从数据库中(mysql)随机获取几条数据很简单,但是如果一个表的数据基数很大,比如一千万,从一千万中随机产生10条数据,那就相当慢了,如果同时一百个人访问网站,处理这些个进程,对于一般的服务器来说,肯定是要死机的. mysql数据库获取随机数据的函数rand(),我建议轻易不要用这个,我写博客的时候试了一下,从16万数据里随机获取5条数据,用时14.02秒,这个耗费满惊人的. SELECT * FROM t_share ORDER BY rand() LIMIT 5; 通过mysql最大值函数m

文章转自 http://blog.efbase.org/2006/10/16/244/如何实现MySQL表数据随机读取?从mysql表中读取随机数据?以前在群里讨论过这个问题,比较的有意思.mysql的语法真好玩.他们原来都想用PHP的实现随机,但取出多条好像要进行两次以上查询.翻了手册,找到了下面这个语句,可以完成任务了. SELECT * FROM table_name ORDER BY rand() LIMIT 5; rand在手册里是这么说的: RAND() ,RAND(N) :返回在范

MySQL大批量插入数据 1. 对于Myisam类型的表,可以通过以下方式快速的导入大量的数据. ALTER  TABLE  tblname  DISABLE  KEYS; loading  the  data ALTER  TABLE  tblname  ENABLE  KEYS; 这两个命令用来打开或者关闭Myisam表非唯一索引的更新.在导入大量的数据到一 个非空的Myisam表时,通过设置这两个命令,可以提高导入的效率.对于导入大量 数据到一个空的Myisam表,默认就是先导入数据然后才

处理大批量百万级的数据几点重要知识点: 一:设置php运行的内存配置 ini_set("memory_limit","1200M"); 在php.ini中有如下配置 ; Maximum input variable nesting level ; http://php.net/max-input-nesting-level ;max_input_nesting_level = 64 ; How many GET/POST/COOKIE input variables

© 版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处 最近同事碰到大批量数据导入问题,因此也关注了一下.大批量数据导入主要存在两点问题:内存溢出和导入速率慢. 内存溢出:将文件中的数据全部取出放在集合中,当数据过多时就出现Java内存溢出,此时可通过调大JVM的最大可用内存(Xmx)解决, 但终究不是王道.    MySQL支持一条SQL语句插入多条记录的操作,并且效率比单条插入快的不是一点点:但是MySQL一次可接受的数据包大小 也是有限制的,当一次插入过多时也可能造成数据包内存溢出,此时可通过调

事情的原因是:我执行了一个load into语句的SQL将一个很大的文件导入到我的MySQL数据库中,执行了一段时间后报错"The total number of locks exceeds the lock table size". 首先使用命令 show variables like '%storage_engine%' 查看MySQL的存储引擎: mysql> show variables like '%storage_engine%'; +----------------

laravel如何从mysql数据库中随机抽取n条数据 一.总结 一句话总结: inRandomOrder():$userQuestions=UserQuestion::where($map)->inRandomOrder()->take($neededQuestionNum)->get(); 二.laravel如何从mysql数据库中随机抽取n条数据(高性能) 转自或参考:laravel如何从mysql数据库中随机抽取n条数据(高性能)https://blog.csdn.net/wei

mysql总结 索引概述: 索引是高效获取数据的数据结构 索引结构: B+Tree() Hash(不支持范围查询,精准匹配效率极高) 存储引擎: 常见存储引擎: Myisam:5.5之前默认引擎,支持表锁,不支持外键和事务,查询插入性能很高 InnoDB:支持事务,外键,支持行级锁,5.5之后默认存储引擎,5.6之后支持全文索引 Memory:所有数据置于内存中,拥有极高的效率,但是重启数据会丢失 Archive:拥有很快的插入速度,但是查询相对差劲 Federated:将不同的mysql服务器

mysql 写数据步骤: 1:写入操作事物日志,持久化操作日志到磁盘,并且只是写在磁盘上一小块区域内的顺序io,不需要像随机io一样 在磁盘多个地方移动磁头 2:内存中事物日志持久化以后  ,写入的数据 ,更新到内存 3: 内存中被修改的数据在后台再持久化到磁盘

mysql批量数据脚本 1 建表 create table dept( id int unsigned primary key auto_increment, deptno mediumint unsigned not null default 0, dname varchar(20) not null default "", loc varchar(13) not null default "" )engine=innodb default charset=gbk

