一.前言 这个问题是今天朋友提出来的,关于查询一个1200w的数据表的总行数,用count(*)的速度一直提不上去.找了很多优化方案,最后另辟蹊径,选择了用explain来获取总行数. 二.关于count的优化 网上关于count()优化的有很多.博主这边的思路就是没索引的就建立索引关系,然后使用count(1)或者count(*)来提升速度.这两个函数默认使用的是数据表中最短的那个索引字段.我朋友这边因为表中只有一个索引字段,所以使用count(1)和count(*)没什么区别. MySQL中

最近碰到个项目,需要 千万条数据入库的问题,有原本的 类 csv 文件导入, 统计了下  数据行大概有 1400W 行之多 二话不说, 建表,直接 load LOAD DATA LOCAL INFILE '/data/data.csv' INTO TABLE pk_book_price CHARACTER SET utf8  FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' (`no`,`name`,`price`,`ranking`); 照理说

Mysql 千万数据10秒批量插入只需三步第一步:配置my.ini文件文件中配置bulk_insert_buffer_size=120M 或者更大将insert语句的长度设为最大.Max_allowed_packet=1MNet_buffer_length=8k保存第二步:查看设置的参选有没有生效.Mysql > SHOW VARIABLES;bulk_insert_buffer_size默认是8M,我们要把它调成100M或百兆以上,也不要太大.第三步:完成设置后,批量插入数据时使用多条模式.I

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

基于Python 从mysql表读取千万数据实践   by:授客 QQ:1033553122 场景:   有以下两个表,两者都有一个表字段,名为waybill_no,我们需要从tl_waybill_bar_record表读取1000w条唯一的waybill_no,然后作为INSERT SQL语句的一部分,填充到ts_order_waybill的waybill_no字段中 tl_waybill_bar_record ts_order_waybill 另外tl_waybill_bar_record表

ylbtech-DB-SQL-MySQL-杂项-调优:Mysql千万以上数据优化.SQL优化方法 1.返回顶部 1. 1,单库表别太多,一般保持在200以下为宜 2,尽量避免SQL中出现运算,例如select a+5 from A,让DB功能单一化 3,表设计尽量小而精,能用5个字段就不要用6个(不绝对,取决于业务,该冗余时坚决不要手软) 4,SQL事务不能设计太大,比如一次性提交10W条insert,当然这个不仅仅是性能问题了,可能直接内存溢出了 一般来说insert事务的话,5K-1W来做批

问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死.严重影响业务. 问题前提:老系统,当时设计系统的人大概是大学没毕业,表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾,简直无法直视.原开发人员都已离职,到我来维护,这就是传说中的维护不了就跑路,然后我就是掉坑的那个!!! 我尝试解决该问题,so,有个这个日志. 方案概述 方案一:优化现有mysql数据库.优点:不影响现有业务

问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死.严重影响业务. 问题前提:老系统,当时设计系统的人大概是大学没毕业,表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾,简直无法直视.原开发人员都已离职,到我来维护,这就是传说中的维护不了就跑路,然后我就是掉坑的那个!!! 我尝试解决该问题,so,有个这个日志. 方案概述 方案一:优化现有mysql数据库.优点:不影响现有业务

mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 测试实验 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 p

---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)---语句样式: MySQL中,可用如下方法

一般情况下mysql上百万数据读取和插入更新是没什么问题了,但到了上千万级就会出现很慢,下面我们来看mysql千万级数据库插入速度和读取速度的调整记录吧. 1)提高数据库插入性能中心思想:尽量将数据一次性写入到Data File和减少数据库的checkpoint 操作.这次修改了下面四个配置项: 1)将 innodb_flush_log_at_trx_commit 配置设定为0:按过往经验设定为0,插入速度会有很大提高. 0: 日志缓冲每秒一次地被写到日志文件,并且对日志文件做到磁盘操作的刷新,

MySQL大数据量分页查询方法及其优化   ---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)

