小表不会产生性能问题,大表才会.要练习SQL调优,还非得有大表不可.但数据不会自然产生,没有数据时如何创建一张千万级别的大表呢? 之前,我想用Oracle的批量插入语法去插入数据,此语法如下: INSERT ALL INTO firsttb(NAME, age,createdtime) values('E1','',sysdate) INTO firsttb(NAME, age,createdtime) values('E2','',sysdate) INTO firsttb(NAME, age

从一月至今,我总共归纳了三种创建千万级大表的方案,它们是: 下面是这三种方案的对比表格: # 名称 地址 主要机制 速度 1 在Oracle中十分钟内创建一张千万级别的表 https://www.cnblogs.com/xiandedanteng/p/12169527.html connect by+Insert into select 由于插入量是线性增长的,导致速度在前三种方案里最慢 2 25分钟创建一千六百万大表全记录 https://www.cnblogs.com/xiandedante

insert into pntmall_point_detail(PNTMALL_PNT_ID,PNTMALL_PNT_DT,PNTMALL_VALIDITY,PNTMALL_LASTUPDATEDT, PNTMALL_RPTPNT_ID,PNTMALL_HAIERUID, PNTMALL_OPTYPE_ID,PNTMALL_OPTYPE_DESC, PNTMALL_NUM,PNTMALL_EXPDT,HPT_REDEMPT_POINT, HPT_LEFT_POINT,HPT_FULLREDEM

目标:测试创建1000万客户端连接到服务器端,服务器操作系统 Linux(任意一款发行版服务器版本).分别在两台硬件一样的服务器,其中一台用于服务器端运行,另一台用于创建千万客户端连接客户端机器.在硬件一致的情况下请确保网络设备达到相关测试要求,例如万兆网络等等. 服务器硬件配置 Dell Inc. 型号 PowerEdge R430 CPU 8 CPUs x Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 v4 @ 2.10GHz 内存 64 GB //测试客户端机器内存升级到96

之前讲述过多路复用实现单服百万级别RPS吞吐,但在文中有一点是没有说的就是消息IO合并,如果缺少了消息IO合并即使怎样多路复用也很难达到百万级别的请求响毕竟所有应用层面的网络IO读写都是非常损耗性能的(需要硬件配置很高的服务器).这一章主要讲述的是IO合并的应用,并通过这个特性实现普通单服务千万级别的消息推送测试. 什么是消息IO合并 所谓的消息IO合并即是由原来一个消息对应一个网络读写设计成多个消息共享一个网络读写.那这样的设计到底会带来多大的性能提升,最简单的对比场就是每次执行1条SQL执行

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

一般情况下mysql上百万数据读取和插入更新是没什么问题了,但到了上千万级就会出现很慢,下面我们来看mysql千万级数据库插入速度和读取速度的调整记录吧. 1)提高数据库插入性能中心思想:尽量将数据一次性写入到Data File和减少数据库的checkpoint 操作.这次修改了下面四个配置项: 1)将 innodb_flush_log_at_trx_commit 配置设定为0:按过往经验设定为0,插入速度会有很大提高. 0: 日志缓冲每秒一次地被写到日志文件,并且对日志文件做到磁盘操作的刷新,

原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://oldboy.blog.51cto.com/2561410/736710 如果把来访用户比作来犯的"敌人",我们一定要把他们挡在800里地以外,即不能让他们的请求一下打到我们的指挥部(指挥部就是数据库及分布式存储). 如:能缓存在用户电脑本地的,就不要让他去访问CDN. 能缓存CDN服务器上的,就不要让CDN去访问源(静态服务器)了.能访问静态服务器的,就不要去访问动态

高并发访问的核心原则其实就一句话“把所有的用户访问请求都尽量往前推”. 如果把来访用户比作来犯的"敌人",我们一定要把他们挡在800里地以外,即不能让他们的请求一下打到我们的指挥部(指挥部就是数据库及分布式存储). 如:能缓存在用户电脑本地的,就不要让他去访问CDN. 能缓存CDN服务器上的,就不要让CDN去访问源(静态服务器)了.能访问静态服务器的,就不要去 访问动态服务器.以此类推:能不访问数据库和存储就一定不要去访问数据库和存储. 说起来很轻松,实际做起来却不容易,但只要稍加努力

浅谈千万级PV/IP规模高性能高并发网站架构 原文:http://blog.51cto.com/oldboy/736710 文章架构简图:   高并发访问的核心原则其实就一句话“把所有的用户访问请求都尽量往前推”. 如果把来访用户比作来犯的"敌人",我们一定要把他们挡在800里地以外,即不能让他们的请求一下打到我们的指挥部(指挥部就是数据库及分布式存储). 如:能缓存在用户电脑本地的,就不要让他去访问CDN. 能缓存CDN服务器上的,就不要让CDN去访问源(静态服务器)了.能访问静态服

