虽说不一定5分钟就插入完毕,因为取决去所插入的字段,如果字段过多会稍微慢点,但不至于太慢.10分钟内基本能看到结果. 之前我尝试用多线程来实现数据插入(百万条数据),半个多小时才二十多万条数据. 线程池数据插入核心代码: ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(); executorService.submit(new Runnable() { @Override public void run() { for

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

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

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

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,

原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://oldboy.blog.51cto.com/2561410/736710 如果把来访用户比作来犯的"敌人",我们一定要把他们挡在800里地以外,即不能让他们的请求一下打到我们的指挥部(指挥部就是数据库及分布式存储). 如:能缓存在用户电脑本地的,就不要让他去访问CDN. 能缓存CDN服务器上的,就不要让CDN去访问源(静态服务器)了.能访问静态服务器的,就不要去访问动态

高并发访问的核心原则其实就一句话“把所有的用户访问请求都尽量往前推”. 如果把来访用户比作来犯的"敌人",我们一定要把他们挡在800里地以外,即不能让他们的请求一下打到我们的指挥部(指挥部就是数据库及分布式存储). 如:能缓存在用户电脑本地的,就不要让他去访问CDN. 能缓存CDN服务器上的,就不要让CDN去访问源(静态服务器)了.能访问静态服务器的,就不要去 访问动态服务器.以此类推:能不访问数据库和存储就一定不要去访问数据库和存储. 说起来很轻松,实际做起来却不容易,但只要稍加努力

浅谈千万级PV/IP规模高性能高并发网站架构 原文:http://blog.51cto.com/oldboy/736710 文章架构简图:   高并发访问的核心原则其实就一句话“把所有的用户访问请求都尽量往前推”. 如果把来访用户比作来犯的"敌人",我们一定要把他们挡在800里地以外,即不能让他们的请求一下打到我们的指挥部(指挥部就是数据库及分布式存储). 如:能缓存在用户电脑本地的,就不要让他去访问CDN. 能缓存CDN服务器上的,就不要让CDN去访问源(静态服务器)了.能访问静态服

对于一个千万级的大表,现在可能更多的是亿级数据量,很多人第一反应是各种切分,可结果总是事半功倍,或许正是我们优化顺序的不正确.下面我们来谈谈怎样的优化顺序可以让效果更好. MySQL数据库一般都是按照下面的步骤去演化,成本也是由低到高: 1/ SQL优化 1. 避免使用select * 返回结果过多,降低查询的速度: 过多的返回结果,增加数据传输量: 2. 可确定返回记录数的,尽量增加limit n: 3. 尽量少用like查询,会导致索引失效: 2/ 软件优化 1. 选择合理的引擎 MyISA

摘要:看我如何通过API Explorer 的SDK接口搞定千万级流量直播. 最近几个月,我的变化其实还蛮大的,从一个被实习生“无视”的“前浪”,转变成了不仅能够解决技术问题还能解决业务问题(顺手还能帮实习生解决恋爱问题)的“前辈”.前面几期故事记录了我的高光时刻,有兴趣可以点击前文查看. 公司的短视频项目上线之后一直不温不火,老板挺着急,运营部提出要在6月底组织一次千人直播带货活动,邀请1千个主播同时在短视频平台上开直播,拉用户和流量. 千人同时在线直播,短视频平台的目标访问量在百万级以上,需

从一月至今,我总共归纳了三种创建千万级大表的方案,它们是: 下面是这三种方案的对比表格: # 名称 地址 主要机制 速度 1 在Oracle中十分钟内创建一张千万级别的表 https://www.cnblogs.com/xiandedanteng/p/12169527.html connect by+Insert into select 由于插入量是线性增长的,导致速度在前三种方案里最慢 2 25分钟创建一千六百万大表全记录 https://www.cnblogs.com/xiandedante

小表不会产生性能问题,大表才会.要练习SQL调优,还非得有大表不可.但数据不会自然产生,没有数据时如何创建一张千万级别的大表呢? 之前,我想用Oracle的批量插入语法去插入数据,此语法如下: INSERT ALL INTO firsttb(NAME, age,createdtime) values('E1','',sysdate) INTO firsttb(NAME, age,createdtime) values('E2','',sysdate) INTO firsttb(NAME, age