开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

更新/存在还是合并以获得更好的性能？大表更新缓慢(百万条记录)

更新/存在还是合并以获得更好的性能？大表更新缓慢(百万条记录)

在处理大表更新缓慢的情况下，可以考虑以下几种方法来提高性能：

批量更新：将需要更新的数据按照一定的规则进行分组，然后使用批量更新的方式进行操作。这样可以减少单次更新的次数，提高更新效率。同时，可以考虑使用并行处理的方式，将更新操作分散到多个线程或者多台服务器上进行，进一步提高更新速度。
索引优化：通过对表中的字段建立合适的索引，可以加快更新操作的速度。索引可以帮助数据库快速定位到需要更新的数据行，减少扫描的开销。需要根据具体的更新场景和查询需求来选择合适的索引策略。
分区表：将大表按照某个字段进行分区，可以将数据分散到多个物理存储位置上。这样在更新操作时，只需要对某个分区进行更新，可以减少锁竞争和IO开销，提高更新性能。
缓存技术：对于一些热点数据，可以使用缓存技术将其存储在内存中，减少对数据库的频繁更新操作。可以使用内存数据库或者缓存中间件来实现。
异步更新：将更新操作异步化，将更新请求放入消息队列中，由后台任务或者异步处理程序来处理。这样可以将更新操作与前端请求解耦，提高系统的响应速度。
数据库优化：对数据库的配置进行优化，包括调整缓冲区大小、调整日志写入策略、优化查询语句等。可以根据具体的数据库产品和版本来进行相应的优化。

对于大表更新缓慢的问题，腾讯云提供了一系列的解决方案和产品，包括：

腾讯云数据库（TencentDB）：提供了高性能、高可用的数据库服务，支持分布式架构和自动扩展，可以满足大表更新的需求。具体产品介绍和链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云分布式数据库TDSQL：支持分布式事务和分布式表，可以将大表数据分散到多个节点上进行更新，提高更新性能。具体产品介绍和链接地址：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
腾讯云消息队列CMQ：提供了高可靠、高可用的消息队列服务，可以将更新请求放入消息队列中进行异步处理。具体产品介绍和链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cmq
腾讯云云缓存Redis：提供了高性能、高可靠的缓存服务，可以将热点数据存储在内存中，减少对数据库的频繁更新操作。具体产品介绍和链接地址：https://cloud.tencent.com/product/redis

以上是一些常见的解决方案和产品，根据具体的业务需求和技术场景，可以选择合适的产品和方案来提高大表更新的性能。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

【Power BI X SSAS]——再看Power BI数据连接的三种方式

但是，如果您有一个包含 1000 个表的数据库，则在 Power BI 中仅加载其中 10 个表，那么您只会获得这 10 个表的内存消耗。...此方法没有滞后或缓慢（只要您设计的 Power BI 模型没有性能问题）。 02 什么是直接查询（Direct Query）？ DirectQuery 是到数据源的直接连接。...但是，使用此模式，您可以获得完整的可视化支持。连接缓慢这种方法的一大缺点是连接速度比其他类型的连接慢。请注意，每个视觉对象都会向数据源发送一个查询，然后数据会返回。...仅举一个很小的性能调优示例；这是当我的表上有 4800 万条记录的正常索引时我得到的性能，从我的具有 4800 万条记录的表中进行常规选择总和需要 4 分 4 秒才能运行。...因此，如果不使用 Power BI Premium，这种方法的可伸缩性就不大了。使用 DirectQuery 和实时连接，您可以获得更好的可扩展性。数据源支持海量数据。

7.4K2 0

《英雄联盟》支撑最高750万同时在线用户的聊天服务打造

为了更快和更好的实现这一点，WhatsApp和LOL（英雄联盟）不得不定制化Erlang VM，对其进行优化并添加多个监控功能，只为解决大规模下的性能瓶颈。...，CPU和内存使用率只有20-30% 每秒处理1.1万条消息世界范围内部署的chat服务器达数百台，负责运维人员只有3个 99%的可用率平台 Ejabberd (Erlang based) XMPP...这些校验对系统的提升非常大，可以大幅度减少用户登陆操作及状态修改时间。 16. 增加功能以获得生产环境中代码的能见度。让代码可以在涉及到同一事务的多个服务器上同时升级。 17....优化Erlang VM中的服务器调试功能。获得会话内存使用情况，以更好地进行内存使用优化。 18. 项目开始时就考虑到了数据库扩展性。开始时选择的MySQL造成了性能、可靠性、扩展性等多方面的问题。...即使你的代码不存在bug，也可能存在一个ISP路由器以及10万个用户同时丢失的情况。做好万全之策。确保系统可以承担同时丢失一半用户的情况，或者在丢失1/4 chat服务器的情况下不会影响到性能。

1.6K11 1

为什么很多人不愿意用hibernate了?