---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

首先看下mysql误删数据排名最前的几种是: 1.误删文件 2.误删库.表 3.错误全表删除 / 更新 4.升级操作失误 都来看看你命中过几个,hoho. 简单说下我亲手造的一个大事故吧. 那大概是一个春暖花开的季节,我的内心是激动澎湃的,因为已经安排了休假计划.在这前几天,已经把一个新项目的数据库环境都部署好了,包括自动化备份. 等我美美的出去玩的时候,悲剧发生了,业务要求进行数据回滚,但发现备份文件不可用,原因是 备份时指定的字符集和表字符集不一致.我勒个擦,原来该项目采用新的字符集,但是我

通过管道传输pipe将MySQL数据批量导入Redis      自Redis 2.6以上版本起,Redis支持快速大批量导入数据,即官网的Redis Mass Insertion,即Pipe传输, 通过将要导入的命令转换为Resp格式,然后通过MySQL的concat()来整理出最终导入的命令集合,以达到快速导入的目的.  1. 根据需求设计好Redis的hash结构,关键是Key的设计 Redis其实就是内存数据库,而其中最常用的就是hash结构,key-value,查询时需要使用到key,

一.MySQL的数据引擎讲解 在MySQL数据库中,常用的引擎主要就是2个:Innodb和MyIASM. 1.简单介绍这两种引擎,以及该如何去选择. a.Innodb引擎,Innodb引擎提供了对数据库ACID事务的支持.并且还提供了行级锁和外键的约束.它的设计的目标就是处理大数据容量的数据库系统.它本身实际上是基于Mysql后台的完整的系统.Mysql运行的时候,Innodb会在内存中建立缓冲池,用于缓冲数据和索引.但是,该引擎是不支持全文搜索的.同时,启动也比较的慢,它是不会保存表的行数的.

记一次大批量数据的多进程同步 背景:因为公司的用户标识不完整,所以需要从集团同步一次用户标记数据,用户数据来源是微信,数量级为一百五十万,集团用户数量级为六百万 方案确定下来是集团开了一个查询接口,访问没有频率并发限制,数量级在那呢,我们遍历公司的用户,去查询这些用户的标识来更新 项目使用了laravel,就写了一个命令行脚本,开15个进程去跑 由于时间关系使用了PHP的pcntl_fork实现多进程 核心代码如下: 主要流程是: 首先主进程分配userid给各个子进程,这里使用了redis队列

Mysql系列的目标是:通过这个系列从入门到全面掌握一个高级开发所需要的全部技能. 欢迎大家加我微信itsoku一起交流java.算法.数据库相关技术. 这是Mysql系列第27篇. 本篇文章我们先来看一下mysql是如何确保数据不丢失的,通过本文我们可以了解mysql内部确保数据不丢失的原理,学习里面优秀的设计要点,然后我们再借鉴这些优秀的设计要点进行实践应用,加深理解. 预备知识 mysql内部是使用b+树的结构将数据存储在磁盘中,b+树中节点对应mysql中的页,mysql和磁盘交互的最小

背景 使用sqoop从mysql导数据到hive,从本地服务器是可以访问mysql的(本地服务器是hadoop集群的一个datanode),但是sqoop导数据的时候依然连接不上mysql 报错如下: 从报错可以看出,是数据库连接失败,很常见的问题,但是从本地是可以直连mysql的. 因为sqoop导数据的时候,默认会启动4个map task,这4个map task会随机启动在不动的datanode上,所以在想,是不是因为其他节点没有权限访问mysql导致. 但是需要先搞清楚,sqoop在抽取数

本篇文章我们先来看一下mysql是如何确保数据不丢失的,通过本文我们可以了解mysql内部确保数据不丢失的原理,学习里面优秀的设计要点,然后我们再借鉴这些优秀的设计要点进行实践应用,加深理解. 预备知识 mysql内部是使用b+树的结构将数据存储在磁盘中,b+树中节点对应mysql中的页,mysql和磁盘交互的最小单位为页,页默认情况下为16kb,表中的数据记录存储在b+树的叶子节点中,当我们需要修改.删除.插入数据时,都需要按照页来对磁盘进行操作. 磁盘顺序写比随机写效率要高很多,通常我们使用

一.mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 1.   直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法: select * from product limit start, count当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条), 如下: select * from product limit 10, 20   0.016秒select * from prod

前言 随着系统的运行,数据量变得越来越大,单纯的将数据存储在mysql中,已然不能满足查询要求了,此时我们引入Redis作为查询的缓存层,将业务中的热数据保存到Redis,扩展传统关系型数据库的服务能力,用户通过应用直接从Redis中快速获取常用数据,或者在交互式应用中使用Redis保存活跃用户的会话,都可以极大地降低后端关系型数据库的负载,提升用户体验. 传统命令的缺点 使用传统的redis client命令在大数据量的导入场景下存在如下缺陷: 由于redis是单线程模型,虽然避免了多线程下线