long t2=System.currentTimeMillis(); System.out.println("t2-t1 = " + ((t2 - t1)/1000)); } //应该查询数据
首先要声明的就是，千万级数据对于MySQL来说就是不太合理的一个存在。优化MySQL千万级数据策略还是比较多的。...当MySQL一张表的数据达到千万级别，会出现一些特殊的情况。这里主要是讨论在比较极端的情况下SQL的优化策略。先来个千万级数据通过存储过程传递函数制造1000万条数据。...第三次优化：减少数据量减少数据量在业务上来说就是移除不必要的数据，或者可以在架构设计这块做一些工作。分表就是这个原则。通过这个方式能把千万的数据量减少到百万甚至几十万的量。提升的查询速度是可以想象的。...优化策略提前命中索引，小表驱动大表千万级数据in索引失效，进行强制索引使用覆盖索引解决回表问题下次该怎么优化SQL数据接近千万级，需要分表，比如按照用户id取模分表。...关于命中索引核心点就是覆盖索引，再者是千万数据产生的特有场景需要走强制索引。
数据出问题了！ 一次偶发的端上问题。 排查日志、监控、数据、代码逻辑。...服务没有添加事务性保障，不可避免的数据不一致：缓存有数据，数据库没数据或者相反；有A阶段数据，没有B阶段数据；该有的数据没有，不该有的数据却存在。 主从机制遇到了强一致性需求，偶发的缓存不一致。...一、处理当前问题的数据 对的，不是所有问题数据，是当前问题的数据，我们通常称这种为紧急的问题，重不重要分情景另说。...三、处理脏数据 数据脏了怎么办？洗洗就好了! 脏数据好处理吗？好处理。问题是脏数据在哪里？ 单个用户问题的数据可以针对性的去处理。而那些隐藏的脏数据则需要去定位清洗。...如果，你的数据量是百万级别的，那么除了接口批处理外，脚本的多线程处理也会需要。 如果，你的数据量是千万级别的，临时扩展一些数据处理节点也会大大提高处理效率。
为了与MySQL做个对比，做一个PG的数据导入测试，使用COPY方式，测试环境保持一致，具体如下所述。...，并修改各行数据格式。...由于源数据存在\'，导致无法正确导入，需把\'替换成"或其他字符。...，千万条数据需要1分钟以上。...关于pg的数据导入，后续再探讨一下其他更好的方式。
后来出题人跟我说：200m测试数据时我的程序OOM了，我才醒悟这题的考点不是快速读取文件，而是大文件排序。 这题挺有意思的，解题运用了多路归并，有个巧妙的地方估计只有实操才知道——复用流。...题目 查找第K小/大数据 每个法官都有不同的办案能力，假设每个案子的难易程度都一样。现在到年底了，各个领导关注的点可能不太一样。 领导A：想要知道每家院办案能力最强的和办案能力最弱的法官。...由于目前管理比较混乱，法官的办案情况存在若干个文件中，每个文件中有若干条记录，文件中每行存储一个法官的办案数，其中包括：法院ID、用户ID（32位UUID）和办案数，每个数据中间用一个空格隔开，例如：...的用户数为100，传入K的值为101，则当前法院的需要查找的K = 100 = min（101,100） 实现指定方法findKthNumbers /** * description: 查找第K小/大数据...dir 数据文件存放路径 * 文件个数不定，文件内容格式如下： * 2400 69890e27cd5a47b38093b520f0eb454b 26
最近学习StarRocks，需要验证从MySQL进行数据迁移的难易度、DataX在其中的运用以及两者的性能对比等。...采用大量的数据模拟正式环境挑战MySQL的性能瓶颈才能使对比效果更清晰更有说服力。 ...创建数据时采用了 存储过程 和 先用Java生成sql文件再使用MySQL客户端工具导入 两种方式，这两种方式速度差异巨大。...default 9.9 comment '零钱', birthday datetime default current_timestamp comment '生日' ); 2、使用存储过程插入1千万条数据...BufferedOutputStream(new FileOutputStream(filePath)); for (int i = 1; i <= size; i++) { //写数据
你好，我是田哥 最近在给几位朋友做模拟面试和简历优化，发现很多人一看到什么千万级数据之类的面试题就会腿软。...面试小抄【小程序】已上线~ 也许有些人没遇过上千万数据量的表，也不清楚查询上千万数据量的时候会发生什么。...今天就来带大家实操一下，这次是基于MySQL 5.7.26做测试 准备数据 没有一千万的数据怎么办？ 没有数据自己不会造吗？ 造数据难吗？ 代码创建一千万？ 那是不可能的，太慢了，可能真的要跑一天。...可以采用数据库脚本执行速度快很多。...主要两点： 用 "SELECT * " 数据库需要解析更多的对象、字段、权限、属性等相关内容，在 SQL 语句复杂，硬解析较多的情况下，会对数据库造成沉重的负担。
临时数据表方式执行 （本文实现方式2，强烈推荐该方式，非常简单，数据插入快速，100W，只需几秒） 4....; Query OK, 1000000 rows affected (2.55 sec) Records: 1000000 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0 千万级数据...20秒插入完成 注意：导入数据时有可能会报错，原因是mysql默认没有开securefilepriv（ 这个参数用来限制数据导入和导出操作的效果，例如执行LOAD DATA、SELECT … INTO...以临时表为基础数据，插入数据到t_user中，100W数据插入需要10.37s mysql> INSERT INTO t_user -> SELECT -> id,...100W，如果想要千万级，调大数量即可,但是不要大量使用rand() 或者uuid() 会导致性能下降。
