一.前言 这个问题是今天朋友提出来的,关于查询一个1200w的数据表的总行数,用count(*)的速度一直提不上去.找了很多优化方案,最后另辟蹊径,选择了用explain来获取总行数. 二.关于count的优化 网上关于count()优化的有很多.博主这边的思路就是没索引的就建立索引关系,然后使用count(1)或者count(*)来提升速度.这两个函数默认使用的是数据表中最短的那个索引字段.我朋友这边因为表中只有一个索引字段,所以使用count(1)和count(*)没什么区别. MySQL中

原文地址:原创 mysql数据库千万级别数据的查询优化和分页测试作者:于堡舰 本文为本人最近利用几个小时才分析总结出的原创文章,希望大家转载,但是要注明出处 http://blog.sina.com.cn/s/blog_438308750100im0b.html 有什么问题:yubaojian0616@163.com 于堡舰 我原来的公司是一家网络游戏公司,其中网站交易与游戏数据库结合通过ws实现的,但是交易记录存放在网站上,级别是千万级别的数据库是mysql数据库. 可能有人会问mysql是否

- MySQL测试任务:使用存储过程,往表中插入千万级数据,根据索引优化速度 -- 1.使用索引查询 -- 2.不使用索引查 -- 3.比较两者查询速度的差异 1.创建数据和索引 1.创建索引测试表 1 2 3 4 5 6 7 DROP TABLE IF EXISTS big_data; CREATE TABLE big_data( id int PRIMARY KEY NOT NULL AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(16) DEFAULT NULL, age int

1.构建数据 --创建MyISAM模式表方便批量跑数据 CREATE TABLE `logs1` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `logtype` varchar(255) DEFAULT NULL, `logurl` varchar(255) DEFAULT NULL, `logip` varchar(255) DEFAULT NULL, `logdz` varchar(255) DEFAULT NULL, `ladduser` varchar

从关系型库中迁移数据算是比较常见的场景,这里借助两个工具来完成本次的数据迁移,考虑到数据量并不大(不足两千万),未采用snapshot快照的形式进行. Elasticsearch-jdbc,Github地址:https://github.com/jprante/elasticsearch-jdbc,从插件管方的兼容版本看,是不支持直接写入elasticsearch 5.6.1及更高版本中. Release date JDBC Importer version Elasticsearch vers

引用 在数据库运维过程中,优化 SQL 是 DBA 团队的日常任务.例行 SQL 优化,不仅可以提高程序性能,还能减低线上故障的概率. 目前常用的 SQL 优化方式包括但不限于:业务层优化.SQL 逻辑优化.索引优化等.其中索引优化通常通过调整索引或新增索引从而达到 SQL 优化的目的.索引优化往往可以在短时间内产生非常巨大的效果. --- 来自美团技术团队 SQL 优化是一个复杂的问题,不同版本和种类的数据库.不同数据级的数据需要选择不同的优化策略. 说明:我这里简单总结一下 SQL 优化,很

表结构优化 1.  使用独立表空间 独立表空间指的是innodb表的一种数据结构 独占表空间:  每一个表都将会生成以独立的文件方式来进行存储,每一个表都有一个.frm表描述文件,还有一个.ibd文件. 其中这个文件包括了单独一个表的数据内容以及索引内容,默认情况下它的存储位置也是在表的位置之中. 2.  分区表 分区表是一种粗粒度,简易的索引策略,适用于大数据的过滤场景.最适合的场景是,没有合适的索引时,对其中几个分区表进行全表扫描.或者只有一个分区表和索引是热点,而且这个分区和索引能够全部存

说明:平时很少接触到大数据分页,今天有兴趣在数据库插入1000万条数据进行测试,经过查询相关资料得到如下说明:笔者在工作中有一上百万条记录的表,在jsp页面中需对该表进行分页显示,便考虑用rownum来做,下面是具体方法(每页显示20条):语句:"select * from tabname where rownum<20 order by name" 但却发现oracle却不能按自己的意愿来执行,而是先随便取20条记录,然后再 order by,后经咨询oracle,说rownu

本文是对Redis 单节点,针对不同的数据类型,做插入行测试. 数据总条数为:10058624 环境说明:             Redis 未做任何优化, 单节点    (服务器上, 内存64G).             数据量 : 10058624条  (大约一千零6万条数据,本地机器运行读取插入操作.)             数据大小 :  1093.56MB  (1.1G)  插入数据类型为 String 类型 Jedis插入 public void save(){ //连接本地R

菜菜,咱们网站现在有多少PV和UV了? Y总,咱们没有统计pv和uv的系统,预估大约有一千万uv吧 写一个统计uv和pv的系统吧 网上有现成的,直接接入一个不行吗? 别人的不太放心,毕竟自己写的,自己拥有主动权.给你两天时间,系统性能不要太差呀 好吧~~~ 定义 PV是page view的缩写,即页面浏览量,通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标.网页浏览数是评价网站流量最常用的指标之一,简称为PV UV是unique visitor的简写,是指通过互联网访问.浏览这个网页的

