查询重复的字段需要创建索引,多个条件则创建组合索引,各个条件的索引都存在则不必须创建组合索引 有些情况直接使用GROUP BY HAVING则能直接解决:但是有些情况下查询缓慢,则需要使用下面其他的方法 以下是本人整理出来的查询重复数据的SQL,适用于千万级数据量的MYSQL数据库. 1.适用于整数类型的 ; 2.分组排序 SELECT UId FROM ( ,) rank,@grp:=a.UId FROM ( ,) AS b )AS t ; 3.适用于字符串类型,包含中文 ) ; 4.适用于字…

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_85ead02a0101csci.html MYSQL千万级数据量的优化方法积累 1.分库分表 很明显,一个主表(也就是很重要的表,例如用户表)无限制的增长势必严重影响性能,分库与分表是一个很不错的解决途径,也就是性能优化途径,现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢,同事的做法是将其散列到100个表中,分别从members0到members99,然后根据mid分发记录到这些表中,牛逼的…

(一)索引的作用 索引通俗来讲就相当于书的目录,当我们根据条件查询的时候,没有索引,便需要全表扫描,数据量少还可以,一旦数据量超过百万甚至千万,一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多,5秒以上就已经让人难以忍受了. 提升查询速度的方向一是提升硬件(内存.cpu.硬盘),二是在软件上优化(加索引.优化sql:优化sql不在本文阐述范围之内). 能在软件上解决的,就不在硬件上解决,毕竟硬件提升代码昂贵,性价比太低.代价小且行之有效的解决方法就是合理的加索引. 索引使用得当,能使查询速度提升上万倍,…

一.索引的作用 索引通俗来讲就相当于书的目录,当我们根据条件查询的时候,没有索引,便需要全表扫描,数据量少还可以,一旦数据量超过百万甚至千万,一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多,5秒以上就已经让人难以忍受了. 提升查询速度的方向一是提升硬件(内存.cpu.硬盘),二是在软件上优化(加索引.优化sql:优化sql不在本文阐述范围之内). 能在软件上解决的,就不在硬件上解决,毕竟硬件提升代码昂贵,性价比太低.代价小且行之有效的解决方法就是合理的加索引. 索引使用得当,能使查询速度提升上万倍,效…

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…

我们在做一个项目,一个网站或一个app时,用户量巨增,当使用的mysql数据库中的表数据达到千万级时,可以从以下方面考滤优化: 1.在设计数据库表的时候就要考虑到优化 2.查询sql语句上的优化 3.从数据库设计上进行结大框架的设计:如分区.分表.分库 1.在设计数据库表的时候就要考虑到优化 1.尽可能使用not null定义字段,避免null值字段出现,null值会占用额外的索引空间 2.使用固定长度的字段类型如char而不是varchar 3.添加索引,在查询频繁的字段上加索引,如在wher…

假如我们有如下一张数据表(很简单,只是举例而已),表名为student.现在我们要取出其中重复记录.重复是以name相同为判定标准. ID name phone age 1 张三 10086 15 2 李四 10010 20 3 王五 10010 22 4 赵六 10010 22 5 孙七 10010 22 查找出所有的重复数据 ) 查看重复数据的条数…

作为传统的关系型数据库,MySQL因其体积小.速度快.总体拥有成本低受到中小企业的热捧,但是对于大数据量(百万级以上)的操作显得有些力不从心,这里我结合之前开发的一个web系统来介绍一下MySQL数据库在千万级数据量的情况下如何优化提升查询速度. 一.基本业务需求 该系统包括硬件系统和软件系统,由中科院计算所开发的无线传感器网络负责实时数据的监测和回传到MySQL数据库,我们开发的软件系统负责对数据进行实时计算,可视化展示及异常事件报警监测.宫殿的温湿度等数据都存储在data表中,由于业务需要,…

原文:http://www.cnblogs.com/imxiu/p/3505213.html 其实微博是一个结构相对简单,但数据量却是很庞大的一种产品.标题所说的是千万级数据量 也并不是一千万条微博信息而已,而是千万级订阅关系之间发布.在看 我这篇文章之前,大多数人都看过sina的杨卫华大牛的微博开发大会上的演讲.我这也不当复读机了,挑重点跟大家说一下. 大家都知道微博的难点在于明星会员问题,什么是明星会员问题了,就是刘德华来咱这开了微博,他有几百万的粉丝订阅者,他发一条微博信息,那得一下子 把…

其实微博是一个结构相对简单,但数据量却是很庞大的一种产品.标题所说的是千万级数据量也并不是一千万条微博信息而已,而是千万级订阅关系之间发布.在看 我这篇文章之前,大多数人都看过sina的杨卫华大牛的微博开发大会上的演讲.我这也不当复读机了,挑重点跟大家说一下. 大家都知道微博的难点在于明星会员问题,什么是明星会员问题了,就是刘德华来咱这开了微博,他有几百万的粉丝订阅者,他发一条微博信息,那得一下子把微博 信息发布到几百万的粉丝里去,如果黎明.郭富城等四大天王都来咱来开微博,那咱小站不是死翘翘了.…

  在使用mysql时,有时需要查询出某个字段不重复的记录,虽然mysql提供 有distinct这个关键字来过滤掉多余的重复记录只保留一条,但往往只用它来返回不重复记录的条数,而不是用它来返回不重记录的所有值.其原因是 distinct只能返回它的目标字段,而无法返回其它字段,这个问题让我困扰了很久,用distinct不能解决的话,我只有用二重循环查询来解决,而 这样对于一个数据量非常大的站来说,无疑是会直接影响到效率的.所以我花了很多时间来研究这个问题,网上也查不到解决方案,期间把容容拉来帮…

