mysql jdbc默认把select的所有结果全部取回,放到内存中,如果是要遍历很大的表,则可能把内存撑爆. 一种办法是:用limit,offset,但这样你会发现取数据的越来越慢,原因是设置了offset,mysql需要将读取位置移动到offset的位置,随着offset增大,取数据也越来越慢: 另外一种办法是:用数据流的方式取数据,这时需要设置: stmt = conn.createStatement(java.sql.ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY, java.s

mysql删除大表更快的drop table办法 参考资料:https://blog.csdn.net/anzhen0429/article/details/76284320 利用硬链接和truncate降低drop table对线上环境的影响 在DROP TABLE的时候,所有进程不管是DDL还是DML都被HANG起:直到DROP结束才继续执行:这是因为INNODB会维护一个全局独占锁(在table cache上面), 直到DROP TABLE完成才释放.在我们常用的ext3,ext4,ntf

在线大表DDL操作的方法: 1.主从架构轮询修改 需要注意: a.主库会话级别的记录binglog的参数关闭 b.500\502错误异常捕捉 c.检查备库的second behind master是否有延迟 d.varchar有页分裂的情况,尽量减少varchar的长度 2.在线工具online-schema-change需要注意: 需要注意: a.超过1000w行,速度会变慢(半小时左右) 参考链接:http://www.it165.net/pro/html/201312/8928.html

http://www.cnblogs.com/janehoo/p/5382474.html 线大表DDL操作的方法: 1.主从架构轮询修改 需要注意: a.主库会话级别的记录binglog的参数关闭 b.500\502错误异常捕捉 c.检查备库的second behind master是否有延迟 d.varchar有页分裂的情况,尽量减少varchar的长度 2.在线工具online-schema-change需要注意: 需要注意: a.超过1000w行,速度会变慢(半小时左右) 参考链接:ht

http://www.zhihu.com/question/19719997 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.数据更新类SQL条件:有多少列经

如何对Mysql中的大型表进行优化 @(mysql 笔记) 收集信息 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.数据更新类SQL条件:有多少列经常出现UPDATE或DELETE的WHERE子句中: 5.SQL量的统计比,如:SELECT:UPDATE+DELETE:INSERT=多少? 6.预计大表及相

对于表的删除,因为InnoDB引擎会在table cache层面维护一个全局独占锁一直到DROP TABLE完成为止,这样,对于表的其他操作会被HANG住.对于较大的表来说,DROP TABLE操作可能需要很长的时间,因此需要一种有效的办法来提升大表的删除速度,以尽可能降低HANG住的时间.可以通过设置硬链接来达到此目的.比如有一个样例表:example_table 使用InnoDB引擎且指定innodb_file_per_table=ON时在数据目录中与该表对应的有如下两个文件,分别为表定义文

来源于:https://www.cnblogs.com/CtripDBA/p/11465315.html,侵删,纯截图,避免吸引流量之嫌 case1,删除大表时,因为清理自适应hash索引占用的内容导致的MySQL服务挂起 来源:https://keithlan.github.io/2018/03/27/truncate_drop/ case2,大表的随意Drop或者truncate导致MySQL服务的挂起 按照本文中的结论就是 MySQL5.6版本以下:使用truncate table + d

在mysql中遇到一个大表,大概有17G左右,在对这个表进行查询.修改时均遇到了很大的困难,于是想着删除这张表.通常的删除操作可以通过delete.drop.truncate操作,试了这三个命令,但是最终都以失败,都无法删除此表,最后使用下面的方式最终删除.(linux下) 1.建立硬链接 找到mysql的数据文件,找到这张表在硬盘上的名称,我的是tmplst.frm和tmplst.ibd,通过查看tmplst.ibd的大小到了17G左右,这就是无法删除的原因.其中tmplst是表名. 在这个文

第一次测试执行下面的语句时发生如下错误:bigdata里面有100万条数据 mysql> select count(*) from (select distinct(id) from bigdata) as total; ERROR (): Query execution was interrupted 等了一会再执行一下就成功了 mysql> select count(*) from (select distinct(id) from bigdata) as total; +--------

由于公司的某个系统数据表过亿,考虑到数据表的压力.所以根据某个时间点对数据表做了一个归档.以下的操作是在当前的数据库新建表用于存储历史数据,然后再对生产表做一个清理操作.如果有条件的话可以把归档的数据放在一台新的数据库服务器上.(具体的表名和时间结点根据自己需要修改) 归档sql: 方法一:  复制表并且按照条件插入数据(此种方法除了主键索引不包括其他索引) CREATE TABLE lime_survey_549656_20151001 as select * from lime_survey

实现:巧用LINK(硬链接),原理:linux文件系统中硬链接相当于文件的入口,记录着ionde的信息.一个文件存在多个硬连接时,删除一个硬链接不会真正的删除ionde(存储文件的数据) # 创建硬链接 ln test_table.ibd test_table.hdlk # 登陆数据库,删除table表. drop table test_table; 会很快删除完,因为只是删掉了硬连接符号. # 退出数据库,删除硬链接数据文件 rm -f test_table.hdlk

若要在i ≤ R ≤ j 这个范围得到一个随机整数R ,需要用到表达式 FLOOR(i + RAND() * (j – i + 1)).例如, 若要在7 到 12 的范围(包括7和12)内得到一个随机整数, 可使用以下语句: SELECT FLOOR(7 + (RAND() * 6)); 以上摘抄自MySQL手册 从 Mysql 表中随机读取数据不难,方法还挺多的,但是如果要考虑效率,得到一个快速的高效率的方法,那就不是一件简单的事情了(至少对我来说不简单). 随机获得Mysql数据表的一条或多

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.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

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.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

http://www.169it.com/article/3219955334.html     sql语句使用基本原则: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... sql语句使用基本原则: 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

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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.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

首先考虑如下因素: 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.数据更新类SQL条件:有多少列经常出现UPDATE或DELETE 的WHERE子句中: 5.SQL量的统计比,如:SELECT:UPDATE+DELETE:INSERT=多少? 6.预计大表及相关联的SQL,每天总的执行量在何数量级? 7.表

Mysql的单张表的最大数据存储量尚没有定论,一般情况下mysql单表记录超过千万以后性能会变得很差.因此,总结一些相关的Mysql千万级大表的优化策略. 1.优化sql以及索引 1.1优化sql 1.有索引但未被用到的情况(不建议) (1)避免like的参数以通配符开头时 尽量避免Like的参数以通配符开头,否则数据库引擎会放弃使用索引而进行全表扫描. 以通配符开头的sql语句,例如:select * from t_credit_detail where Flistid like '%0'\G