MySQL本身并没有对单表最大记录数进行限制，这个数值取决于你的操作系统对单个文件的限制本身。业界流传是500万行。超过500万行就要考虑分表分库了。
最快的速度把10亿条数据导入到数据库，首先需要和面试官明确一下，10亿条数据什么形式存在哪里，每条数据多大，是否有序导入，是否不能重复，数据库是否是MySQL？
本文章主要来说python对mysql数据库的基本操作，当然，前提是已经搭建了python环境和搭建了Mysql数据库的环境，python操作mysql数据库提供了MySQLdb库，下载的地址为：
Python 操作 MySQL 操作流程 image 1.先创建数据库连接，与数据库完成连接，使用语句如下： conn = pymysql.connect() 2.创建游
哈喽，好久没更新啦。因为最近在面试。用了两周时间准备，在 3 天之内拿了 5 个 offer，最后选择了广州某互联网行业独角兽 offer，昨天刚入职。这几天刚好整理下在面试中被问到有意思的问题，也借此机会跟大家分享下。
基本操作： 登陆：mysql -uroot -h127.0.0.1 -P3306 -p mysql -uroot -p(本机不用写host) 退出mysql：ctrl+z+回车，或者exit 端口号默认是3306，但是可以通过安装目录下的配置文件修改。
使用INSERT同时插入多条记录时，MySQL会返回一些在执行单行插入时没有的额外信息，这些信息的含义如下： ● Records：表明插入的记录条数。 ● Duplicates：表明插入时被忽略的记录，原因可能是这些记录包含了重复的主键值。 ● Warnings：表明有问题的数据值，例如发生数据类型转换。
对于一些数据量较大的系统，面临的问题除了是查询效率低下，还有一个很重要的问题就是插入时间长。我们就有一个业务系统，每天的数据导入需要4-5个钟。这种费时的操作其实是很有风险的，假设程序出了问题，想重跑操作那是一件痛苦的事情。因此，提高大数据量系统的MySQL insert效率是很有必要的。
问题描述 mysql数据库有auto_increment这样一个特性，一般是用来设置Integer类型主键自增长。比如下面的代码： -- 刚创建表，该表没有AUTO_INCREMENT值 create table test( id int(11) primary key not null auto_increment, field1 varchar(40) not null default '' ) engine=InnoDB; show create table test\G; ... Creat
1、多线程插入(单表) 2、多线程插入(多表) 3、预处理SQL 4、多值插入SQL 5、事务(N条提交一次)
如果回滚到上面设置的保存点s1,那么account表中的数据自然就没有了。这就是回滚事务。
网上找了很多关于Innodb B+树索引原理的文章，但都不尽如意。基本都是列出了最后的结果，没有说清楚B+树的推理过程，让人看的云里雾里。本文会由浅入深的讲解B+树的推理过程，毕竟，知其然才能知其所以然。
上篇文章介绍了innoBD会有若干索引页,每个索引页的两个虚拟列，infimun最小虚拟行记录，supremun最大虚拟行记录，这两个存在innoDB的头部信息，里面还有delete_mark，next_record等。free space空间会给user records存储的数据申请，直到用完则会申请新的页。
先声明一点：ON DUPLICATE KEY UPDATE 这个子句是MySQL特有的，语句的作用是，当insert已经存在的记录时，就执行update。
多线程插入(单表) 多线程插入(多表) 预处理 SQL 多值插入 SQL 事务( N 条提交一次)
一、插入数据 在MySQL中，使用 insert into 语句向数据表中插入数据。 插入单条数据语法如下： INSERT INTO table_name (field1,field2,....,fieldN) VALUES (value1,value2,...,valueN); 在这里field的顺序必须和value的顺序一致。 2. 插入多条数据： INSERT INTO table_name(field1,field2,...,fieldN) VALUES (valueA1,valueA2,...,
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，然后再从内存表插入普通表中。经过我的测试，这种方案插入数据是非常快的。
GORM 官方支持的数据库类型有： MySQL, PostgreSQL, SQlite, SQL Server
一、插入数据 在MySQL中，使用 insert into 语句向数据表中插入数据。 插入单条数据语法如下：INSERT INTO table_name (field1,field2,....,fieldN) VALUES (value1,value2,...,valueN);在这里field的顺序必须和value的顺序一致。 插入多条数据：INSERT INTO table_name(field1,field2,...,fieldN) VALUES (valueA1,valueA2,...,valueAN
索引是与效率挂钩的，所以没有索引，可能会存在问题 索引：提高数据库的性能，索引是物美价廉的东西了。不用加内存，不用改程序，不用调sql，只要执行正确的 create index ，查询速度就可能提高成百上千倍。但是天下没有免费的午餐，查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的，这些写操作，增加了大量的IO。所以它的价值，在于提高一个海量数据的检索速度。
平常做一些简单的demo测试，或者数据量比较小的数据存储都是放json文件，或者csv文件，感觉连接MySQL比较麻烦。但有些测试的项目最终是要转产的，且用的是MySQL一类关系型数据库，就要改代码，很麻烦。SQLite就很方便做临时数据了，不用安装什么软件，可以写sql语句。
