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  • 一、MySQL的主要适用...三:Mysql数据库优化技巧 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

    一、MySQL的主要适用场景

    1、Web网站系统

    2、日志记录系统

    3、数据仓库系统

    4、嵌入式系统

    二、MySQL架构图:


    三:Mysql数据库优化技巧

    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,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

    4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件,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=10 or num=20

    可以这样查询:

    select id from t where num=10

    union all

    select id from t where num=20

    5.in 和 not in 也要慎用,否则会导致全表扫描,如:

    select id from t where num in(1,2,3)

    对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了:

    select id from t where num between 1 and 3

    6.下面的查询也将导致全表扫描:

    select id from t where name like ‘%abc%’

    若要提高效率,可以考虑全文检索。

    7.如果在 where 子句中使用参数,也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量,但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。然 而,如果在编译时建立访问计划,变量的值还是未知的,因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描:

    select id from t where num=@num <mailto:num=@num>

    可以改为强制查询使用索引:

    select id from t with(index(索引名)) where num=@num <mailto:num=@num>

    8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作,这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/2=100

    应改为:

    select id from t where num=100*2

    9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:

    select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id

    select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–‘2005-11-30’生成的id

    应改为:

    select id from t where name like ‘abc%’

    select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′

    10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引。

    11.在使用索引字段作为条件时,如果该索引是复合索引,那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引,否则该索引将不会 被使用,并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

    12.不要写一些没有意义的查询,如需要生成一个空表结构:

    select col1,col2 into #t from t where 1=0

    这类代码不会返回任何结果集,但是会消耗系统资源的,应改成这样:

    create table #t(…)

    13.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择:

    select num from a where num in(select num from b)

    用下面的语句替换:

    select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

    14.并不是所有索引对查询都有效,SQL是根据表中数据来进行查询优化的,当索引列有大量数据重复时,SQL查询可能不会去利用索引,如一表中有 字段sex,male、female几乎各一半,那么即使在sex上建了索引也对查询效

    率起不了作用。

    15.索引并不是越多越好,索引固然可以提高相应的 select 的效率,但同时也降低了 insert 及 update 的效率,因为 insert 或 update 时有可能会重建索引,所以怎样建索引需要慎重考虑,视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个,若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

    16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列,因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序,一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整,会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列,那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

    17.尽量使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型,这会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连 接时会逐个比较字符串中每一个字符,而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

    18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ,因为首先变长字段存储空间小,可以节省存储空间,其次对于查询来说,在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

    19.任何地方都不要使用 select * from t ,用具体的字段列表代替“*”,不要返回用不到的任何字段。

    20.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据,请注意索引非常有限(只有主键索引)。

    21.避免频繁创建和删除临时表,以减少系统表资源的消耗。

    22.临时表并不是不可使用,适当地使用它们可以使某些例程更有效,例如,当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是,对于一次性事件, 最好使用导出表。

    23.在新建临时表时,如果一次性插入数据量很大,那么可以使用 select into 代替 create table,避免造成大量 log ,以提高速度;如果数据量不大,为了缓和系统表的资源,应先create table,然后insert。

    24.如果使用到了临时表,在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除,先 truncate table ,然后 drop table ,这样可以避免系统表的较长时间锁定。

    25.尽量避免使用游标,因为游标的效率较差,如果游标操作的数据超过1万行,那么就应该考虑改写。

    26.使用基于游标的方法或临时表方法之前,应先寻找基于集的解决方案来解决问题,基于集的方法通常更有效。

    27.与临时表一样,游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法,尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时 间允许,基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下,看哪一种方法的效果更好。

    28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ,在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

    29.尽量避免大事务操作,提高系统并发能力。

    30.尽量避免向客户端返回大数据量,若数据量过大,应该考虑相应需求是否合理。

    这里给大家提供一个学习交流的平台,java架构师群:671017482

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  • 千万级数据库分页优化

    千次阅读 2017-11-10 09:36:01
    今天接到一个五千万的数据库文件,需要洗一遍数据,洗数据的时候遇到两个问题原始数据没有主键 需要手动添加ALTER TABLE `tablename` ADD COLUMN `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT FIRST ,ADD PRIMARY KEY (`id...

