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

网上教程: 先删除旧的主键 再新建主键 :数据量少时没问题,不会出现主键自增空缺间隔的情况(如:1,2,3,5):但是大数据量时会出现如上所述问题(可能是内部mysql多进程或多线程同时操作引起问题). 解决办法: 表结构如下: 执行mysql 脚本如下: # 创建表备份 create table user_account_copy like user_account; # 插入数据 INSERT INTO user_account_copy (mobile,passwd,role,create

万以下小表做性能优化没有多大意义,因此我需要创建大表: 创建大表有三种方法,一种是insert into table selec..connect by.的方式,它最快但是数据要么是连续值,要么是随机值或是系统值,并不好用,而且总量上受到限制:另一种方法是用程序,借助Oracle的批量插值语法插入数据,它好在数据可以用程序掌控,总量也没有限制,缺点是速度慢:还有一种方法是有一张大表,把它的数据倒腾进来,语法是 insert into newtable select * from oldtable

1.构建数据 --创建MyISAM模式表方便批量跑数据 CREATE TABLE `logs1` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `logtype` varchar(255) DEFAULT NULL, `logurl` varchar(255) DEFAULT NULL, `logip` varchar(255) DEFAULT NULL, `logdz` varchar(255) DEFAULT NULL, `ladduser` varchar

https://blog.csdn.net/happyljw/article/details/52809244   用过POI的人都知道,在POI以前的版本中并不支持大数据量的处理,如果数据量过多还会常报OOM错误,这时候调整JVM的配置参数也不是一个好对策(注:jdk在32位系统中支持的内存不能超过2个G,而在64位中没有限制,但是在64位的系统中,性能并不是太好),好在POI3.8版本新出来了一个SXSSFWorkbook对象,它就是用来解决大数据量以及超大数据量的导入导出操作的,但是SXS

用过POI的人都知道,在POI以前的版本中并不支持大数据量的处理,如果数据量过多还会常报OOM错误,这时候调整JVM的配置参数也不是一个好对策(注:jdk在32位系统中支持的内存不能超过2个G,而在64位中没有限制,但是在64位的系统中,性能并不是太好),好在POI3.8版本新出来了一个SXSSFWorkbook对象,它就是用来解决大数据量以及超大数据量的导入导出操作的,但是SXSSFWorkbook只支持.xlsx格式,不支持.xls格式的Excel文件. 这里普及一下,在POI中使用HSSF

用过POI的人都知道,在POI以前的版本中并不支持大数据量的处理,如果数据量过多还会常报OOM错误,这时候调整JVM的配置参数也不是一个好对策(注:jdk在32位系统中支持的内存不能超过2个G,而在64位中没有限制,但是在64位的系统中,性能并不是太好),好在POI3.8版本新出来了一个SXSSFWorkbook对象,它就是用来解决大数据量以及超大数据量的导入导出操作的,但是SXSSFWorkbook只支持.xlsx格式,不支持.xls格式的Excel文件.这里普及一下,在POI中使用HSSF对

根据经验,Mysql表数据一般达到百万级别,查询效率会很低,容易造成表锁,甚至堆积很多连接,直接挂掉:水平分表能够很大程度较少这些压力. 1.按时间分表 这种分表方式有一定的局限性,当数据有较强的实效性,如微博发送记录.微信消息记录等,这种数据很少有用户会查询几个月前的数据,如就可以按月分表.2.按区间范围分表 一般在有严格的自增id需求上,如按照user_id水平分表:table_1  user_id从1~100wtable_2  user_id从101~200wtable_3  user_i

前提 这篇文章不是标题党,下文会通过一个仿真例子分析如何优化百万级别数据Excel导出. 笔者负责维护的一个数据查询和数据导出服务是一个相对远古的单点应用,在上一次云迁移之后扩展为双节点部署,但是发现了服务经常因为大数据量的数据导出频繁Full GC,导致应用假死无法响应外部的请求.因为某些原因,该服务只能够分配2GB的最大堆内存,下面的优化都是以这个堆内存极限为前提.通过查看服务配置.日志和APM定位到两个问题: 启动脚本中添加了CMS参数,采用了CMS收集器,该收集算法对内存的敏感度比较高,

MySql分区.分表和分库 数据库的数据量达到一定程度之后,为避免带来系统性能上的瓶颈.需要进行数据的处理,采用的手段是分区.分片.分库.分表. 一些问题的解释: 1.为什么要分表和分区? 日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表. 这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下, 如果涉及联合查询的情况,性能会更加糟糕. 分表和表分区的目的就是减少数据库的负担,提高数据库的效率,通常点来讲就是提高表的增删改查效率. 2.什么是分表?

