基于Python 从mysql表读取千万数据实践   by:授客 QQ:1033553122 场景:   有以下两个表,两者都有一个表字段,名为waybill_no,我们需要从tl_waybill_bar_record表读取1000w条唯一的waybill_no,然后作为INSERT SQL语句的一部分,填充到ts_order_waybill的waybill_no字段中 tl_waybill_bar_record ts_order_waybill 另外tl_waybill_bar_record表

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

​最近在工作中,涉及到一个数据迁移功能,从一个txt文本文件导入到MySQL功能. 数据迁移,在互联网企业可以说经常碰到,而且涉及到千万级.亿级的数据量是很常见的.大数据量迁移,这里面就涉及到一个问题:高性能的插入数据. 今天我们就来谈谈MySQL怎么高性能插入千万级的数据. 我们一起对比以下几种实现方法: 前期准备 订单测试表 CREATE TABLE `trade` ( `id` VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'utf8_unicode_ci',

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

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

案例语句: String sql = "LOAD DATA LOCAL INFILE '" + dataFilepath + "' into table " + tableName + " COLUMNS TERMINATED BY '" + INFILE_COLUMN_SEPARATION_CHAR + "' "; jdbcTemplate.execute(sql); 解释如下:dataFilepath: 代表保存数据文件路

http://rfyiamcool.blog.51cto.com/1030776/1329351

- 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

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,

simhash算法:海量千万级的数据去重 simhash算法及原理参考: 简单易懂讲解simhash算法 hash 哈希:https://blog.csdn.net/le_le_name/article/details/51615931 simhash算法及原理简介:https://blog.csdn.net/lengye7/article/details/79789206 使用SimHash进行海量文本去重:https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5203186

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_438308750100im0e.html 有什么问题可以互相讨论:yubaojian0616@163.com 于堡舰 上一篇文章我们测试一些order by查询和分页查询的一些基准性能,现在我们来分析一下条件索引查询的结果集的测试 现在我们继续进行一个测试相同的表结构插入1亿条数据这次用到的是Innodb表引擎,表名有些变化,这里为甚要新建一个表的很重要

作业要求 构建一个关系模式和课本中的关系movies(title,year,length,movietype,studioname,producerC)一样的关系,名称自定,在这个关系中插入1000万条记录. 注:关系movies的主键为(title,year). 要求如下: 在尽可能短的时间内完成: 只允许使用原生的SQL,不允许将SQL作为嵌入语言,也不允许使用其他语言如C#.Python等来完成: 提交你的详细解决方案和结果. 本文利用LOAD DATA INFILE将包含一千万条数据的C

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

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

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,

既然我们已经解决了 C10K并发连接问题,应该如何提高水平支持千万级并发连接?你可能会说不可能.不,现在系统已经在用你可能不熟悉甚至激进的方式支持千万级别的并发连接. 要知道它是如何做到的,我们首先要了解Errata Security的CEO Robert Graham,以及他在Shmoocon 2013大会上的“无稽之谈”—— C10M Defending The Internet At Scale. Robert用一种我以前从未听说的方式来很巧妙地解释了这个问题.他首先介绍了一点有关Unix

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

在一个千万级的数据库查寻中,如何提高查询效率?分别说出在数据库设计.SQL语句.java等层面的解决方案. 解答: 1)数据库设计方面: a. 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. b. 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

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 

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