select * from 表名 where to_days(字段名) = to_days(now()) 一.数据库设计方面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: sel

Mysql数据库写入数据速度优化 1)innodb_flush_log_at_trx_commit 默认值为1:设置为0,可以提高写入速度.  值为0:提升写入速度,但是安全方面较差,mysql服务器宕机可能会造成数据丢失. 值为1:每一次事务提交或者事务外的指令都需要把日志写入硬盘,此过程消耗时间较长: 值为2:是每次操作不写入硬盘,而是写入系统缓存,日志仍然会每秒刷新硬盘: 2)innodb_autoextend_increment默认值为8M,调整为128M : 此配置项作用主要是当tab

介绍 在日常维护工作当中经常会需要对数据进行导出操作,而mysqldump是导出数据过程中使用非常频繁的一个工具:它自带的功能参数非常多,文章中会列举出一些常用的操作,在文章末尾会将所有的参数详细说明列出来. 语法: 默认不带参数的导出,导出文本内容大概如下:创建数据库判断语句-删除表-创建表-锁表-禁用索引-插入数据-启用索引-解锁表. Usage: mysqldump [OPTIONS] database [tables] OR mysqldump [OPTIONS] --databases

在日常的linux运维工作中,大数据量备份与还原,始终是个难点.关于mysql的备份和恢复,比较传统的是用mysqldump工具,今天这里推荐另一个备份工具innobackupex.innobackupex和mysqldump都可以对mysql进行热备份的,mysqldump对mysql的innodb的备份可以使用single-transaction参数来开启一个事务,利用innodb的mvcc来不进行锁表进行热备份,mysqldump备份是逻辑备份,备份出来的文件是sql语句,所以备份和恢复的

之前上次在部门的分享会上,听了关于MySQL大数据的分页,即怎样使用limit offset,N来进行大数据的分页,现在做一个记录: 首先我们知道,limit offset,N的时候,MySQL的查询效率特别的低,注意是在limit大数据量的时候,测试的表的数据量是1KW条,limit 5000000,N的时候,速度变的非常的慢,当然了offset特别小的时候,查询的速度没有什么差别.那我们来想一下什么没原因造成的? 那其实原因就是MySQL并不是跳过offset行,然后单取N行,而是取offs

mysql插入数据与删除重复记录的几个例子 12-26shell脚本实现mysql数据的批量插入 12-26mysql循环语句插入数据的例子 12-26mysql批量插入数据(insert into select与select i 12-26mysql插入数据与索引的关系 12-26mysql存在更新不存在插入数据的方法 12-26mysql删除重复记录有几种方式 12-26mysql insert语句插入多条数据的例子 12-26mysql插入数据速度性能优化方法 12-26mysql批量更新

http://www.cnblogs.com/chenmh/p/5300370.html 介绍 在日常维护工作当中经常会需要对数据进行导出操作,而mysqldump是导出数据过程中使用非常频繁的一个工具:它自带的功能参数非常多,文章中会列举出一些常用的操作,在文章末尾会将所有的参数详细说明列出来. 语法: 默认不带参数的导出,导出文本内容大概如下:创建数据库判断语句-删除表-创建表-锁表-禁用索引-插入数据-启用索引-解锁表. Usage: mysqldump [OPTIONS] databas

王家林 Spark公开课大讲坛第一期:Spark把云计算大数据速度提高100倍以上 http://edu.51cto.com/lesson/id-30815.html Spark实战高手之路 系列书籍 -http://down.51cto.com/tag-spark%E8%AE%B2%E4%B9%89.html 王家林老师(邮箱18610086859@126.com 电话18610086859) 中国目前唯一的移动互联网和云计算大数据集大成者: 云计算大数据Spark亚太研究院院长和首席专家:

mysql导入数据load data infile用法 基本语法: load data [low_priority] [local] infile 'file_name txt' [replace | ignore] into table tbl_name [fields [terminated by't'] [OPTIONALLY] enclosed by ''] [escaped by'\' ]] [lines terminated by'n'] [ignore number lines]