一.序言 在实际业务中,单表数据增长较快,很容易达到数据瓶颈,比如单表百万级别数据量.当数据量继续增长时,数据的查询性能即使有索引的帮助下也不尽如意,这时可以引入数据分库分表技术. 本文将基于SpringBoot+MybatisPlus+Sharding-JDBC+Mysql实现企业级分库分表. 1.组件及版本选择 SpringBoot 2.6.x MybatisPlus 3.5.0 Sharding-JDBC 4.1.1 Mysql 5.7.35 2.预期目标 使用上述组件实现分库分表,简化起

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 : ,

 mysql数据库创建,表创建模等模板脚本 -- 用root用户登录系统,运行脚本 -- 创建数据库 create database mydb61 character set utf8 ; -- 选择数据库 use mydb61; -- 添加 dbuser1 用户 --     创建用户'dbuser61'password为 'dbuser61'拥有操作数据库mydb61的全部权限 GRANT ALL ON mydb61.* TO dbuser61 IDENTIFIED BY "dbuser

下载原版阿里JAVA开发手册  [阿里巴巴Java开发手册v1.2.0] 本文主要是对照阿里开发手册,注释自己在工作中运用情况. 本文内容:MySQL数据库 (建表规约.索引规约.SQL语句.ORM映射) 本文难度系数为三星(★★★) 本文为第四篇 第一篇 点评阿里JAVA手册之编程规约(命名风格.常量定义.代码风格.控制语句.注释规约) 第二篇 点评阿里JAVA手册之编程规约(OOP 规约 .集合处理 .并发处理 .其他) 第三篇 点评阿里JAVA手册之异常日志(异常处理 日志规约 ) 第四篇

Python/MySQL(二.表操作以及连接) mysql表操作: 主键:一个表只能有一个主键.主键可以由多列组成. 外键 :可以进行联合外键,操作. mysql> create table yuan(id int auto_increment,yuangongname int,bumen_id int, primary key(id,yuangongname))engine=innodb default charset=utf8; Query OK, 0 rows affected (0.43

使用表类型(Table Type)实现百万级别的数据一次性插入 思路 1 创建表类型(TaBleType)         2 创建添加存储过程         3 使用C#语言构建一个DataTable         4 将整个Table作为参数插入 步骤1 创建表类型(TaBleType) CREATE TYPE [dbo].[TestTableType] AS TABLE([SeriesNumber] [nvarchar](80) NOT NULL,[CustomerName] [nva

InnoDB采用按表空间(tablespace)的方式进行存储数据, 默认配置情况下会有一个初始大小为10MB, 名字为ibdata1的文件, 该文件就是默认的表空间文件(tablespce file),用户可以通过参数innodb_data_file_path对其进行设置,可以有多个数据文件,如果没有设置innodb_file_per_table的话, 那些Innodb存储类型的表的数据都放在这个共享表空间中,而系统变量innodb_file_per_table=1的话,那么InnoDB存储引

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

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

MySQL 各级别事务的实现机制在处理cnctp项目已合包裹状态同步的问题时,发现读包裹状态和对包裹状态的更新不在一个事务内,我提出是否会因为消息并发导致状态一致性问题.在和同事讨论的过程中,我们开始论及事务隔离级别与其实现,以及修改隔离级别是否会对其他会话和事务造成影响等问题.由于学而忘习,对这个问题谈得比较模糊,没有以有力的论据说服其他人,因此整理了一下相关文档记录于此. 谈事务的实现前,先说一下InnoDB(MySQL 5.7)中事务相关的锁:Shared And Exclusive Lo