场景描述 线上mysql数据库里面有张表保存有每天的统计结果,每天有1千多万条,这是我们意想不到的,统计结果咋有这么多.运维找过来,磁盘占了200G,最后问了运营,可以只保留最近3天的,前面的数据,只能删了.删,怎么删? 因为这是线上数据库,里面存放有很多其它数据表,如果直接删除这张表的数据,肯定不行,可能会对其它表有影响.尝试每次只删除一天的数据,还是卡顿的厉害,没办法,写个Python脚本批量删除吧. 具体思路是: 每次只删除一天的数据: 删除一天的数据,每次删除50000条: 一天的数据删

提高MYSQL百万条数据的查询速度 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PL/SQL删除百万条记录的大表: 最近开发人员对测试环境数据库进行了压力测试,数据库中产生了大量的脏数据.有几张大表里数据量均在百万甚至千万条的记录数.开发人员现提出需求如下: 只清理其中的部分脏数据,不允许对这些表使用truncate操作.于是就有了下面的PL/SQL清理脚本: 1.编写删除数据表数据的脚本内容如下: $ cat data_del.sql  set serveroutput onshow serveroutputDECLARE V_LOGNUM NUMBER;V_NEED

先介绍一个关键字的使用: delimiter 定好结束符为"$$",(定义的时候需要加上一个空格) 然后最后又定义为";", MYSQL的默认结束符为";" 如何通过mysql命令行批量插入100条数据呢,可以在代码里实现,也可以通过命令行,也就是通过存储过程: delimiter $$create procedure myproc ()begindeclare num int ;set num = 1 ;while num < 100 d

需求:在web页面操作,一次导出百万条数据并生成excel 分析: 1.异步生成Excel,非实时,完成后使用某种方式通知用户 2.生成多个excel文件,并打包成zip文件,因为一个excel容纳不了这么多数据,即使分别放在不同的sheet中也不行,文件太大,打开需要很长时间,用户体验不好 3.如果对数据格式没什么要求,可考虑导出csv文件,字符流,比excel快不少 4.后台可开多个线程,分别生成excel文件,然后再合并 5.可使用poi,但是poi是先将数据放在内存,然后再导出,所以建议

mysql根据查询结果批量更新多条数据(插入或更新) 1.1 前言 mysql根据查询结果执行批量更新或插入时经常会遇到1093的错误问题.基本上批量插入或新增都会涉及到子查询,mysql是建议不要对需要操作的表放入子查询条件中的,因此我们尽量避免子查询中涉及到需要操作的表,如果无法避免,则可以考虑用连接查询的方式进行. ERROR 1093 (HY000): You can't specify target table 'dir' for update in FROM clause 1.2 根

SELECT INTO和INSERT INTO SELECT的区别   数据库中的数据复制备份 SELECT INTO: 形式: SELECT value1,value2,value3 INTO Table_2 FROM Table_1 Table_2表存在,报错:数据库中已存在名为 'Table_2' 的对象. Table_2表不存在,自动创建表Table_2,成功导入数据 INSERT INTO SELECT: 形式: INSERT INTO Table_2 (v1,v2,v3) SELEC

Mybatis 删除多条数据XML SQL语句删除 1.删除多条数据SQL写法 <delete id="deleteParamsByIds"> delete from ts_sys_params where id in <foreach collection="array" open="(" close=")" item="item" separator="," >

本文实例讲述了php+mysqli预处理技术实现添加.修改及删除多条数据的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 首先来说说为什么要有预处理(预编译)技术?举个例子:假设要向数据库添加100个用户,按常规思路,就是向数据库发送100个执行请求,此时,按照 mysql 数据库的工作原理,它需要对每一条执行语句进行编译(这里就有100次).所以,这里的效率是非常低的. 预处理(预编译)技术的作用,就是减少编译的次数和时间,以提高效果.通过一个案例来说明,预处理(预编译)技术是如何做到的(好吧,先