转自 Mysql删除数据后,磁盘空间未释放的解决办法 - 今日头条(TouTiao.com)http://toutiao.com/a6303087712678412546/?tt_from=mobile_qq&utm_campaign=client_share&app=news_article&utm_source=mobile_qq&iid=4710631352&utm_medium=toutiao_ios 起因: 公司的服务器上添加了硬盘监控,收到报警后,确认是

mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 测试实验 1.   直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法: select * from product limit start, count当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条), 如下: select * from product limit 10, 20   0.016秒select * from p

MySQL大数据量快速插入方法和语句优化是本文我们主要要介绍的内容,接下来我们就来一一介绍,希望能够让您有所收获! INSERT语句的速度 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) 这不考虑打开表的初始开销,每个并发运行的查询打开. 表的大小以logN (B树)的速度减慢索引的插入. 加快插入的一些方法 如果同时从同一个客户端插入很多行,使用含多个VA

---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

这篇文章主要介绍了MySQL修改数据表存储引擎的3种方法介绍,分别是直接修改.导出导入.创建插入3种方法, 可以参考下   MySQL作为最常用的数据库,经常遇到各种各样的问题.今天要说的就是表存储引擎的修改.有三种方式,列表如下. 1.真接修改.在数据多的时候比较慢,而且在修改时会影响读取性能.my_table是操作的表,innoDB是新的存储引擎. 代码如下: ALTER TABLE my_table ENGINE=InnoDB 2.导出,导入.这个比较容易操作,直接把导出来的sql文件给改

背景 写这篇文章主要是介绍一下我做数据仓库ETL同步的过程中遇到的一些有意思的内容和提升程序运行效率的过程. 关系型数据库: 项目初期:游戏的运营数据比较轻量,相关的运营数据是通过Java后台程序聚合查询关系型数据库MySQL完全可以应付,系统通过定时任务每日统计相关数据,等待运营人员查询即可. 项目中后期:随着开服数量增多,玩家数量越来越多,数据库的数据量越来越大,运营后台查询效率越来越低.对于普通的关系型来说,如MySQL,当单表存储记录数超过500万条后,数据库查询性能将变得极为缓慢,而往

首先看下mysql误删数据排名最前的几种是: 1.误删文件 2.误删库.表 3.错误全表删除 / 更新 4.升级操作失误 都来看看你命中过几个,hoho. 简单说下我亲手造的一个大事故吧. 那大概是一个春暖花开的季节,我的内心是激动澎湃的,因为已经安排了休假计划.在这前几天,已经把一个新项目的数据库环境都部署好了,包括自动化备份. 等我美美的出去玩的时候,悲剧发生了,业务要求进行数据回滚,但发现备份文件不可用,原因是 备份时指定的字符集和表字符集不一致.我勒个擦,原来该项目采用新的字符集,但是我

mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 测试实验 1.   直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法: select * from product limit start, count当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条), 如下: select * from product limit 10, 20   0.016秒select * from p

MySQL大数据量分页查询方法及其优化   ---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)

MySQL load数据的时候自动更新时间 前提 CREATE TABLE table_name ( dt varchar(255) NULL , ctime timestamp NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP , PRIMARY KEY (dt) ); 建表语句如上,需求如题,即在load数据的时候更新ctime 解决办法 在知乎上看到了这个答案,说了原因是load的时候关注的是速度(load比insert快将近10倍),所以不会启动自动计算规则,建议导入后u

mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 测试实验 1.   直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法: select * from product limit start, count当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条), 如下: select * from product limit 10, 20   0.016秒select * from p

MySQL 常用数据存储引擎区别 原文:https://laravel-china.org/articles/4198/mysql-common-data-storage-engine mysql有多种存储引擎,目前常用的是 MyISAM 和 InnoDB 这两个引擎,除了这两个引擎以为还有许多其他引擎,有官方的,也有一些公司自己研发的.这篇文章主要简单概述一下常用常见的 MySQL 引擎,一则这是面试中常被问到的问题,二则这也是数据库设计中不可忽略的问题,用合适的引擎可以更好的适应业务场景,提