前言: 在系统正常运作一定时间后,随着市场.产品汪的需求不断变更,比较大的一些表结构面临不得不增加字段的方式来扩充满足业务需求:  而 MySQL 在体量上了千万.亿级别数据的时候,Alter Table 的操作,可以让你等一天,而且在高峰期执行这种 SQL 让你的数据库也承担着压力. 第一时间想到的解决方案就是新建一张表,去掉索引等关联关系,然后加上需要修改的字段,接着写上 insert select 语句进行导数据, 后面发现加上重建索引的操作,时间上几乎没有出入: 针对这种问题,赶紧翻翻

数据库数据量很大的数据库导入到本地时,会等很久,然而等很久之后还是显示失败: 这是就要看看自己本地的没mysql是否设置了超时等待,如果报相关time_out这些,可以把mysql.ini尾部添加max_allowed_packet.interactive_timeout.wait_timeout 参数mysql.ini相关配置[mysql] # 设置mysql客户端默认字符集 default-character-set=utf8 [mysqld] #设置3306端口 port = 3306 #

接手了同事的项目,其中有一个功能是保存邮件模板(包含图片),同事之前的做法是把图片进行base64编码然后存在mysql数据库中(字段类型为mediumtext)然后保存三张图片(大概400k)的时候报错MySQL server has gone away 然后查看官方文档https://dev.mysql.com/doc/ref... 得知可能是以下几个原因 服务器超时 服务器断开 向服务器发送不正确或太大的查询 INSERT或者 REPLACE是插入大量行 开始以为是服务器超时导致的,在网上

遇到几百万的数据操作遇到很多问题,比如分区,比如分表,sql语句的效率问题.努力学习好mysql优化还是很有必要的.

查询大小: show variables like '%max_allowed_packet%'; 修改大小: set global max_allowed_packet = 1024 * 1024 * 16 : (以字节为单位) 修改my.cnf配置文件: 在 [mysqld] 段加入 max_allowed_packet 配置

问题:如题. 解决方法:右键数据库   属性——选项——恢复模式:简单

一.查询zabbix数据库大小 mysql> select table_schema, concat(truncate(sum(data_length)/1024/1024,2),' mb') as data_size,concat(truncate(sum(index_length)/1024/1024,2),'mb') as index_size from information_schema.tables group by table_schema order by data_size d

2014年12月13日 14:36 新浪博客 (转自http://www.cnblogs.com/nmj1986/archive/2012/09/17/2688827.html) 需求: 有两个不同的SQLite数据库 A.B,需要将B数据库中的表复制到A数据库中去,数据量较小的时候,可以在数据库可视化工具Navicat中直接将表导成.sql文件,然后将sql文件在另一个数据库运行即可.但是当数据量较大时,这样操作会丢失一部分数据.因此针对这种情况可采用下述方法: 解决办法: (1)使用软件:S

---收缩数据库日志文件 USE [master]ALTER DATABASE yourdatabasename SET RECOVERY SIMPLE WITH NO_WAITALTER DATABASE yourdatabasename SET RECOVERY SIMPLE USE yourdatabasename DBCC SHRINKFILE (N'yourdatabasename _Log' , 0,TRUNCATEONLY) --数据库日志文件名(数据库右键-属性-日志逻辑文件名)

现象 新建了一张员工表,插入了少量数据,索引中所有的字段均在where条件出现时,正确走到了idx_nap索引,但是where出现部分自左开始的索引时,却进行全表扫描,与MySQL官方所说的最左匹配原则"相悖". 数据背景 CREATE TABLE `staffs` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名', `age` int(11) NOT

用phpmyadmin打开数据表较多,数据量较大的数据库时,会出现超时,或者等半天打开了说数据库没有表.并且即便打开了,再进行其他浏览,编辑,sql等操作,页面也是相当慢的,慢等几乎无法忍受.这里慢也就慢在取得表状态的 SHOW TABLE STATUS 语句.SHOW TABLE STATUS 返回表的名字,类型,列数,大小,时间等相关信息.这些信息不要也罢.下面着手改以下两个地方就可以了. 以 phpMyAdmin 3.1.2 为例(不同版本可能会有差异): 打开 libraries/Tab

