直接alter table add index 添加索引,执行一个小时没反应,并且会导致锁表:故放弃该办法,最终解决办法如下: 一.打开mysql 命令行客户端 这里我们那可以看到导出的数据文件所存放的默认位置  C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 5.7\Uploads\ 二. 创建新表 创建一张新表与要添加索引的表结构保持一致: CREATE TABLE 表名 LIKE 要复制的表名; (仅复制表结构) .添加索引: (1).添加PRIMARY KEY(主键索

万以下小表做性能优化没有多大意义,因此我需要创建大表: 创建大表有三种方法,一种是insert into table selec..connect by.的方式,它最快但是数据要么是连续值,要么是随机值或是系统值,并不好用,而且总量上受到限制:另一种方法是用程序,借助Oracle的批量插值语法插入数据,它好在数据可以用程序掌控,总量也没有限制,缺点是速度慢:还有一种方法是有一张大表,把它的数据倒腾进来,语法是 insert into newtable select * from oldtable

表结构: create table hy_emp( id number(7,0) primary key, name nvarchar2(20) not null, salary number(5,0) not null) 充值: insert into hy_emp select rownum,dbms_random.string('*',dbms_random.value(1,20)),dbms_random.value(1,99999) from dual connect by level

前言:事先说明:在实际应用中这种做法设计需要各位读者自己设计,本文只提供一种思想.准备工作:安装后本地数redis服务器,使用mysql数据库,事先插入1000万条数据,可以参考我之前的文章插入数据,这里不再细说.我大概的做法是这样的,编码使用多线程访问我的数据库,在访问数据库前先访问redis缓存没有的话在去查询数据库,需要注意的是redis最大连接数最好设置为300,不然会出现很多报错. 贴一下代码吧 package select; import redis.clients.jedis.Je

使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发 前言:事先说明:在实际应用中这种做法设计需要各位读者自己设计,本文只提供一种思想.准备工作:安装后本地数redis服务器,使用mysql数据库,事先插入1000万条数据,可以参考我之前的文章插入数据,这里不再细说.我大概的做法是这样的,编码使用多线程访问我的数据库,在访问数据库前先访问redis缓存没有的话在去查询数据库,需要注意的是redis最大连接数最好设置为300,不然会出现很多报错. 贴一下代码吧 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1

mysql在线修改表结构大数据表的风险与解决办法归纳 - 王滔 - 博客园 http://www.cnblogs.com/wangtao_20/p/3504395.html MySQL 加索引 加字段 锁表问题-CSDN问答https://ask.csdn.net/questions/261051 MySQL中的锁(表锁.行锁) - 雪山飞猪 - 博客园https://www.cnblogs.com/chenqionghe/p/4845693.html MySQL 加索引 加字段 锁表问题-CS

一个语句创建Oracle所有表的序列 -- 动态创建序列 2 declare 3 cursor c_job is 4 select TABLE_NAME from user_tables; 5 6 c_row c_job%rowtype; 7 v_sql varchar2(200); 8 begin 9 for c_row in c_job loop 10 begin 11 v_sql := 'create sequence SEQ_' || c_row.TABLE_NAME; 12 dbms_

原文:第十三章--表和索引分区(1)--使用Range Left进行表分区 前言: 如果数据表的数据持续增长,并且表中的数据量已经达到数十亿甚至更多,数据的查询和操作将非常困难,面对非常庞大的表,几时简单的增删改操作都会花费非常多的时间,如删除某个数据然后重建索引这些操作,会很难实现.在这种情况下,管理和维护查询性能就成为了一种挑战. 在过去的日子,也就是2005之前,你可能需要使用分区视图来处理大数据量的数据,从2005开始,微软引入了叫做表分区的新特性.允许水平分割数据成为多个分区.并且也允

个人对于选择存储引擎,建表,建索引,sql优化的一些总结,给读者提供一些参考意见 推荐访问我的个人网站,排版更好看: https://chenmingyu.top/mysql-optimize/ 存储引擎 mysql中查看支持的引擎的sql: show engines; 日常工作中使用较多的存储引擎对比:InnoDB,MyISAM InnoDB MyISAM 存储限制 64T 256T 支持事务 yes no 支持索引 yes yes 支持全文索引 no yes 支持数据缓存 yes no 支持

笔记记录自林晓斌(丁奇)老师的<MySQL实战45讲> 6) --全局锁和表锁:给表加个字段怎么有这么多阻碍 数据库锁设计的初衷是处理并发问题.作为多用户共享的资源,当出现并发访问的时候,数据库需要合理地控制资源的访问规则.而锁就是用来实现这些访问规则的重要结构.根据加锁的范围,MySQL里面的锁大致可以分为全局锁,表级锁和行锁三类.这篇笔记主要包含全局锁和表级锁.行锁的内容会在之后再进行分享. 全局锁: 全局锁就是对整个数据库实例加锁.可以通过命令 Flush tables with rea