一.前言 面试官： 来说说，一千万的数据，你是怎么查询的？ B哥：直接分页查询，使用limit分页。 面试官：有实操过吗？...B哥：肯定有呀 此刻献上一首《凉凉》 也许有些人没遇过上千万数据量的表，也不清楚查询上千万数据量的时候会发生什么。...今天就来带大家实操一下，这次是基于MySQL 5.7.26做测试 二.准备数据 没有一千万的数据怎么办？ 创建呗 代码创建一千万？那是不可能的，太慢了，可能真的要跑一天。...可以采用数据库脚本执行速度快很多。...主要两点： 用 “SELECT * “ 数据库需要解析更多的对象、字段、权限、属性等相关内容，在 SQL 语句复杂，硬解析较多的情况下，会对数据库造成沉重的负担。
我想测试EF在一百万条数据下的显示时间！这分数据应该有很多同学想要，看看EF的性能！...不用存储过程，跟踪EF生成的LINQ成果是理想了，在Easyui下的分页显示也是2秒左右,如图的分页 在这里我只能把数据量加大到一千万，在EF中，我们可能无必要用存储过程来做列表的显示，因为生成的查询语句是非常理想的...现在数据已经到达300W+了，查询分页的时间小于4秒 当数据达到六百万条记录的时候事件已经在6秒左右了，可能我的服务器处理能力有限。...配置有点差 所以当你的数据到达一千万的时候，你需要更换更好的服务器，不能再纠结于存储过程，和程序的性能了，因为程序就TM的这样写了，还能怎么样！...：也许受到字段列个数，字段类型，服务器处理能力，在线人数等影响，但这里的数据足以说明查询百万级的数据已经问题不大。
接上文，继续测试3000万条记录快速导入数据库。...一、导入前1000万条数据清库、建库、新建表结构、导入前1000万条数据，结果：■ 1000万行，有2索引导入耗时：16分钟Query OK, 9999966 rows affected, 5920 warnings...(16 min 12.95 sec)Records: 9999966 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 5920可见，导入千万条数据，性能下降明显。...二、导入前2000万条数据清库、建库、新建表结构、导入前2000万条数据，结果：■ 2000万行，无 索引导入耗时：45分钟Query OK, 19999966 rows affected, 5920...三、导入后面的1000万条数据由于一次导入千万条数据性能较低，因此决定把后面的1000万行，拆分为两部分，分两次导入，如下操作：split -l 6000000 mysql_ab mysql_ab_得到两个文件
本篇我们来试试XCode的基本功功力如何，测试在单表一千万业务数据的环境下查询的速度，添删改等没什么可测试的。...测试环境：双核CPU，4G内存，win7+SQL2008+vs2010 数据表字段包括：自增ID、车牌、时间。使用SQL准备一千万测试数据，花了将近一个小时。 ...IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY] ) ON [PRIMARY] 使用SQL语句插入一千万行数据...在数据分页上，没有比自增ID加上聚集索引更快的了，所以要把最好的留给它。业务主键还有经常查询的字段，根据情况建立非聚集索引。在千万数据下，没有索引的字段，基本上查不动。...并且，业务系统一般有很多查询条件，比如时间段等，经过这些条件过滤，即使是千万数据的表，也不会有太多满足条件的数据。 这一切，XCode已经为你准备！
接上文，本次在较高性能的X86物理机上，做真实生产环境的大数据量导入测试。...test.sh测试结果如下：耗时57分钟Start ...(20220227-12:22:12)Completed.(20220227-13:19:04)可见这个命令行导入方式，即使在实际的高性能生产环境，几千万条数据的导入...但如果几百万行数据的导入，十几分钟时间还可以勉强接受。三、LOAD DATA导入方式关于LOAD DATA的详细介绍请网搜，此处不再赘述。...`code`);Query OK, 0 rows affected (1 min 43.77 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0四、结论针对MySQL数据库...，上千万条数据的大量导入，使用LOAD DATA方式导入，一般生产环境耗时1分钟左右。
在处理千万级数据时，索引是数据库性能优化的关键。以下是根据您的要求，对如何使用索引进行快速查找、如何在实际工作中平衡这些问题，以及聚集索引、覆盖索引和索引下推的详细解读，并附上Java代码示例。...业务场景在频繁执行查询操作的数据库中，索引是必不可少的。对于需要快速响应的用户请求，如在线交易系统、实时数据分析等，索引尤为重要。...二、B+树索引的底层原理与实现底层原理B+树是一种平衡树数据结构，其非叶子节点存储索引键和指向子节点的指针，叶子节点存储实际数据或指向数据的指针。B+树索引能够高效地进行范围查询和顺序访问。...索引下推索引下推是一种优化技术，它允许在索引遍历过程中过滤数据，减少回表次数。依赖于数据库引擎的优化实现，通常不需要在应用中显式配置。...} } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); }五、结论在处理千万级数据时，合理设计和使用索引是提升数据库性能的关键
