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转自 http://www.cnblogs.com/win7xt/p/3156334.html 使用MySQL处理百万级以上数据时,不得不知道的几个常识   最近一段时间参与的项目要操作百万级数据量的数据,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍.之前数据量小的时候,查询语句的好坏不会对执行时间有什么明显的影响,所以忽略了许多细节性的问题. 经测试对一个包含400多万条记录的表执行一条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何

1. 什么是表分区? 表分区,是指根据一定规则,将数据库中的一张表分解成多个更小的,容易管理的部分.从逻辑上看,只有一张表,但是底层却是由多个物理分区组成. 2. 表分区与分表的区别 分表:指的是通过一定规则,将一张表分解成多张不同的表.比如将用户订单记录根据时间成多个表. 分表与分区的区别在于:分区从逻辑上来讲只有一张表,而分表则是将一张表分解成多张表. 3. 表分区有什么好处? 1)分区表的数据可以分布在不同的物理设备上,从而高效地利用多个硬件设备. 2)和单个磁盘或者文件系统相比,可以存储

一.limit越往后越慢的原因 当我们使用limit来对数据进行分页操作的时,会发现:查看前几页的时候,发现速度非常快,比如 limit 200,25,瞬间就出来了.但是越往后,速度就越慢,特别是百万条之后,卡到不行,那这个是什么原理呢.先看一下我们翻页翻到后面时,查询的sql是怎样的: select * from t_name where c_name1='xxx' order by c_name2 limit 2000000,25; 这种查询的慢,其实是因为limit后面的偏移量太大导致的.

MySQL 百万级分页优化 http://www.jb51.net/article/31868.htm 一般刚开始学SQL的时候,会这样写 : , ; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 : , ; 也许耗费几十秒 网上很多优化的方法是这样的 : , ) LIMIT ; 是的,速度提升到0.x秒了,看样子还行了 可是,还不是完美的! 以下这句才是完美的:  ; 比上面那句,还要再快5至10倍 另外,如果需要查询 id 不是连续的一段,最佳的方法就是先找出 id ,然后用 in 查询 : ,

今天因为项目需要,想测试一下读取百万级数量数据的速度如何,无奈数据库没有现成符合要求的数据,网上百度一番有很都不错的文章,但是需要涉及到一些存储过程和用php代码什么的,虽说可以实现,但是感觉另外再弄这些比较麻烦,没有通用性,于是在几篇文章的参考下,.自己写了一段代码,直接生成的数据还是比较方便的,并且不是重复的数据.网上很多都是重复的,我只是做了一点小的修改,测试数据库是mysql 5.5,存储形式是MyISAM,每次生成的数据量是之前的一倍.测试的量有限,如有什么疑问欢迎评论指正. 首先我的

本文不涉及复杂的底层数据结构,通过explain解释SQL,并根据可能出现的情况,来做具体的优化,使百万级.千万级数据表关联查询第一页结果能在2秒内完成(真实业务告警系统优化结果).希望读者能够理解SQL的执行过程,并根据过程优化,走上自己的"成金之路"   需要优化的查询:使用explain      出现了Using temporary:      有分页时出现了Using filesort则表示使用不了索引,需要根据下面的技巧来调整语句      rows过多,或者几乎是全表的记

http://www.jb51.net/article/31868.htm 以下分享一点我的经验 一般刚开始学SQL的时候,会这样写 复制代码 代码如下: 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 复制代码 代码如下: SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; 也许耗费几十秒 网上很多优化的方法是这样的 复制代码 代码如下: SELECT *

https://blog.csdn.net/Kaitiren/article/details/80307828 一.百万级数据库优化方案 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,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 最好不要给数据库留NULL,尽可能的使用 NOT NULL填充数据库

以下分享一点我的经验 一般刚开始学SQL的时候,会这样写 : 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 : SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; 也许耗费几十秒 网上很多优化的方法是这样的: SELECT * FROM table WHERE id >= (SELECT id FROM table LIMIT 1000000, 1) LIM

MYSQL百万级数据,如何优化     首先,数据量大的时候,应尽量避免全表扫描,应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引,建索引可以大大加快数据的检索速度.但是,有些情况索引是不会起效的: .应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. .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

处理大批量百万级的数据几点重要知识点: 一:设置php运行的内存配置 ini_set("memory_limit","1200M"); 在php.ini中有如下配置 ; Maximum input variable nesting level ; http://php.net/max-input-nesting-level ;max_input_nesting_level = 64 ; How many GET/POST/COOKIE input variables