菜菜,咱们网站现在有多少PV和UV了? Y总,咱们没有统计pv和uv的系统,预估大约有一千万uv吧 写一个统计uv和pv的系统吧 网上有现成的,直接接入一个不行吗? 别人的不太放心,毕竟自己写的,自己拥有主动权.给你两天时间,系统性能不要太差呀 好吧~~~ 定义PV是page view的缩写,即页面浏览量,通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标.网页浏览数是评价网站流量最常用的指标之一,简称为PV UV是unique visitor的简写,是指通过互联网访问.浏览这个网页的自

菜菜,咱们网站现在有多少PV和UV了? Y总,咱们没有统计pv和uv的系统,预估大约有一千万uv吧 写一个统计uv和pv的系统吧 网上有现成的,直接接入一个不行吗? 别人的不太放心,毕竟自己写的,自己拥有主动权.给你两天时间,系统性能不要太差呀 好吧~~~ 定义PV是page view的缩写,即页面浏览量,通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标.网页浏览数是评价网站流量最常用的指标之一,简称为PV UV是unique visitor的简写,是指通过互联网访问.浏览这个网页的自

一:概述 当我们设计一个系统时,需要考虑到系统的运行一段时间后,表里数据量大约有多少,如果在初期,就能估算到某几张表数据量非常庞大时(比如聊天消息表),就要把表创建好,这篇文章从创建表,增加数据,以及字段扩展,这几个方面来给出建议. 二:创建表 假如现在我们需要创建IM项目中的聊天消息表,这个表数据量大,读操作远超过写操作,我们都知道,mysql常用的数据库引擎主要有innodb,myisam,这两个数据库引擎主要区别是,innodb支持事务,支持外键,锁是行级锁(行级锁只是针对主键,非主键也会

mysql使用存储过程循环插入大量数据,简单的一条条循环插入,效率会很低,需要考虑批量插入. 测试准备: 1.建表: CREATE TABLE `mysql_genarate` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `uuid` ) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE DEFAULT CHARSET=utf8 2.创建一条条循环插入的存储过程 create procedure test_two1() begin ; d

如果表很大--千万级别的数据,又不能做truncate 操作,只能 delete 表中某部分数据时可以用以下来执行,这种方式只对大表操作时比较有效率,数据量小时不考虑 --示例如下 declare cursor mycursor is SELECT ROWID FROM tpr_zjjx1 WHERE jxrq=to_date('2013-06-30','yyyy-mm-dd') order by rowid; type rowid_table_type is table of rowid in

问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死.严重影响业务. 问题前提:老系统,当时设计系统的人大概是大学没毕业,表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾,简直无法直视.原开发人员都已离职,到我来维护,这就是传说中的维护不了就跑路,然后我就是掉坑的那个!!! 我尝试解决该问题,so,有个这个日志. 方案概述 方案一:优化现有mysql数据库.优点:不影响现有业务

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

问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死.严重影响业务. 问题前提:老系统,当时设计系统的人大概是大学没毕业,表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾,简直无法直视.原开发人员都已离职,到我来维护,这就是传说中的维护不了就跑路,然后我就是掉坑的那个!!! 我尝试解决该问题,so,有个这个日志. 方案概述 方案一:优化现有mysql数据库.优点:不影响现有业务

mysql 自定义函数,生成 n 个字符长度的随机字符串 -- sql function delimiter $$ create function rand_str(n int) returns VARCHAR(255) BEGIN declare str VARCHAR(100) DEFAULT 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSQUVWXYZ'; declare i int DEFAULT 0; declare res_str VAR

数据在千万级别上进行全文检索有哪些技术?强大的大数据全文索引解决方案-ClouderaSearch1.lucene (solr, elasticsearch 都是基于它) 2.sphinx3.elasticsearch 简单易用.天生分布式. 4.HBasene(注意HBase后面加了ne就是 HBase+lucene). solr的请求基本都封装为了http,如果是http服务效率不好呢绕过它,直接透过lucene的API进行查询.但是solr云的方式部署进行了负载均衡,效率不会太差.应用查询

原文:mysql 5.7 innodb count count(*) count(1) 大数据 查询慢 耗时多 优化 问题描述 mysql 5.7 innodb 引擎 使用以下几种方法进行统计效率差不多,都不是很高,实际使用中,博客表2万条数据就耗时1秒多,效果不堪.在可以为 null 的字段上统计,效率更低.数据如下: select count(*) from blog; select count(1) from blog; select count(id) from blog; (三个差不多