获取数据列表. //获取数据列表,Model是类 IList<Model> list = dao.getmx(Model, pageInfo);//DataTable数据DataTable dt = ......; GroupBy与group by //GroupBy //单条件,并返回序列中满足指定条件的第一个元素(相当于list按照user_type去重,可以是多条). list = list.GroupBy(a => a.user_type).Select(it => it.

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

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

​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',

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

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

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

背景:从两张有关联的表查询数据,A表数据量1400万,B表数据量8000万.A与B通过ID逻辑关联,没有实际的外键.B表是后来扩展出来的. 问题:根据某个ID查询时超时,运行时跑不出结果. 原因:使用一个or条件,条件里面有一个是A.ID=B.ID 简单优化:将or条件拆开,使用union all:将之前使用表变量的部分换成了临时表:对排序的字段加上了索引 结果:在50ms内能够查询出结果,这个与之前的超时简直不能相比. 感想:感谢DBA mm的帮助,让我有了这样的体验,不实际的处理(哪怕很简单

千万级SQL Server数据库表分区的实现 2010-09-10 13:37 佚名 数据库 字号:T | T 一般在千万级的数据压力下,分区是一种比较好的提升性能方法.本文将介绍SQL Server数据库表分区的实现. AD:51CTO 网+ 第十二期沙龙:大话数据之美_如何用数据驱动用户体验 最近使用SQL SERVER一个的缓存,数据量一天100w的速度增长,同时接受客户查询,速度由于数据量越来越大越来越慢,这里感谢  KillKill 和 邀约, 最近读了一套书不错,感兴趣的同学可以读读

在mysql数据库中制作千万级测试表 前言: 最近准备深入的学一下mysql,包括各种引擎的特性.性能优化.分表分库等.为了方便测试性能.分表等工作,就需要先建立一张比较大的数据表.我这里准备先建一张千万记录用户表. 步骤: 1 创建数据表(MYISAM方式存储插入速度比innodb方式快很多)   数据表描述 数据量:1千万 字段类型: id :编号 uname:用户名 ucreatetime: 创建时间 age:年龄 CREATE TABLE usertb(    id serial,   

原文地址:原创 mysql数据库千万级别数据的查询优化和分页测试作者:于堡舰 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_438308750100im0b.html 有什么问题:yubaojian0616@163.com 于堡舰 我原来的公司是一家网络游戏公司,其中网站交易与游戏数据库结合通过ws实现的,但是交易记录存放在网站上,级别是千万级别的数据库是mysql数据库. 可能有人会问mysql是否

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

pyspider操作千万级库,pyspider在对接量级较大库的策略 如果是需要pyspider正常的流程去执行,那必然是会在on_strat()时任务执行超时,可能只读取出几万条或十几万条数据就会被破终止,然后执行index_page(),由于这个超时时间限制,且self.crawl()之后程序不是异步的,会暂时阻塞在on_start()这一步,若是异步的,可能情况会好点,但也可能会因为mysql读库太快,导致中间沉积大量任务,需要其他的思路去解决这个问题. pyspider脚本的设定是分布式

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,

聊聊如何设计千万级吞吐量的.Net Core网络通信! 作者:大石头 时间:2018-10-26 晚上 20:00 地点:QQ群-1600800 内容:网络通信, 网络库使用方式 网络库设计理念,高性能要点 介绍 首先看下面这张很具有代表性的图,2018年5月份做的测试.当时单服务器得到 2256tps(Transactions Per Second,每秒事务数) 的吞吐率.这次测试只是说明一个问题,.Net可以做超高吞吐率的应用. 当时测试相关记录和代码地址 记录:https://www.cn

概述:交代一下背景,这算是一次项目经验吧,属于公司一个已上线平台的功能,这算是离职人员挖下的坑,随着数据越来越多,原本的SQL查询变得越来越慢,用户体验特别差,因此SQL优化任务交到了我手上. 这个SQL查询关联两个数据表,一个是攻击IP用户表主要是记录IP的信息,如第一次攻击时间,地址,IP等等,一个是IP攻击次数表主要是记录每天IP攻击次数.而需求是获取某天攻击IP信息和次数.(以下SQL语句测试均在测试服务器上上,正式服务器的性能好,查询时间快不少.) 准备:查看表的行数: 未优化前SQL

这里摘自网上,仅供自己学习之用,再次鸣谢 概述: 交代一下背景,这算是一次项目经验吧,属于公司一个已上线平台的功能,这算是离职人员挖下的坑,随着数据越来越多,原本的SQL查询变得越来越慢,用户体验特别差,因此SQL优化任务交到了我手上. 这个SQL查询关联两个数据表,一个是攻击IP用户表主要是记录IP的信息,如第一次攻击时间,地址,IP等等,一个是IP攻击次数表主要是记录每天IP攻击次数.而需求是获取某天攻击IP信息和次数.(以下SQL语句测试均在测试服务器上上,正式服务器的性能好,查询时间快不