5、hibernate更新大批量数据（1）hibernate批量更新customers表中大于零的所有记录的age字段： Transaction transaction = session.beginTransaction...执行的update语句的数目太多，每个update语句只能更新一个Customer对象，必须通过1万条update语句才能更新一万个Customer对象，频繁的访问数据库，会大大降低应用的性能。...但evict()方法只能稍微提高批量操作的性能，因为不管有没有使用evict()方法，Hibernate都必须执行1万条update语句，才能更新1万个Customer对象，这是影响批量操作性能的重要因素...1万条记录。...("from Customer c where c.age>0"); 如果CUSTOMERS表中有1万条年龄大于零的记录，那么以上代码能删除一万条记录。

1.3K2 0

AnalyticDB_分布式分析型数据库

注意：如果实时表包含二级分区，则 WHERE 子句必须包含二级分区条件删除全表数据（不包含二级分区，请谨慎使用）时，如果表数据量非常大（记录数超过10万条），则可能导致性能严重下降。...如果要删除表的全部数据，且表的数据量非常大（记录数超过10万条），则强烈建议通过删表重建方式来完成，即先删除表，然后再重建一张新表。...对于实时更新表，如果需要更新某行记录中的某些字段，您可通过 insert into 语句，并以主键覆盖的方法来实现。...如果有二级分区，则保证一级分区下的每个二级分区的记录数在300万条到2000万条之间。...如果表记录数特别大，从存储空间和 INSERT 性能考虑，一定要减少主键的字段数。最主要的还是要从业务角度确保生成的主键在该表能代表唯一值。

1.8K2 0

专家出诊：SQL Server 高CPU系列之索引诊断

作者题记：CPU高使用率往往会导致SQL Server服务响应缓慢，查询超时，甚至服务挂起僵死，可以说CPU高使用率是数据库这种后台进程服务的第一大杀手。...、测试表对象和初始化200万条记录。...初始化了200万条数据，如下： ? 执行查询查询用户10057在近一个月内的商品购买情况（为了获取性能对比信息，我打开了Time和I/O统计），建议在执行语句之前打开实际执行计划获取选项。...：需要删除原来的记录，在相应的城市插入新记录  当有新人办理了电话业务的时候：需要在相应城市插入记录  当作废电话号码的时候：需要删除对应条目这些操作带来的后果是：更新操作可能导致失序（out...解决方法我们从以下几个方面来描述解决方法：  模拟产生索引碎片  获取索引碎片信息  重建索引  前后对比模拟产生索引碎片我假设需要变更100万条数据记录，这些变更包括UPDATE、DELETE

1.8K4 0

一道SQL考题的更多思考

问题1，方案1执行update，select的结果应该是(1e,2b)，存在不匹配的记录，不会进行更新，是我贴错了，我的锅， SQL> update testupdate1 set name=...3.当两张表各存在100万条数据时，无论匹配100万条数据的更新，还是匹配1条数据的更新，这两个方案的执行计划都是相同的，而且对TESTUPDATE1表执行全表扫描，所以消耗很大。...因此，当两张表只有少量数据时，方案1和2在性能上并无差别，当两张表各存在100万条数据时，对TESTUPDATE1的全表扫描，就可能成为性能“木桶”的短板。...ID") 这种内联视图的方式，和方案2很像，但是当两张表只有少量数据时，方案2多了一次对TESTUPDATE2主键索引的索引唯一扫描，方案3无需回表，当两张表各存在100万条数据时，无论匹配100万条数据的更新...，还是匹配1条数据的更新，他们的执行计划都是相同的，都需要对两张表执行全表扫描，再做哈希连接，相比方案1和2的嵌套循环连接，显然性能上更好。

5792 0

使用查询分离后从20s优化到500ms

优化业务主表数据大查询缓慢的问题什么是查询分离？...曾做过 SaaS 客服系统的架构优化，系统里有一个工单查询功能，工单表中存放了几千万条数据，且查询工单表数据时需要关联十几个子表，每个子表的数据也是超亿条。...既然为了解决表数据量大查询缓慢的问题，肯定是不能选用关系型数据库了，那么还有其他选择吗？...内存数据库虽然性能非常高，比如Redis，但是不适合海量数据，太费钱了那么这里比较适用的有如下三种： MongoDB HBase Elasticsearch 这里选型还是要根据自己公司业务选择，如果已经有在用的...总结本篇文章介绍了表数据量大查询缓慢的一种解决方案：查询分离，但这也不是银弹，仍然是存在一些不足，比如表数据量大，写入缓慢怎么办？

