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

mysql处理大数据量的查询速度究竟有多快和能优化到什么程度 深圳-ftx(1433725026) 18:10:49  mysql有没有排名函数啊 横瓜(601069289) 18:13:06  无 横瓜(601069289) 18:13:20  MYSQL需要优化 深圳-ftx(1433725026) 18:13:35   那排名是怎么搞的 横瓜(601069289) 18:13:39  50万记录,很多查询就像蜗牛 横瓜(601069289) 18:13:46  所以必须优化 横瓜(6010

mysql的大数据量查询分页应该用where 条件进行分页,limit 100000,100,mysql先查询100100数据量,查询完以后,将 这些100000数据量屏蔽去掉,用100的量,但是如果加限制条件里面带索引的,查询速度很快的

一.我们可以且应该优化什么? 硬件 操作系统/软件库 SQL服务器(设置和查询) 应用编程接口(API) 应用程序 -------------------------------------------------------------------------------- 二.优化硬件 如果你需要庞大的数据库表(>2G),你应该考虑使用64位的硬件结构,像Alpha.Sparc或即将推出的IA64.因为MySQL内部使用大量64位的整数,64位的CPU将提供更好的性能. 对大数据库,优化的次

理想的索引,高效的索引建立考虑: :查询频繁度(哪几个字段经常查询就加上索引) :区分度要高 :索引长度要小 : 索引尽量能覆盖常用查询字段(如果把所有的列都加上索引,那么索引就会变得很大) : 索引长度直接影响索引文件的大小,影响增删改的速度,并间接影响查询速度(占用内存多). 针对列中的值,从左往右截取部分,来建索引 : 截的越短, 重复度越高,区分度越小, 索引效果越不好 : 截的越长, 重复度越低,区分度越高, 索引效果越好,但带来的影响也越大--增删改变慢,并间影响查询速度. 所以,

Memcached存储单个item最大数据是在1MB内,假设数据超过1M,存取set和get是都是返回false,并且引起性能的问题. 我们之前对排行榜的数据进行缓存,因为排行榜在我们全部sql select查询里面占了30%,并且我们排行榜每小时更新一次,所以必须对数据做缓存.为了清除缓存方便,把全部的用户的数据放在同一key中,因为memcached:set的时候没有压缩数据.在測试服測试的时候,没发现问题,当上线的时候,结果发现,在线人数刚刚490人的时候,serverload avera

一.前言 通常,我们分页时怎么实现呢? 1 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但是,数据量猛增以后呢? 1 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; 如上第二条查询时很慢的,直接拖死. 最关键的原因mysql查询机制的问题: 不是先跳过,后查询: 而是先查询,后跳过.(解释如下) 什么意思?比如limit 100000,10,在找到需要的那10条时,先会轮询经过前10W条数据

晚上小研究了下MySQL存储于读取二进制数据的功能.关键步骤为以下三点: 最重要的一点:存储二进制数据的表的类型需要是blob类型(按长度不同分为tiny, media, long) 插入二进制数据时需要利用mysql_real_escape_string函数对数据进行转换 从数据库中读取二进制数据时需要利用mysql_fetch_length函数字段长度,该函数需要在mysql_fetch_row调用后才可以正常获取结果 给出一个用C写的一个存储与读取字段的小例子,写的比较粗犷,见谅哈~ 先来

Memcached存储单个item最大数据是在1MB内,如果数据超过1M,存取set和get是都是返回false,而且引起性能的问题. 我们之前对排行榜的数据进行缓存,由于排行榜在我们所有sql select查询里面占了30%,而且我们排行榜每小时更新一次,所以必须对数据做缓存.为了清除缓存方便,把所有的用户的数据放在同一key中,由于memcached:set的时候没有压缩数据.在测试服测试的时候,没发现问题,当上线的时候,结果发现,在线人数刚刚490人的时候,服务器load average飘

