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

先说下Binlog和canal是什么吧. 1.Binlog是mysql数据库的操作日志,当有发生增删改查操作时,就会在data目录下生成一个log文件,形如mysql-bin.000001,mysql-bin.000002等格式 2.canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,纯Java开发.基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了MySQL(也支持mariaDB): 3.canal起源:早期,阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求.不过早期的

mysql插入数据与删除重复记录的几个例子 12-26shell脚本实现mysql数据的批量插入 12-26mysql循环语句插入数据的例子 12-26mysql批量插入数据(insert into select与select i 12-26mysql插入数据与索引的关系 12-26mysql存在更新不存在插入数据的方法 12-26mysql删除重复记录有几种方式 12-26mysql insert语句插入多条数据的例子 12-26mysql插入数据速度性能优化方法 12-26mysql批量更新

前言 随着系统的运行,数据量变得越来越大,单纯的将数据存储在mysql中,已然不能满足查询要求了,此时我们引入Redis作为查询的缓存层,将业务中的热数据保存到Redis,扩展传统关系型数据库的服务能力,用户通过应用直接从Redis中快速获取常用数据,或者在交互式应用中使用Redis保存活跃用户的会话,都可以极大地降低后端关系型数据库的负载,提升用户体验. 传统命令的缺点 使用传统的redis client命令在大数据量的导入场景下存在如下缺陷: 由于redis是单线程模型,虽然避免了多线程下线

问题来源: 在查询统计的业务中做了一个小型的每隔一分钟的统计服务,实现1分钟,5分钟,1小时,2小时,一天,三天,一月,3月,一年的级联统计.前期数据来源表数据,以及生成的统计表数据都少; 数月之后,慢慢出现数据库连接的异常,以及做一次的统计可能出现了几分钟方可完成.后期采用主键的先做一次分离,以及分页,也是堪忧 对比分析: 初始数据: 初始表的设计: id的主键自增 查询sql: EXPLAIN SELECT count(id) from t_summary_minute 结果: 184753

背景: 1.有一个定时任务,每10分钟入一批统计数据: 2.另一个定时任务,每天定时清理7天前数据,此定时任务每天01:18:00执行: 现象: 每天01:20:00的统计数据入库失败,异常信息如下,其他时间点均无问题: 分析: 1.按异常信息显示,插入数据时,等待锁超时,mysql事务锁等待时间默认为50秒,出现此问题,说明向此表写入数据时,有其他线程将表锁住了. 2.每天只在01:20:00的统计时,等待锁超时,而其他时间点没有问题,怀疑与定时任务有关. 3.搜索代码,每天01:20:00左

背景:将mysql表查询结果写入excel. 1.使用sqlyog工具将查询结果导出到Excel.xml中,用excel打开发现:因为text字段中有回车换行操作,显示结果行是乱的. 2.用mysql -uadmin -p -h -P -NBe"select * from tb;" >>a.txt 导出.发现用TXT查看还是excel查看也是乱序. 3.下面是用Python的xlsxwriter模块写入excel文件. 数据库表: CREATE TABLE `s1` ( 

# coding:utf-8 # Created by qinlin.liu at 2017/3/14 import pymysql import datetime #pymongo说明文档  : http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/collection.html #from pymongo import MongoClient config = { "mysql_110": { "host": &qu

公司需要用到全文检索,故使用Solr,也是新人一枚,本人查看的前提是Solr已经安装部署成功,我用的服务器是自带的Jetty 1.创建Collection [root@whoami bin]# ./solr create -c wuye 2.会生成2个目录 /usr/local/solr/solr-5.5.3/server/solr/wuye/conf   配置文件目录 /usr/local/solr/solr-5.5.3/server/solr/wuye/data 索引等存放目录 3.conf

百万数据测试 ,; 受影响的行: 时间: .080ms ,; 受影响的行: 时间: .291ms ,; 受影响的行: 时间: .557ms ,; 受影响的行: 时间: .821ms ,; 受影响的行: 时间: .130ms ,,,) , 耗时:5835ms 优化方案: ,  

插入分析 MySQL中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) 如果我们每插入一条都执行一个SQL语句,那么我们需要执行除了连接和关闭之外的所有步骤N次,这样是非常耗时的,优化的方式有一下几种: 在每个insert语句中写入多行,批量插入 将所有查询语句写入事务中 利用Load Data导入数据 每种方式执行的性能如下. Innodb引擎 InnoDB

