), 如下: select * from product limit 10, 20 0.016秒select * from prod…

Mysql大数据表优化处理

原文链接: https://segmentfault.com/a/1190000006158186 当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段尽量使用TINYINT.SMALL…

mysql大数据表优化

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.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.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,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from…

MySQL 大数据量快速插入方法和语句优化

MySQL大数据量快速插入方法和语句优化是本文我们主要要介绍的内容,接下来我们就来一一介绍,希望能够让您有所收获! INSERT语句的速度插入一个记录需要的时间由下列因素组成,其中的数字表示大约比例: 连接:(3) 发送查询给服务器:(2) 分析查询:(2) 插入记录:(1x记录大小) 插入索引:(1x索引) 关闭:(1) 这不考虑打开表的初始开销,每个并发运行的查询打开. 表的大小以logN (B树)的速度减慢索引的插入. 加快插入的一些方法如果同时从同一个客户端插入很多行,使用含多个VA…

MySQL大数据分页的优化思路和索引延迟关联

之前上次在部门的分享会上,听了关于MySQL大数据的分页,即怎样使用limit offset,N来进行大数据的分页,现在做一个记录: 首先我们知道,limit offset,N的时候,MySQL的查询效率特别的低,注意是在limit大数据量的时候,测试的表的数据量是1KW条,limit 5000000,N的时候,速度变的非常的慢,当然了offset特别小的时候,查询的速度没有什么差别.那我们来想一下什么没原因造成的? 那其实原因就是MySQL并不是跳过offset行,然后单取N行,而是取offs…