实践中如何优化MySQL 实践中,MySQL的优化主要涉及SQL语句及索引的优化.数据表结构的优化.系统配置的优化和硬件的优化四个方面,如下图所示: SQL语句及索引的优化 SQL语句的优化 SQL语句的优化主要包括三个问题,即如何发现有问题的SQL.如何分析SQL的执行计划以及如何优化SQL,下面将逐一解释. 怎么发现有问题的SQL?(通过MySQL慢查询日志对有效率问题的SQL进行监控) MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句,具

http://www.jb51.net/article/31868.htm 以下分享一点我的经验 一般刚开始学SQL的时候,会这样写 复制代码 代码如下: SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 复制代码 代码如下: SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; 也许耗费几十秒 网上很多优化的方法是这样的 复制代码 代码如下: SELECT *

from:https://www.cnblogs.com/taozi32/p/9711413.html 在互联网领域,尤其现在的移动互联网时代,Feed流产品是非常常见的,比如我们每天都会用到的朋友圈,微博,就是一种非常典型的Feed流产品,还有图片分享网站Pinterest,花瓣网等又是另一种形式的Feed流产品.除此之外,很多App的都会有一个模块,要么叫动态,要么叫消息广场,这些也是Feed流产品,可以说,Feed流产品是遍布天下所有的App中. 概念 我们在讲如何设计Feed流系统之前,

以下分享一点我的经验 一般刚开始学SQL的时候,会这样写 : SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 : SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; 也许耗费几十秒 网上很多优化的方法是这样的: SELECT * FROM table WHERE id >= (SELECT id FROM table LIMIT 1000000, 1) LIM

一.筹备 我们要做一次千万级的MONGODB测试,操作系统选用CentOS 5.5 64位版,基本模拟实际的使用环境,采用单机集群模型(测试单机多CPU情况下的实际效果). 测试基准数据: 服务器配置:Intel Xeon E5506 * 2 共8核内存是8GB DDR3 应用程序:编程语言:C++编译器:GCC 4.4.5BOOST版本:1.47MONGODB版本:2.02 测试目的:为测试在大量数据插入时的延迟以及寻找相应的解决方案.目标应用场合:无分区式MMOSLG(目标在线用户100万 

MySql 性能到底能有多高?用了php半年多,真正如此深入的去思考这个问题还是从前天开始.有过痛苦有过绝望,到现在充满信心!MySql 这个数据库绝对是适合dba级的高手去玩的,一般做一点1万篇新闻的小型系统怎么写都可以,用xx框架可以实现快速开发.可是数据量到了10万,百万至千 万,他的性能还能那么高吗?一点小小的失误,可能造成整个系统的改写,甚至更本系统无法正常运行!好了,不那么多废话了.用事实说话,看例子: 数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这

对于一个千万级的大表,现在可能更多的是亿级数据量,很多人第一反应是各种切分,可结果总是事半功倍,或许正是我们优化顺序的不正确.下面我们来谈谈怎样的优化顺序可以让效果更好. MySQL数据库一般都是按照下面的步骤去演化,成本也是由低到高: 1/ SQL优化 1. 避免使用select * 返回结果过多,降低查询的速度: 过多的返回结果,增加数据传输量: 2. 可确定返回记录数的,尽量增加limit n: 3. 尽量少用like查询,会导致索引失效: 2/ 软件优化 1. 选择合理的引擎 MyISA

摘要:看我如何通过API Explorer 的SDK接口搞定千万级流量直播. 最近几个月,我的变化其实还蛮大的,从一个被实习生“无视”的“前浪”,转变成了不仅能够解决技术问题还能解决业务问题(顺手还能帮实习生解决恋爱问题)的“前辈”.前面几期故事记录了我的高光时刻,有兴趣可以点击前文查看. 公司的短视频项目上线之后一直不温不火,老板挺着急,运营部提出要在6月底组织一次千人直播带货活动,邀请1千个主播同时在短视频平台上开直播,拉用户和流量. 千人同时在线直播,短视频平台的目标访问量在百万级以上,需

大家好~我们已经实现了百万级2D物体的流畅渲染,不过是基于计算管线实现的.本文在它的基础上,改为基于光追管线实现,主要进行了CPU和GPU端内存的优化,成功地将渲染的2D物体数量由4百万提高到了2千万 相关文章如下: 如何用WebGPU流畅渲染百万级2D物体? 本文不需要实现构建和遍历BVH,而是直接使用光追管线提供的加速结构 本文的重点工作在于对CPU内存和GPU内存的优化,突破内存限制(如突破加速结构最大大小限制),使其支持千万级物体的数据 本文使用WebGPU Node项目,作者的介绍在这

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, Sql 代码 : 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: Sql 代码 : select id from t where num=0; 3.应尽量避免在 wh