最近项目有个需求,把一张表中的数据根据一定条件增删改到另外一张表.按理说这是个很简单的SQL.可是在实际过程中却出现了超级长时间的执行过程. 后来经过排查发现是大数据量insert into xx select造成. 原因在于当insert into xx select数据量达到10万级别,同时又有Update和Delete操作表.容易造成锁表. 经过研究重构了SQL语句问题解决.具体解决方案如下: 1.update 和Delete操作当成一个事务处理 2.Insert into前先删除索引 3

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

1.大数据量最好在本地执行更新. 2.在客户端执行更新时需要注意serve活动时间(10分钟),10分钟内解决不了的使用batchSize  或者db.getCollection("").find({}).noCursorTimeout(). 3.print 输出语句会大大影响性能,测试好后注释掉.

前言 前几天上午在对数据库的一张表进行操作的时候,由于这张表是按照时间的一张统计表,正好到那天没有测试数据了,于是我想将表中所有的时间,统一更新到后一个月,于是对80w条数据的更新开始了.整个过程曲折的一批.同时学到了很多知识,在此进行记录.希望对大家有帮助. 首先是大批量更新,由于数据已经进行了分区,开始对分区进行分析,然后大批量操作死锁,对死锁的解决,最后存储过程来解决数据的大批量插入. 曲折的过程开始 由于测试数据到21号就没了,21号一上去,发现开发的功能,都没有数据了,图表也都空了.查

mongodb pymongo.errors.CursorNotFound: Cursor not found, cursor id: 82792803897 默认 mongo server维护连接的时间窗口是十分钟 默认 单次从 server获取数据是101条或者 大于1M小于16M的数据 所以默认情况下,如果10分钟内未能处理完数据,则抛出该异常. 解决办法: 1. 修改每批次获取数据量的条数,即batch size: collection.find(condition).batch_siz

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6c0541d50102wxen.html 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性

一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以在考虑整个系统的流程的时候,我们必须

以下内容大部分来自: http://blog.csdn.net/tjvictor/article/details/4360030 部分内容出自互联网,实验结果为亲测. 最近自己开发一个向数据库中插入大量历史数据的函数库,需要解决一个大数据量插入的效率问题.不用分析,我知道如果采取逐条数据插入的方式,那么效率肯定很低,光是那么多循环就知道很慢了.于是乎,我找到了上篇博客,知道了BulkCopy和TVPs方式.为了更好的了解其效率,我自己动手亲测了一下效果,测试的数据库位于本机. (1)方式1:循环

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

1.在讨论这个问题之前首先介绍一下什么是"大数据量sql文件". 导出sql文件.选择数据库-----右击选择"转储SQL文件"-----选择"结构和数据"  .保存文件db_mras.sql文件. 2.导入sql文件.在MYSQL中新建数据库db_mras.选择数据库-----右击选择"运行SQL文件"-----选择文件db_mras.sql,运行. 现在发现运行失败,提示错误"MySQL server has g

原文: http://www.d1net.com/bigdata/news/284983.html 1.1:增加次数据文件 从SQL SERVER 2005开始,数据库不默认生成NDF数据文件,一般情况下有一个主数据文件(MDF)就够了,但是有些大型的数据库,由于信息很多,而且查询频繁,所以为了提高查询速度,可以把一些表或者一些表中的部分记录分开存储在不同的数据文件里 由于CPU和内存的速度远大于硬盘的读写速度,所以可以把不同的数据文件放在不同的物理硬盘里,这样执行查询的时候,就可以让多个硬盘同

保证在实现功能的基础上,尽量减少对数据库的访问次数:通过搜索参数,尽量减少对表的访问行数,最小化结果集,从而减轻网络负担:能够分开的操作尽量分开处理,提高每次的响应速度:在数据窗口使用SQL时,尽量把使用的索引放在选择的首列:算法的结构尽量简单:在查询时,不要过多地使用通配符如SELECT * FROM T1语句,要用到几列就选择几列如:SELECT COL1,COL2 FROM T1:在可能的情况下尽量限制尽量结果集行数如:SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROM

数据库优化包含以下三部分,数据库自身的优化,数据库表优化,程序操作优化.此文为第一部分 数据库性能优化一:数据库自身优化 优化①:增加次数据文件,设置文件自动增长(粗略数据分区) 1.1:增加次数据文件 从SQL SERVER 2005开始,数据库不默认生成NDF数据文件,一般情况下有一个主数据文件(MDF)就够了,但是有些大型的数据库,由于信息很多,而且查询频繁,所以为了提高查询速度,可以把一些表或者一些表中的部分记录分开存储在不同的数据文件里由于CPU和内存的速度远大于硬盘的读写速度,所以可

sql server 2005大数据量的插入操作 第一,写个存储过程,传入参数,存储过程里面是insert操作, 第二,用System.Data.SqlClient.SqlBulkCopy实例方法, 数据库表Passport CREATE TABLE [dbo].[Passport]( [Id] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL, [PassportKey] [nchar](50) NOT NULL, [addtime] [datetime] NOT NULL, CONS

本文转自:http://www.cnblogs.com/lli0077/archive/2008/09/03/1282862.html 在项目中,我们经常遇到或用到分页,那么在大数据量(百万级以上)下,哪种分页算法效率最优呢?我们不妨用事实说话. 测试环境 硬件:CPU 酷睿双核T5750  内存:2G 软件:Windows server 2003    +   Sql server 2005 OK,我们首先创建一数据库:data_Test,并在此数据库中创建一表:tb_TestTable GO

周三去某在线旅游公司面试.被问到了一个关于数据量大的优化问题.问题是:一个主外键关联表,主表有一百万数据,外键关联表有一千万的数据,要求做一个连接. 本人接触过单表数据量最大的就是将近两亿行历史数据(某运营商一业务一年数据)做查询,所有查询相关列必须做索引,而且还要保证不会出现全表扫描情况.也从来没有试过把这么多数据全部拿出来放内存中.只好回答说“再怎么做优化估计都不行,这数据量太大了,性能肯定吃不销.我只能告诉尽可能的添加过滤条件,不要一次用这么多的数据来做连接,能分批做就分批做吧”. 面试人

百万数据量SQL,在进行分页查询时会出现性能问题,例如我们使用PageHelper时,由于分页查询时,PageHelper会拦截查询的语句会进行两个步骤 1.添加 select count(*)from (原查询sql) ,用于统计查询的总数 2.拼接 limit startPage,number 用于分页 此时有两个问题 第一个问题是: 用于统计的 select count(*)from (原查询sql)在数据量大时速度慢 第二个问题时: limit startPage,number 在大数据

转载:http://www.cnblogs.com/gaizai/archive/2010/04/17/1714389.html SQL Server的导出导入方式有: 在SQL Server中提供了导入导出的界面操作. 在界面操作中又分[复制一个或多个表或视图的数据]和[编写查询以指定要传输的数据]两种模式,第一种是直接对表.视图进行全部字段.记录进行导出,而第二种就是可以通过SQL语句来控制导出导入的字段和行. 使用简单但有用的SQL脚本 中的[表复制]这里面的方法. 再一种就是在命令行中使

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 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:引. 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,否则将引擎放

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