1.创建测试表 CREATE TABLE big_data(  id character varying(50) NOT NULL,  name character varying(50),  datetime timestamp with time zone,  CONSTRAINT big_data_pkey PRIMARY KEY (id))WITH (  OIDS=FALSE);ALTER TABLE big_data  OWNER TO postgres; 2.创建插入数据函数 CRE

---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)

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: SELECT * FROM

本文转载自:http://blog.csdn.net/iangujun/article/details/8136764 之前从没有用SqlServer数据库处理过大数据量的表,都是用Oracle,然后一般为数据量较大的表添加索引或主键都是用plsql工具,今天正好需要为一张保存于SqlServer数据库的千万级数据表增加索引,于是遇到了下面一系列的问题. 我开始想当然的右键需要增加索引的表名----设计----管理索引和建----添加索引----点击保存,一切看来顺其自然的事情,结果等待了几十秒

http://blog.csdn.net/kingsix7/article/details/38928685 1.CI 控制器添加方法 $this->show_fields_array=array(            "truename"=>"列1",            "item_goods"=>"列2",            "item_store"=>"列3

大数据量,比如10万以上的数据,数据库在5G以上,单表5G以上等.大数据分页时需要考虑的问题更多. 比如信息表,单表数据100W以上. 分页如果在1秒以上,在页面上的体验将是很糟糕的. 优化思路: 1.主键索引,如ID自增列,主键 2.借助sqlserver的ROW_NUMBER()实现分页,分页时只需得到ID即可,如: WITH NoPagedTable AS ( SELECT ROW_NUMBER() OVER (order by ctime desc) AS rowIndex, ID FR

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

大数据量备份与还原,始终是个难点.当MYSQL超10G,用mysqldump来导出就比较慢了.在这里推荐xtrabackup,这个工具比mysqldump要快很多. 一.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.xtraback

下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题.下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎与我讨论. 1.Bloom filter  适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集 基本原理及要点: 对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数.将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说

原文:http://blog.51yip.com/mysql/1650.html 作者:海底苍鹰 大数据量备份与还原,始终是个难点.当MYSQL超10G,用mysqldump来导出就比较慢了.在这里推荐xtrabackup,这个工具比mysqldump要快很多. 一.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. Xtra

mysql处理大数据量的查询速度究竟有多快和能优化到什么程度 深圳-ftx(1433725026) 18:10:49  mysql有没有排名函数啊 横瓜(601069289) 18:13:06  无 横瓜(601069289) 18:13:20  MYSQL需要优化 深圳-ftx(1433725026) 18:13:35   那排名是怎么搞的 横瓜(601069289) 18:13:39  50万记录,很多查询就像蜗牛 横瓜(601069289) 18:13:46  所以必须优化 横瓜(6010

数据库设计方面: 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

利用MySQL数据库如何解决大数据量存储问题? 各位高手您们好,我最近接手公司里一个比较棘手的问题,关于如何利用MySQL存储大数据量的问题,主要是数据库中的两张历史数据表,一张模拟量历史数据和一张开关量历史数据表,这两张表字段设计的很简单(OrderNo,Value,DataTime).基本上每张表每天可以增加几千万条数据,我想问如何存储数据才能不影响检索速度呢?需不需要换oracle数据库呢?因为我是数据库方面的新手,希望可以说的详细一点,万分感谢!!?-0-#暂时可以先考虑用infobri

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 xuehi.com 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 xuehi.com where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用

Oracle数据库: 刚做一张5000万条数据的数据抽取,当前表同时还在继续insert操作,每分钟几百条数据. 该表按照时间,以月份为单位做的表分区,没有任何索引,当前共有14个字段,平均每个字段30个字节.当前表分区从201101到201512每月一个分区 测试服务器:xeno 5650,32核cpu,win2003操作系统,物理内存16G:测试工具plsql 1.最开始的查询: string.Format(@"select * from                           

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

1. Excel2003与Excel2007 两个版本的最大行数和列数不同,2003版最大行数是65536行,最大列数是256列,2007版及以后的版本最大行数是1048576行,最大列数是16384列. excel2003是以二进制的方式存储,这种格式不易被其他软件读取使用:而excel2007采用了基于XML的ooxml开放文档标准,ooxml使用XML和ZIP技术结合进行文件存储,XML是一个基于文本的格式,而且ZIP容器支持内容的压缩,所以其一大优势是可以大大减小文件的尺寸. 2. 大批

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

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

来源于:https://blog.csdn.net/A350204530/article/details/79040277 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