背景: 笔者的源数据一张表大概7000多万条,数据大小36G,索引6G,加起来表空间有40G+,类似的表有4张,总计2亿多条 数据库mysql,引擎为innodb,版本5.7,服务器内存256G,物理内存几个T,硬件参数杠杠的,然而处理这些数据踩了不少坑,因 为之前没做过这方面的工作,现在记录下清洗的过程,详细的业务清洗过程和规则均记录在https://gitee.com/yanb618/zhirong/wikis 感受: 清洗从表名,字段名,字段类型,字段值,索引创建与删除做起,每每看到那秒数

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_85ead02a0101csci.html MYSQL千万级数据量的优化方法积累 1.分库分表 很明显,一个主表(也就是很重要的表,例如用户表)无限制的增长势必严重影响性能,分库与分表是一个很不错的解决途径,也就是性能优化途径,现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢,同事的做法是将其散列到100个表中,分别从members0到members99,然后根据mid分发记录到这些表中,牛逼的

查询重复的字段需要创建索引,多个条件则创建组合索引,各个条件的索引都存在则不必须创建组合索引 有些情况直接使用GROUP BY HAVING则能直接解决:但是有些情况下查询缓慢,则需要使用下面其他的方法 以下是本人整理出来的查询重复数据的SQL,适用于千万级数据量的MYSQL数据库. 1.适用于整数类型的 ; 2.分组排序 SELECT UId FROM ( ,) rank,@grp:=a.UId FROM ( ,) AS b )AS t ; 3.适用于字符串类型,包含中文 ) ; 4.适用于字

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

一.索引的作用 索引通俗来讲就相当于书的目录,当我们根据条件查询的时候,没有索引,便需要全表扫描,数据量少还可以,一旦数据量超过百万甚至千万,一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多,5秒以上就已经让人难以忍受了. 提升查询速度的方向一是提升硬件(内存.cpu.硬盘),二是在软件上优化(加索引.优化sql:优化sql不在本文阐述范围之内). 能在软件上解决的,就不在硬件上解决,毕竟硬件提升代码昂贵,性价比太低.代价小且行之有效的解决方法就是合理的加索引. 索引使用得当,能使查询速度提升上万倍,效

(一)索引的作用 索引通俗来讲就相当于书的目录,当我们根据条件查询的时候,没有索引,便需要全表扫描,数据量少还可以,一旦数据量超过百万甚至千万,一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多,5秒以上就已经让人难以忍受了. 提升查询速度的方向一是提升硬件(内存.cpu.硬盘),二是在软件上优化(加索引.优化sql:优化sql不在本文阐述范围之内). 能在软件上解决的,就不在硬件上解决,毕竟硬件提升代码昂贵,性价比太低.代价小且行之有效的解决方法就是合理的加索引. 索引使用得当,能使查询速度提升上万倍,

作为传统的关系型数据库,MySQL因其体积小.速度快.总体拥有成本低受到中小企业的热捧,但是对于大数据量(百万级以上)的操作显得有些力不从心,这里我结合之前开发的一个web系统来介绍一下MySQL数据库在千万级数据量的情况下如何优化提升查询速度. 一.基本业务需求 该系统包括硬件系统和软件系统,由中科院计算所开发的无线传感器网络负责实时数据的监测和回传到MySQL数据库,我们开发的软件系统负责对数据进行实时计算,可视化展示及异常事件报警监测.宫殿的温湿度等数据都存储在data表中,由于业务需要,

原文:http://www.cnblogs.com/imxiu/p/3505213.html 其实微博是一个结构相对简单,但数据量却是很庞大的一种产品.标题所说的是千万级数据量 也并不是一千万条微博信息而已,而是千万级订阅关系之间发布.在看 我这篇文章之前,大多数人都看过sina的杨卫华大牛的微博开发大会上的演讲.我这也不当复读机了,挑重点跟大家说一下. 大家都知道微博的难点在于明星会员问题,什么是明星会员问题了,就是刘德华来咱这开了微博,他有几百万的粉丝订阅者,他发一条微博信息,那得一下子 把

其实微博是一个结构相对简单,但数据量却是很庞大的一种产品.标题所说的是千万级数据量也并不是一千万条微博信息而已,而是千万级订阅关系之间发布.在看 我这篇文章之前,大多数人都看过sina的杨卫华大牛的微博开发大会上的演讲.我这也不当复读机了,挑重点跟大家说一下. 大家都知道微博的难点在于明星会员问题,什么是明星会员问题了,就是刘德华来咱这开了微博,他有几百万的粉丝订阅者,他发一条微博信息,那得一下子把微博 信息发布到几百万的粉丝里去,如果黎明.郭富城等四大天王都来咱来开微博,那咱小站不是死翘翘了.