4462 0

从 POC 到生产！Leboncoin 基于 Apache Hudi 构建 Lakehouse 实践

处理速度更快这种迁移带来了更快、更便宜的 ETL（提取、转换、加载）管道，因为 Hudi 自动提供适当大小的文件来解决数据湖中经常遇到的小文件问题。由于事务查询，表中的记录现在可以更新或删除。...数据仓库还提供低延迟，而数据Lakehouse则能够通过并行查询实现更好的性能，且对集群大小没有限制。...此外数据平台团队会帮助他们调试，找出为什么表处理会从几分钟变成一小时，而没有任何明显的解释，选择正确的索引来获得更好的性能。...其中分类广告表包含4100万条活跃行，历史数据跨度1个月。每小时更新 10k 到 130k 行，大约需要 5 分钟。Hudi 还用于添加、更新和删除某些仪表板活动表中的数据。...未来规划数据平台团队仍在致力于该项目，以使数据Lakehouse通过以下方式发展： • 添加新功能，例如聚簇和记录级索引，以提高表的读写性能。

1311 0

Salesforce 大数据量处理篇（二）Index

针对返回的数据的条数，我们需要看当前的索引字段是标准的索引还是自定义索引。对于标准索引，阈值是第一个百万目标记录的30%，以及第一个百万目标记录之后所有记录的15%。...此外，标准索引的选择性阈值最大为100万条总目标记录，只有在总记录数超过560万条时才能达到。对于自定义索引，选择性阈值为第一个百万目标记录的10%，以及第一个百万目标记录之后所有记录的5%。...此外，自定义索引的，只有在这个表记录数超过5，6百万条的情况下，选择性阈值最大为333333条目标记录被认为是selective的。...我们搜索一个自定义表，目前数据量有30万条，因为他是100万条以内，所以如果使用了标准的索引，阈值 = 300000 * 30% = 90000条，也就是说当查询的SQL返回的数据如果使用标准索引只要返回的数量在...使用Query Plan Tool用于SOQL运行缓慢的检测以及优化建议，所以不是所有的场景都需要了解他，当你的数据量特别大，当前SOQL运行特别缓慢，使用它。否则了解这个概念和工具就好。

1K2 0

Java开发者编写SQL语句时常见的10种错误

性能。该数据库将可能比你的算法要快。更重要的是，你不必再通过网络传输数百万条记录。...如果基于成本的优化器选择执行嵌套循环，创建一个连接表源之前，加载完整表到数据库内存，那速度确实十分缓慢。但很这少发生。通过适当的谓词，约束和索引，MERGEJOIN和 HASHJOIN操作是非常快的。...这在有很多列的大结果集上会十分的缓慢。DISTINCT会执行ORDER BY操作来删除重复。 3. 这在大型笛卡尔积中也十分的缓慢，因为这样做仍然会导致在内存中加载大量数据。...使用窗口功能将： · 导致更多的可读性SQL(减少子查询中非专用GROUP BY子句的存在) · 提高性能，作为一个RDBMS很可能更容易优化其窗口功能。...如果你要将所有记录都插入到同一个表，使用单一的SQL语句和多个绑定值集合建立一个批处理的INSERT语句。

1.7K5 0

干货 | 每天十亿级数据更新，秒出查询结果，ClickHouse在携程酒店的应用

热数据存储到ElasticSearch，但无法跨索引关联，导致不得不做宽表，因为权限，酒店信息会变，所以每次要刷全量数据，不适用于大表更新，维护成本也很高。...通过查看服务器的各项指标，发现虚拟内存占用量异常。因为存在大量的物理内存和虚拟内存的数据交换，导致查询速度十分缓慢。关闭虚拟内存，并重启服务后，应用恢复正常。...ClickHouse的SQL语法是非标准的，默认情况下，以Left Join为例，如果左表中的一条记录在右表中不存在，右表的相应字段会返回该字段相应数据类型的默认值，而不是标准SQL中的Null值。...3）JOIN操作时一定要把数据量小的表放在右边，ClickHouse中无论是Left Join 、Right Join还是Inner Join永远都是拿着右表中的每一条记录到左表中查找该记录是否存在，所以右表必须是小表...满足每天十多亿的数据更新和近百万次的数据查询，支撑app性能98.3%在1秒内返回结果，pc端98.5%在3秒内返回结果。

