版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/QQ578473688/article/details/54561397 思路1:采用备份表 备份表中存储不活跃的数据eg:只有查询操作的数据(数据的部分属性字段不再更改)且查询次数也较少: 备份表可以是一张或者多张备份表,若采用多张备份表,则定期创建备份表(备份表的命名要规范,可以考虑使用原表名称+时间戳命名) 采用多张备份表:定期创建一个备份表(备份一定期间范围内的数据,多张备份表采用联合查询)

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

Oracle单表去重 去重有两层含义,一:是记录完全一样.二:是符合一定条件的认为是重复. 根据表的数量,去重可划分为:单表去重和多表关联去重.   对于去重,一般最容易想到的是用distinct,而distinct只能对记录完全重复的记录保留一条. distinct使用的是二重循环的方式来去重的,如果数据量非常大的时候,会导致性能急剧下降. 我们前一篇文章已经给出了详解,你可以去查看 Oracle单表去重复(一)    下面是一个单表去重的测试,认为name字段相同的即为重复记录,要查询出一个

今天,探讨一个有趣的话题:MySQL 单表数据达到多少时才需要考虑分库分表?有人说 2000 万行,也有人说 500 万行.那么,你觉得这个数值多少才合适呢? 曾经在中国互联网技术圈广为流传着这么一个说法:MySQL 单表数据量大于 2000 万行,性能会明显下降.事实上,这个传闻据说最早起源于百度.具体情况大概是这样的,当年的 DBA 测试 MySQL性能时发现,当单表的量在 2000 万行量级的时候,SQL 操作的性能急剧下降,因此,结论由此而来.然后又据说百度的工程师流动到业界的其它公司,

本文阅读时间大约3分钟. 梁桂钊 | 作者 今天,探讨一个有趣的话题:MySQL 单表数据达到多少时才需要考虑分库分表?有人说 2000 万行,也有人说 500 万行.那么,你觉得这个数值多少才合适呢? 曾经在中国互联网技术圈广为流传着这么一个说法:MySQL 单表数据量大于 2000 万行,性能会明显下降.事实上,这个传闻据说最早起源于百度.具体情况大概是这样的,当年的 DBA 测试 MySQL性能时发现,当单表的量在 2000 万行量级的时候,SQL 操作的性能急剧下降,因此,结论由此而来.

2014年12月13日 14:36 新浪博客 (转自http://www.cnblogs.com/nmj1986/archive/2012/09/17/2688827.html) 需求: 有两个不同的SQLite数据库 A.B,需要将B数据库中的表复制到A数据库中去,数据量较小的时候,可以在数据库可视化工具Navicat中直接将表导成.sql文件,然后将sql文件在另一个数据库运行即可.但是当数据量较大时,这样操作会丢失一部分数据.因此针对这种情况可采用下述方法: 解决办法: (1)使用软件:S

[背景介绍] 国内某移动局点使用Impala组件处理电信业务详单,每天处理约100TB左右详单,详单表记录每天大于百亿级别,在使用impala过程中存在以下问题: 详单采用Parquet格式存储,数据表使用时间+MSISDN号码做分区,使用Impala查询,利用不上分区的查询场景,则查询性能比较差. 在使用Impala过程中,遇到很多性能问题(比如catalog元数据膨胀导致元数据同步慢等),并发查询性能差等. Impala属于MPP架构,只能做到百节点级,一般并发查询个数达到20左右时,整个系

用phpmyadmin打开数据表较多,数据量较大的数据库时,会出现超时,或者等半天打开了说数据库没有表.并且即便打开了,再进行其他浏览,编辑,sql等操作,页面也是相当慢的,慢等几乎无法忍受.这里慢也就慢在取得表状态的 SHOW TABLE STATUS 语句.SHOW TABLE STATUS 返回表的名字,类型,列数,大小,时间等相关信息.这些信息不要也罢.下面着手改以下两个地方就可以了. 以 phpMyAdmin 3.1.2 为例(不同版本可能会有差异): 打开 libraries/Tab

    1 引言 在程序设计的过程中,往往会遇到两个记录集的比较.如华东电网PMS接口中实现传递一天中变更(新增.修改.删除)的数据.实现的方式有多种,如编程存储过程返回游标,在存储过程中对两批数据进行比较等等. 本文主要讨论利用ORACLE的MINUS函数,直接实现两个记录集的比较. 2 实现步骤 假设两个记录集分别以表的方式存在,原始表为A,产生的比较表为B. 2.1 判断原始表和比较表的增量差异 利用MINUS函数,判断原始表与比较表的增量差异. 此增量数据包含两部分: 1)原始表A有.比