某天,在生产环节中,发现一个定时任务表,由于每次服务区查询这个表就会造成慢查询,给mysql服务器带来不少压力,经过分析,该表中绝对部分数据是垃圾数据 需要删除,约1050万行,由于缺乏处理大数据的额经验,开始直接使用delete搭配where条件进行清理,最后执行了1个小时也没有完成,后来经过跟查询,1000万条数据 的删除需要几十个小时甚至上百小时,果断放弃,采用了迂回策略. 三步骤策略: 1.抽取需要保留的数据到备份表中 2.truncate旧表 3.备份的数据插入回来 通过以上思路果断在

全局参数设置 ServerRoot:服务器根目录 apache安装目录[我的为:/usr/local/apache/] 用于指定apache服务器的配置文件及日志文件存放的根目录.服务器的基础目录,apache所有内容都是相对于此目录(配置文件除外) Listen:监听---格式Listen  [ip]:portnumber [protocol] Listen 80 监听端口 listen 192.168.128.128:80 监听从指定IP的端口 listen 192.168.128.128:

从关系型库中迁移数据算是比较常见的场景,这里借助两个工具来完成本次的数据迁移,考虑到数据量并不大(不足两千万),未采用snapshot快照的形式进行. Elasticsearch-jdbc,Github地址:https://github.com/jprante/elasticsearch-jdbc,从插件管方的兼容版本看,是不支持直接写入elasticsearch 5.6.1及更高版本中. Release date JDBC Importer version Elasticsearch vers

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: SELECT * FRO

我们在做一个项目,一个网站或一个app时,用户量巨增,当使用的mysql数据库中的表数据达到千万级时,可以从以下方面考滤优化: 1.在设计数据库表的时候就要考虑到优化 2.查询sql语句上的优化 3.从数据库设计上进行结大框架的设计:如分区.分表.分库 1.在设计数据库表的时候就要考虑到优化 1.尽可能使用not null定义字段,避免null值字段出现,null值会占用额外的索引空间 2.使用固定长度的字段类型如char而不是varchar 3.添加索引,在查询频繁的字段上加索引,如在wher

当需要对表进行ddl操作如加索引.增删列时,数据量小时直接在线修改表结构影响不大当表达到百万.千万数据就不能直接在线修改表结构 下面是具体的过程:1.备份数据select * from ih_order into outfile '/bak/order.txt';mysql> select * from ih_order into outfile 'D:/bak/order.txt';Query OK, 10001000 rows affected (1 min 30.18 sec) 2.复制原

当需要对表进行ddl操作如加索引.增删列时,数据量小时直接在线修改表结构影响不大当表达到百万.千万数据就不能直接在线修改表结构 下面是具体的过程:1.备份数据select * from ih_order into outfile '/bak/order.txt';mysql> select * from ih_order into outfile 'D:/bak/order.txt';Query OK, 10001000 rows affected (1 min 30.18 sec) 2.复制原

数据量, 1300万的表加上112万的表 注意: 本文只做了部分优化,并不全面,仅供参考, 欢迎指点.   请移步tim查看,因为写的时候在tim写的,粘贴过来截图有问题,就直接上链接了. https://823948977.docs.qq.com/T5e6dBYLoZz?opendocxfrom=tim 文章内容类似截图:

java  -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=25 -jar  myboot.jar 或者  java -agentlib:jdwp=transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=25  -jar  myboot.jar   (idea提示) 按照上面的参数就可以了

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福哥答案2020-06-02: 对于千万级长度的数组单值查找:序号小的,单线程占明显优势:序号大的,多线程占明显优势.单线程时间不稳定,多线程时间稳定. go语言测试代码如下: package main import ( "fmt" "math/rand" "testing" "time" ) const ( ARRLEN = 1000_0000 ) var arr []int var target int func init