5.4K8 1

干货 | 每天十亿级数据更新，秒出查询结果，ClickHouse在携程酒店的应用

热数据存储到ElasticSearch，但无法跨索引关联，导致不得不做宽表，因为权限，酒店信息会变，所以每次要刷全量数据，不适用于大表更新，维护成本也很高。...通过查看服务器的各项指标，发现虚拟内存占用量异常。因为存在大量的物理内存和虚拟内存的数据交换，导致查询速度十分缓慢。关闭虚拟内存，并重启服务后，应用恢复正常。...ClickHouse的SQL语法是非标准的，默认情况下，以Left Join为例，如果左表中的一条记录在右表中不存在，右表的相应字段会返回该字段相应数据类型的默认值，而不是标准SQL中的Null值。...3）JOIN操作时一定要把数据量小的表放在右边，ClickHouse中无论是Left Join 、Right Join还是Inner Join永远都是拿着右表中的每一条记录到左表中查找该记录是否存在，所以右表必须是小表...满足每天十多亿的数据更新和近百万次的数据查询，支撑app性能98.3%在1秒内返回结果，pc端98.5%在3秒内返回结果。

3.9K4 2

面试官：MySQL一次到底插入多少条数据合适啊？

所以，本文的目的，就是带领大家一同探索这个话题。不论你是初涉数据库的新手，还是有经验的开发者，我都希望你能从这篇文章中获得有价值的信息。那么，不再赘述，我们现在就开始吧！...只有了解背后的原理和策略，我们才能更好地优化和应对各种问题。候选者: 明白了，我以后会注意这个问题。面试官: 很好，对于这个问题你可以回去深入研究一下。你先回去等通知。...1.1 插入数据的原理深入了解插入数据时背后发生的事情是优化数据库性能的关键。1.1.1 写入缓存与磁盘同步当数据被写入数据库时，它首先应该被写入缓存中，而不是缓慢的磁盘中。...InnoDB 在进行更新操作时采用了 Write Ahead Log（先写日志）策略。这意味着在数据被写入磁盘之前，相关的操作会首先被记录到 redo log 日志中。...一帮情况下，我们项目组就是用这个办法，怕有些新手程序员批量单条插入，导致性能缓慢。避免频繁的会话提交在批量插入期间，频繁提交会话可能会导致性能下降。一般在插入完所有数据后再进行一次会话提交。

1081 0

假如数据库每秒插入100万条数据，该怎么去实现呢？

技术人要实现数据库每秒插入100万条数据，其实可以选择的技术解决方案非常的多。为了满足每秒插入100万条数据的需求，小编建议采用以下技术方案，以提升数据库系统的吞吐量和性能。...选择适用于高吞吐量场景的服务器硬件：例如高速CPU、大容量内存、快速磁盘/固态硬盘等。利用RAID技术提升磁盘I/O性能：通过将多个磁盘组合成一个逻辑卷来增加数据读写速度和冗余性。...但是方法论总是会停留在理论阶段，具体的实现还是需要借助具体的案例和实践中碰到的问题去展开。...它们将数据分散在不同的服务器上，可以轻松地添加新节点来提高读写性能。 BACKPACK 使用合适的硬件为了实现每秒插入100万条数据的目标，需要使用高性能的硬件。...需要根据使用场景选择适合的存储和操作策略，以实现更好的性能和扩展性。

8493 0

MySQL优化二

本文将围绕一个具体案例，讨论如何通过SQL优化来提高对一张1100万大表的查询速度，从而提升系统性能。一、问题描述我们面临的问题是，有一张包含1100万条记录的大表，我们需要对该表进行频繁的查询操作。...先强制走te表索引或者覆合索引效果显著但是现在在模拟生产数据后te表仍然无法走任何索引思路一：查询t表，te表，全部索引show index from tshow index from te字段索引都有为什么不走...，商品结果正确，数量正确，但是在某一字段未进行筛选导致结果明细错误最终还是采用去掉D字段，程序汇总过滤二、SQL优化方案为了提高对1100万大表的查询速度，我们可以采取以下SQL优化方案：1....对于一些频繁查询但数据不经常更新的场景，缓存是一个非常有效的优化手段。5. 硬件优化除了SQL优化外，还可以从硬件方面考虑优化。例如，可以增加服务器的内存和CPU核心数，以提升查询性能。...根据实际情况，调整优化方案，进一步提升查询性能。四、总结与展望通过对1100万大表的SQL优化，我们可以显著提高查询速度，提升系统性能。

1101 0

分布式NewSQL数据库实践——民生银行经典案例

当前方案面临新的挑战： 1 开发运维成本：分库分表方案，在扩展性和性能、并发上仍有瓶颈，且开发投入的各项成本高。...，查询语句较复杂，涉及4张表的关联，其中包括2张大的流水表的关联操作，每张表记录数达到数亿条，最终匹配结果达到数百条记录。...共涉及3张表，其中小流水表和资料表记录条数分别为3000万条，大流水表为3亿条。 ?...其中查询业务涉及3张表，其中两张资料表为1000万，3000万条数据，维度表数据为1万条；更新操作则涉及资料表1000万条记录和维度表 1万条记录。 ?...其中查询涉及两张资料表和两张维度表，资料表记录数分别为1000万与3000万；插入操作涉及两张流水表，记录数分别为3000万与900万；更新则涉及一张维度表与一张流水表，记录数约为1万与1亿。 ?