    今天接到一个五千万的数据库文件,需要洗一遍数据,洗数据的时候遇到两个问题

    原始数据没有主键 需要手动添加

    ALTER TABLE `tablename` ADD COLUMN `id`  int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT FIRST ,ADD PRIMARY KEY (`id`);

    5000万数据大概执行了十五分钟左右

    limit 查询数据变慢

    优化查询语句由

    select * from `tablename` limit 10000, 1000

    改为

    select * from `tablename` where id >10000000  limit 0, 1000

    这样修改后查询效率由原来的8s左右变为1s以内

    分析 : mysql分页查询是先把分页之前数据都查询出来了,然后截取后把不是分页的数据给扔掉后得到的结果。所以数据量太越大分页越慢。
    但是我们可以先把需要分页的id查询出来,因为id是主键id主键索引,查询起来还是快很多的,然后根据id连接查询对应的分页数据

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  • Mysql千万级别数据优化方案
  • MySQL千万级数据量优化方案

    千次阅读 2020-02-19 21:52:30
    前言 ...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。除此之外,还有其他的思路和解决方案。根据本人多年的工作经验,做了如下总结。 方案 ...

    前言

    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。除此之外,还有其他的思路和解决方案。根据本人多年的工作经验,做了如下总结。

    方案

    "千万级大表优化"这句话有3个关键字: 千万级,大表和优化。接下来将就这3个关键字展开讨论。

    数据量:千万级

    随着业务的发展,应用需要处理的数据量也是动态变化的。这也意味着要带着一种动态思维来系统的数据量,从而对于不同的场景我们应该有不同的处理策略。

    ①数据量为千万级,可能达到亿级或者更高

    这类数据通常是数据流水,日志,关注和聊天记录,里面的数据随着时间的增长而逐渐增多,可以达到亿级别。

    ②数据量为千万级,增长可以预期

    如果数据量相对稳定,通常存储偏向于状态的数据,比如用户,商品和订单,这类信息在表中都有相应的一行或者多行数据记录,随着业务的增长,增长量级相对是比较稳定的。

    ③数据量为千万级,冗余数据居多

    这种情况一般出现在配置或者跟时间轴相关的业务表中。大部分数据属于无效数据或过期数据。

    数据量是一个粗略的认识,我们需要对数据的结构和内容做更进一步的分析。

    对象:数据表

    数据根据不同的操作类型和业务特征可以分为如下几类:

    ①流水型数据

    流水型数据是无状态的,只存在插入和查询两种操作。比如交易流水、支付流水,只要能插入新单据就能完成业务,特点是后面的数据不依赖前面的数据,所有的数据按时间流水进入数据库,数据热点只存在于最近的时间段。

    ②状态型数据

    状态型数据是有状态的,多笔业务之间依赖于有状态的数据,而且要保证该数据的准确性,比如充值时必须要拿到原来的余额,才能支付成功。这类数据的操作必须依赖事务机制来保证一致性。存在插入,更新和查询等多种操作。

    ③配置型数据

    此类型数据数据量较小,而且结构简单,一般为静态数据,变化频率很低。

    针对不同的数据存储特性和业务特点来指定不同的业务策略。对此我们把常见的优化思路梳理出来,尤其是里面的核心思想,也是我们整个优化设计的框架,而难度决定了我们做这件事情的动力和风险。

    数据量增长情况数据表类型业务特点优化核心思想难度
    增长比较平均状态表OLTP业务方向进行容量规划,保证存储2年内的业务数据尽量保证稳定,读需求水平扩展★★★★
    增长比较迅速流水表OLTP业务历史记录业务拆分,使用海量存储机制★★★★
    OLAP业务统计数据使用大数据存储机制
    增长比较缓慢配置表通用业务分布式配置中心,个性化存储 

