MySQL千万级数据量表update问题 [问题点数:50分]

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(一)索引的作用 索引通俗来讲就相当于书的目录,当我们根据条件查询的时候,没有索引,便需要全表扫描,数据量少还可以,一旦数据量超过百万甚至千万,一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多,5秒以上就已经让人难以忍受了。 提升查询速度的方向一是提升硬件(内存、cpu、硬盘),二是在软件上优化(加索引、优化sql;优化sql不在本文阐述范围之内)。 能在软件上解决的,就不在硬件上解决,毕竟硬件提升...
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转载自:http://my.oschina.net/tianyongke/blog/171172 所有试验都是只针对所有数据进行统计分析,不针对某条数据的分析。 一、导入 清单1: 读取CSV文件,存储到数据库中 #-*- coding:UTF-8 -*- ''' Created on 2013-10-20 @author: tyk ''' from pymongo
Python处理千万级数据
从别人的论文里找到要用的数据的原始数据自己做过滤 捣鼓了两天觉得代码太慢开始用pandas做处理 不得不说最大的感触就是 pandas 以及numpy在一定程度上在还原MATLAB 比如MATLAB中利用逻辑值取数、元素的用法,pandas中有几乎一样的方法 test: 同时pandas中有很多很好用的方法,猜测使用了很多哈希值 但是pandas同numpy一样,增量添加很慢 也...
如何设计一张千万级别的大表
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、数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE、GROUP BY、ORDER BY子句中等;  4、数据更新类SQL条件:有多少列经常出现UPDATE或DELETE 的WHERE子句中;  5、SQL量的统计比,如:SELECT:UPDATE+DE
mysql 一次性插入千万级数据
首先创建一个表(t3),只有一个字段 mysql有个功能是存储: \d // :命令作用是改变语句定界符(本来是 分号 ; 现在改变成双斜杠 //) 最后使用 call p3() 执行存储
多线程update mysql问题
@RunWith(SpringRunner.class) @SpringBootTest(webEnvironment = SpringBootTest.WebEnvironment.RANDOM_PORT) public class JunitTest { @Autowired private ProduceOrderRepository p; @Autowired private S...
mysql的千万行级别的表的性能
表的引擎为Innodb. 对于大约有几千万行的mysql表,前提是在合理的建立了索引。记住,索引很关键! 各种操作的性能数据如下: Select查询,毫秒级别。 Update 毫秒级别 Insert 毫秒级别。 Delete 毫秒级别 以上数据表明,对于千万级别的数据mysql的性能,是经得起考验的。
一次mysql数据库从库UPDATE失败的分析
库:mysql5.6.19 从:mysql5.6.37 场景:昨天开发组反应从库和主库的数据同步有问题,在主库中进行更新过的数据,从库中有的没有更新,导致他们根据触发器变化的数据不准确。 起先接到这个问题,我把惊着了,按理说mysql从库的版本远远高于主库的,即使要出问题,也应该是早期的从库版本出问题才对,但是另一个版本号为5.6.19的从库,数据一切都正常,唯独版本为mysql5.
千万级MySQL数据库建立索引的事项及提高性能的手段
  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 ...
著名电子商务网站高并发千万级大型数据库经验之- 读写分离
由于公司的主服务器责任重大,而且满负荷跑了接近2年了,怕万一有闪失主服务器出现硬件故障后重新购买新服务器订货到货周期可能会比较长,所以公司在春节期间购买了一台更强大的新服务器来当备用服务器,购买的初衷就是防止出现硬件故障。       春节前新服务器就采购到位了,由于手上事情比较多根本忙不过来配置新服务器,春节休息期间看了一些数据同步的资料,准备把主数据库的读写分离,当初主要思路见下图。
[转]sql server 到底能否处理百万级,千万级数据
看的别人的博客,深以为然,所以就转载过来,立此存照。 sql server 到底能否处理百万级,千万级数据?最近又想起曾经被忽悠过n次的问题。       刚毕业的时候,很多次去面试的时候被问及sql server能处理能力,以及上百万级别的数据的优化问题?我当然是说东又扯西的,说了一大堆方法方式来告诉他如何提高查询效率,如何正对各种应用特点来做优化。  我吹你吹了半天后,得到的提问着告诉我的很轻描淡写的答案是:不行,sql server不行,百万级别还是换oracle好。     我当时总是很茫然的接受
高并发mysql update操作
先来就库存超卖的问题作描述:一般电子商务网站都会遇到如团购、秒杀、特价之类的活动,而这样的活动有一个共同的特点就是访问量激增、上千甚至上万人抢购一个商品。然而,作为活动商品,库存肯定是很有限的,如何控制库存不让出现超买,以防止造成不必要的损失是众多电子商务网站程序员头疼的问题,这同时也是最基本的问题。从技术方面剖析,很多人肯定会想到事务,但是事务是控制库存超卖的必要条件,但不是充分必要条件。举例:...