如何通过时间戳批量删除hbase的数据 我们使用hive关联hbase插入数据时,有时会写错数据,此时hbase中的数据量已经很大很大了(上亿).此时,我们要修改错误的数据,只需要删除写错的那部分数据就可以了,但是很遗憾,hbase中没有这样的sql语句(hbase是不能用SQL操作的,这里概指hbase的一套数据库操作语言),怎么办呢... 网上找了下,看了这个大佬的方法感觉确实可以.请先移步至大佬原文,然后回来再看(尊重别人的劳动) 原理: 1.通过 scan ''tableName,{ C

批量删除redis的数据 # redis-cli -h 192.168.1.17 -p 6379 keys "xiaolang_*"|xargs redis-cli -h 192.168.1.17 -p 6379 del [wanghz@w_db ~]$ redis-cli --helpredis-cli 3.2.6 Usage: redis-cli [OPTIONS] [cmd [arg [arg ...]]] -h <hostname> Server hostname

python批量向kafka塞数据 from kafka import KafkaClient from kafka.producer import SimpleProducer from kafka import KafkaProducer def send_data_2_kafka_(topic, datas):     '''         向kafka解析队列发送数据     '''     print('### 开始塞入 ###')     PARTNUM = 10     TOPI

php 处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度 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 wh

转载自:http://blog.csdn.net/yuhua3272004/article/details/2909538 Hibernate3.0 採用新的基于ANTLR的HQL/SQL查询翻译器,在Hibernate的配置文件里,hibernate.query.factory_class属性用来选择查询翻译器. (1)选择Hibernate3.0的查询翻译器: hibernate.query.factory_class= org.hibernate.hql.ast.ASTQueryTrans

新手小白写的,我自己都不知道对不对,先写下来记着,以后掌握更多Python知识后,再来看下写的对不对. 题目:造一百万条大学生的基本信息(学校.专业.姓名.学号) 分析思路:利用Python的MySQL模块实现,首先导入MySQL模块,创建一个student表,再利用循环插入100万条学生记录.(我知道这里应该有优化,可是我还不知道怎么实现,哭------) 代码实现: import MySQLdb db=MySQLdb.connect('localhost','user','123','tes

使用这个方法前,强烈建议先备份整个数据库.至于怎么备份?你不会么?在本文下方留言吧. 具体方法:复制下面的php执行语句,保存为sql.php文件(注意配置数据库名称.密码.数据表头),通过ftp上传到网站跟目录,运行. <?php //设置数据库连接信息.数据库服务器地址,数据库用户名,数据密码 mysql_connect('localhost','root','123456'); //设置查询的数据库名称,比如CMSYOU当前设置的是phpcms mysql_select_db('phpcm

Python作为一种脚本语言.其很适合文件级的各种操作.以下的代码能够批量删除指定目录下的所有特定类型(CSV类型)的文件. import sys, csv , operator import os import glob for i in range(0, 20): path = "C:\\Python34\\Folder_" + str(i) for infile in glob.glob( os.path.join(path, '*.csv') ): os.remove(infi

public void InsertTable(DataTable dt, string TabelName, DataColumnCollection dtColum) { string str = ConfigurationManager.ConnectionStrings["ConnectionString"].ConnectionString.ToString(); //声明数据库连接 SqlConnection conn = new SqlConnection(str); c

转自https://www.cnblogs.com/llzhang123/p/9239682.html 1.两种查询引擎查询速度(myIsam 引擎 ) InnoDB 中不保存表的具体行数,也就是说,执行select count(*) from table时,InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行. MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可. 注意的是,当count(*)语句包含 where条件时,两种表的操作有些不同,InnoDB类型的表用count(*)或者count(主键),加上wh

if (vecInfo.empty()) { ; //数据为空,不上传,不上传标志设置为1,只有0表示上传成功 } std::string strUserName = userName; std::string strPasswd = passWd; std::string strDbName; std::string strIp = ip; std::string strPort = port; if (strPort.empty()) { strPort = "; //如果输入的数据为空,设