需求: 小表数据量20w条左右,大表数据量在4kw条左右,需要根据大表筛选出150w条左右的数据并关联更新小表中5k左右的数据. 性能问题: 对筛选条件中涉及的字段加index后,如下常规的update语句仍耗时半小时左右. UPDATE WMOCDCREPORT.DM_WM_TRADINGALL A SET ( A.RELATIONSHIPNO, A.PACKAGE ) = (SELECT B.RELATIONSHIPNO, CASE ' ' ' ') THEN 'BC' ') THEN 'P

记得5年前遇到一个SQL.就是一个简单的两表关联.SQL跑了几乎相同一天一夜,这两个表都非常巨大.每一个表都有几十个G.数据量每一个表有20多亿,表的字段也特别多. 相信大家也知道SQL慢在哪里了,单个进程的PGA 是绝对放不下几十个G的数据,这就会导致消耗大量temp tablespace,SQL慢就是慢在temp来回来回来回...的读写数据. 遇到这样的超级大表与超级大表怎么优化呢?这篇文章将告诉你答案. 首先创建2个測试表 t1,t2 数据来自dba_objects create tabl

cmds系统数据库源端大表数据更新优化 以下脚本可以用于将表按照rowid范围分区,获得指定数目的rowid Extent区间(Group sets of rows in the table into smaller chunks), 以便于非分区表利用rowid来实现并行删除或更新 ``` REM  rowid_ranges should be at least 21 REM  utilize this script help delete large table REM  if update

Oracle大表改为分区表及表空间切换方案 一.            背景 由于之前数据库表和索引放在一个表空间导致表空间数据文件增长太快,文件数量即将达到Oracle表空间的限制,需要对表(没有分区,有些表数据量多达几十亿,文件大小TB级)进行表空间迁移,并对某些表改造为分区表. 二.            可选方案分析 1.    使用IMP/EXP 导入(import)导出(export)工具年头已久,将数据导出为二进制文件,将会在11g r2之后废弃,只用于遗留数据的导入导出 此工具可

一个简单的两表关联,SQL跑了差不多一天一夜,这两个表都非常巨大,每个表都有几十个G,数据量每个表有20多亿,表的字段也特别多. 相信大家也知道SQL慢在哪里了,单个进程的PGA 是绝对放不下几十个G的数据,这就会导致消耗大量temp tablespace,SQL慢就是慢在temp来回来回来回...的读写数据. 先创建2个测试表 t1,t2 数据来自dba_objects create table t1 as select * from dba_objects; create table t2

当oracle单表数据量上亿时,对表进行alter table aa add column_1 varchar2(2) defalut 'Y';时,效率及安全性是必须考虑的因素. 本帖以2亿的数据表aa举例: alter table aa add column_1 varchar2(2) defalut 'Y'; Table altered Executed in 3600 seconds 直接用了一个小时,而且在这过程中是加上了表级锁,也就是连查询都是会被等待的,这是相当危险的操作. 为什么会

在oracle中由于表结构设计不合理或者需要清楚老数据的时候,经常需要对大表数据进行清理. 一般有一下几种方法: 1. 删除大部分数据,留下小部分数据.我们可以把需要保留的数据转移到别的表,然后再把大表drop掉,然后改名就行了: a) create table tablename_min as select * from tablename_max a where 需要保留的数据. b) drop table tablename_max ; c) rename tablename_min as

呼叫结果(call_result)与销售历史(sale_history)的join优化: CALL_RESULT: 32亿条/444G SALE_HISTORY:17亿条/439G 原逻辑 Map: 3255 Reduce: 950 Cumulative CPU: 238867.84 sec HDFS Read: 587550313339 HDFS Write: 725372805057 SUCCESS 28.1MIN 开启中间结果压缩 set hive.exec.compress.interm

在某些情况下业务建的表某些列没有用到,需要进行删除,但是如果是数据量很大的大表,直接 alter table table_name drop column column_name;这种方法删除,那么将出现TM表锁,业务有可能hang住,所以不能这样子操作:Oracle 8i 引入了从表中删除列的能力.在此之前,有必要删除整个表并重建它.可以将列标记为未使用(逻辑删除)或完全删除(物理删除),下面介绍逻辑删除和物理删除. 一.逻辑删除 在大表上,物理删除列的过程非常耗时且耗费资源.决定从逻辑上删除

[转]http://www.cnblogs.com/myhappylife/p/5006774.html 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

作者:哈哈链接:http://www.zhihu.com/question/19719997/answer/81930332来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 很多人第一反应是各种切分:我给的顺序是:第一优化你的sql和索引: 第二加缓存,memcached,redis: 第三以上都做了后,还是慢,就做主从复制或主主复制,读写分离,可以在应用层做,效率高,也可以用三方工具,第三方工具推荐360的atlas,其它的要么效率不高,要么没人维护: 第四如果以

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,这就是传说中的维护不了就跑路,然后我就是掉坑的那个!!! 我尝试解决该问题,so,有个这个日志. 方案概述 方案一:优化现有mysql数据库.优点:不影响现有业务

导出: exp dbname/dbpwd@orclname file=c:\xxx.dmp tables=(tablename) 导入:imp ross_delivery/123456@orcl file=d:\section.dmp full=y;

create index idx_th_user_info_fans_name on th_user_info(fans_name) nologging;

PostgreSQL的MVCC是直接在原表通过增加新tuple来实现的,决定了它在大结果集count的时候性能不会太理想,因为需要对大结果集做可见性判断将会是一项繁重的工作,比如下面这种SQL: select count(*) from big_tab; 单纯依靠DB进行优化,确实不是一件容易的事情.本文整理了count(*)的几种方式,并就提升count性能做初步探讨,效果不太理想,如果后续有朋友找到更好的方法,期待分享. 测试表及数据准备 创建一个测试表,并导入5kw的数据量: akendb

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

有需要学习交流的友人请加入交流群的咱们一起,群内都是1-7年的开发者,希望可以一起交流,探讨PHP,swoole这块的技术 或者有其他问题 也可以问,获取swoole或者php进阶相关资料私聊管理即可 点此加入该群​jq.qq.com 首先采用Mysql存储千亿级的数据,确实是一项非常大的挑战.Mysql单表确实可以存储10亿级的数据,只是这个时候性能非常差,项目中大量的实验证明,Mysql单表容量在500万左右,性能处于最佳状态. 针对大表的优化,主要是通过数据库分库分表来解决,目前比较普遍的

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

hive的调优:第一个调优:fetch抓取,能够避免使用mr的,就尽量不要用mr,因为mr太慢了 set hive.fetch.task.conversion=more 表示我们的全局查找,字段查找,limit查找都不走mr 这个属性配置有三个取值 more minimal none 如果配置成none,所有的都要走mr程序 hive的本地模式: set hive.exec.mode.local.auto=true 开启本地模式,解决多个小文件输入的时候,分配资源时间超过数据的计算时间 set

殊不知,在N年前被奉为"圣经"的数据库设计3范式早就已经不完全适用了.这里我整理了一些比较常见的数据库表结构设计方面的优化技巧,希望对大家有用. 由于MySQL数据库是基于行(Row)存储的数据库,而数据库操作 IO 的时候是以 page(block)的方式,也就是说,如果我们每条记录所占用的空间量减小,就会使每个page中可存放的数据行数增大,那么每次 IO 可访问的行数也就增多了.反过来说,处理相同行数的数据,需要访问的 page 就会减少,也就是 IO 操作次数降低,直接提升性能