有一个问题,一张表有3百万条记录,随着时间的增加,记录量会更多,此时查询速度很慢.在创建此表前没有未相应字段添加索引,所以此时需要为表添加索引.但是因为数据量大的原因,索引添加不成功,想了很多办法,终于在短时间内解决了. 办法如下: 1.进入mysql界面.mysql -uroot -hlocalhost -plovelive gm; 2.导出相应表的数据.select * from tab into outfile 'tab.txt'; 此处tab.txt文件在mysql的data目录里 3.

测试数据本机一张表users有100百万条记录.在创建此表前没有未相应字段添加索引,所以此时需要为表添加索引.但是因为数据量大的原因,索引添加可能不成功,想了很多办法,终于挖坑成功. 开始准备工作, user表结构: CREATE TABLE `users` ( `id` ) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` ) CHARACTER SET utf8mb4 DEFAULT NULL, `add_time` ) DEFAULT NULL, PRIMA

公司需要用到全文检索,故使用Solr,也是新人一枚,本人查看的前提是Solr已经安装部署成功,我用的服务器是自带的Jetty 1.创建Collection [root@whoami bin]# ./solr create -c wuye 2.会生成2个目录 /usr/local/solr/solr-5.5.3/server/solr/wuye/conf   配置文件目录 /usr/local/solr/solr-5.5.3/server/solr/wuye/data 索引等存放目录 3.conf

演示使用solr管理后台,以mysql为数据源,批量建索引的方法 测试于:Solr 4.5.1, mmseg4j 1.9.1, Jdk 1.6.0_45, Tomcat 6.0.37 | CentOS 5.7 配置数据源 [root@devnote ~]# cd /root/solr-4.5.1/example/example-DIH/solr/db/conf[root@devnote conf]# touch mysql-data-config.xml 编辑mysql-data-config.

背景 写这篇文章主要是介绍一下我做数据仓库ETL同步的过程中遇到的一些有意思的内容和提升程序运行效率的过程. 关系型数据库: 项目初期:游戏的运营数据比较轻量,相关的运营数据是通过Java后台程序聚合查询关系型数据库MySQL完全可以应付,系统通过定时任务每日统计相关数据,等待运营人员查询即可. 项目中后期:随着开服数量增多,玩家数量越来越多,数据库的数据量越来越大,运营后台查询效率越来越低.对于普通的关系型来说,如MySQL,当单表存储记录数超过500万条后,数据库查询性能将变得极为缓慢,而往

ES-索引新数据 0.通过mapping映射新建索引 CURL -XPOST 'localhost:9200/test/index?pretty' -d '{ "mappings": { "docs": { "_source": { "excludes": [ "query_content" ] }, "properties": { "legalbasis": { &

使用MySQL的SELECT INTO OUTFILE .Load data file LOAD DATA INFILE语句从一个文本文件中以很高的速度读入一个表中.当用户一前一后地使用SELECT ... INTO OUTFILE 和LOAD DATA INFILE 将数据从一个数据库写到一个文件中,然后再从文件中将它读入数据库中时,两个命令的字段和行处理选项必须匹配.否则,LOAD DATA INFILE 将不能正确地解释文件内容. 假设用户使用SELECT ... INTO OUTFILE

用SELECT INTO OUTFILE导出记录,TRUNCATE 此TABLE,建立索引,用LOAD DATA INIFILE再导入 缺点:不支持热操作

最近碰到个项目,需要 千万条数据入库的问题,有原本的 类 csv 文件导入, 统计了下  数据行大概有 1400W 行之多 二话不说, 建表,直接 load LOAD DATA LOCAL INFILE '/data/data.csv' INTO TABLE pk_book_price CHARACTER SET utf8  FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' (`no`,`name`,`price`,`ranking`); 照理说

Mysql高级操作 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) 树的区别: 二叉树:可能产生不平衡,顺序数据可能会出现链表结构 平衡二叉树:插入需要自旋,性能根据层级而定,性能不稳定 b+tree: 主键聚簇叶子节点存放数据,非叶子节点存放索引, 二级索引非叶子节点存放索引,叶子节点存放主键 索引优缺点: 优点: 大大加快查询速度 使用分组和排序时候可以显著减少分组和排序时间 唯一索引可以保证字段唯一 可以加速表与表之间的

Mysql数据库的数据类型.索引.锁.事务和视图 数据的类型 1)数据类型: 数据长什么样? 数据需要多少空间来存放? 系统内置数据类型和用户定义数据类型 2)MySql 支持多种列类型: 数值类型 日期/时间类型 字符串(字符) 类型 3)选择正确的数据类型对于获得高性能至关重要,三大原则: 更小的通常更好,尽量使用可正确存储数据的最小数据类型 简单就好,简单数据类型的操作通常需要更少的CPU 周期 尽量避免NULL,包含为NULL的列,对MySQL更难优化 4)整型 tinyint(m) 1