本文主要针对中小型应用或网站,重点探讨日常程序开发中SQL语句的优化问题,所谓“大数据”.“高并发”仅针对中小型应用而言,专业的数据库运维大神请无视.以下实践为个人在实际开发工作中,针对相对“大数据”和相对“高并发”场景的一些应对策略,部分措施并没有经过严格的对比测试和原理分析,如有错漏欢迎各种批评指教.减少查询的影响结果集,避免出现全表扫描.影响结果集是SQL优化的核心.影响结果集不是查询返回的 本文主要针对中小型应用或网站,重点探讨日常程序开发中SQL语句的优化问题,所谓“大数据”.“高并发

PHP:PHP 5.3.6 (cli) (built: Jun 15 2011 16:29:50) MYSQL:5.1.51 如果我们有的一张表有几百万或几千万的记录,我们要使用 PHP 将所有的记录都获取过来(遍历数据表)进行处理.查询语句: SELECT * FROM largetable; PS:为了证明上面的做法是最佳的办法,我尝试使用 largetable 中的一个字段做 where ,以及 LIMIT,OFFSET .上面那种 WHERE 获得结果很慢,虽然用了索引.后面这种 LIM

它已被用于Oracle一世.但今天,很惊讶,MySQL在对数量级的性能,甚至差距如此之大不同的顺序相同的功能. 看看表ibmng(id,title,info)  只要  id key 指数title 看看两个语句: select * from ibmng limit 1000000,10 select * from ibmng limit 10,10 非常多人都会觉得不会有多大区别,可是他们都错了.区别太大了,(可能机器不同有点差距.但绝对10倍以上)详细运行时间留给好奇的同学. 这是为什么呢,

在用Mysql Yog或者PHPMyadmin等工具导入数据量大的sql文件时,会提示“gone away”,那么如何处理这个问题尼? 在Mysql对应的配置文件中my.ini文件中加入以下配置: #solution MySQL server has gone away max_allowed_packet=500M wait_timeout=288000 interactive_timeout = 288000

最近做的项目需要实现一个分页查询功能,自己先看了别人写的方法: <!-- 查询 --> <select id="queryMonitorFolder" parameterType="monitorFolderQuery" resultMap="monitorFolderMap"> select id, name, type, var_num, erp, createTime, modifyTime from monitor

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

架构图

1.查询数据保存为CSV文件 select * from account into outfile '/root/account.csv' fields terminated by ',' enclosed by '"' lines terminated by '\r\n' 注意:可通过终端方式查询或者服务器上连接数据查询所得. 2.将大文件数据(SQL)导入到服务器 A:将终端上查询的文件传到服务器 scp -P 端口号 -i 私钥绝对路径地址 数据存放的绝对路径 root@IP:/tmp/

在使用这种方法前,你必须先建立一个数据库,这个数据库是你希望将sql文件导入的数据库.假如你创建的数据库为demo_data,数据库文件为demo.sql 并且该数据库文件位于你的D盘下,即该文件在 d:/demo.sql好了,正式开始.打开一个DOS窗口.点击“开始”->“运行”->输入“cmd” 回车即可看见这样的DOS窗口.先进入MYSQL安装目录.以我的为例,我安装在d:/wamp/mysql .那么,进入该目录的bin目录下,该目录下有个mysql.exe 文件.命令为:输入d: 并

<?php $file_name = "d:test.sql"; $dbhost = "localhost"; $dbuser = "root"; $dbpass = "; $dbname = "test"; set_time_limit(); $fp = @fopen($file_name,"r") or die("sql文件打不开");//打开文件 $pdo = &q

在做项目的时候我碰到了一个这样的场景,有两张表,数据都在300W左右,现在要求在生产环境中合并这两张表为一张表,本来想用sql语句insert into select来实现,后来发现这样操作速度很慢,因为里面有计算逻辑.大概的表结构如下: table1 id tel credits1 table2 id tel credits2 points 合并后的表为 table id tel credits points 其中credits = credits1 + credits2 我采用的实现方法是这