    目标:优化

    在这个阶段,我们要说优化的方案了,我们要支撑的表数据量是千万级别,相对来说是比较大了,DBA 要维护的表肯定不止一张,如何能够更好的管理,同时在业务发展中能够支撑扩展,同时保证性能,这是摆在我们面前的几大挑战。根据我多年的工作经验整体分为五个部分:

    规范设计

    业务层优化

    架构层优化

    规范设计

    配置规范:

    MySQL 数据库默认使用 InnoDB 存储引擎。

    保证字符集设置统一,MySQL 数据库相关系统、数据库、表的字符集都使用 UTF8MB4,应用程序连接、展示等可以设置字符集的地方也都统一设置为 UTF8MB4 字符集。

    注:UTF8 格式是存储不了表情类数据,需要使用 UTF8MB4,可在 MySQL 字符集里面设置。在 8.0 中已经默认为 UTF8MB4,可以根据公司的业务情况进行统一或者定制化设置。

    MySQL 数据库的事务隔离级别默认为 RR(Repeatable-Read),建议初始化时统一设置为 RC(Read-Committed),对于 OLTP 业务更适合。

    数据库中的表要合理规划,控制单表数据量,对于 MySQL 数据库来说,建议单表记录数控制在 2000W 以内。将历史数据同步到大数据存储

    MySQL 实例下,数据库、表数量尽可能少;数据库一般不超过 50 个,每个数据库下,数据表数量一般不超过 500 个(包括分区表)。

    建表规范:

    InnoDB 禁止使用外键约束,可以通过程序层面保证。

    存储精确浮点数必须使用 DECIMAL 替代 FLOAT 和 DOUBLE。

    整型定义中无需定义显示宽度,比如:使用 INT,而不是 INT(4)。

    不建议使用 ENUM 类型,可使用 TINYINT 来代替。

    尽可能不使用 TEXT、BLOB 类型,如果必须使用,建议将过大字段或是不常用的描述型较大字段拆分到其他表中;另外,禁止用数据库存储图片或文件。

    存储年时使用 YEAR(4),不使用 YEAR(2)。

    建议字段定义为 NOT NULL。字段为NULL会导致索引失效。

    建议 DBA 提供 SQL 审核工具,建表规范性需要通过审核工具审核后。

    命名规范:

    库、表、字段全部采用小写。

    库名、表名、字段名、索引名称均使用小写字母,并以“_”分割。

    库名、表名、字段名建议不超过 12 个字符。(库名、表名、字段名支持最多 64 个字符,但为了统一规范、易于辨识以及减少传输量,统一不超过 12 字符)

    库名、表名、字段名见名知意,不需要添加注释。

    对于对象命名规范的一个简要总结如下表所示,供参考:

     

    命名列表

    索引规范:

    索引建议命名规则:idx_col1_col2[_colN]、uniq_col1_col2[_colN](如果字段过长建议采用缩写)。

    索引中的字段数建议不超过 5 个。

    单张表的索引个数控制在 5 个以内。

    InnoDB 表一般都建议有主键列,尤其在高可用集群方案中是作为必须项的。

    建立复合索引时,优先将选择性高的字段放在前面。

    UPDATE、DELETE 语句需要根据 WHERE 条件添加索引。

    不建议使用 % 前缀模糊查询,例如 LIKE “%weibo”,无法用到索引,会导致全表扫描。

    合理利用覆盖索引,例如:SELECT email,uid FROM user_email WHERE uid=xx,如果 uid 不是主键,可以创建覆盖索引 idx_uid_email(uid,email)来提高查询效率。

    避免在索引字段上使用函数,否则会导致查询时索引失效。

    确认索引是否需要变更时要联系 DBA。

    应用规范:

    避免使用存储过程、触发器、自定义函数等,容易将业务逻辑和DB耦合在一起,后期做分布式方案时会成为瓶颈。

    考虑使用 UNION ALL,减少使用 UNION,因为 UNION ALL 不去重,而少了排序操作,速度相对比 UNION 要快,如果没有去重的需求,优先使用 UNION ALL。