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 文章来源：https://sourl.cn/ZVQP6t 困 惑 最近遇到个问题，有个表的要加个user_id字段，user_id字段可能很大，于是我提mysql工单alter table xxx ADD user_id int(1)。领导看到我的sql工单，于是说：这int(1)怕是不够用吧，接下来是一通解释。 其实这不是我第一次遇到这样的问题了，其中不乏有工作5年以上的老司机。包括我经常在也看到同事也一直使用int(10)，感
MySQL的历史可以追溯到1979年，它的创始人叫作Michael Widenius，他在开发一个报表工具的时候，设计了一套API，后来他的客户要求他的API支持sql语句，他直接借助于mSQL（当时比较牛）的代码，将它集成到自己的存储引擎中。但是他总是感觉不满意，萌生了要自己做一套数据库的想法。一到1996年，MySQL 1.0发布，仅仅过了几个月的时间，1996年10月MySQL 3.11.1当时发布了Solaris的版本，一个月后，linux的版本诞生，从那时候开始，MySQL慢慢的被人所接受。1999年，Michael Widenius成立了MySQL AB公司，MySQL由个人开发转变为团队开发，2000年使用GPL协议开源。2001年，MySQL生命中的大事发生了，那就是存储引擎InnoDB的诞生！直到现在，MySQL可以选择的存储引擎，InnoDB依然是No.1。2008年1月，MySQL AB公司被Sun公司以10亿美金收购，MySQL数据库进入Sun时代。Sun为MySQL的发展提供了绝佳的环境，2008年11月，MySQL 5.1发布，MySQL成为了最受欢迎的小型数据库。在此之前，Oracle在2005年就收购了InnoDB，因此，InnoDB一直以来都只能作为第三方插件供用户选择。2009年4月，Oracle公司以74亿美元收购Sun公司，MySQL也随之进入Oracle时代。2010年12月，MySQL 5.5发布，Oracle终于把InnoDB做成了MySQL默认的存储引擎，MySQL从此进入了辉煌时代。然而，从那之后，Oracle对MySQL的态度渐渐发生了变化，Oracle虽然宣称MySQL依然尊少GPL协议，但却暗地里把开发人员全部换成了Oracle自己人，开源社区再也影响不了MySQL发展的脚步，真正有心做贡献的人也被拒之门外，MySQL随时都有闭源的可能……
近年来，不少程序员在吹捧MariaDB，抛弃MySQL。本文总结了一些 MariaDB强过MySQL的地方，分享给大家！
做过2B类系统的同学都知道，2B系统最恶心的操作就是什么都喜欢批量，这不，我最近就遇到了一个恶心的需求——50个用户同时每人导入1万条单据，每个单据七八十个字段，请给我优化。
PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库，Python2 中则使用 mysqldb
最近遇到个问题，有个表的要加个user_id字段，user_id字段可能很大，于是我提mysql工单alter table xxx ADD user_id int(1)。领导看到我的sql工单，于是说：这int(1)怕是不够用吧，接下来是一通解释。
文章目录 Peewee 是什么 如何使用 基本步骤 连接数据库 创建数据表 插入一条数据记录 获取条件过滤后的数据记录 更新数据记录 查询单条数据记录 其他要点 Peewee 是什么 Peewee 即 Python OMR 框架之一。 如何使用 基本步骤 通过 pip3 下载 peewee 新建 models.py 模型文件 在 models.py 中加入以下基础代码 运行 models.py，在 mysql 中生成 new_record 表 连接数据库 from peewee import *
小伙伴想精准查找自己想看的MySQL文章？喏 → MySQL专栏目录 | 点击这里
这将创建一个名为employees的数据表，其中包含id、name、age和salary四个字段。
Hello我又来了，快年底了，作为一个有抱负的码农，我想给自己攒一个年终总结。自上上篇写了手动搭建Redis集群和MySQL主从同步(非Docker)和上篇写了动手实现MySQL读写分离and故障转移之后，索性这次把数据库中最核心的也是最难搞懂的内容，也就是索引，分享给大家。
如果你想要使用python操作MySQL数据库，就必须先要安装pymysql库，这个
当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。
在爬虫、自动化、数据分析、软件测试、Web 等日常操作中，除 JSON、YAML、XML 外，还有一些数据经常会用到，比如：Mysql、Sqlite、Redis、MongoDB、Memchache 等
之前写了一些关于 MySQL 的 InnoDB 存储引擎的文章，里面好几次都提到了页（Pages）这个概念，但是都只是简要的提了一下。例如之前在聊 InnoDB内存结构 时提到过，但当时的重点是内存架构，就没有展开深入。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
mycat读写分离 Mycat的读写分离是建立在Mysq的主从复制的基础上的 修改配置文件 schema.xml
Python作为数据科学主流语言，被广泛用于数据读存、处理、分析、建模，可以说是无所不能。
数据库的里面的FLASHBACK 功能是一个让人刮目相看的功能，如果你做错了什么怎么能将那段时间的数据恢复，并且还让生产的应用不停止，这是一个数据库管理员都想拥有的功能， SQL SERVER 需要借助第三方软件的功能，可以完成数据的回滚和恢复，ORACLE 独有的FLASHBACK 功能，以及POSTGRESQL 的pg_dirtyread 功能，都可以从某些方面来进行数据的回滚和数据的找回。
上一篇文章对InnoDB的行格式进行了解析，但是却把记录头信息抛到这里来讲，那么开始吧，注意本片需要有一点数据结构和算法基础，如果基础薄弱，请先确保自己会二分查找和链表再来食用
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