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 * FRO…

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 * FRO…

某天,在生产环节中,发现一个定时任务表,由于每次服务区查询这个表就会造成慢查询,给mysql服务器带来不少压力,经过分析,该表中绝对部分数据是垃圾数据 需要删除,约1050万行,由于缺乏处理大数据的额经验,开始直接使用delete搭配where条件进行清理,最后执行了1个小时也没有完成,后来经过跟查询,1000万条数据 的删除需要几十个小时甚至上百小时,果断放弃,采用了迂回策略. 三步骤策略: 1.抽取需要保留的数据到备份表中 2.truncate旧表 3.备份的数据插入回来 通过以上思路果断在…

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数据量, 1300万的表加上112万的表 注意: 本文只做了部分优化,并不全面,仅供参考, 欢迎指点.   请移步tim查看,因为写的时候在tim写的,粘贴过来截图有问题,就直接上链接了. https://823948977.docs.qq.com/T5e6dBYLoZz?opendocxfrom=tim 文章内容类似截图:…

当需要对表进行ddl操作如加索引.增删列时,数据量小时直接在线修改表结构影响不大当表达到百万.千万数据就不能直接在线修改表结构 下面是具体的过程:1.备份数据select * from ih_order into outfile '/bak/order.txt';mysql> select * from ih_order into outfile 'D:/bak/order.txt';Query OK, 10001000 rows affected (1 min 30.18 sec) 2.复制原…

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…

作为后端攻城狮,在接到分页list需求的时候,内心是这样的 画面是这样的 代码大概是这样的 select count(id) from …       查出总数 select * from …. limit m,n    查出分页数据 和前端的交互是这样的 你传给我查询条件和pageNum.pageSize 我给你返回total.resultList 恩,可以开始预估开发时间了 结果出来的时候是这样的 在点击后面几页的时候发现数据加载很慢.不好,一开始没想到数据量是这个级别的,慢SQL监控已经开…

当需要对表进行ddl操作如加索引.增删列时,数据量小时直接在线修改表结构影响不大当表达到百万.千万数据就不能直接在线修改表结构 下面是具体的过程:1.备份数据select * from ih_order into outfile '/bak/order.txt';mysql> select * from ih_order into outfile 'D:/bak/order.txt';Query OK, 10001000 rows affected (1 min 30.18 sec) 2.复制原…

背景: 笔者的源数据一张表大概7000多万条,数据大小36G,索引6G,加起来表空间有40G+,类似的表有4张,总计2亿多条 数据库mysql,引擎为innodb,版本5.7,服务器内存256G,物理内存几个T,硬件参数杠杠的,然而处理这些数据踩了不少坑,因 为之前没做过这方面的工作,现在记录下清洗的过程,详细的业务清洗过程和规则均记录在https://gitee.com/yanb618/zhirong/wikis 感受: 清洗从表名,字段名,字段类型,字段值,索引创建与删除做起,每每看到那秒数…

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…

前言: 半个月前发了文章 SQLServer聚集索引导致的插入性能低 终于等到生产环境休整半天,这篇文章是对前文的实际操作. 以下正文开始: 异常:近期发现偶尔有新数据插入超时. 分析:插入条码有多种规则,导致数据表页面重排,造成性能剧烈下降.   解决方案: 将基于Barcode的聚集索引更改到ID聚集索引(使新数据始终在尾部添加,避免数据页面重排), 以损失微量Barcode查询性能,换取大幅度提升新数据插入性能.                                       …

建表 TEST1 CREATE TABLE `TEST1` (`ID` int(11) NOT NULL,`IID` varchar(200) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`ID`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 结果: 建表TEST2 CREATE TABLE `TEST2` (`ID` int(11) NOT NULL,`name` varchar(255) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`ID`))…

比如有这样一条SQL,根据t.user_id,t.report_date两个字段统计 这样前端页面能展示数据,但往往需要一个总记录数,在有分页的情况下用到 一种解决方法是在外面套一层,然后对其count(*) SELECT COUNT(*) FROM (SELECT t.report_date ,t.user_id FROM my_table t GROUP BY t.user_id,t.report_date ) AA 还有一种简单的方法可以这样写 SELECT COUNT(DISTINCT…

福哥答案2020-06-02: 对于千万级长度的数组单值查找:序号小的,单线程占明显优势:序号大的,多线程占明显优势.单线程时间不稳定,多线程时间稳定. go语言测试代码如下: package main import ( "fmt" "math/rand" "testing" "time" ) const ( ARRLEN = 1000_0000 ) var arr []int var target int func init…

select distinct mr.id,ifnull(mr.pid,0) as pid,mr.name from sys_role_res srr left join main_res mr on mr.id=srr.res_id left join sys_role sr on sr.id=srr.role_id left join bas_member_role bmr on bmr.role_id=sr.id left join bas_member bm on bmr.member_…

一.描述: 在MySQL 5.6环境下,应工作需求:将一个表中多条某个相同字段的其他字段合并(不太会表达,有点绕,直接上图) 想要达到的效果: 实现SQL语句: SELECT a.books, GROUP_CONCAT(a.name SEPARATOR '||') AS NAMES, GROUP_CONCAT(a.code SEPARATOR '||') AS codes FROM temp_info a GROUP BY a.books ;  二.关键词 GROUP_CONCAT():(返回一…

11g里面用listagg: select listagg(name,',') within (order by id) from table 10g里面用wm_concat:select wm_concat(name) from table wm_concat是undocument的listagg是11g document的…

with temp as( select 'China' nation ,'Guangzhou' city from dual union all select 'China' nation ,'Shanghai' city from dual union all select 'China' nation ,'Beijing' city from dual union all select 'USA' nation ,'New York' city from dual union all se…