MySQL最易碰到的性能问题就是数据量逐步增大之后的翻页速度变慢的额问题,而且越往后翻页速度越慢,如果用最快速的办法解决,以下就是解决办法,简单方便. 1.问题现状 现有MySQL数据表 event_data ,数据量 36.7万,如下: mysql> select count(1) from event_data; +----------+ | count(1) | +----------+ | 367961 | +----------+ 1 row in set (0.05 sec) 使用S

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

转自https://www.cnblogs.com/llzhang123/p/9239682.html 1.两种查询引擎查询速度(myIsam 引擎 ) InnoDB 中不保存表的具体行数,也就是说,执行select count(*) from table时,InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行. MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可. 注意的是,当count(*)语句包含 where条件时,两种表的操作有些不同,InnoDB类型的表用count(*)或者count(主键),加上wh

不管是日常业务数据处理中,还是数据库的导入导出,都可能遇到需要处理大量数据的插入.插入的方式和数据库引擎都会对插入速度造成影响,这篇文章旨在从理论和实践上对各种方法进行分析和比较,方便以后应用中插入方法的选择. 插入分析 MySQL中插入一个记录需要的时间由下列因素组成,其中的数字表示大约比例: 连接:(3) 发送查询给服务器:(2) 分析查询:(2) 插入记录:(1x记录大小) 插入索引:(1x索引) 关闭:(1) 如果我们每插入一条都执行一个SQL语句,那么我们需要执行除了连接和关闭之外的所

(转自网络) 如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对事务的支持,减少对复杂查询的支持,来获取性能上的提升.但是,在有些场合NoSQL一些折衷是无法满足使用场景的,就比如有些使用场景是绝对要有事务与安全指标的.这个时候NoSQL肯定是无法满足的,所以还是需要使用关系性数据库. 虽然关系型数据库在海量数据中逊

转自https://blog.csdn.net/q6834850/article/details/73726707?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg 采用JDBC批处理(开启事务.无事务) 采用JDBC批处理时需要注意一下几点: 1.在URL连接时需要开启批处理.以及预编译 String url = “jdbc:mysql://localhost:3306/User?rewriteBatched -Statements=true&useServerPrepStmts=fals

以下的文章主要是对Mysql LIMIT简单介绍,我们大家都知道LIMIT子句一般是用来限制SELECT语句返回的实际行数.LIMIT取1个或是2个数字参数,如果给定的是2个参数,第一个指定要返回的第一行的偏移量,第二个指定返回行的最大数目. 初始行的偏移 量是0(不是1). mysql> select * from table LIMIT 6,10; 得到第7-16行 如果给定一个参数,它指出返回行的最大数目. mysql> select * from table LIMIT 5; 得到前5

在互联网公司中,MySQL是使用最多的数据库,那么在并发量大.数据量大的互联网业务中,如果高效的使用MySQL才能保证服务的稳定呢?根据本人多年运维管理经验的总结,梳理了一些核心的开发规范,希望能给大家带来一些帮助.   一.基础规范 数据库字符集默认使用utf8mb4,兼容utf8,并支持存储emoji表情等四字节内容 禁止在线上生产环境做数据库压力测试 禁止从测试.开发环境.本机直连线上生产数据库 禁止在数据库中存储明文密码 禁止在数据库中存储图片.文件等大数据 禁止将业务日志实时保存到数据

   修改kettleDB连接设置 1. 增加批量写的速度:useServerPrepStmts=false  rewriteBatchedStatements=true  useCompression=true2. 增加读的速度:useServerPrepStmts=truecachePrepStmts=true 参数说明: 1)useCompression=true,压缩数据传输,优化客户端和MySQL服务器之间的通信性能. 2)rewriteBatchedStatements=true 

Centos下mysql常用的三种备份方法 http://www.centoscn.com/CentOS/Intermediate/2013/0807/1160.html xtrabackup备份 http://7567567.blog.51cto.com/706378/706242 Xtrabackup安装及使用 http://www.cnblogs.com/cosiray/archive/2012/03/02/2376595.html