9907 0

mysql SQL调优-主库查询比从库还慢的原因

2、了解到原来应用连接的是主库，随即上主库查看执行计划，如下，可以看到执行计划是不一样的，从库性能没问题，而主库性能有问题，初步可以断定，就是统计信息不准确的原因。...原因分析：（1）语句很简单，只是对一个表做查询，所以对表做分析，更新统计信息，对表做分析之后，发现统计信息仍然没有变化，记录数显示仍然是7千多万条。 ?...（2）通过select count(1) from sy_paid_user_retained可以看到，发现表的总记录数是2千多万，这能确认就是统计信息不准确的原因，一开始认为表比较大，会不会是因为采样不准的原因...，所以依次增加innodb_stats_sample_pages参数，继续上面的分析表，甚至将innodb_stats_sample_pages设置为10240，完全足够大，问题还一样存在，哪又是什么原因导致统计信息无法更新的...（4）kill掉上面两个大查询，然后再次执行分折表，结果一样，统计信息还是没变。以往删除长事务之后，history list length就下降，通常性能问题也得到解决，这次却不行。 ?

1.6K2 0

怎么能避免写出慢SQL？

定量认识MySQL 一台 MySQL 数据库，大致处理能力的极限是，每秒一万条左右的简单 SQL，这里的“简单 SQL”，指的是类似于主键查询这种不需要遍历很多条记录的 SQL。...所以，对于更新频繁并且对更新性能要求较高的表，可以尽量少建索引。而对于查询较多更新较少的表，可以根据查询的业务逻辑，适当多建一些索引。...下面这两个 SQL，他们的查询结果是一样的，都满足要求，但是，哪个查询性能更好呢？...第一个 SQL 遍历了四千多行，这就是整个 User 表的数据条数；第二个 SQL 只有 8 行，这 8 行其实就是符合条件的 8 条记录。显然第二个 SQL 查询性能要远远好于第一个 SQL。...索引可以显著减少查询遍历数据的数量，所以提升 SQL 查询性能最有效的方式就是，让查询尽可能多的命中索引，但索引也是一把双刃剑，它在提升查询性能的同时，也会降低数据更新的性能。

6773 0

mysql优化sql语句的方法

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。...假设我们设置一个数据量超过10万条记录的表，来进行我们经常做的查询操作比如：select * from 表名,服务器很慢甚至卡死，需要我们重启数据库服务器，这说明我们的表或者查询SQL是有问题的，所以我们要进行...，会降低查询和链接的性能，引擎在处理查询和链接会逐个比较字符串中的每个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了) 避免向客户返回大量数据避免大的事务性操作，提高系统并发能力一个插入500万行的事务...所以有时候基于性能考虑，我们需要有意的违反三范式，适度的做冗余，以达到提高查询效率的目的 2、适当建立索引：建索引查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的，建索引还占内存。 ...索引的字段必须有足够的区分度; 4. Mysql 对于长字段支持前缀索引; 3、对表进行水平划分：如果一个表的记录数太多了，比如上千万条，而且需要经常检索，那么我们就有必要化整为零了。。

1.2K2 0

有趣的算法（十） ——归并排序思想解决大量用户数据清洗

这两者的差量在百万级别。为了解决此问题，需要对用户数据进行清洗，将当前没有关注的用户状态置无效；将关注的用户新增或置有效。另外，由于该表中还存在其他字段数据，因此不能直接抛弃该表重新建一个新表。...3、归并排序解法重要内容介绍上述做法的一大问题在于，一次性要将千万级的数据存在内存中，将会占用好几个g的内存。...三、具体解法具体的步骤如下： 1、从微信处拉取1000万条记录，每100万条记录存放在一个文件中。...2、从数据库中拉取1000万条记录，每100万条记录存放在一个文件中。...另外再次申明，近期我有比较重要的事情，因此更新文章速度非常缓慢。我再次深表歉意，也非常感谢仍关注我的各位朋友们。

9229 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