    考虑使用 limit N,少用 limit M,N,特别是大表或 M 比较大的时候。

    减少或避免排序,如:group by 语句中如果不需要排序,可以增加 order by null。

    统计表中记录数时使用 COUNT(*),而不是 COUNT(primary_key) 和 COUNT(1)。

    InnoDB 表避免使用 COUNT(*) 操作,计数统计实时要求较强可以使用 Memcache 或者 Redis,非实时统计可以使用单独统计表,定时更新。

    做字段变更操作(modify column/change column)的时候必须加上原有的注释属性,否则修改后,注释会丢失。

    使用 prepared statement 可以提高性能并且避免 SQL 注入。

    SQL 语句中 IN 包含的值不应过多。

    UPDATE、DELETE 语句一定要有明确的 WHERE 条件。

    WHERE 条件中的字段值需要符合该字段的数据类型,避免 MySQL 进行隐式类型转化。在隐式转换的时候,容易导致s。

    SELECT、INSERT 语句必须显式的指明字段名称,禁止使用 SELECT * 或是 INSERT INTO table_name values()。

    INSERT 语句使用 batch 提交(INSERT INTO table_name VALUES(),(),()……),values 的个数不应过多。

     

    业务层优化

    业务层优化应该是收益最高的优化方式了,而且对于业务层完全可见,主要有业务拆分,数据拆分和两类常见的优化场景(读多写少,读少写多)。

    ①业务拆分

    业务拆分分为如下两个方面:

    将混合业务拆分为独立业务

    将状态和历史数据分离

    业务拆分其实是把一个混合的业务剥离成为更加清晰的独立业务,这样业务 1,业务 2......独立的业务使得业务总量依旧很大,但是每个部分都是相对独立的,可靠性依然有保证。

    例如:我们有一张表 Account,假设用户余额为 100。

    我们需要在发生数据变更后,能够追溯数据变更的历史信息,如果对账户更新状态数据,增加 100 的余额,这样余额为 200。

    这个过程可能对应一条 update 语句,一条 insert 语句。对此我们可以改造为两个不同的数据源,account 和 account_hist。

    在 account_hist 中就会是两条 insert 记录,如下:

    而在 account 中则是一条 update 语句,如下:

    这也是一种很基础的冷热分离,可以大大减少维护的复杂度,提高业务响应效率。

    ②数据拆分

    按照日期拆分:这种使用方式比较普遍,尤其是按照日期维度的拆分。其实在程序层面的改动很小,但是扩展性方面的收益很大。

    数据按照日期维度拆分,如 order_20191021。

    数据按照周月为维度拆分,如 test_201910。

    数据按照季度,年维度拆分,如 test_2019。

    采用分区模式:分区模式也是常见的使用方式,采用 hash,range 等方式很多。

    在 MySQL 中我是不大建议使用分区表的使用方式,因为随着存储容量的增长,数据虽然做了垂直拆分,但是归根结底,数据其实难以实现水平扩展,在 MySQL 中是有更好的扩展方式。

     

     

    ③读多写少优化场景

    采用缓存,采用 Redis 技术,将读请求打在缓存层面,这样可以大大降低 MySQL 层面的热点数据查询压力。

    ④读少写多优化场景

    读少写多优化场景,可以采用三步走:

    采用异步提交模式,异步对于应用层来说最直观的就是性能的提升,产生最少的同步等待。

    使用队列技术,大量的写请求可以通过队列的方式来进行扩展,实现批量的数据写入。

    举个例子:对于评论类业务数据,相比于金额来说属于业务优先级略低的场景。如果数据更新过于频繁,可以适度调整数据更新的范围(比如从原来的每分钟调整为 10 分钟)来减少更新的频率。对于业务指标,比如更新频率细节信息,可以根据具体业务场景来讨论决定。

     

