表信息: CREATE TABLE dept( /*部门表*/ deptno MEDIUMINT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0, /*编号*/ dname VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT "", /*名称*/ loc VARCHAR(13) NOT NULL DEFAULT "" /*地点*/ ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 ; CREATE TABLE emp (empn

前言 随着系统的运行,数据量变得越来越大,单纯的将数据存储在mysql中,已然不能满足查询要求了,此时我们引入Redis作为查询的缓存层,将业务中的热数据保存到Redis,扩展传统关系型数据库的服务能力,用户通过应用直接从Redis中快速获取常用数据,或者在交互式应用中使用Redis保存活跃用户的会话,都可以极大地降低后端关系型数据库的负载,提升用户体验. 传统命令的缺点 使用传统的redis client命令在大数据量的导入场景下存在如下缺陷: 由于redis是单线程模型,虽然避免了多线程下线

问题来源: 在查询统计的业务中做了一个小型的每隔一分钟的统计服务,实现1分钟,5分钟,1小时,2小时,一天,三天,一月,3月,一年的级联统计.前期数据来源表数据,以及生成的统计表数据都少; 数月之后,慢慢出现数据库连接的异常,以及做一次的统计可能出现了几分钟方可完成.后期采用主键的先做一次分离,以及分页,也是堪忧 对比分析: 初始数据: 初始表的设计: id的主键自增 查询sql: EXPLAIN SELECT count(id) from t_summary_minute 结果: 184753

当数据量猛增的时候,大家都会选择库表散列等等方式去优化数据读写速度,举例说明: 1亿条数据,分100张表 1.首先创建100张表 $i=0;while($i<=99){echo "$newNumber \r\n";$sql="CREATE TABLE `code_".$i."` ( `full_code` char(10) NOT NULL, `create_time` int(10) unsigned NOT NULL, PRIMARY KEY 

最近提到一个需求.需要记录app用户在使用app中的移动轨迹,即坐标值.每分钟上传一次XY坐标,有点类似跑步软件的描线轨迹. 不考虑app如何获取,反正api只要接受到坐标数据 就记录下来保存到数据库.接口接收3个参数X,Y,uid 1,建个新库.test 无论你是云DB还是同服务器下都可以 'DB_CONFIG2'=>array( 'db_type'=>'mysql', 'db_user'=>'root', 'db_pwd'=>'', 'db_host'=>'localho

1.首先要确认mysqldump命令所在路径 例如,我的在:/usr/bin/ 下 [root@sf105113 bin]# which mysqldump /usr/bin/mysqldump 2.进入mysqldump所在目录 [root@sf105113 ~]# cd /usr/bin/ [root@sf105113 bin]# 3.导出数据 备份数据 [root@sf105113 bin]# mysqldump -h127.0.0.1 -P3306 -uroot -p --add-loc

百万数据测试 ,; 受影响的行: 时间: .080ms ,; 受影响的行: 时间: .291ms ,; 受影响的行: 时间: .557ms ,; 受影响的行: 时间: .821ms ,; 受影响的行: 时间: .130ms ,,,) , 耗时:5835ms 优化方案: ,  

SQL代码:

前言 为了体现不加索引和添加索引的区别,需要使用百万级的数据,但是百万数据的表,如果使用一条条添加,特别繁琐又麻烦,这里使用存储过程快速添加数据,用时大概4个小时. 创建一个用户表 CREATE TABLE `t_sales` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `username` varchar(32) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL COMMENT '用户名', `password` varchar(64) COLLA

MySQL导入数据的方式: 1.使用source /dir/test.sql导入数据进入数据库:查询数据库编码格式show variables like "%char%";设置编码格式set names utf8;进入数据库use testdb;导入sql脚本source /tmp/test.sql; 如果要通过source命令导入多个文件,可以新建一个source_guide.sql文件,里面写以下内容:source /home/somepath/1.sqlsource /home/

插入分析 MySQL中插入一个记录需要的时间由下列因素组成,其中的数字表示大约比例: 连接:(3) 发送查询给服务器:(2) 分析查询:(2) 插入记录:(1x记录大小) 插入索引:(1x索引) 关闭:(1) 如果我们每插入一条都执行一个SQL语句,那么我们需要执行除了连接和关闭之外的所有步骤N次,这样是非常耗时的,优化的方式有一下几种: 在每个insert语句中写入多行,批量插入 将所有查询语句写入事务中 利用Load Data导入数据 每种方式执行的性能如下. Innodb引擎 InnoDB