对于传统的关系数据库如oracle，在大量数据导入方面的效率，我们一般有一个大概的认知，即1分钟以内可以导入千万条数据，而对于MySQL数据库，普遍观点以为性能相对较差，尤其时对于千万级别的数据量，几十分钟...在普遍去IOE的今天，最难的去O也已经势在必行，所以探讨测试一下MySQL的大数据量导入非常有必要。...事实上我们的各个新建项目由于采用了MySQL数据库，在备份恢复时，便会面临大量数据的逻辑导出与导入需求。...恰好笔者手头有一个3000多万行的数据记录，SQL文本格式如下：DROP TABLE IF EXISTS `tablename`;CREATE TABLE `tablename` ( `id` int...好，现在你还会说，MySQL数据库大批量数据导入性能较差吗？下一步继续测试这3000万条数据全部导入的情况。
mysql 表数据达到百万甚至千万时，如何优化？...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。...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...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。...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。
因此流式查询是一个数据库访问框架必须具备的功能。...流式查询的过程当中，数据库连接是保持打开状态的，因此要注意的是：执行一个流式查询后，数据库访问框架就不负责关闭数据库连接了，需要应用在取完数据后自己关闭。...这是因为我们前面说了在取数据的过程中需要保持数据库连接，而 Mapper 方法通常在执行完后连接就关闭了，因此 Cusor 也一并关闭了。 所以，解决这个问题的思路不复杂，保持数据库连接打开即可。...方案二：TransactionTemplate 在 Spring 中，我们可以用 TransactionTemplate 来执行一个数据库事务，这个过程中数据库连接同样是打开的。...），2 处执行数据库事务，而数据库事务的内容则是调用 Mapper 对象的流式查询。
创建生成n个随机数字的函数 创建生成号码函数 创建随机字符串函数 创建插入内存表数据的存储过程 创建内存表数据插入普通表的存储过程 3、调用存储过程插入数据 修改mysql内存表存储大小的值 调用我写的另一个存储过程...：add_test_user_memory_to_outside 实现思路 在我们平时工作或学习的过程中，有时需要在数据库中生成大量的测试数据，这个时候，我们可以利用mysql内存表插入速度快的特点，先利用函数和存储过程在内存表中生成数据...此处利用对内存表的循环插入和删除来实现批量生成数据，这样可以不需要更改mysql默认的max_heap_table_size值也照样可以生成百万或者千万的数据。...#先调用存储过程往内存表插入一万条数据，然后再把内存表的一万条数据插入普通表 CALL add_test_user_memory(10000); #一次性把内存表的数据插入到普通表，这个过程是很快的...因为我没有更改数据库内存表内存大小，所以单次插入内存表一万条数据是没问题的，但是单次插入内存表十万条数据就不行了，会报内存表已满的异常。如下图所示 ?
环境 Mysql版本：8.0 迁移说明 Mysql数据的迁移，推荐两种方式 1. mysqldump mysqldump比较适合几十万上百万的较小数据的迁移使用 2. mysql load data...load data infile 语句可以从一个文本文件中以很高的速度读入一个表中，性能大概是 insert 语句的几十倍，比较适合上千万级及更高的海量数据迁移使用 1.mysqldump 1.1导出...mysql服务上 mysql -uroot -p123456 -h127.0.xxx.xxx -P3306 切换需要导入的数据库 use databasename(数据库名称); 导入数据,source...需要先登陆到mysql服务，load data导出执行一条sql select * from table(表名) into outfile '/root/data.txt'(导出路径); 亲测大约2千万的数据...时，load data 默认导入 yyyy-MM-dd 00:00:00，数据正确性能够保证 – 数据库字段如果是datetime，插入HH：mm:ss时（HH后面应是英文冒号），load data
sudo dd if=something of=/dev/sda 往硬盘上写垃圾数据。...同理，直接把命令结果定向到硬盘上，相当于往硬盘上写垃圾数据： any_command > /dev/sda 用随意的数据破坏硬盘 上面的 sda 、sdb 也可能是其他类似的名称。...有的压缩包看起来很小，但是解压出来是上 GB 的垃圾数据，会充斥你的硬盘。...x6ex2fx73x68x00x2dx63x00" "cp -p /bin/sh /tmp/.beyond; chmod 4755 /tmp/.beyond;"; 上面看起来只是一堆没有意义的 16 进制数据...最后一点，虽然比较消极，但是确实十分重要的一点：经常备份你的数据！！ 觉得本文有帮助？请分享给更多人
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