推荐书籍:http://pan.baidu.com/s/1sjJIyRV 任务描写叙述: 如果一高频查询例如以下  SELECT * FROM user WHERE area='amoy' AND sex=0 ORDER BY last_login DESC limit 30;  怎样建立索引?描写叙述考虑的过程 user表例如以下:  初始化100W条数据,当中.area要通过IP查询生成,sex为 0,1 随机 CREATE TABLE user (  id int(10) NOT NULL

MySQL删除操作其实是假删除 因为近期在重构优化一个业务的时候 发现有一张表(send_log)数据量将近1700W 左右  占用数据大小17G,索引18G左右  而我们的核心应用在使用的时候 会去临时查询这张表 获取一些数据 先不管设计的合不合理吧,因为是维护  不出问题为第一要务 所以想到要物理删除一下表数据  计划把18年1000W左右数据给腾出空间  但运维执行删除操作后  发现情况没有那么理想  行数是少了  但表空间 大小 没降下去 在 InnoDB 中,你的 delete 操作,

提高MYSQL百万条数据的查询速度 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 where 子句中

本文实例讲述了MySQL查看.创建和删除索引的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 1．索引作用 在索引列上,除了上面提到的有序查找之外,数据库利用各种各样的快速定位技术,能够大大提高查询效率.特别是当数据量非常大,查询涉及多个表时,使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍. 例如,有3个未索引的表t1.t2.t3,分别只包含列c1.c2.c3,每个表分别含有1000行数据组成,指为1-1000的数值,查找对应值相等行的查询如下所示. SELECT c1,c2,c3 FROM t1,t2,t3

MYSQL百万级数据,如何优化     首先,数据量大的时候,应尽量避免全表扫描,应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引,建索引可以大大加快数据的检索速度.但是,有些情况索引是不会起效的: .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. .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

查看某个表的建表语句 :show create table data_statdata; drop index ts on data_statdata; 索引是加速查询的主要手段,特别对于涉及多个表的查询更是如此.本节中,将介绍索引的作用.特点,以及创建和删除索引的语法. 13.4.1 使用索引优化查询 索引是快速定位数据的技术,首先通过一个示例来了解其含义及作用,详细的介绍请参考第14章. 1．索引示例 假设对于10.3节所建的表,各个表上都没有索引,数据的排列也没有规律,如表13.3所示.

MySQL中大数据表增加字段,通过增加索引实现 普通的添加字段sql ALTER TABLE `table_name` ADD COLUMN `num` int(10) NOT NULL DEFAULT 0 AFTER `addtime`; 普通的添加索引sql ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX `num` (`num`) ; 但是线上的一张表如果数据量很大呢,执行加字段操作就会锁表,这个过程可能需要很长时间甚至导致服务崩溃,那么这样操作就很有风险了. 在网上

InnoDB存储架构 从这张图可以看到,InnoDB存储结构主要包括两部分:逻辑存储结构和物理存储结构. 逻辑上是由表空间tablespace -> 段segment或者inode -> 区Extent -->数据页Page构成,Innodb逻辑管理单位是segment,空间分配的最小单位是extent,每个segment都会从表空间FREE_PAGE中分配32个page,当这32个page不够用时,会按照以下原则进行扩展:如果当前小于1个extent,则扩展到1个extent:当表空间

需求场景: 有一业务数据库,使用MySQL 5.5版本,每天会写入大量数据,需要不定期将多表中“指定时期前“的数据进行删除,在SQL SERVER中很容易实现,写几个WHILE循环就搞定,虽然MySQL中也存在类似功能,怎奈自己不精通,于是采用Python来实现 话不多少,上脚本: # coding: utf-8 import MySQLdb import time import os # delete config # 如果VIEW_OR_RUN = "VIEW",仅生成小批量删除的

之前上次在部门的分享会上,听了关于MySQL大数据的分页,即怎样使用limit offset,N来进行大数据的分页,现在做一个记录: 首先我们知道,limit offset,N的时候,MySQL的查询效率特别的低,注意是在limit大数据量的时候,测试的表的数据量是1KW条,limit 5000000,N的时候,速度变的非常的慢,当然了offset特别小的时候,查询的速度没有什么差别.那我们来想一下什么没原因造成的? 那其实原因就是MySQL并不是跳过offset行,然后单取N行,而是取offs