某天,在生产环节中,发现一个定时任务表,由于每次服务区查询这个表就会造成慢查询,给mysql服务器带来不少压力,经过分析,该表中绝对部分数据是垃圾数据 需要删除,约1050万行,由于缺乏处理大数据的额经验,开始直接使用delete搭配where条件进行清理,最后执行了1个小时也没有完成,后来经过跟查询,1000万条数据 的删除需要几十个小时甚至上百小时,果断放弃,采用了迂回策略. 三步骤策略: 1.抽取需要保留的数据到备份表中 2.truncate旧表 3.备份的数据插入回来 通过以上思路果断在

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_85ead02a0101csci.html MYSQL千万级数据量的优化方法积累 1.分库分表 很明显,一个主表(也就是很重要的表,例如用户表)无限制的增长势必严重影响性能,分库与分表是一个很不错的解决途径,也就是性能优化途径,现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢,同事的做法是将其散列到100个表中,分别从members0到members99,然后根据mid分发记录到这些表中,牛逼的

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

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

一.索引的作用 索引通俗来讲就相当于书的目录,当我们根据条件查询的时候,没有索引,便需要全表扫描,数据量少还可以,一旦数据量超过百万甚至千万,一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多,5秒以上就已经让人难以忍受了. 提升查询速度的方向一是提升硬件(内存.cpu.硬盘),二是在软件上优化(加索引.优化sql:优化sql不在本文阐述范围之内). 能在软件上解决的,就不在硬件上解决,毕竟硬件提升代码昂贵,性价比太低.代价小且行之有效的解决方法就是合理的加索引. 索引使用得当,能使查询速度提升上万倍,效

(一)索引的作用 索引通俗来讲就相当于书的目录,当我们根据条件查询的时候,没有索引,便需要全表扫描,数据量少还可以,一旦数据量超过百万甚至千万,一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多,5秒以上就已经让人难以忍受了. 提升查询速度的方向一是提升硬件(内存.cpu.硬盘),二是在软件上优化(加索引.优化sql:优化sql不在本文阐述范围之内). 能在软件上解决的,就不在硬件上解决,毕竟硬件提升代码昂贵,性价比太低.代价小且行之有效的解决方法就是合理的加索引. 索引使用得当,能使查询速度提升上万倍,

查询重复的字段需要创建索引,多个条件则创建组合索引,各个条件的索引都存在则不必须创建组合索引 有些情况直接使用GROUP BY HAVING则能直接解决:但是有些情况下查询缓慢,则需要使用下面其他的方法 以下是本人整理出来的查询重复数据的SQL,适用于千万级数据量的MYSQL数据库. 1.适用于整数类型的 ; 2.分组排序 SELECT UId FROM ( ,) rank,@grp:=a.UId FROM ( ,) AS b )AS t ; 3.适用于字符串类型,包含中文 ) ; 4.适用于字

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 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用

查询 text 表中,user_name字段值重复的数据及重复次数 select user_name,count(*) as count from text 删除 text 表中,重复出现的数据只保留 ID 最大的一条数据,没有重复的数据不删除. AND id not in( select id from (select max(id) as id,count(user_name) as count from text order by count desc) as tab) AND id no

用DataAdapter.Update() 方法更新删除了部分DataRow 的 DataTable .但是数据库中的数据没有随着更新而变化. 原因:DataTable 删除 DataRow 时,使用的是DataTable.Rows.Remove(DataRow ) 或 DataTable.Rows.RemoveAt(DataRowIndex) 方法. 解决方法:使用 DataTable.Rows[rowIndex].Delete() ; 方法删除数据. 详解如下: DataAdapter.Up

--测试表 CREATE TABLE [dbo].[Employee] ( [EmployeeNo] INT PRIMARY KEY, [EmployeeName] [nvarchar](50) NULL, [CreateUser] [nvarchar](50) NULL, [CreateDatetime] [datetime] NULL ); --1.循环插入 SET STATISTICS TIME ON; DECLARE @Index INT = 1; DECLARE @Timer DATE

