http://www.blogjava.net/anchor110/articles/361152.html

mysql更改已有数据表的字符集,保留原有数据内容     原文网址:http://blog.csdn.net/learn_2/article/details/6460370 环境:在应用开始阶段没有正确的设置字符集,在运行一段时间以后才发现存在不能满足需求需要调整,又不想丢弃这段时间的数据,那么就需要进行字符集的修改.字符集的修改不能直接通过"alter database character set *** " 或者 "alter table tablename chara

1.django模型 Django对各种数据库提供了很好的支持,包括:PostgreSQL.MySQL.SQLite.Oracle. Django为这些数据库提供了统一的调用API. 我们可以根据自己业务需求选择不同的数据库. MySQL是Web应用中最常用的数据库. 这篇博客,我们将以Mysql作为实例进行介绍. 如果你想了解更多MySQL的基础知识,可以查看该菜鸟教程地址:https://www.runoob.com/mysql/mysql-tutorial.html 2.第三方库mysql

使用场景: 在线修改大数据量表结构(ALTER tables without locking them) 文档参考:https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/LATEST/pt-online-schema-change.html 好处: 降低主从延时的风险 可以限速.限资源,避免操作时MySQL负载过高 建议: 在业务低峰期做,将影响降到最低 直接原表修改缺点: 当表的数据量很大的时候,如果直接在线修改表结构,严重影响线上环境,而且耗时不可预估 注意

我们在处理大数据表的时候经常会感觉的处理速度不够快,效率不够高,那么今天下面我就来简单实现下PLSQL的多线程编程处理数据: 我模拟一个简单的场景,把某一张表中的数据(当然这张表的数据非常大)同步到目的表中去 1.需要同步的数据表结构:WSFMDJ -- Create table create table WSFMDJ ( ) not null, reghospital ), hospitalid ), regname ), regaac002 ), regmz ), regblood ), r

1.首先给大数据表创建rownum序列号 --增加序列号字段 alter table TEST add xlh number; --填充序列号 update TEST set xlh = rownum; 2.通过xlh字段进行分数据到不同的表中(以建表的方式进行处理) ; ; ; ; 3.给创建的表分别建立主键或者索引 create index hik_1001_index on HIK_1001 (HIK_CLM2) alter table HIK_1001 add constraint HI

MySQL 判断数据库和数据表是否存在 如何使用SQL查询语句,判断数据库和数据表是否存在? 1.判断数据库是否存在 查询SQL如下: select * from information_schema.SCHEMATA where SCHEMA_NAME = '需要查找的数据库名'; 也可以模糊查询,SQL如下: select * from information_schema.SCHEMATA where SCHEMA_NAME like '%需要查询的数据库名的部分名称%'; 2.判断数据表

转载请声明出处:全网@秋意正寒 零.本篇前言 说实话,我很纠结是先介绍瓦片的二进制数据文件结构,还是先介绍这两个重要的表.思前想后,我决定还是先介绍这两个数据表. 因为这两个表不先给读者灌输,那么介绍到瓦片的二进制数据文件结构时,就满嘴"晦涩难懂"啦. 数据与模型 上文介绍到,瓦片的三维模型实际上是由gltf承担起来的(作为glb格式嵌入到瓦片二进制文件中),那么,除了模型数据,肯定模型自己本身也有属性数据的. 就比如,门有长宽高.密度.生产日期等信息,楼栋模型有建筑面积.楼层数等信息

整理这篇文章的缘由: 互联网应用会频繁加功能,修改需求.那么表结构也会经常修改,加字段,加索引.在线直接在生产环境的表中修改表结构,对用户使用网站是有影响. 以前我一直为这个问题头痛.当然那个时候不需要我来考虑,虽然我们没专门的dba,他们数据量比我们更大,那这种问题也会存在.所以我很想看看业界是怎么做的,我想寻找有没有更高级的方案,呵呵,让我觉得每次开发一个新功能,我在线加字段都比较纠结.后来只知道,不清楚在什么时候,无意中看到一个资料介绍online-schema-change这个工具,于是

原文地址:http://blog.csdn.net/zwan0518/article/details/11972853 目录(?)[-] 一查询优化 1创建索引 2缓存的配置 3slow_query_log分析 4分库分表 5子查询优化 二数据转移 21插入数据   如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对