    架构层优化

    架构层优化是业务框架的基础设施优化,我们需要根据业务场景在架构层面引入新的解决方案,达到事半功倍的效果。

    ①系统水平扩展场景

    采用中间件技术,可以实现数据分片路由和读写分离。常见的中间件有ShardingSphere,zebra,Atlas 等。根据实现方案的不同分为客户端代理和服务端代理。

    数据分片路由主要指的是分库分表。通过指定对应数据记录的分片键将数据路由到不同的数据库表,实现数据库容量的水平扩展。

    采用读写分离技术是对读需求的扩展,更侧重于状态表,在允许一定延迟的情况下,可以采用多副本的模式实现读需求的水平扩展。

    ②兼顾 OLTP+OLAP 的业务场景

    可以采用 NewSQL,优先兼容 MySQL 协议的 HTAP 技术栈,如 TiDB。

    ③离线统计的业务场景

    有几类方案可供选择:

    采用 NoSQL 体系,主要有三类,一类是适合兼容 MySQL 协议的数据仓库体系,常见的有 Infobright 或者 ColumnStore,另外一类是基于列式存储,属于异构方向,如 HBase 技术。还有一类是基于文档的MongoDB技术。

    采用数仓体系,基于 MPP 架构,如使用 Greenplum 统计,如 T+1 统计。

     

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  • 千万级数据量Mysql数据库优化

    千次阅读 2018-04-12 22:27:55
    【存储过程】影响数据库性能的关键要素为什么要进行分页查询显示1、响应时间、扫描的行数、返回的数据行数2、具体时间:数据库设计不合理、sql慢查询如何进行数据库优化? 1、数据库设计 2、sql语句优化 3、架构优化...
    如何准备一千万条数据?【存储过程】
    


    影响数据库性能的关键要素
    为什么要进行分页查询显示


    1、响应时间、扫描的行数、返回的数据行数
    2、具体时间:数据库设计不合理、sql慢查询


    如何进行数据库优化?
    1、数据库设计
    2、sql语句优化
    3、架构优化


    适度违反三大范式【适度】
     遵循三大范式后续查询时需要经常使用join,导致查询效率降低,结合业务需求适当做数据冗余


    适度建立索引
    IO(更新操作速度降低、索引的操作)、存储空间
    建立索引的规则
    索引的字段必须是经常用来作为查询条件的字段,wehere
    如果是多个字段的情况,第一个字段要是经常经常作为查询条件的
    索引的字段必须有足够的区分度
    对表进行水平划分
    按年或按月对数据库进行区分建表


    对表进行垂直划分
    多字段或字段长进行多表
    选择适当字段类型


    文件图片等大文件使用文件存储系统,数据库只存放文件路径


    外键要表示清除,实际工作中大部分不会建立外键


    宁可集中批量操作也不频繁读写


    选择合适的引擎


    字段数据类型的选择,能使用数字类型的字段尽量使用数字型


    尽量避免使用游标


    尽量避免大事务操作,索引优化




    注意:主键列和唯一约束的列,会默认加索引


    修改表结构的语句、语法

    alter table 表名 add index 索引名(要添加的索引字段)


    注意:
    索引是把双刃剑
    建立索引后查询效率会提升,但是修改索引、修改数据、新增数据、
    当某列作为查询条件出现的概率较大时,可以考虑增加索引
    经常需要对某列数据进行修改,慎重
    SQL语句优化:
    1、慢日志、explain
    2、避免全表扫描,考虑在where和order by 子句中建立索引
    3、尽量避免在where子句中使用null,会放弃索引,进行全表扫描
    4、尽量避免在where子句中使用运算符(!=,<> )或函数(year())
    5、避免使用or,会走全表扫描。union all
    6、能使用between就不要使用in
    7、like尽量避免使用%%,不会走索引,D%汇总剖索引
    8、查询时尽量避免使用select*,仅列出需要查询的字段
    9、join的操作,小结果驱动大结果
    10、分页查询时、基数比较大时,不要使用limit,尽量换成between
    11、随机取几条记录的时候,尽量避免使用rand
    12、分组统计,count(列名)与count(*),
    count(*)统计表中所有行数据,会统计null,count(列名)null不统计,全表扫描
    13、不要做无谓的排序操作
    14、子查询exist、in,使用exist子查询代替in子查询
    15、索引不是越多越好、最好不要超过6个

