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,否则引擎将放弃使用

Mysql数据库写入数据速度优化 1)innodb_flush_log_at_trx_commit 默认值为1:设置为0,可以提高写入速度.  值为0:提升写入速度,但是安全方面较差,mysql服务器宕机可能会造成数据丢失. 值为1:每一次事务提交或者事务外的指令都需要把日志写入硬盘,此过程消耗时间较长: 值为2:是每次操作不写入硬盘,而是写入系统缓存,日志仍然会每秒刷新硬盘: 2)innodb_autoextend_increment默认值为8M,调整为128M : 此配置项作用主要是当tab

首先想到的是,一条一条更新的速度太慢了,然后就想批量更新,一次更新N条数据.实践是检验真理的唯一标准,不一会儿,代码就敲完了,重新试了一下,效果依旧不理想.啊哦,真是要崩溃!后面又想到了利用异步,我一下子开多个mysql连接,同时处理,可是依旧慢的一笔.然后就放弃了,更新的效率肯定是满足不了了.然后就想着绕弯子了,我新建一张表,把旧表数据取出来,处理完后,直接插入到新表,然后再把旧表删除,把新表重新命名成旧表的名字.想想,insert into的速度应该会比update快不少.但是要把旧表数据全

原文作者:HueiFeng 前言 目前Magicodes.IE更新到了2.2.3,感谢大家的支持,同时建议大家在使用过程中如果遇到一些问题或者说需要一些额外的功能可以直接提issues,当然更建议大家提PR. 近期更新 2020.05.24 [Nuget]版本更新到2.2.2 [Excel导入]增加了stream导入扩展方法 [Excel导出]增加了内容居中(单列居中.整表居中) [导出]对一些中间件代码进行了修复及优化 2020.05.16 [Nuget]版本更新到2.2.1 [PDF导出]对

Spring+Mybatis 手动控制事务 参考: https://blog.csdn.net/qq_41750175/article/details/87621170 public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception { boolean flag = false; //1.获取事务控制管理器 DataSourceTransactionManager transactionManager = HqznContext.getBea

1>场景 项目中需要从数据库中导出100万行数据,以excel形式下载并且只要一张sheet(打开这么大文件有多慢另说,呵呵). ps:xlsx最大容纳1048576行 ,csv最大容纳1048576行,xls最大容纳65536行,但是存放相同的数据量 文件大小排序:xls>csv>xlsx :xls是biff8的二进制文件,就是个B+树而xlsx是 xml的zip压缩文件. 2>常规做法 按照平常的做法,先到数据库中取数然后循环组装成一个list,然后用excel工具(我用的是P

原文:极限挑战-C#100万条数据导入SQL SERVER数据库仅用4秒 (附源码) 实际工作中有时候需要把大量数据导入数据库,然后用于各种程序计算,本实验将使用5中方法完成这个过程,并详细记录各种方法所耗费的时间. 本实验中所用到工具为VS2008和SQL SERVER 2000.SQL SERVER 2008,分别使用5中方法将100万条数据导入SQL 2000与SQL 2008中,实验环境是DELL 2850双2.0GCPU,2G内存的服务器.感兴趣的朋友可以下载源代码自己验证一下所用时间

作者: Aicken(李鸣)  来源: 博客园  发布时间: 2010-09-08 15:00  阅读: 4520 次  推荐: 0                   原文链接   [收藏] 摘要:实际工作中有时候需要把大量数据导入数据库,然后用于各种程序计算,本实验将使用5中方法完成这个过程,并详细记录各种方法所耗费的时间. 本实验中所用到工具为VS2008和SQL SERVER 2000.SQL SERVER 2008,分别使用5中方法将100万条数据导入SQL 2000与SQL 2008

最近在论坛看到有人问,如何快速生成100万不重复的8位编号,对于这个问题,有几点是需要注意的: 1．    如何生成8位随机数,生成的数越随机,重复的可能性当然越小 2．    控制不重复 3．    考虑性能 针对这个问题,我写了如下的示例来解决,希望能为有这类需求的人提供指导 */ USE tempdb GO --创建测试表 CREATE TABLE tb(id char(8)) --创建用于自动过滤重复值的唯一索引 CREATE UNIQUE INDEX IX_tb ON tb(id) W

