先上两段代码 代码一 Query query = new Query();queryAfter.addCriteria(Criteria.where("id").in(idList));queryAfter.addCriteria(Criteria.where("time").gte(startTime).lte(endTime));List<TestEntity> lists = mongoTemplate.find(queryBefore,TestE

mysql使用存储过程循环插入大量数据,简单的一条条循环插入,效率会很低,需要考虑批量插入. 测试准备: 1.建表: CREATE TABLE `mysql_genarate` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `uuid` ) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE DEFAULT CHARSET=utf8 2.创建一条条循环插入的存储过程 create procedure test_two1() begin ; d

一:概述 当我们设计一个系统时,需要考虑到系统的运行一段时间后,表里数据量大约有多少,如果在初期,就能估算到某几张表数据量非常庞大时(比如聊天消息表),就要把表创建好,这篇文章从创建表,增加数据,以及字段扩展,这几个方面来给出建议. 二:创建表 假如现在我们需要创建IM项目中的聊天消息表,这个表数据量大,读操作远超过写操作,我们都知道,mysql常用的数据库引擎主要有innodb,myisam,这两个数据库引擎主要区别是,innodb支持事务,支持外键,锁是行级锁(行级锁只是针对主键,非主键也会

​最近在工作中,涉及到一个数据迁移功能,从一个txt文本文件导入到MySQL功能. 数据迁移,在互联网企业可以说经常碰到,而且涉及到千万级.亿级的数据量是很常见的.大数据量迁移,这里面就涉及到一个问题:高性能的插入数据. 今天我们就来谈谈MySQL怎么高性能插入千万级的数据. 我们一起对比以下几种实现方法: 前期准备 订单测试表 CREATE TABLE `trade` ( `id` VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'utf8_unicode_ci',

1.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. 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, Sql 代码 : 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: Sql 代码 : ; 3.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

1.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. 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,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用

最近修改了一个导出员工培训课程的历史记录(一年数据),导出功能本来就有的,不过前台做了时间限制(只能选择一个月时间内的),还有一些必选条件, 导出的数据非常有局限性.心想:为什么要做出这么多条件限制呢?条件限制无所谓了,能限制导出数据的准确性,但是时间? 如果我想导出一年的数据,还要一月一月的去导出,这也太扯了.于是我试着放开时间js限制,让用户自己随便选好了,然后自己选了一段时间,选了几门课程,点击按钮导出,MD报错了,看后台日志说什么IO流报异常,看了下代码,代码也很简单,查询数据,用HSS

案例语句: String sql = "LOAD DATA LOCAL INFILE '" + dataFilepath + "' into table " + tableName + " COLUMNS TERMINATED BY '" + INFILE_COLUMN_SEPARATION_CHAR + "' "; jdbcTemplate.execute(sql); 解释如下:dataFilepath: 代表保存数据文件路

http://rfyiamcool.blog.51cto.com/1030776/1329351

百万数据量SQL,在进行分页查询时会出现性能问题,例如我们使用PageHelper时,由于分页查询时,PageHelper会拦截查询的语句会进行两个步骤 1.添加 select count(*)from (原查询sql) ,用于统计查询的总数 2.拼接 limit startPage,number 用于分页 此时有两个问题 第一个问题是: 用于统计的 select count(*)from (原查询sql)在数据量大时速度慢 第二个问题时: limit startPage,number 在大数据

- MySQL测试任务:使用存储过程,往表中插入千万级数据,根据索引优化速度 -- 1.使用索引查询 -- 2.不使用索引查 -- 3.比较两者查询速度的差异 1.创建数据和索引 1.创建索引测试表 1 2 3 4 5 6 7 DROP TABLE IF EXISTS big_data; CREATE TABLE big_data( id int PRIMARY KEY NOT NULL AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(16) DEFAULT NULL, age int

http://www.jb51.net/article/31868.htm 以下分享一点我的经验 一般刚开始学SQL的时候,会这样写 复制代码 代码如下: SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 复制代码 代码如下: SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; 也许耗费几十秒 网上很多优化的方法是这样的 复制代码 代码如下: SELECT *