INSERT INTO TEMP_BUS_TRAVEL_INFO ( SELECT * FROM BUS_TRAVEL_INFO t ') SELECT COUNT(*) FROM TEMP_BUS_TRAVEL_INFO 日期过滤范围把查询出来的结果直接插入到新表中.然后删除. INSERT INTO TEMP_BUS_TRAVEL_INFO ( DELETE BUS_TRAVEL_INFO t ') SELECT COUNT(*) FROM TEMP_BUS_TRAVEL_INFO

需要重新刷新下表格的view => grid.view.refresh();

  1.OpenXmlSDK是个很好的类库,可惜只能通过C#调用,C#的童鞋又福气了. 2.服务端程序由于没法安装office,所以这个对asp.net网站来说是最理想的库了.需要.net 4.0版本以上. 3.以流形式,sax模型读取大文件. using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using DocumentFormat.OpenXml; using Docum

delete t_xxx_user where recid in ( select recid from t_xxx_user where recid in ( select min(recid) from t_sz_grid_forecast_user where ddatetime = to_date('2019-12-17 16:00:00','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss') and forecaster = 'XXX'  group by venueid,ybsx hav

笔者最近工作中遇见一个性能瓶颈问题,MySQL表,每天大概新增776万条记录,存储周期为7天,超过7天的数据需要在新增记录前老化.连续运行9天以后,删除一天的数据大概需要3个半小时(环境:128G, 32核,4T硬盘),而这是不能接受的.当然如果要整个表删除,毋庸置疑,用 TRUNCATE TABLE就好. 最初的方案(因为未预料到删除会如此慢),代码如下(最简单和朴素的方法): delete from table_name where cnt_date <= target_date 后经过研究

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文首发在云+社区,未经许可,不得转载. 作者:张国鹏 | 腾讯 运营开发工程师 一.前言 Spark作为大数据计算引擎,凭借其快速.稳定.简易等特点,快速的占领了大数据计算的领域.本文主要为作者在搭建使用计算平台的过程中,对于Spark的理解,希望能给读者一些学习的思路.文章内容为介绍Spark在DataMagic平台扮演的角色.如何快速掌握Spark以及DataMagic平台是如何使用好Spark的. 二.Spark在DataMag

一.前言 Spark作为大数据计算引擎,凭借其快速.稳定.简易等特点,快速的占领了大数据计算的领域.本文主要为作者在搭建使用计算平台的过程中,对于Spark的理解,希望能给读者一些学习的思路.文章内容为介绍Spark在DataMagic平台扮演的角色.如何快速掌握Spark以及DataMagic平台是如何使用好Spark的. 二.Spark在DataMagic平台中的角色 图 2-1 整套架构的主要功能为日志接入.查询(实时和离线).计算.离线计算平台主要负责计算这一部分,系统的存储用的是COS

在mysql中如果是小数据量分页我们直接使用limit x,y即可,但是如果千万数据使用这样你无法正常使用分页功能了,那么大数据量要如何构造sql查询分页呢?     般刚开始学SQL语句的时候,会这样写 代码如下:  代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 代码如下:  代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000

本文为本人最近利用几个小时才分析总结出的原创文章,希望大家转载,但是要注明出处 http://blog.sina.com.cn/s/blog_438308750100im0e.html 有什么问题可以互相讨论:yubaojian0616@163.com 于堡舰 上一篇文章我们测试一些order by查询和分页查询的一些基准性能,现在我们来分析一下条件索引查询的结果集的测试 现在我们继续进行一个测试相同的表结构插入1亿条数据这次用到的是Innodb表引擎,表名有些变化,这里为甚要新建一个表的很重要

删除重复行 DELETE FROM ecm_member_login_session WHERE (number , client_code) IN ( ) AND update_time NOT IN ( ); 但是报1093错误 :: ) ) Error Code: . You can't specify target table 'ecm_member_login_session' for update in FROM clause 0.046 sec 后来在 嵌套查询语句里面再嵌套一层即