BarTender中的表单设计,是一个简单而又复杂的操作.简单的是它提供很多实用的工具,帮助用户实现更多的功能,复杂的是要对其进行排版设计,这就要看小伙伴们的个人要求高低了. 自定义数据输入表单时,你可能会发现表单上没有足够的对象来填充整个空间.或者,你会遇到与之相反的问题:数据输入表单中的默认大小不足以填充过多对象.对于以上两种问题,BarTender允许你变更数据输入表单的大小,这样就可以对其进行自定义以满足你的需求.那要怎么调整表单大小呢? 方法一.使用鼠标重新调整数据输入表单大小 设计数

最近在研究MySQL数据库的库表迁移问题,主要分为两种情况,一种情况是迁移数据库的表的全部字段,另一种是迁移数据库的表的部分字段.前一种情况是直接使用mysqldump命令来实现,后一种情况则是采用数据写入本地再导入MySQL的思路.显然前一种情况也可以采用后一种情况的思路实现,但使用mysqldump命令的效率明显要高. 一.MySQL迁移数据库库表的全部字段 需求:A库的a表迁移到B库,A库和B库已经存在. 思路:使用mysqldump命令将A库的信息写入sql脚本,然后向B库中执行该脚本.

提高MYSQL百万条数据的查询速度 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

MYSQL百万级数据,如何优化     首先,数据量大的时候,应尽量避免全表扫描,应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引,建索引可以大大加快数据的检索速度.但是,有些情况索引是不会起效的: .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索引而进行全表扫描. .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

https://blog.csdn.net/u012750578/article/details/15026677 Mysql表的约束设计和关联关系设计 ======================表的完整性====================== (1)实体完整性:每条记录有一个唯一标识符,通常用无任何业务含义的字段表示(主键) (2)参照完整性:一张表的某个字段必须引用另一张表的某个字段值(外键) (3)域完整性:域即单元数据,域中的数值必须符合一定的规则 定义主键约束 primary

数据存储演进思路一:单库单表 单库单表是最常见的数据库设计,例如,有一张用户(user)表放在数据库db中,所有的用户都可以在db库中的user表中查到. 数据存储演进思路二:单库多表 随着用户数量的增加,user表的数据量会越来越大,当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢,从而影响整个DB的性能.如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是,当需要添加一列的时候,mysql会锁表,期间所有的读写操作只能等待. 可以通过某种方式将user进行水平的切分,产生两个表结构完全一样的

mysql(三) 数据表的基本操作操作 创建表,曾删改查,主键,外键,基本数据类型. 1. 创建表 create table 表名( 列名 类型 是否可以为空, 列名 类型 是否可以为空 )ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 例如: 类型解释: 是否可以为空: 是否可空,null表示空,非字符串 not null - 不可空 null - 可空 默认值设置 默认值,创建列时可以指定默认值,当插入数据时如果未主动设置,则自动添加默认值 create table t

可以从这些方面进行优化: 数据库(表)设计合理 SQL语句优化 数据库配置优化 系统层.硬件层优化 数据库设计 关系数据库三范式 1NF:字段不可分; 2NF:有主键,非主键字段依赖主键; 3NF:非主键字段不能相互依赖; 解释: 1NF:原子性 字段不可再分,否则就不是关系数据库; 2NF:唯一性 一个表只说明一个事物; 3NF:每列都与主键有直接关系,不存在传递依赖; - 不符合第一范式的例子(关系数据库中create不出这样的表): [表]字段1, 字段2(字段2.1, 字段2.2), 字

故事原由:今天同事小星做系统优化时问我一个sql问题,为什么查询慢,我看了一眼,发现用到了表A中的datetime类型列进行时间比较,建议他给datetime类型列加上索引. 可这是生产库,表A里面有几百万数据,我说那就等到中午访问量小点的时候导入测试库先做个测试. 中午的12:36 我用mysql workbanch ->Management->Data Export 准备把数据导出本地,然后在导入测试库. 可是等了两三分钟,还没倒完,突然发现大量报警邮件,内容:The operation

数据存储演进思路一:单库单表 单库单表是最常见的数据库设计,例如,有一张用户(user)表放在数据库db中,所有的用户都可以在db库中的user表中查到. 数据存储演进思路二:单库多表 随着用户数量的增加,user表的数据量会越来越大,当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢,从而影响整个DB的性能.如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是,当需要添加一列的时候,mysql会锁表,期间所有的读写操作只能等待. 可以通过某种方式将user进行水平的切分,产生两个表结构完全一样的