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

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,

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

一致性hash和solr千万级数据分布式搜索引擎中的应用 互联网创业中大部分人都是草根创业,这个时候没有强劲的服务器,也没有钱去买很昂贵的海量数据库.在这样严峻的条件下,一批又一批的创业者从创业中获得成功,这个和当前的开源技术.海量数据架构有着必不可分的关系.比如我们使用mysql.nginx等开源软件,通过架构和低成本服务器也可以搭建千万级用户访问量的系统.新浪微博.淘宝网.腾讯等大型互联网公司都使用了很多开源免费系统搭建了他们的平台.所以,用什么没关系,只要能够在合理的情况下采用合理的解决方

1. 数据太多.放在一个表肯定不行. 比如月周期表.一个月1000万,一年就1.2亿,如此累计下去肯定不行的.所以都是基于一个周期数据一个表.甚至一个周期数据就要分几个分表.主要是考虑实际的数据量而定.当你创建一个新表时,可能这个表需要有索引,但是都要先取消索引,或者先建立表,导入数据后,再建立索引. 必要时处理完,统计完后,就备份到磁带或者其他介质.然后清掉. 从问题域来看,一个周期内的数据关联性最大.比如统计一个客户某个帐期的话单总额,同比上月增幅,还有就是零话费客户等.如此种种,参照的数据

原文:构建ASP.NET MVC4+EF5+EasyUI+Unity2.x注入的后台管理系统(37)-文章发布系统④-百万级数据和千万级数据简单测试 系列目录 我想测试EF在一百万条数据下的显示时间!这分数据应该有很多同学想要,看看EF的性能! 服务器 现在来向SQL2008R2插入1000000条数据吧 declare @i int; ; begin INSERT INTO [AppDB].[dbo].[MIS_Article] ([Id] ,[ChannelId] ,[CategoryId]

前天因为工作需要,开始着手对数据库中两千多万的数据中其中一个字段重复的数据进行去重. 原本使用一些测试的数据测试后,前天写的那个方法是可行的,但是当面对这个两千万的真实数据时,我却发现这方法有些不顶用了,最终只好又经过若干次的尝试,总算成功去重. 最终总结一下整个过程: 1.这个方法就是上一篇所讲的,利用mongodb的游标dbcursor和while循环的方式. var res=db.test.find(); while(res.hasNext()){ var res1=db.test.fin

由于一次操作失误,给表中插入了多条重复的数据,所以就需要删除重复的数据只保留一条,一时想不到好方法,各种查资料,终于找到了,特意写到这里,方便以后自己用~ 查询: select A.n_PatentID,A.s_OtherFileName,A.s_FileName FROM TB_OtherFiles A, (SELECT n_PatentID,s_OtherFileName,s_FileName FROM TB_OtherFiles ) ) AS B order by n_PatentID 删

本文不涉及复杂的底层数据结构,通过explain解释SQL,并根据可能出现的情况,来做具体的优化,使百万级.千万级数据表关联查询第一页结果能在2秒内完成(真实业务告警系统优化结果).希望读者能够理解SQL的执行过程,并根据过程优化,走上自己的"成金之路"   需要优化的查询:使用explain      出现了Using temporary:      有分页时出现了Using filesort则表示使用不了索引,需要根据下面的技巧来调整语句      rows过多,或者几乎是全表的记

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

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.

本节知识点大致为:静态文件配置.form表单提交数据后端如何获取.request方法.pycharm连接数据库,django使用mysql数据库.表字段的增删改查.表数据的增删改查 一.创建app,创建之后一定要先去settings.py注册 二.静态文件配置 html文件默认全部放在templates文件夹下 1.对于前段已经写好了的文件 我们只是拿过来使用 那么这些文件都可以称之为叫"静态文件". 静态文件可以是: 1.bootstrap一类的前端框架,已经写好了的 2.图片 3.

1.es简介 1.1 起源 https://www.elastic.co/cn/what-is/elasticsearch,es的起源,是因为程序员Shay Banon在使用Apache Lucene发现不太好用,然后手动改造升级的过程中发展起来的.(程序员就是需要有这种动力~)实际上es也是一个java应用,跑在jvm里面的 1.2 与关系型数据库的区别 关系型数据库 schema(库) 表 每一行的数据 字段columns elasticsearch index(索引) document 字

mybatis突然查不到数据,查询返回的都是Null,但是 select count(*) from xxx查询数量,返回却是正常的. Preparing: SELECT id,a9004,a9005,a9015 FROM a90 where a9010 = ? ORDER BY id LIMIT 1 [DEBUG] org.apache.ibatis.logging.jdbc.BaseJdbcLogger.debug(BaseJdbcLogger.java:139):http-bio-8080

//去掉重复 var title = modelList.GroupBy(m => m.Title.ToLower().Trim()).Select(m => new { ID = m.FirstOrDefault().ID }); modelList = modelList.Where(m => title.Select(mo => mo.ID).Contains(m.ID)).ToList(); foreach (var item in modelList) { Console

最近发布的脚本,有那种防止重复插入数据(包括存在时更新,不存在是插入的处理,判断的方向可能与下面的示例相反) 使用类似下面的 SQL declare @id int, @value int if not exists( select * from tb where id = @id ) insert tb values( @id, @value ); --else --  update tb set value = @value where id = @id; 或者是使用这种单句的 declar

我们知道,MongoDB属于文档型数据库,其存储的文档类型都是JSON对象.正是由于这一特性,我们在Node.js中会经常使用MongoDB进行数据的存取.但由于Node.js是异步执行的,这就导致我们无法保证每一次的数据库save操作都是原子型的.也就是说,如果客户端连续两次发起同一事件将数据存入数据库,很可能会导致数据被重复保存.高并发的情况下,哪怕是你在代码中已经做了非常严格的校验,例如插入数据前判断要保存的数据是否已经存在,但仍然有可能会出现数据被重复保存的风险.因为在异步执行中,你没有

/// <summary> /// 去掉表中重复的数据  int /// </summary> /// <param name="SourceTable">原始表</param> /// <param name="FieldName">重复的字段</param> /// <returns></returns> public DataTable SelectDistinct

去掉list重复的数据,目前总结的以下三种方法,分别是采用set集合来做.两层循环不用任何方法来做,以及一层循环采用contains()方法来做,如下: 1.采用set结合来做: package test; import java.util.ArrayList;import java.util.HashSet;import java.util.List;import java.util.Set; public class Test1 { //采用set来做,因为set是不重复的 public s