---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)---语句样式: MySQL中,可用如下方法

昨天跟同事聊起数据表性能的问题,能不能仅用覆盖索引实现数据的汇总统计.找了一个开发环境已有的数据表进行测试,通过explain命令,能看到mysql通过覆盖索引就能实现sum的需求,而无须去读取实际行数据. 但开发环境数据量太小,对执行时间的优化,没有直观感受,于是决定做一个数据量能到千万级的数据表,方便测试.写个java程序来填充随机数据是第一选择,但还要动用IDE太麻烦,尝试直接使用mysql的函数来实现. 1     数据表设计 目的是演示如何生成千万级数据,只设计了一个最简单常用的数据表

很好的一篇博客,转载 如何优化MySQL千万级大表 原文链接::https://blog.csdn.net/yangjianrong1985/article/details/102675334 千万级大表如何优化,这是一个很有技术含量的问题,通常我们的直觉思维都会跳转到拆分或者数据分区,在此我想做一些补充和梳理,想和大家做一些这方面的经验总结,也欢迎大家提出建议. 从一开始脑海里开始也是火光四现,到不断的自我批评,后来也参考了一些团队的经验,我整理了下面的大纲内容. 既然要吃透这个问题,我们势必

在mysql中如果是小数据量分页我们直接使用limit x,y即可,但是如果千万数据使用这样你无法正常使用分页功能了,那么大数据量要如何构造sql查询分页呢?     般刚开始学SQL语句的时候,会这样写 代码如下:  代码如下 复制代码 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 代码如下:  代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000

MySQL优化之COUNT(*)效率 刚给一个朋友解决他写的Discuz!插件的问题,说到MySQL的COUNT(*)的效率,发现越说越说不清楚,干脆写下来,分享给大家. COUNT(*)与COUNT(COL)网上搜索了下,发现各种说法都有:比如认为COUNT(COL)比COUNT(*)快的:认为COUNT(*)比COUNT(COL)快的:还有朋友很搞笑的说到这个其实是看人品的. 在不加WHERE限制条件的情况下,COUNT(*)与COUNT(COL)基本可以认为是等价的:但是在有WHERE限制

删除MySQL重复数据 项目背景 在最近做的一个linux性能采集项目中,发现线程的程序入库很慢,再仔细定位,发现数据库里面很多冗余数据.因为在采集中,对于同一台设备,同一个时间点应该只有一个数据,然而,数据库中存入了多个数据.对于如何造成了这个结果,一时没有想清楚,但为了解决入库慢的问题,首先要删除冗余数据. 问题描述 数据库的表结构很简单,如下: +----------------+--------------+------+-----+---------+-------+ | Field

Mysql中的count()与sum()区别   首先创建个表说明问题 CREATE TABLE `result` (   `name` varchar(20) default NULL,   `subject` varchar(20) default NULL,   `score` tinyint(4) default NULL ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8   插入一些数据, insert into result values ('张三','数学'

MySQL查询数据表中数据记录(包括多表查询) 在MySQL中创建数据库的目的是为了使用其中的数据. 使用select查询语句可以从数据库中把数据查询出来. select语句的语法格式如下: select selection_list // 要查询的内容,选择哪些列 from table_list // 从什么表中查询,从何处选择行 where primary_constraint // 查询时需要满足的条件,行必须满足的条件 group by grouping_columns // 如何对结果

转自 关于mysql 删除数据后物理空间未释放(转载) - NETDATA - 博客园http://www.cnblogs.com/shawnloong/archive/2013/02/07/2908911.html OPTIMIZE TABLE 当您的库中删除了大量的数据后,您可能会发现数据文件尺寸并没有减小.这是因为删除操作后在数据文件中留下碎片所致.OPTIMIZE TABLE 是指对表进行优化.如果已经删除了表的一大部分数据,或者如果已经对含有可变长度行的表(含有 VARCHAR . B