MySQL到底能支持多大的数据量? MySQL是中小型网站普遍使用的数据库之一,然而,很多人并不清楚MySQL到底能支持多大的数据量,再加上某些国内CMS厂商把数据承载量的责任推给它,导致很多不了解MySQL的站长对它产生了很多误解,那么,MySQL的数据量到底能支持多少呢?其实MySQL单表的上限,主要与操作系统支持的最大文件大小有关.我们来看一下官方的介绍. MySQL表最大能达到多少? MySQL 3.22 限制的表大小为4GB.由于在MySQL 3.23 中使用了MyISAM 存储引擎,

limit 翻页原理 limit offset,N, 当offset非常大时, 效率极低, 原因是mysql并不是跳过offset行,然后单取N行, 而是取offset+N行,返回放弃前offset行,返回N行. 效率较低,当offset越大时,效率越低 通过show profile可以查看: mysql> show profiles; +----------+------------+------------------------------------+ | Query_ID | Dura

*innodb_buffer_pool_size 如果用Innodb,那么这是一个重要变量.相对于MyISAM来说,Innodb对于buffer size更敏感.MySIAM可能对于大数据量使用默认的key_buffer_size也还好,但Innodb在大数据量时用默认值就感觉在爬了. Innodb的缓冲池会缓存数据和索引,所以不需要给系统的缓存留空间,如果只用Innodb,可以把这个值设为内存的70%-80%.和 key_buffer相同,如果数据量比较小也不怎么增加,那么不要把这个值设太高也

利用MySQL数据库如何解决大数据量存储问题? 各位高手您们好,我最近接手公司里一个比较棘手的问题,关于如何利用MySQL存储大数据量的问题,主要是数据库中的两张历史数据表,一张模拟量历史数据和一张开关量历史数据表,这两张表字段设计的很简单(OrderNo,Value,DataTime).基本上每张表每天可以增加几千万条数据,我想问如何存储数据才能不影响检索速度呢?需不需要换oracle数据库呢?因为我是数据库方面的新手,希望可以说的详细一点,万分感谢!!?-0-#暂时可以先考虑用infobri

最近一直在想一个问题 MySQL数据量日益庞大,目前单表总记录数有 300W+,导致sql语句执行的速度变慢,如果一直这样增长下去,总有一天会爆炸的.怎么办??怎么办?? 第一:想到的必然是 添加索引,可是索引偏偏是把双刃剑,提升了查询的速度,却活生生的影响了插入的效率   所以索引的话,也只是能做到在一定数据量下,达到查询与插入的最优化,但是遇到持续增长的数据量,也是力不从心. 第二:想到的是 主从复制,想想好像很难弄的样子,会不会出问题?我这么懒,才不想去搞这个.. 第三(YY):首先,我们

---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

提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据更新类SQL条件:有多少列经常出现UPDATE或DELETE 的WHERE子句中: 5.SQL量的统计比,

从SQL Server到MySQL,近百亿数据量迁移实战 狄敬超(3D) 2018-05-29 10:52:48 212 沪江成立于 2001 年,作为较早期的教育学习网站,当时技术选型范围并不大:Java 的版本是 1.2,C# 尚未诞生,MySQL 还没有被 Sun 收购,版本号是 3.23.工程师们选择了当时最合适的微软体系,并在日后的岁月里,逐步从 ASP 过度到 .net,数据库也跟随 SQL Server 进行版本升级. 十几年过去了,技术社区已经发生了天翻地覆的变化.沪江部分业务还

转载自:https://www.cnblogs.com/ryanzheng/p/8334915.html 提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据

大数据量备份与还原,始终是个难点.当MYSQL超10G,用mysqldump来导出就比较慢了.在这里推荐xtrabackup,这个工具比mysqldump要快很多. 一.Xtrabackup介绍 1,Xtrabackup是什么 Xtrabackup是一个对InnoDB做数据备份的工具,支持在线热备份(备份时不影响数据读写),是商业备份工具InnoDB Hotbackup的一个很好的替代品. Xtrabackup有两个主要的工具:xtrabackup.innobackupex 1.xtraback