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一个表保存临时数据(如7天数据),超出部分删除处理掉,数据量比较大,应该怎么处理?
aiq
2010-03-04 03:00:20
一个表,每天有20万的新数据,新数据是在一天中随着业务不断增加(晚上也有)的,我想只保存7天,超出的部分怎么删除处理掉?
有好的方法吗
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一个表保存临时数据(如7天数据),超出部分删除处理掉,数据量比较大,应该怎么处理?
一个表,每天有20万的新数据,新数据是在一天中随着业务不断增加(晚上也有)的,我想只保存7天,超出的部分怎么删除处理掉? 有好的方法吗
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iqlife
2010-03-04
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用不上太久的,几分钟
http://www.eygle.com/archives/2005/04/oracleoeouaeeae.html
这篇文章里介绍的,好像和你的很类似,
小灰狼W
2010-03-04
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20万数据不算太大吧
建7张表:周一到周日
删除不需要的记录直接truncate 表,删除一天的记录
然后再对该表插入当天的数据
我觉得这样比较快
aiq
2010-03-04
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有的,每天删除20万,很慢吧
iqlife
2010-03-04
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你的表没有时间字段>?根据时间字段去删除......
aiq
2010-03-04
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上面说错了,每天20万,大概140万的数据
aiq
2010-03-04
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我就是想知道怎么处理掉,7天,每天大概140万,从中间去掉最早一天的20万,怎样最快
iqlife
2010-03-04
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JOB处理,每天自动检查超过7天的数据,处理掉
mysql 查询
临时
表
_MySQL
临时
表
与内存
表
在MySQL中有三种虚拟
表
:
临时
表
、内存
表
、视图。下面简单介绍一下
临时
表
和内存
表
的使用。1、
临时
表
MySQL
临时
表
在我们需要
保存
一些
临时
数据
时是非常有用的。
临时
表
在MySQL 3.23版本中添加。
临时
表
只在当前连接可见,当关闭连接时,Mysql会自动
删除
表
并释放所有空间。如果你使用了其他MySQL客户端程序连接MySQL
数据
库服务器来创建
临时
表
,那么只有在关闭客户端程序时才会销毁
临时
表
,当然你也可...
.net core 批量更新_如何解决大批量
数据
保存
的性能问题
一、背景 明源云ERP开放平台提供了强大的基于实体的ORM框架:“实体服务”,它可以让开发人员只需专注于业务逻辑代码的编写,不用关心
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库相关的操作,大大提高了开发效率。 在行业中所有基于实体的ORM框架,均存在同
一个
问题:在批量操作
数据
时,性能
表
现乏力。因为在批量
保存
数据
时,可能既包含新增的记录,又包含更新或
删除
的记录,一般的ORM框架必须为每一条记录生成一条SQL语句,然后一条一条的执行,这样...
大
数据
分析实践指南(一)
原文:zh.annas-archive.org/md5/622C4EC47FAAB3CE38900F0C3C942E11 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 前言 本书介绍了与企业中使用的大
数据
相关的广泛主题。大
数据
是
一个
广阔的领域,涵盖了技术、统计、可视化、商业智能以及许多其他相关学科的要素。为了从
数据
中获得真正的价值,通常由于
数据
量
或技术限制而无法访问,公司必须在软件和硬件层面上利用适当的工具。 因此,本书不仅涵盖了大
数据
的理论和实践方面,还通过高层次的主题,如企业中的大
数据
使用、大数
大
数据
时代,
数据
实时同步解决方案的思考—最全的
数据
同步总结
1、 早期关系型
数据
库之间的
数据
同步 1)、全量同步 比如从oracle
数据
库中同步一张
表
的
数据
到Mysql中,通常的做法就是 分页查询源端的
表
,然后通过 jdbc的batch 方式插入到目标
表
,这个地方需要注意的是,分页查询时,一定要按照主键id来排序分页,避免重复插入。 2)、基于
数据
文件导出和导入的全量同步,这种同步方式一般只适用于同种
数据
库之间的同步,如果是不同的
数据
库,这种方式可能会存在问题。 3)、基于触发器的增量同步 增量同步一般是做实时的同步,早期很多
数据
同步都是基于关系型
《
数据
密集型应用系统设计》读书笔记——第二
部分
分布式
数据
系统(一)
第一
部分
数据
系统基础 第1章 可靠、可扩展与可维护的应用系统 当今许多新型应用都属于
数据
密集型,而不是计算密集型。对于这些类型应用,CPU的
处理
能力往往不是第一限制性因素,关键在于
数据
量
、
数据
的复杂度以及
数据
的快速和多变性。
数据
密集型应用系统设计也是基于标准模块构建而成的,通常包含以下模块:
数据
库:用以存储
数据
,之后应用可以再次访问 高速缓存:缓存那些复杂或操作代价高昂的结果,以加快下一次访问 索引:用户可以按关键字搜索
数据
并支持各种过滤 流式
处理
:持续发送消息至另外
一个
进程,
处理
通常采用异步方式
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