第一种方法:使用insert into 插入 从Redis每次获取100条数据,根据条件去插入到Mysql数据库中: 条件: 如果当前队列中的值大于1000条,则会自动的条用该方法,该方法每次获取从队列的头部每次获取100掉数据插入到Mysql数据库中,同时以当前队列的长度为插入条件. 1000为原始数据,从队列头获取100条,插入到Mysql数据,同时删除已经插入的数据,再通过队列的长度判断是否继续插入,直到循环不满足条件为止. [1]获取头100条数据:$redis->lRange($liv

教你如何6秒钟往MySQL插入100万条数据!然后删库跑路! 由于我用的mysql 8版本,所以增加了Timezone,然后就可以了 前提是要自己建好库和表. 数据库test, 表user, 三个字段: u_id.u_name.u_pwd,然后主键自增 conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql:///test?" + "&rewriteBatchedStatements=true&serverTimezone

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

一.需求分析 线上的MySQL服务器,最近有很多慢查询.需要统计出行数大于100万的表,进行统一优化. 需要筛选出符合条件的表,统计到excel中,格式如下: 库名 表名 行数 db1 users 1234567 二.统计表的行数 统计表的行数,有2中方法: 1. 通过查询mysql的information_schema数据库中INFODB_SYS_TABLESTATS表,它记录了innodb类型每个表大致的数据行数 2. select count(1) from 库名.表名 下面来分析一下这2

方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. 方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条) 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM

链接地址:http://www.cnblogs.com/armyfai/p/4646213.html 要:在这里我们将看到的是C#中利用ODP实现在Oracle数据库中瞬间导入百万级数据,这对快速批量导入的实现有重要意义. .Net程序中可以通过ODP调用特性,对Oracle数据库进行操作,今天来讲一下数据批量插入的功能,所用技术不高不深,相信很多朋友都接触过,小弟班门弄斧了,呵呵.这篇文章是上篇文章的续集,因为上一次试验的征集结果没有突破4秒的方法,所以这次继续挑战与挖掘新方法,虽然是Orac

记录我的一次MySQL操作Demo: 存储过程: DROP PROCEDURE IF EXISTS my_insert; CREATE PROCEDURE my_insert() BEGIN ; loopname:LOOP ,,); ; THEN LEAVE loopname; END IF; END LOOP loopname; END; CALL my_insert(); 表结构: 完全插入花费时间:时间: 228.370s(3分多钟)平均每秒插入:438.6条记录. 电脑配置信息:内存8g

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

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

ylbtech-DB-SQL-MySQL-杂项-调优:Mysql千万以上数据优化.SQL优化方法 1.返回顶部 1. 1,单库表别太多,一般保持在200以下为宜 2,尽量避免SQL中出现运算,例如select a+5 from A,让DB功能单一化 3,表设计尽量小而精,能用5个字段就不要用6个(不绝对,取决于业务,该冗余时坚决不要手软) 4,SQL事务不能设计太大,比如一次性提交10W条insert,当然这个不仅仅是性能问题了,可能直接内存溢出了 一般来说insert事务的话,5K-1W来做批

前言 压力测试过程中,如果因为资源使用瓶颈等问题引发最直接性能问题是业务交易响应时间偏大,TPS逐渐降低等.而问题定位分析通常情况下,最优先排查的是监控服务器资源利用率,例如先用TOP 或者nmon等查看CPU.内存使用情况,然后在排查IO问题,例如网络IO.磁盘IO的问题. 如果是磁盘IO问题,一般问题是SQL语法问题.MYSQL参数配置问题.服务器自身硬件瓶颈导致IOPS吞吐率问题. 本文主要给大家介绍的是关于MySQL服务器 IO 100%的分析与优化方案,下面话不多说了,来一起看看详细的

SQLite数据库本质上来讲就是一个磁盘上的文件,所以一切的数据库操作其实都会转化为对文件的操作,而频繁的文件操作将会是一个很好时的过程,会极大地影响数据库存取的速度.例如:向数据库中插入100万条数据,在默认的情况下如果仅仅是执行query.exec("insert into DataBase(......) values(......)");就会打开和关闭文件100万次,所以速度当然会很慢.SQLite数据库是支持事务操作的,于是我们就可以通过事务来提高数据库的读写速度.事务的基本