mysql迁移之巨大数据量快速迁移方案-增量备份及恢复 --chenjianwen 一.前言: 当mysql库的大小达到几十个G或者上百G,迁移起来是一件非常费事的事情,业务中断,导出导入耗费大量的时间:所以,需要考虑怎么去节省时间的问题. 二.方案:[直接停业务操作主库,因为没有做从库,若做了从库,在从库上执行,则能够更大的降低业务中断的时间] 1.制定维护时间,中断业务,登录 mysql,刷新日志 2.全备数据,备份后得到 binlog 日志文件 mysql-bin.000001 3.迁移走

mysql处理大数据量的查询速度究竟有多快和能优化到什么程度 深圳-ftx(1433725026) 18:10:49  mysql有没有排名函数啊 横瓜(601069289) 18:13:06  无 横瓜(601069289) 18:13:20  MYSQL需要优化 深圳-ftx(1433725026) 18:13:35   那排名是怎么搞的 横瓜(601069289) 18:13:39  50万记录,很多查询就像蜗牛 横瓜(601069289) 18:13:46  所以必须优化 横瓜(6010

mysql的大数据量查询分页应该用where 条件进行分页,limit 100000,100,mysql先查询100100数据量,查询完以后,将 这些100000数据量屏蔽去掉,用100的量,但是如果加限制条件里面带索引的,查询速度很快的

spring Batch实现数据库大数据量读写 博客分类: spring springBatchquartz定时调度批处理  1. data-source-context.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w

当es集群的数据量较小的情况下elasticdump这个工具比较方便,但是当数据量达到一定级别比如上百G的时候,elasticdump速度就很慢了,此时我们可以使用快照的方法进行备份 elasticdump工具的使用可以参考 博文:elasticsearch5.0.1集群一次误删除kibana索引引发的血案 http://blog.csdn.net/reblue520/article/details/61925375 个人感觉这两个工具各有优缺点,和mysql的备份工具比起来: elasticd

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

一.前言 通常,我们分页时怎么实现呢? 1 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但是,数据量猛增以后呢? 1 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; 如上第二条查询时很慢的,直接拖死. 最关键的原因mysql查询机制的问题: 不是先跳过,后查询: 而是先查询,后跳过.(解释如下) 什么意思?比如limit 100000,10,在找到需要的那10条时,先会轮询经过前10W条数据

要求将Excel数据,大批量的导入到数据库中,尽量少的访问数据库,高性能的对数据库进行存储. 一个比较好的解决方案,就是采用SqlBulkCopy来处理存储数据. SqlBulkCopy存储大批量的数据非常的高效,就像这个方法的名字一样,可以将内存中的数据表直接的一次性的存储到数据库中,而不需要一次一次的向数据库Insert数据. 初次实验,百万级别的数据表,也只需几秒时间内就可以完全的存入数据库中,其速度,比传统的Insert方法不止快很多倍.下面,我将用代码,介绍其用法. #region S

最近做的项目需要实现一个分页查询功能,自己先看了别人写的方法: <!-- 查询 --> <select id="queryMonitorFolder" parameterType="monitorFolderQuery" resultMap="monitorFolderMap"> select id, name, type, var_num, erp, createTime, modifyTime from monitor

利用MySQL数据库如何解决大数据量存储问题? 各位高手您们好,我最近接手公司里一个比较棘手的问题,关于如何利用MySQL存储大数据量的问题,主要是数据库中的两张历史数据表,一张模拟量历史数据和一张开关量历史数据表,这两张表字段设计的很简单(OrderNo,Value,DataTime).基本上每张表每天可以增加几千万条数据,我想问如何存储数据才能不影响检索速度呢?需不需要换oracle数据库呢?因为我是数据库方面的新手,希望可以说的详细一点,万分感谢!!?-0-#暂时可以先考虑用infobri

提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据更新类SQL条件:有多少列经常出现UPDATE或DELETE 的WHERE子句中: 5.SQL量的统计比,

转载自:https://www.cnblogs.com/ryanzheng/p/8334915.html 提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6c0541d50102wxen.html 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性

1.在讨论这个问题之前首先介绍一下什么是"大数据量sql文件". 导出sql文件.选择数据库-----右击选择"转储SQL文件"-----选择"结构和数据"  .保存文件db_mras.sql文件. 2.导入sql文件.在MYSQL中新建数据库db_mras.选择数据库-----右击选择"运行SQL文件"-----选择文件db_mras.sql,运行. 现在发现运行失败,提示错误"MySQL server has g

从SQL Server到MySQL,近百亿数据量迁移实战 狄敬超(3D) 2018-05-29 10:52:48 212 沪江成立于 2001 年,作为较早期的教育学习网站,当时技术选型范围并不大:Java 的版本是 1.2,C# 尚未诞生,MySQL 还没有被 Sun 收购,版本号是 3.23.工程师们选择了当时最合适的微软体系,并在日后的岁月里,逐步从 ASP 过度到 .net,数据库也跟随 SQL Server 进行版本升级. 十几年过去了,技术社区已经发生了天翻地覆的变化.沪江部分业务还

(转自网络) 如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对事务的支持,减少对复杂查询的支持,来获取性能上的提升.但是,在有些场合NoSQL一些折衷是无法满足使用场景的,就比如有些使用场景是绝对要有事务与安全指标的.这个时候NoSQL肯定是无法满足的,所以还是需要使用关系性数据库. 虽然关系型数据库在海量数据中逊

一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以在考虑整个系统的流程的时候,我们必须

转载自:http://www.jb51.net/article/71041.htm 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 一.数据库结构的设计 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而

一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以在考虑整个系统的流程的时候,我们必须

今日格言:了解了为什么,问题就解决了一半. Mysql 单表适合的最大数据量是多少? 我们说 Mysql 单表适合存储的最大数据量,自然不是说能够存储的最大数据量,如果是说能够存储的最大量,那么,如果你使用自增 ID,最大就可以存储 2^32 或 2^64 条记录了,这是按自增 ID 的数据类型 int 或 bigint 来计算的:如果你不使用自增 id,且没有 id 最大值的限制,如使用足够长度的随机字符串,那么能够限制单表最大数据量的就只剩磁盘空间了.显然我们不是在讨论这个问题. 影响 My

最近做项目,需要做一个从mysql数据库中随机取几条数据出来. 总所周知,order by rand 会死人的..因为本人对大数据量方面的只是了解的很少,无解,去找百度老师..搜索结果千篇一律.特发到这里来,供大家学习. 在mysql中带了随机取数据的函数,在mysql中我们会有rand()函数,很多朋友都会直接使用,如果几百条数据肯定没事,如果几万或百万时你会发现,直接使用是错误的.下面我来介绍随机取数据一些优化方法. SELECT * FROM table_name ORDER BY ran