    展开全文
  • !... 如图我要根据时间查询对应的数据 对字段... 如果改成了CONVERT(varchar(100), SFRQ, 23) = 2019-0x-0x呢 如果都失效要怎么改 一般都是查询第一次很慢 后面的都很快 数据库也是有缓存记录的吗? 数据库sql server
  • 千万级别的数据库优化

    千次阅读 2018-07-09 10:35:54
    搭建千万级数据库 首先,需要一个测试环境。一开始想到的是写一个SImple JDBC程序然进行简单的数据INSERT。结果发现单线程情况下,每次INSERT了一百多万条的时候效率就变得非常的低下。但是程序也没报OUT MEMORY之类...
  • mysql千万级数据库读取优化汇总

    千次阅读 2018-07-17 18:53:00
    mysql千万级数据库读取优化 2018/7/16 https://www.cnblogs.com/wangning528/p/6388538.html------------------------------------------------------------------------------1.优化查询分析工具 1.1....
  • SqlSever2005一千万条以上记录分页数据库优化经验总结【索引优化+代码优化】一周搞定
  • 我在前年遇到过过亿条的数据。以至于一个处理过程要几个小时的。后面慢慢优化,查找一些经验文章。才学到了一些基本方法。综合叙之,与君探讨之。
  • 1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节; 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新; 3....打算采用什么数据库物理服务器,以及数据库服务器架构? 9.并发如何?
  • 处理百万以上的数据提高查询速度的方法
  • 千万级数据库查询+分页优化

    千次阅读 2012-07-03 14:52:48
    经过这样的优化,笔者发现,无论是大数据量的情况下还是小数据量的情况下,分页速度一般都是几十毫秒,甚至 0 毫秒。而用日期段缩小范围的查询速度比原来也没有任何迟钝。 聚集索引是如此的重要和珍贵,所以笔者...
  • 数据库优化之实战

    2018-04-12 10:06:39
    数据库优化方法,千万级数据库记录查询解决实战。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
  • 当mysql单表记录数量大于1千万后,你要如何提高select查询速度? 这是中级程序员必须面对和掌握的知识 今天我总结了我常用的mysql数据库百万级,千万级数据库优化方法,从技术层面上,比如数据库拆库拆表拆业务
  • 但在数据达到百万的时候,这样写会慢死 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 代码如下: SELECT * FROM table WHERE id >= (SELECT id FROM...
  • SQL Server上面删除1.6亿条记录,不能用Truncate(因为只是删除其中少部分数据)。经过实验,每次删除400万条要花1.5 - 3小时,而且是越到后面越慢,正常的话,需要大约...每次删除记录,数据库都要相应地更新索引,...
  • 在一个千万级数据库查寻中,如何提高查询效率?1)数据库设计方面: a. 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。 b. 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 ...
  • 不做优化直接查询,可以看到耗时21秒,嗯。。。这么老半年,电脑都得砸掉了。 当然了在这个查询的时候我这个字段是没有索引的,因为这个表的索引要给时间字段。 下面是优化过后的查询,可以看到,这个效率已经有...
  • 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...
  • 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, Sql 代码 : select...
  • 当数据达到千万级的时候 就会发现 查询速度越来越慢 用户体验也就越来越差,那怎样提升千万级数据查询效率呢?小萌简单整理了一下,希望对大家有所帮助!优化数据库设计: 数据字段类型使用varchar/nvarchar 替换 ...
  • 6:并不是所有索引对查询都有效,SQL是根据表中数据来进行查询优化的,当索引列有大量数据重复时,SQL查询可能不会去利用索引,如一表中有字段 sex,male、female几乎各一半,那么即使在sex上建了索引也对查询效率起...
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空空如也

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千万级数据库优化