测试数据本机一张表users有100百万条记录.在创建此表前没有未相应字段添加索引,所以此时需要为表添加索引.但是因为数据量大的原因,索引添加可能不成功,想了很多办法,终于挖坑成功. 开始准备工作, user表结构: CREATE TABLE `users` ( `id` ) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` ) CHARACTER SET utf8mb4 DEFAULT NULL, `add_time` ) DEFAULT NULL, PRIMA

Mysql实战45讲 极客时间 读书笔记 Mysql实战45讲 极客时间 读书笔记 笔记体会: 根据加锁范围:MySQL里面的锁可以分为:全局锁.表级锁.行级锁 一.全局锁:对整个数据库实例加锁.MySQL提供加全局读锁的方法:Flush tables with read lock(FTWRL)这个命令可以使整个库处于只读状态.使用该命令之后,数据更新语句.数据定义语句和更新类事务的提交语句等操作都会被阻塞.使用场景:全库逻辑备份.风险:1.如果在主库备份,在备份期间不能更新,业务停摆2.如果在

Excel主要经历1.查询2.渲染的方式 关于查询: 不同技术水平的人有不同的解决方案,目前我采用的是 1:多线程查询 2:一个异步后台线程每次查询100条便渲染,采用的“懒加载方式”,这样可以做到实时差看,程序也不阻塞 关于渲染: 网上普遍的方式都是采用一行一行的加载,但是对于百万级别的数据就有点吃力了. 我想还是把时间放在查询上吧. 所有找来找去,[矩阵加载]的方式找到,亲测,100万条数据,10s内加载完成,附上源码: DataTable table = ds.Tables[0];   

MySQL学习笔记-如何安全的给小表加字段 如果要给一个大表加字段,你一般都会非常谨慎小心,以免对线上业务造成影响,但实际上给一个小表加字段不慎操作也会导致线上业务出问题,这篇文章主要学习一下MySQL中MDL锁对性能的影响,防止采坑. 1.笔记图 2.全局锁 全局锁就是对整个数据库实例加锁 命令: Flush tables with read lock (FTWRL) 全局锁现象:数据更新语句(数据的增删改).数据定义语句(包括建表.修改表结构等)和更新类事务的提交语句会被阻塞 3.数据逻辑备

今天收到运营同学的一个 SQL,有点复杂,尤其是这个 SQL explain 都很长时间执行不出来,于是我们后台团队帮忙解决这个 SQL 问题,却正好发现了一个隐藏很深的线上问题. select a.share_code, a.generated_time, a.share_user_id, b.user_count, b.order_count, a.share_order_id, b.rewarded_amount from t_risk_share_code a, (select coun

版权声明:本文发布于http://www.cnblogs.com/yumiko/,版权由Yumiko_sunny所有,欢迎转载.转载时,请在文章明显位置注明原文链接.若在未经作者同意的情况下,将本文内容用于商业用途,将保留追究其法律责任的权利.如果有问题,请以邮箱方式联系作者(793113046@qq.com). 表簇索引(cluster index) 对于表簇索引而言,必须使用表簇. 由于簇索引与索引表簇关联紧密,无法单独拿出来总结,因此一并进行总结. 1.1 表簇的定义 表簇是一组通过相同公

最近项目中要用到模糊查询,开始研究lucene,期间走了好多弯路,总算实现了一个简单的demo. 使用的lucene jar包是3.6版本. 一:建立数据库表,并加上测试数据.数据库表:UserInfo 二:新建java project,并引入lucene jar包.http://lucene.apache.org/ 三:为数据库表建立索引及利用索引查数据: import java.io.File; import java.io.IOException;import java.sql.Conne

最近一个统计系统的大表需要加字段,表的引擎是myisam,表大小在3亿,物理文件在106G.想想都蛋疼.那么这种情况下怎么把字段撸上去呢? 1. 首先想到了<高性能MySQL>提到的直接更改表结构文件(frm),但是在经过测试以后,发现提示表损坏了,需要repair,只好放弃了. 2. 使用pt-online-schema-change,刚开始跑没有问题,后面在凌晨发现影响业务了,也只好放弃了. 3. 最近GitHub开源的gh-ost,属于新鲜玩意,还没有研究,只好放弃. 4. 创建新表,l

1.分析表与索引(analyze 不会重建索引)   analyze table tablename compute statistics 等同于 analyze table tablename compute statistics for table for all indexes for all columns for table 的统计信息存在于视图:user_tables .all_tables.dba_tables for all indexes 的统计信息存在于视图: user_in

外键加索引是常识,必须牢记.本来不想写这样的简单案例.可是连续遇到好几起外键不加索引导致性能问题,所以还是写一下. 一个兄弟问我 delete from Sa_Sales_Comm_Detail s where s.sales_commission_id=24240;  ---删除105条数据很慢.要跑几十秒到上百秒 这个表总数据才35万行,sales_commission_id 列有索引,运行计划也确实是走了索引. 走索引返回105 条数据.不可能跑几十秒跑上百秒的. 之后我问他 select

前期准备: create table T9(A int ,B text,C text,fulltext index fix_test_for_T8_B(B));#在定义表的时候加索引 create unique index ix_test_for_T8_A on T9(A);#加朴素索引 create fulltext index fix_test_for_T8_C on T9(C);#加全文索引 -------------------------------------------------