TEST_DB 带有集成测试套件的示例数据库,用于测试应用程序和数据库服务器 此存储库已从Launchpad迁移. 请参阅MySQL文档中的用法 它来自哪里 原始数据由西门子企业研究中心的Fusheng Wang和Carlo Zaniolo创建.数据采用XML格式.http://timecenter.cs.aau.dk/software.htm Giuseppe Maxia制作了关系模式,Patrick Crews以关系格式导出数据. 该数据库包含大约300,000个员工记录,其中包含280万个

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 前言部分 今天在公司做项目

php 处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度 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 wh

在一开始接触PHP接触MYSQL的时候就听不少人说:“MySQL就跑跑一天几十万IP的小站还可以,要是几百万IP就不行了”,原话不记得了,大体 就是这个意思.一直也没有好的机会去验证这个说法,一是从没有接手过这么大流量的网站,二是平时工作也比较忙,懒得去管这些,反正现在用不着,抱着这个想 法把这个问题一直留到了最近,才把这个问题搞明白.就在前几天公司旗下一网站(由于这是公司的商业内容我就不说是那个网站了)以下简称A站,这A站在年后流量猛增从一天的七八十万猛跑到了好几百万的IP,一天下来接近一千万

想往某个表中插入几百万条数据做下测试, 原先的想法,直接写个循环10W次随便插入点数据试试吧,好吧,我真的很天真.... DROP PROCEDURE IF EXISTS proc_initData;--如果存在此存储过程则删掉 DELIMITER $ CREATE PROCEDURE proc_initData() BEGIN ; DO INSERT INTO text VALUES(i,CONCAT('姓名',i),'XXXXXXXXX'); ; END WHILE; END $ CALL

最近一段时间参与的项目要操作百万级数据量的数据,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍.之前数据量小的时候,查询语句的好坏不会对执行时间有什么明显的影响,所以忽略了许多细节性的问题. 经测试对一个包含400多万条记录的表执行一条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂.因此如何提高sql语句查询效率,显得十分重要.以下是结合网上流传比较广泛的几个查询语句优化方法: 首先,数据量大的时候,应尽量避免全表扫描,应考

今天因为项目需要,想测试一下读取百万级数量数据的速度如何,无奈数据库没有现成符合要求的数据,网上百度一番有很都不错的文章,但是需要涉及到一些存储过程和用php代码什么的,虽说可以实现,但是感觉另外再弄这些比较麻烦,没有通用性,于是在几篇文章的参考下,.自己写了一段代码,直接生成的数据还是比较方便的,并且不是重复的数据.网上很多都是重复的,我只是做了一点小的修改,测试数据库是mysql 5.5,存储形式是MyISAM,每次生成的数据量是之前的一倍.测试的量有限,如有什么疑问欢迎评论指正. 首先我的

前提条件: 1.表的唯一索引 2.百万级数据 SQL语句: select c.* FROM ( SELECT a.logid FROM tableA a where 1 = 1 <#if phone?exists&& phone!=""> AND a.phone like "%":phone"%" </#if> ORDER BY a.create_time DESC limit :startIndex,:m

转自:http://www.cnblogs.com/fnz0/p/5713102.html 想往某个表中插入几百万条数据做下测试, 原先的想法,直接写个循环10W次随便插入点数据试试吧,好吧,我真的很天真.... DROP PROCEDURE IF EXISTS proc_initData;--如果存在此存储过程则删掉 DELIMITER $ -- 在mysql客户端中分隔符默认是分号(:). CREATE PROCEDURE proc_initData() BEGIN DECLARE i IN

我是风筝,公众号「古时的风筝」,一个兼具深度与广度的程序员鼓励师,一个本打算写诗却写起了代码的田园码农! 文章会收录在 JavaNewBee 中,更有 Java 后端知识图谱,从小白到大牛要走的路都在里面. 如果你打算好好学习一下 MySQL,性能优化肯定是绕不过去一个问题.当你撸起袖子准备开始的时候,突然发现一个问题摆在眼前,本地数据库中没那么大的数据量啊,几条数据优化个毛线啊.生产库里数据多,但谁敢直接在生产环境动手啊,想被提前优化吗? 要知道,程序员从不轻言放弃,没有数据我们就自己创造数据

To set the default to UTF-8, you want to add the following to my.cnf [client] default-character-set=utf8 [mysql] default-character-set=utf8 [mysqld] collation-server = utf8_unicode_ci init-connect='SET NAMES utf8' character-set-server = utf8

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,否则将引擎放

(转载)http://www.111cn.net/database/mysql/42453.htm 100W的数据对于很多朋友来说算小菜了,但今天我就想到创建一个大量数据的测试环境,于是找了一下怎么插入100W条数据,我用的是20个字段.对比一下,首先是用 mysql 的存储过程弄的: mysql>delimiter $ mysql$$ mysql> create procedure test() begin ) ; dd:loop INSERT INTO `million` (`categ_

利用mysql内存表插入速度快的特点,先存储过程在内存表中生成数据,然后再从内存表插入普通表中 一.创建内存表 CREATE TABLE `vote_record_memory` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` ) NOT NULL, `pwd` ) NOT NULL, `create_time` datetime NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE DEFAULT CHARSET = utf8 二.创建普

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

CREATE DEFINER=`root`@`localhost` FUNCTION `fun_wcmappendix02`(image_name VARCHAR(50)) RETURNS int(11) BEGIN DECLARE sTemp LONGTEXT; DECLARE sTempChd LONGTEXT; ##4g SELECT GROUP_CONCAT(t.APPFILE) into sTemp from wcmappendix t where APPFILE not like '

直接alter table add index 添加索引,执行一个小时没反应,并且会导致锁表:故放弃该办法,最终解决办法如下: 一.打开mysql 命令行客户端 这里我们那可以看到导出的数据文件所存放的默认位置  C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 5.7\Uploads\ 二. 创建新表 创建一张新表与要添加索引的表结构保持一致: CREATE TABLE 表名 LIKE 要复制的表名; (仅复制表结构) .添加索引: (1).添加PRIMARY KEY(主键索

一般来说,当我们的数据库的数据超过了100w记录的时候就应该考虑分表或者分区了,这次我来详细说说分表的一些方法.目前我所知道的方法都是MYISAM的,INNODB如何做分表并且保留事务和外键,我还不是很了解.首先,我们需要想好到底分多少个表,前提当然是满足应用.这里我使用了一个比较简单的分表方法,就是根据自增id的尾数来分,也就是说分0-9一共10个表,其取值也很好做,就是对10进行取模.另外,还可以根据某一字段的md5值取其中几位进行分表,这样的话,可以分的表就很多了.好了,先来创建表吧,代码

方案:编写一个存储过程循环添加数据 1. 创建表index_test DROP TABLE IF EXISTS index_test; CREATE TABLE index_test( id ) PRIMARY KEY NOT NULL AUTO_INCREMENT, ) DEFAULT NULL, psd ) default null /*psd mediumint DEFAULT 0 存储随机数据*/ )ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8; 2.创建存储过程

转自 http://www.cnblogs.com/win7xt/p/3156334.html 使用MySQL处理百万级以上数据时,不得不知道的几个常识   最近一段时间参与的项目要操作百万级数据量的数据,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍.之前数据量小的时候,查询语句的好坏不会对执行时间有什么明显的影响,所以忽略了许多细节性的问题. 经测试对一个包含400多万条记录的表执行一条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何