关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法 最近一段时间由于工作需要,开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法. 由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍.曾经测试对一个包含400多万条记录(有索引)的表执行一条条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂.因此如何提高sql语句查询效率,显得十分重要.以下是网上

1)简单的查询分页:分每页5条 limit [offset],[rows] ,10; 2)建立id索引:查询索引id ,) limit ; 3)使用 between and 语句分页效率快N倍 ; 4)分表存储:30万条记录的id存存储到单独的一个索引表t里面:先查找索引表t里面的id索引:然后再查询 5)使用复合索引查询数据 如果对于有where 条件,又想走索引用limit的,必须设计一个索引,将where 放第一位,limit用到的主键放第2位,而且只能select 主键! 完美解决了分页

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where col 条件.其中col列是表的主键之外的其他具有唯一约束索引的列.这样查询时速度会很快.就是可

EasyPoi介绍: 利用注解的方式简化了Excel.Word.PDF等格式的导入导出,而且是百万级数据的导入导出.EasyPoi官方网址:EasyPoi教程_V1.0 (mydoc.io).下面我写了一个测试用例,真的是很方便,可以利用注解自动完成单元格的合并,设置单元格宽度.设置字符替换.并且可以很好的完成实体类之间一对一.一对多关系的处理 不卖关子,事先说明百万级大数据操作使用:导入(importExcelBySax),导出(exportBigExcel) 导入依赖 <dependency

经常有客户咨询如何将CSV文件导入到MySQL数据库中,特写此文介绍一种方便.快捷的方法. 我们要使用的辅助工具是著名的MySQL管理软件:Navicat for MySQL 1)我准备了一个字符编码为UTF-8的标准CSV文件,总共有2001条记录(含字段行).其在OpenOffice中的预览效果如下图所示.   2)使用Navicat新建一个数据库(也可以直接导入已存在的库),字符编码选择UTF-8(一定要和CSV使用的字符编码一直,否则导入过程可能会出错或者导入的数据出现乱码).   3)

前言:事先说明:在实际应用中这种做法设计需要各位读者自己设计,本文只提供一种思想.准备工作:安装后本地数redis服务器,使用mysql数据库,事先插入1000万条数据,可以参考我之前的文章插入数据,这里不再细说.我大概的做法是这样的,编码使用多线程访问我的数据库,在访问数据库前先访问redis缓存没有的话在去查询数据库,需要注意的是redis最大连接数最好设置为300,不然会出现很多报错. 贴一下代码吧 package select; import redis.clients.jedis.Je

第一篇:<如何生成每秒百万级别的 HTTP 请求?> 第二篇:<为最佳性能调优 Nginx> 第三篇:<用 LVS 搭建一个负载均衡集群> 本文是构建能够每秒处理 3 百万请求的高性能 Web 集群系列文章的第一篇.它记录了我使用负载生成器工具的一些经历,希望它能帮助每一个像我一样不得不使用这些工具的人节省时间. 负载生成器是一些生成用于测试的流量的程序.它们可以向你展示服务器在高负载的情况下的性能,以及让你能够找出服务器可能存在的问题.通过负载测试了解服务器的缺点,是

表格数据处理是我们项目开发中经常会遇到的设计需求之一,所需处理的数据量也较大,通常是万级.甚至百万级.此时,完全依赖平台自带的表格工具,往往无法加载如此大的数据量,或者加载得很慢影响程序执行. 那么,有没有好的开发工具,能实现加载大量数据的需求,同时不影响程序执行? 介绍一款高效轻量的数据处理工具 -- FlexGrid,这是一个轻量级的.快速灵活的和可扩展的控件,包含在全能控件套包 ComponentOne Studio Enterprise 中. FlexGrid 提供了项目开发所需的所有表

将Excel数据导入mysql数据库的几种方法 “我的面试感悟”有奖征文大赛结果揭晓! 前几天需要将Excel表格中的数据导入到mysql数据库中,在网上查了半天,研究了半天,总结出以下几种方法,下面和大家分享一下: 一.用java来将Excel表格中的数据转到mysql中 这是我们用的第一种方法,就是在java找你感谢个类,然后这个类会将Excel表格中的数据存储到内存里,然后再从内存中读出来插入到数据库中,但是要 注意了,这里是存储到String[ ]数组里面,所以取出来的数据也是Strin