一.前言 java 中MySQL JDBC 封装了流式查询操作,通过设置几个参数,就可以避免一次返回数据过大导致 OOM. 二.如何使用 2.1 之前查询 public void selectData(String sqlCmd) throws SQLException { validate(sqlCmd); Connection conn = null; PreparedStatement stmt = null; ResultSet rs = null; try { conn = petad

据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段,其中 title 用定长,info 用text, id 是主键,vtype是int,vtype是索引. 最后collect 为 10万条记录,看下面这条sql语句: select id,title from collect limit 1000,10; 很快:基本上0.01秒就OK. 再来看这条语句: select id,title from collect limit 90000,10; 从9万条开始分页,

最近项目中不少表的数据量越来越大,并且导致了一些数据库的性能问题.因此想借助一些分库分表的中间件,实现自动化分库分表实现.调研下来,发现Sharding-JDBC目前成熟度最高并且应用最广的Java分库分表的客户端组件.本文主要介绍一些Sharding-JDBC核心概念以及生产环境下的实战指南,旨在帮助组内成员快速了解Sharding-JDBC并且能够快速将其使用起来.Sharding-JDBC官方文档 核心概念 在使用Sharding-JDBC之前,一定是先理解清楚下面几个核心概念. 逻辑表

前因: 客户咨询,有一个业务sql(代表经常被执行且重要),全表扫描在系统占用资源很高(通过ash报告查询得到信息) 思路: 1.找到sql_text,sql_id 2.查看执行计划 3.查询sql涉及对象的对象数据量,段大小,行数量,where条件列,是否存在索引,列的选择读情况如何 4.总结,优化整改 1.找到sql_text,sql_id 094cmrxrahdy2 SELECT ~10个列名称(由于设计用户信息,因此部分信息不再详细说明) FROM Prescription WHERE

本文分享自华为云社区<解决el-select数据量过大的卡顿的两种思路与一种实施方案>,作者: KevinQ. 经典问题:在测试环境好好的,怎么到正式环境就不行了? --本文:数据量变了. 问题来源 最近在开发公司的后台管理系统,很简单的一个部分,给部门设置领导,前端选用Element-UI的 el-select组件,后端返回的可选人员列表为当前操作人有权控制的每一个人. 在测试环境运行好好的,怎么到了正式环境就不行了呢? 问题分析 出问题的原始代码很简单: <el-select v-m

下图为四种不同算法应用在不同大小数据量时的表现,可以看出,随着数据量的增大,算法的表现趋于接近.即不管多么糟糕的算法,数据量非常大的时候,算法表现也可以很好. 数据量很大时,学习算法表现比较好的原理: 使用比较大的训练集(意味着不可能过拟合),此时方差会比较低:此时,如果在逻辑回归或者线性回归模型中加入很多参数以及层数的话,则偏差会很低.综合起来,这会是一个很好的高性能的学习算法.

DIOCP数据包太大,请在业务层分拆发送 DIOCP日志记录异常:数据包太大,请在业务层分拆发送...... 跟踪发现,原因在下图:

系统导出数据到excel,数据量过大(大约10W)条,导致服务器 cpu 100%解决方法

工作过程中,如果一个数据库的表比较多,手工编写统计脚本就会比较繁琐,于是摸索出自动生成各表统计数据量脚本的通用方法,直接上代码: /* 脚本来源:https://www.cnblogs.com/zhang502219048/p/10970193.html */ ), Num int) exec sp_MSforeachtable 'insert into #t select ''?'', count(*) from ?' select replace(replace(TableName,'[',

方法一: 代码如下: import java.util.ArrayList; import java.util.List; /** * 模拟批量处理数据(一) * 当数据量过大过多导致超时等问题可以将数据进行分批处理 * @author [] * */ public class BatchUtil2 { public static void listBatchUtil(List<Integer> lists) { System.out.println(lists); System.out.pr