原文链接: https://segmentfault.com/a/1190000006158186 当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALL

一.查看数据库编码格式 ? 1 mysql> show variables like 'character_set_database'; 二.查看数据表的编码格式 ? 1 mysql> show create table <表名>; 三.创建数据库时指定数据库的字符集 ? 1 mysql>create database <数据库名> character set utf8; 四.创建数据表时指定数据表的编码格式 ? 1 2 3 4 5 create table tb

昨天跟同事聊起数据表性能的问题,能不能仅用覆盖索引实现数据的汇总统计.找了一个开发环境已有的数据表进行测试,通过explain命令,能看到mysql通过覆盖索引就能实现sum的需求,而无须去读取实际行数据. 但开发环境数据量太小,对执行时间的优化,没有直观感受,于是决定做一个数据量能到千万级的数据表,方便测试.写个java程序来填充随机数据是第一选择,但还要动用IDE太麻烦,尝试直接使用mysql的函数来实现. 1     数据表设计 目的是演示如何生成千万级数据,只设计了一个最简单常用的数据表

背景:mysql数据库中有个日志表记录高达800多万,影响了mysql的正常业务访问,现需要清理三个月之前的所有数据,大概600多万(大概13G) 方法一:传统delete from xxx,传统,普通,效率底下,高数据清理容易搞垮数据库. 方法二:truncate,这个操作会把表中所有的数据给清除掉.(如果是要清空数据的话这个效率最高). 方法三:间接法.步骤如下: 1.创建t_req_log同结构的新表 t_req_log_new . create table  t_req_log_new

工作上会经常遇到量级比较大的数据表  :场景: 该数据表需要进行alter操作 比如增加一个字段,减少一个字段. 这个在一个几万级别数据量的数据表可以直接进行alter表操作,但是要在一个接近1000W的数据表进行操作,不是一件容易的事:可能情况:1.导致数据库崩溃或者卡死  2.导致其他进程 进行数据库读写I/O变慢  3.还有一个可能就是数据格式不一致 导致数据无法写入(比如一个varchar类型要改为int类型,当数据长度过大时会报错) 解决方案:-- 1.重新创建一张数据表  creat

1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.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. 3.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

读写文件 背景及木:现有数据1000w单表,为压力测试准备1亿条数据. 步骤: 1.将1000w条记录,除id外都导入到多个文件中: //DELIMITER DROP PROCEDURE if EXISTS createManyTable; create PROCEDURE createManyTable() BEGIN DECLARE i int; ); ; DO SET fileName=CONCAT('f_log_',i,'.txt'); SET @STMT :=CONCAT("selec

大数据量备份与还原,始终是个难点.当MYSQL超10G,用mysqldump来导出就比较慢了.在这里推荐xtrabackup,这个工具比mysqldump要快很多. 一.Xtrabackup介绍 1,Xtrabackup是什么 Xtrabackup是一个对InnoDB做数据备份的工具,支持在线热备份(备份时不影响数据读写),是商业备份工具InnoDB Hotbackup的一个很好的替代品. Xtrabackup有两个主要的工具:xtrabackup.innobackupex 1.xtraback

原文:http://blog.51yip.com/mysql/1650.html 作者:海底苍鹰 大数据量备份与还原,始终是个难点.当MYSQL超10G,用mysqldump来导出就比较慢了.在这里推荐xtrabackup,这个工具比mysqldump要快很多. 一.Xtrabackup介绍 1,Xtrabackup是什么 Xtrabackup是一个对InnoDB做数据备份的工具,支持在线热备份(备份时不影响数据读写),是商业备份工具InnoDB Hotbackup的一个很好的替代品. Xtra

limit 翻页原理 limit offset,N, 当offset非常大时, 效率极低, 原因是mysql并不是跳过offset行,然后单取N行, 而是取offset+N行,返回放弃前offset行,返回N行. 效率较低,当offset越大时,效率越低 通过show profile可以查看: mysql> show profiles; +----------+------------+------------------------------------+ | Query_ID | Dura

转载自:https://www.cnblogs.com/ryanzheng/p/8334915.html 提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据