一.前言 这个问题是今天朋友提出来的,关于查询一个1200w的数据表的总行数,用count(*)的速度一直提不上去.找了很多优化方案,最后另辟蹊径,选择了用explain来获取总行数. 二.关于count的优化 网上关于count()优化的有很多.博主这边的思路就是没索引的就建立索引关系,然后使用count(1)或者count(*)来提升速度.这两个函数默认使用的是数据表中最短的那个索引字段.我朋友这边因为表中只有一个索引字段,所以使用count(1)和count(*)没什么区别. MySQL中

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

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

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

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

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

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,

很好的一篇博客,转载 如何优化MySQL千万级大表 原文链接::https://blog.csdn.net/yangjianrong1985/article/details/102675334 千万级大表如何优化,这是一个很有技术含量的问题,通常我们的直觉思维都会跳转到拆分或者数据分区,在此我想做一些补充和梳理,想和大家做一些这方面的经验总结,也欢迎大家提出建议. 从一开始脑海里开始也是火光四现,到不断的自我批评,后来也参考了一些团队的经验,我整理了下面的大纲内容. 既然要吃透这个问题,我们势必

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

http://www.jb51.net/article/31868.htm 以下分享一点我的经验 一般刚开始学SQL的时候,会这样写 复制代码 代码如下: SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 复制代码 代码如下: SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; 也许耗费几十秒 网上很多优化的方法是这样的 复制代码 代码如下: SELECT *

以下分享一点我的经验 一般刚开始学SQL的时候,会这样写 : SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 : SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; 也许耗费几十秒 网上很多优化的方法是这样的: SELECT * FROM table WHERE id >= (SELECT id FROM table LIMIT 1000000, 1) LIM

ylbtech-DB-SQL-MySQL-杂项-调优:Mysql千万以上数据优化.SQL优化方法 1.返回顶部 1. 1,单库表别太多,一般保持在200以下为宜 2,尽量避免SQL中出现运算,例如select a+5 from A,让DB功能单一化 3,表设计尽量小而精,能用5个字段就不要用6个(不绝对,取决于业务,该冗余时坚决不要手软) 4,SQL事务不能设计太大,比如一次性提交10W条insert,当然这个不仅仅是性能问题了,可能直接内存溢出了 一般来说insert事务的话,5K-1W来做批

如何优化Mysql千万级快速分页,limit优化快速分页,MySQL处理千万级数据查询的优化方案

MySQL千万级大表优化解决方案 非原创,纯属记录一下. 背景 无意间看到了这篇文章,作者写的很棒,于是乎,本人自私一把,把干货保存下来.:-) 问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死.严重影响业务. 问题前提:老系统,当时设计系统的人大概是大学没毕业,表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾,简直无法直视.原开发人员都已离职,到我来维护,这就是传说中的维

MYSQL百万级数据,如何优化     首先,数据量大的时候,应尽量避免全表扫描,应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引,建索引可以大大加快数据的检索速度.但是,有些情况索引是不会起效的: .应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. .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

​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',

MYSQL一次千万级连表查询优化(一) 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

mysql上百万数据读取和插入更新一般没什么问题,但上千万后速度会很慢,如何调整配置,提高效率.如下: 1.尽量将数据一次性写入DataFile和减少数据库的checkpoint操作,调整如下参数: (1)将innodb_flush_log_at_trx_commit  配置为0:按过往经验设定为0,插入速度会有很大提高. (2)将innodb_autoextend_increment配置由默认8M调整为128M. (3)将Innodb_log_buffer_size配置由默认1M调整到16M.

在实际项目中,当MySQL表的数据达到百万级别时候,普通查询效率直线下降,而且当使用的where条件较多,其查询效率是让人无法容忍的.假如一个taobao订单查询详情要几十秒,可想而知的用户体验是多差. 查询效率慢的原因:1:没有加索引或者索引失效 where条件使用如下语句会索引失效:null.!=.<>.or连接.in(非要使用,可用关键字exist替代)和not in.'%abc%':使用参数:num=@num.表达式操作:where num/2=100.函数操作:where subst

凯哥java                             微信号                             kaigejava 功能介绍                             java学习资料.学习笔记.开发编程 本文主要内容: 1:查询语句where 子句使用时候优化或者需要注意的 2:like语句使用时候需要注意 3:in语句代替语句 4:索引使用或是创建需要注意 假设用户表有一百万用户量.也就是1000000.num是主键 1:对查询进行优化,应

转自http://blog.163.com/zhangjie_0303/blog/static/9908270620146951355834/ 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