以下分享一点我的经验 一般刚开始学SQL的时候,会这样写 : SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 : SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; 也许耗费几十秒 网上很多优化的方法是这样的: SELECT * FROM table WHERE id >= (SELECT id FROM table LIMIT 1000000, 1) LIM

MySql 性能到底能有多高?用了php半年多,真正如此深入的去思考这个问题还是从前天开始.有过痛苦有过绝望,到现在充满信心!MySql 这个数据库绝对是适合dba级的高手去玩的,一般做一点1万篇新闻的小型系统怎么写都可以,用xx框架可以实现快速开发.可是数据量到了10万,百万至千 万,他的性能还能那么高吗?一点小小的失误,可能造成整个系统的改写,甚至更本系统无法正常运行!好了,不那么多废话了.用事实说话,看例子: 数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这

如何优化Mysql千万级快速分页,limit优化快速分页,MySQL处理千万级数据查询的优化方案

本文为本人最近利用几个小时才分析总结出的原创文章,希望大家转载,但是要注明出处 http://blog.sina.com.cn/s/blog_438308750100im0e.html 有什么问题可以互相讨论:yubaojian0616@163.com 于堡舰 上一篇文章我们测试一些order by查询和分页查询的一些基准性能,现在我们来分析一下条件索引查询的结果集的测试 现在我们继续进行一个测试相同的表结构插入1亿条数据这次用到的是Innodb表引擎,表名有些变化,这里为甚要新建一个表的很重要

MySQL 百万级分页优化 http://www.jb51.net/article/31868.htm 一般刚开始学SQL的时候,会这样写 : , ; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 : , ; 也许耗费几十秒 网上很多优化的方法是这样的 : , ) LIMIT ; 是的,速度提升到0.x秒了,看样子还行了 可是,还不是完美的! 以下这句才是完美的:  ; 比上面那句,还要再快5至10倍 另外,如果需要查询 id 不是连续的一段,最佳的方法就是先找出 id ,然后用 in 查询 : ,

原文地址:原创 mysql数据库千万级别数据的查询优化和分页测试作者:于堡舰 本文为本人最近利用几个小时才分析总结出的原创文章,希望大家转载,但是要注明出处 http://blog.sina.com.cn/s/blog_438308750100im0b.html 有什么问题:yubaojian0616@163.com 于堡舰 我原来的公司是一家网络游戏公司,其中网站交易与游戏数据库结合通过ws实现的,但是交易记录存放在网站上,级别是千万级别的数据库是mysql数据库. 可能有人会问mysql是否

1.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. 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, Sql 代码 : 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: Sql 代码 : select id from t where num=0; 3.应尽量避免在 wh

背景:从两张有关联的表查询数据,A表数据量1400万,B表数据量8000万.A与B通过ID逻辑关联,没有实际的外键.B表是后来扩展出来的. 问题:根据某个ID查询时超时,运行时跑不出结果. 原因:使用一个or条件,条件里面有一个是A.ID=B.ID 简单优化:将or条件拆开,使用union all:将之前使用表变量的部分换成了临时表:对排序的字段加上了索引 结果:在50ms内能够查询出结果,这个与之前的超时简直不能相比. 感想:感谢DBA mm的帮助,让我有了这样的体验,不实际的处理(哪怕很简单

Mysql的单张表的最大数据存储量尚没有定论,一般情况下mysql单表记录超过千万以后性能会变得很差.因此,总结一些相关的Mysql千万级大表的优化策略. 1.优化sql以及索引 1.1优化sql 1.有索引但未被用到的情况(不建议) (1)避免like的参数以通配符开头时 尽量避免Like的参数以通配符开头,否则数据库引擎会放弃使用索引而进行全表扫描. 以通配符开头的sql语句,例如:select * from t_credit_detail where Flistid like '%0'\G