Oracle单表的复杂查询 select avg(sal),max(sal),deptnofrom empgroupby deptno; orderby deptno; 查询工资高于500或者是岗位为MANAGER的雇员,同时还要满足他们的姓名首字母为大写的J? or job='manager')and enamelike'J%'; 按照部门号升序而雇员的工资降序排列 select *from emporderby deptnoasc , saldesc ; assum,enamefrom em

前因: 客户咨询,有一个业务sql(代表经常被执行且重要),全表扫描在系统占用资源很高(通过ash报告查询得到信息) 思路: 1.找到sql_text,sql_id 2.查看执行计划 3.查询sql涉及对象的对象数据量,段大小,行数量,where条件列,是否存在索引,列的选择读情况如何 4.总结,优化整改 1.找到sql_text,sql_id 094cmrxrahdy2 SELECT ~10个列名称(由于设计用户信息,因此部分信息不再详细说明) FROM Prescription WHERE

数据库数据量很大的数据库导入到本地时,会等很久,然而等很久之后还是显示失败: 这是就要看看自己本地的没mysql是否设置了超时等待,如果报相关time_out这些,可以把mysql.ini尾部添加max_allowed_packet.interactive_timeout.wait_timeout 参数mysql.ini相关配置[mysql] # 设置mysql客户端默认字符集 default-character-set=utf8 [mysqld] #设置3306端口 port = 3306 #

据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段,其中 title 用定长,info 用text, id 是主键,vtype是int,vtype是索引. 最后collect 为 10万条记录,看下面这条sql语句: select id,title from collect limit 1000,10; 很快:基本上0.01秒就OK. 再来看这条语句: select id,title from collect limit 90000,10; 从9万条开始分页,

---收缩数据库日志文件 USE [master]ALTER DATABASE yourdatabasename SET RECOVERY SIMPLE WITH NO_WAITALTER DATABASE yourdatabasename SET RECOVERY SIMPLE USE yourdatabasename DBCC SHRINKFILE (N'yourdatabasename _Log' , 0,TRUNCATEONLY) --数据库日志文件名(数据库右键-属性-日志逻辑文件名)

Oracle单表的简单查询 查看表结构 desc emp; 查询所有列 Select * from emp; 查找所以部门编号(查指定的列) select deptnofrom emp; 查找编号不同的部门编号(去重) selectdistinct deptnofrom emp; 查找ename为SMITH的员工职位,工资,部门编号 select job,sal,deptnofrom emp t  where t.ename='SMITH'; 查找员工的年薪 NVL( string1, repl

Oracle误删除表数据后的恢复具体解释 測试环境: SYSTEM:IBM AIX 5L                         Oracle Version:10gR2 1. undo_retention參数的查询与改动 使用show parameter undo命令查看当前的数据库參数undo_retention设置. 显演示样例如以下: SQL> show parameter undo NAME                                 TYPE       

下图为四种不同算法应用在不同大小数据量时的表现,可以看出,随着数据量的增大,算法的表现趋于接近.即不管多么糟糕的算法,数据量非常大的时候,算法表现也可以很好. 数据量很大时,学习算法表现比较好的原理: 使用比较大的训练集(意味着不可能过拟合),此时方差会比较低:此时,如果在逻辑回归或者线性回归模型中加入很多参数以及层数的话,则偏差会很低.综合起来,这会是一个很好的高性能的学习算法.

现象 新建了一张员工表,插入了少量数据,索引中所有的字段均在where条件出现时,正确走到了idx_nap索引,但是where出现部分自左开始的索引时,却进行全表扫描,与MySQL官方所说的最左匹配原则"相悖". 数据背景 CREATE TABLE `staffs` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名', `age` int(11) NOT

oracle将表数据导出成excel文件的方法 1)在SQL窗体上,查询需要导出的数据 --查询数据条件-- ; 结果视图 2)在查询结果的空白处,右键选择Copy to Excel 3) 查看导出excel文件(记录没全部截图) 导出文件路径默认在C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp下 4)点击另存为桌面的excel文件 参考网址: https://jingyan.baidu.com/article/08b6a591a7969514a8092299

系统导出数据到excel,数据量过大(大约10W)条,导致服务器 cpu 100%解决方法

数据准备工作: CREATE TABLE student( sid INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, sname ), age TINYINT, city ), score TINYINT ); ,"洛阳",); ,"成都",); ,"建业",); ,"成都",); ,"成都",); ,"成都",); ,"建业",); ,"建业