工作上会经常遇到量级比较大的数据表  :场景: 该数据表需要进行alter操作 比如增加一个字段,减少一个字段. 这个在一个几万级别数据量的数据表可以直接进行alter表操作,但是要在一个接近1000W的数据表进行操作,不是一件容易的事:可能情况:1.导致数据库崩溃或者卡死  2.导致其他进程 进行数据库读写I/O变慢  3.还有一个可能就是数据格式不一致 导致数据无法写入(比如一个varchar类型要改为int类型,当数据长度过大时会报错) 解决方案:-- 1.重新创建一张数据表  creat

之前上次在部门的分享会上,听了关于MySQL大数据的分页,即怎样使用limit offset,N来进行大数据的分页,现在做一个记录: 首先我们知道,limit offset,N的时候,MySQL的查询效率特别的低,注意是在limit大数据量的时候,测试的表的数据量是1KW条,limit 5000000,N的时候,速度变的非常的慢,当然了offset特别小的时候,查询的速度没有什么差别.那我们来想一下什么没原因造成的? 那其实原因就是MySQL并不是跳过offset行,然后单取N行,而是取offs

一.基本概念 大数据也称之为LOB(Large Objects),LOB又分为:clob和blob,clob用于存储大文本,blob用于存储二进制数据,例如图像.声音.二进制文等. 在实际开发中,有时是需要用程序把大文本或二进制数据直接保存到数据库中进行储存的. 对MySQL而言只有blob,而没有clob,mysql存储大文本采用的是Text,Text和blob分别又分为: TINYTEXT.TEXT.MEDIUMTEXT和LONGTEXT TINYBLOB.BLOB.MEDIUMBLOB和L

mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 测试实验 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 p

MySQL大数据量快速插入方法和语句优化是本文我们主要要介绍的内容,接下来我们就来一一介绍,希望能够让您有所收获! INSERT语句的速度 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) 这不考虑打开表的初始开销,每个并发运行的查询打开. 表的大小以logN (B树)的速度减慢索引的插入. 加快插入的一些方法 如果同时从同一个客户端插入很多行,使用含多个VA

---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

mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 测试实验 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 p

MySQL大数据量分页查询方法及其优化   ---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)

mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 测试实验 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 p

一.基本概念 大数据也称之为LOB(Large Objects),LOB又分为:clob和blob,clob用于存储大文本,blob用于存储二进制数据,例如图像.声音.二进制文等. 在实际开发中,有时是需要用程序把大文本或二进制数据直接保存到数据库中进行储存的. 对MySQL而言只有blob,而没有clob,mysql存储大文本采用的是Text,Text和blob分别又分为: TINYTEXT.TEXT.MEDIUMTEXT和LONGTEXT TINYBLOB.BLOB.MEDIUMBLOB和L

Mysql 大数据量导入程序<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" /> 网络上转载许多都有错误,请注意代码的规范和正确性.经测试以下代码是正确无错的,转载请保留版权,尊重程序作者!<?php /******************************************//* PhyMyAdmin Data Importer *//* http://w

---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

一.基本概念 大数据也称之为LOB(Large Objects),LOB又分为:clob和blob,clob用于存储大文本,blob用于存储二进制数据,例如图像.声音.二进制文等. 在实际开发中,有时是需要用程序把大文本或二进制数据直接保存到数据库中进行储存的. 对MySQL而言只有blob,而没有clob,mysql存储大文本采用的是Text,Text和blob分别又分为: TINYTEXT.TEXT.MEDIUMTEXT和LONGTEXT TINYBLOB.BLOB.MEDIUMBLOB和L

一.基本概念 大数据也称之为LOB(Large Objects),LOB又分为:clob和blob,clob用于存储大文本,blob用于存储二进制数据,例如图像.声音.二进制文等. 在实际开发中,有时是需要用程序把大文本或二进制数据直接保存到数据库中进行储存的. 对MySQL而言只有blob,而没有clob,mysql存储大文本采用的是Text,Text和blob分别又分为: TINYTEXT.TEXT.MEDIUMTEXT和LONGTEXT TINYBLOB.BLOB.MEDIUMBLOB和L

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

一.基本概念 大数据也称之为LOB(Large Objects),LOB又分为:clob和blob,clob用于存储大文本,blob用于存储二进制数据,例如图像.声音.二进制文等. 在实际开发中,有时是需要用程序把大文本或二进制数据直接保存到数据库中进行储存的. 对MySQL而言只有blob,而没有clob,mysql存储大文本采用的是Text,Text和blob分别又分为: TINYTEXT.TEXT.MEDIUMTEXT和LONGTEXT TINYBLOB.BLOB.MEDIUMBLOB和L

在日常的linux运维工作中,大数据量备份与还原,始终是个难点.关于mysql的备份和恢复,比较传统的是用mysqldump工具,今天这里推荐另一个备份工具innobackupex.innobackupex和mysqldump都可以对mysql进行热备份的,mysqldump对mysql的innodb的备份可以使用single-transaction参数来开启一个事务,利用innodb的mvcc来不进行锁表进行热备份,mysqldump备份是逻辑备份,备份出来的文件是sql语句,所以备份和恢复的

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.xtrabackup只能备份InnoDB和XtraDB两种数据表,而不能备份MyISAM数据表2. innobackupex是参考了InnoDB Hotbackup的innoback脚本

众所周知,java在处理数据量比较大的时候,加载到内存必然会导致内存溢出,而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据,在做数据处理中,我们常见的手段是分解,压缩,并行,临时文件等方法; 例如,我们要将数据库(不论是什么数据库)的数据导出到一个文件,一般是Excel或文本格式的CSV;对于Excel来讲,对于POI和JXL的接口,你很多时候没有办法去控制内存什么时候向磁盘写入,很恶心,而且这些API在内存构造的对象大小将比数据原有的大小要大很多倍数,所以你不得不去拆分Excel,还好,POI开始意

MySQL迁移通常使用的有三种方法:   1.数据库直接导出,拷贝文件到新服务器,在新服务器上导入. 2.使用第三方迁移工具. 3.数据文件和库表结构文件直接拷贝到新服务器,挂载到同样配置的MySQL服务下.   第一种方案的优点:会重建数据文件,减少数据文件的占用空间,兼容性最好,导出导入很少发生问题,需求灵活.缺点:使用传统导出导入时间占用长. 第二种方案的优点:设置完成后传输无人值守,自动完成.缺点:不够灵活,设置繁琐,传输时间长,异常后很难从异常的位置继续传输. 第三种方案的优点:时间占

在mysql中如果是小数据量分页我们直接使用limit x,y即可,但是如果千万数据使用这样你无法正常使用分页功能了,那么大数据量要如何构造sql查询分页呢?     般刚开始学SQL语句的时候,会这样写 代码如下:  代码如下 复制代码 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 代码如下:  代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000