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

升级一张4万多行(增加一个字段),且包含blob字段的表(blob字段包含100KB左右的数据),运行alter语句:ALTER TABLE `imgdetail` ADD COLUMN  `uploadflag`  integer NULL,运行了好几次最终都以报错告终,而且运行的过程中,表是锁住的,无法进行任何其他操作,最终解决办法: 1.创建一张新表imgdetail_new,结构即为增加uploadflag后的结构 2.执行数据复制语句:insert into imgdetail_new

---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

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

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 大数据量导入程序<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" /> 网络上转载许多都有错误,请注意代码的规范和正确性.经测试以下代码是正确无错的,转载请保留版权,尊重程序作者!<?php /******************************************//* PhyMyAdmin Data Importer *//* http://w

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

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

今日格言:了解了为什么,问题就解决了一半. Mysql 单表适合的最大数据量是多少? 我们说 Mysql 单表适合存储的最大数据量,自然不是说能够存储的最大数据量,如果是说能够存储的最大量,那么,如果你使用自增 ID,最大就可以存储 2^32 或 2^64 条记录了,这是按自增 ID 的数据类型 int 或 bigint 来计算的:如果你不使用自增 id,且没有 id 最大值的限制,如使用足够长度的随机字符串,那么能够限制单表最大数据量的就只剩磁盘空间了.显然我们不是在讨论这个问题. 影响 My

写在建库前: 在确定数据库业务后.建立数据库表格时,就应对一些常见问题有所考虑,以避免在数据增长一段时间后再做应对,可能造成时间及维护成本增加: 数据的月增量,年增量 数据的快速增长点 是否需要触发器或事件等 查询业务需求 服务器访问量 以上的考虑项,对数据库的类型.表的结构.表间关系的定义及数据库配置都有非常重要的影响. 运行后优化: 优化顺序 第一,优化你的sql和索引: 想实现一个查询,可以写出很多种查询语句,不同的语句,根据你选择的引擎.表中数据的分布情况.索引情况.数据库优化策略.查询

转载地址: http://www.cnblogs.com/lpfuture/p/5772055.html https://www.cnblogs.com/shiwenhu/p/5757250.html P1 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)

引言 对于一个大型的互联网应用,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题,对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题.通过数据切分来提高网站性能,横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式. •水平切分数据库:可以降低单台机器的负载,同时最大限度的降低了宕机造成的损失: •负载均衡策略:可以降低单台机器的访问负载,降低宕机的可能性: •集群方案:解决了数据库宕机带来的单点数据库不能访问的问题: •读写分离策略:最大限度了提高了应用中读取数据的速度和并发量: 问题描述 1.单个表数据量越大,读

总结下这周帮助客户解决报表生成操作的mysql 驱动的使用上的一些问题,与解决方案.由于生成报表逻辑要从数据库读取大量数据并在内存中加工处理后在 生成大量的汇总数据然后写入到数据库.基本流程是 读取->处理->写入. 1 读取操作开始遇到的问题是当sql查询数据量比较大时候基本读不出来.开始以为是server端处理太慢.但是在控制台是可以立即返回数据的.于是在应用 这边抓包,发现也是发送sql后立即有数据返回.但是执行ResultSet的next方法确实阻塞的.查文档翻代码原来mysql驱动默

参考文章:https://www.dexcoder.com/selfly/article/293 Mysql的分页查询十分简单,但是当数据量大的时候一般的分页就吃不消了. 传统分页查询:SELECT c1,c2,cn… FROM table LIMIT n,m MySQL的limit工作原理就是先读取前面n条记录,然后抛弃前n条,读后面m条想要的,所以n越大,偏移量越大,性能就越差. 推荐分页查询方法: 1.尽量给出查询的大致范围 LIMIT ; 2.子查询法 SELECT c1,c2,cn..

1 优化sql和索引2 增加缓存如:redis3 主从复制或主主复制,读写分离4 利用mysql自带分区表5 先做垂直拆分,将一个大系统分为多个小系统,也就是分布式6 水平切分,要选择一个合理的sharding key,为了有好的查询效率,表结构也要改动,做一定的冗余,应用也要改,sql中尽量带sharding key,将数据定位到限定的表上去查,而不是扫描全部的表 参考:https://www.cnblogs.com/nengka/p/mysqloptimization.html

需求是:对于一个设备,求一天内每个小时的平均值,一个月内每天的平均值,更通用的需求是,从起始时间到结束时间,每隔一段时间,求一个平均值.目前的解决策略是:在存储过程中进行处理,从起始时间到结束时间,切割成段,求出每一段的平均值,合并起来.存在问题:数据量很大的时候,会存在严重的性能问题.比如:一个月内每天的平均值,这个涉及的数据量将非常大,查询非常耗时.目前没有做过基准测试,具体的时间消耗还不确定.解决办法:目前想到的是,新建一个平均值表,定时把一段时间的平均值写入到这个表里面.以后从平均值表里

一般MYSQL最基本的分页方式: select * from content order by id desc limit 0, 10 在中小数据量的情况下,这样的SQL足够用了,唯一需要注意的问题就是确保使用了索引.随着数据量的增加,页数会越来越多,查看后几页的SQL就可能类似: select * from content order by id desc limit 10000, 10 一言以蔽之,就是越往后分页,LIMIT语句的偏移量就会越大,速度也会明显变慢. 此时,我们可以通过2种方式