多个事务并发执行update出现的数据库死锁问题排除
现象:死锁,时间:2017-08-3100:00:00.841,故障解决:按最小代价自行回滚事由:退优惠券,并发执行update语句.死锁日志(详细): Expand source** (1) TRANSACTION:TRANSACTION 6648945293, ACTIVE 0 sec starting index readmysql tables in use 3, locked 3LOCK...
mysql在线修改表结构大数据表的风险与解决办法归纳(数据量大的时候,alter死锁表)
详细见: 平时进行修改表的结构,更改字段,新增字段,更改字段名称一般都是通过ALTER TABLE  TABLENAE 语法进行修改的。对于测试库,在线小表或者并发访问不是很大的情况是OK。但是如果是在线大表。那就很麻烦。由于表数据量大,复制表需要比较长的时间,在这个时间段里面,表是被加了锁的(写锁),加写锁时其他用户只能select表不能update、insert表。表数据量越大,耗时越长。
MySQL大数据量导入导出方法比较
出处:IT专家网硬件: Intel(R) Xeon(R) CPU 5130 @ 2.00GHz * 2, 4G RAM, 564G SAS  软件: Red Hat Enterprise Linux AS release 4 (Nahant Update 4) 2.6.9 42.ELsmp (32-bit), MySQL 5.0.27-standard-log  总记录数: 1016126, 每行...
MySQL使用存储过程插入千万级数据如何提升效率?
-- MySQL测试任务:使用存储过程,往表中插入千万级数据,根据索引优化速度 -- 1.使用索引查询 -- 2.不使用索引查 -- 3.比较两者查询速度的差异 -- 1.创建索引测试表 DROP TABLE IF EXISTS index_test; CREATE TABLE index_test( id BIGINT(20) PRIMARY KEY NOT NULL AU
数据分表,SQL千万级分表
SQL,大数据分表,SQL千万级分表,删除百万数据
mysql数据量表的处理方法(拆表,分区)
在我们正常开发中基本都会遇到一个表中已有大量数据,比如达到了两三G,几千万条数据,这时候对于这种表的维护就相对困难,查询效率上也比较低; 处理这样的表一般有2种做法,一是分表,二是分区; 分表: 一般分为有规律分表,或者无规律的(也可以说是有周期的活着没周期的),有规律的可以按年月日来分,无规律的可以按主键id分,比如对userId做一个取余操作,对userId进行拆分,可以拆分为N
MySQL 亿级数据导入导出/数据迁移笔记
最近MySQL的笔记有点多了,主要是公司Oracle比较稳定维护较少,上周被安排做了一个MySQL亿级数据的迁移,趁此记录下学习笔记;   数据迁移,工作原理和技术支持数据导出、BI报表之类的相似,差异较大的地方是导入和导出数据量区别,一般报表数据量不会超过几百万,而做数据迁移,如果是互联网企业经常会涉及到千万级、亿级以上的数据量。 导入和导出是两个过程,即使做数据迁移我们也要分开来看,同时...
mysql性能优化(五) mysql中SELECT+UPDATE处理并发更新问题解决方案
问题背景: 假设MySQL数据库有一张会员表vip_member(InnoDB表),结构如下: 当一个会员想续买会员(只能续买1个月、3个月或6个月)时,必须满足以下业务要求: •如果end_at早于当前时间,则设置start_at为当前时间,end_at为当前时间加上续买的月数 •如果end_at等于或晚于当前时间,则设置end_at=end_at
mysql测试库-包含大数据量表
mysql测试库-包含大数据量表 mysql测试库-包含大数据量表
30个mysql千万级数据SQL查询优化技巧详解
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 ...
浅谈--数据库 SQL千万级数据处理解决方案
在这个大数据兴起的时代,过亿条的数据的处理已经不少见了。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。分享一下,由于不是专业的DBA,可能不是最优的解决方案,共同学习和探讨吧... 1. 数据太多。放在一个表肯定不行。  比如月周期表。一个月1000万,一年就1.2亿,如此累计下去肯定不行的。所以都是基于一个周期数据一个表。甚至一个周期数据就要分几个
MySql更新多条数据不建议使用UPDATE语句
我们知道当插入多条数据的时候insert支持多条语句: Transact-SQL 1 2 3 4 INSERT INTO t_member (id, name, email) VALUES     (1, 'nick', 'nick@126.com'),     (4, '
提高MySql批量更新的效率
提高MySql批量更新的效率本人近期在mysql中进行表数据的批量更新时,遇到了一个比较讨厌的问题——数据更新的速度太慢。如何提高数据更新的速率?
我们是很有底线的
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