一.Mysql概述 MySQL原来隶属于MySQL公司,总部位于瑞典 2008.1.16MySQL被SUN公司收购 2009年SUN公司被Oracle公司收购 常见的软件版本 GA(general Availability) :官方推崇广泛使用的版本 RC(release Candidate):候选版本,最接近正式版的版本 Aipha和Bean都属于测试版本,其中Alpha是指内侧版本,Bean指公测版本 MySQL的官方网站网址(http://mysql.com) TyPical:默认的安装类

一.事务(Transaction) 1.1 什么是事务? SQL中,事务是指将一系列数据操作捆绑成为一个整体进行统一管理. 如果一个事务执行成功,该事务中进行的所有数据均会提交,称为数据库中的永久组成部分: 如果事务执行时遇到错误切必须取消or回滚,则数据将全部恢复到操作前的状态,所有更改会被清除. 在数据库系统上执行并发操作时,事务是作为最小的控制单元来使用的,特别适用于多用户同时操作的数据库系统. 1.2 事务的ACID属性 原子性(Atomicity):事务中的所有元素必须作为一个整体提交

## 利用TPC-H为MYSQL生成数据 导言 这篇文章是看了joyee写的TPC-H数据导入MySQL教程以及另一篇网上的MySQL TPCH测试工具简要手册 后写的,有些内容是完全转载自以上两篇文章的,这里我写这篇文章主要写下自己的归纳和更改. TPC-H简介 TCP-H是一个决策支持的测试基准,由一系列面向商务应用的查询和并发数据修改组成,其选择的查询和组成数据库的数据在商业上都具有广泛的代表性并且易于实现.该基准描述了决策支持系统的三个方面:分析大量的数据,执行高复杂度的查询,回答关键的

一.索引简介 1.索引相当于目录 2.索引是通过一组排序后的索引键来取代默认的全表扫描检索方式,从而提高检索效率. 3.索引的创建要适度,多了会影响增删改的效率,少了会影响查询的效率,索引最好创建在取值分散的列上,避免对同一张表创建过多的索引 4.索引的使用对用户来说是透明的,由系统来决定什么时候使用索引. 5.Oracle支持多种类型的索引,可以按列的多少.索引值是否唯一和索引数据的组织形式对索引进行分类,以满足各种表和查询条件的要求.(请见附件) a. 单列索引和复合索引     b．B树索

PHP MySQL 插入数据 使用 MySQLi 和 PDO 向 MySQL 插入数据 在创建完数据库和表后,我们可以向表中添加数据. 以下为一些语法规则: PHP 中 SQL 查询语句必须使用引号 在 SQL 查询语句中的字符串值必须加引号 数值的值不需要引号 NULL 值不需要引号 INSERT INTO 语句通常用于向 MySQL 表添加新的记录: INSERT INTO table_name (column1, column2, column3,...) VALUES (value1,

索引是为了提高数据检索效率而创建的一种独立于表的存储结构,由Oracle系统自动进行维护. 索引的概述        索引是一种可选的与表或簇相关的数据库对象,能够为数据的查询提供快捷的存储路径,减少数据查询的磁盘I/O,提高数据的检索效率. Oracle建议将索引与表分散存储在不同的表空间中. 在索引结构中,有索引值(其实相当于目录的标题)及其相应记录的物理地址ROWID(相当于内容的页码). 在创建索引后.对表进行DML操作时,Oracle自动使用和维护索引.索引自动更新的步骤为 (1)在向

PHP MySQL 插入数据 使用 MySQLi 和 PDO 向 MySQL 插入数据 在创建完数据库和表后,我们可以向表中添加数据. 以下为一些语法规则: PHP 中 SQL 查询语句必须使用引号 在 SQL 查询语句中的字符串值必须加引号 数值的值不需要引号 NULL 值不需要引号 INSERT INTO 语句通常用于向 MySQL 表添加新的记录: INSERT INTO table_name (column1, column2, column3,...) VALUES (value1,

原文地址:http://blog.csdn.net/zwan0518/article/details/11972853 目录(?)[-] 一查询优化 1创建索引 2缓存的配置 3slow_query_log分析 4分库分表 5子查询优化 二数据转移 21插入数据   如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对

转载:http://www.baike369.com/content/?id=5478 MySQL在创建数据表的时候创建索引 在MySQL中创建表的时候,可以直接创建索引.基本的语法格式如下: CREATE TABLE 表名(字段名 数据类型 [完整性约束条件], [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] INDEX | KEY [索引名](字段名1 [(长度)] [ASC | DESC]) ); UNIQUE:可选.表示索引为唯一性索引. FULLTEXT:可选.表示索引为全