但是我的数据量比这个大很多，而对数据的准确性要求就不那么高。所以首先要明确需求。...数据量大/准确性要求低/请求量大 这种场景一般是C端产品，比如上面说的得到APP的订阅数目，如果对一致性要求不高，可以直接在内存中使用缓存，用guava在内存中做一个缓存定时刷新即可，百万量级count...这个建议还是不要用了，翻了下mysql 的doc，40%的误差概率，碰上就有点大了呀。 TABLE_ROWS The number of rows....数据量大/准确性要求高/请求量特别高 抱歉，没遇到过。如果你觉得你遇到了，你的架构需要你重新design and review，相信我。...结合mysql的一些索引查询知识，我们可以大致得出如下结论。 ? 建议直接使用count(*)。 相关阅读 为什么要用自增主键? 蚂蚁金服面试题: 一条SQL查询语句如何执行的 索引使用策略及优化
方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N 适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级) 原因/缺点...复合索引优化方法 MySql 性能到底能有多高？MySql 这个数据库绝对是适合dba级的高手去玩的，一般做一点1万篇新闻的小型系统怎么写都可以，用xx框架可以实现快速开发。...可是数据量到了10万，百万至千万，他的性能还能那么高吗？一点小小的失误，可能造成整个系统的改写，甚至更本系统无法正常运行！好了，不那么多废话了。...怎么会慢呢？...但是用了我这种方法后，不用分表也可以完美解决！ 答案就是：复合索引！ 有一次设计mysql索引的时候，无意中发现索引名字可以任取，可以选择几个字段进来，这有什么用呢？
复合索引优化方法 MySql 性能到底能有多高？MySql 这个数据库绝对是适合dba级的高手去玩的，一般做一点1万篇新闻的小型系统怎么写都可以，用xx框架可以实现快速开发。...可是数据量到了10万，百万至千万，他的性能还能那么高吗？一点小小的失误，可能造成整个系统的改写，甚至更本系统无法正常运行！好了，不那么多废话了。...怎么会慢呢？...但是用了我这种方法后，不用分表也可以完美解决！ 答案就是：复合索引！ 有一次设计mysql索引的时候，无意中发现索引名字可以任取，可以选择几个字段进来，这有什么用呢？...可以快速返回id就有希望优化limit ， 按这样的逻辑，百万级的limit 应该在0.0x秒就可以分完。看来mysql 语句的优化和索引时非常重要的！
数据库SQL优化是老生常谈的问题，在面对百万级数据量的分页查询，又有什么好的优化建议呢？下面将列举了一些常用的方法，供大家参考学习！...复合索引优化方法 MySql 性能到底能有多高？MySql 这个数据库绝对是适合dba级的高手去玩的，一般做一点1万篇新闻的小型系统怎么写都可以，用xx框架可以实现快速开发。...可是数据量到了10万，百万至千万，他的性能还能那么高吗？一点小小的失误，可能造成整个系统的改写，甚至更本系统无法正常运行！好了，不那么多废话了。...怎么会慢呢？...但是用了我这种方法后，不用分表也可以完美解决！ 答案就是：复合索引！有一次设计mysql索引的时候，无意中发现索引名字可以任取，可以选择几个字段进来，这有什么用呢？
Spring Boot 处理百万级别的数据量时，常见的挑战包括内存溢出（OOM）、性能低下、数据库连接管理等问题。以下是一些解决策略和相应的代码示例概要： 1....导出百万级数据 - 分页查询 + 流式处理： - 使用`ResultSet`的流式API或者JPA/Hibernate的分页查询，逐页读取数据，避免一次性加载所有数据到内存。...批量插入百万级数据 - 批量插入： - 使用JDBC的BatchUpdate API，或者JPA的`saveAll()`方法进行批量插入。...分页与流式处理：通过分页查询避免一次性加载大量数据至内存，采用流式API逐条处理数据，比如JPA分页查询或JDBC ResultSet流式处理。 2....总之，在面对百万级别数据处理时，关键在于采取合理的分页、流式、异步和批量处理策略，并对系统进行全面优化以提高性能和效率。
方法一：直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式：MySQL中可用如下方法： select * from table_name limit m, n; 适用场景：适用于数据量较少的情况(元组百/千级...limit m; 适应场景: 适用于数据量多的情况(元组数上万) 原因: 索引扫描,速度会很快....最好 order by 后的列对象是主键或唯一所以,使得 order by 操作能利用索引被消除但结果集是稳定的(稳定的含义,参见方法1) 原因: 索引扫描,速度会很快....order by id_pk asc limit m; 适应场景: 大数据量 原因: 索引扫描,速度会很快. prepare语句又比一般的查询语句快一点。...大数据量使用limit分页，随着页码的增大，查询效率越低下。
方法一：直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式：MySQL中可用如下方法： select * from table_name limit m, n; 适用场景：适用于数据量较少的情况(元组百/千级)...limit m; 适应场景: 适用于数据量多的情况(元组数上万) 原因: 索引扫描,速度会很快....最好 order by 后的列对象是主键或唯一所以,使得 order by 操作能利用索引被消除但结果集是稳定的(稳定的含义,参见方法1) 原因: 索引扫描,速度会很快....order by id_pk asc limit m; 适应场景: 大数据量 原因: 索引扫描,速度会很快. prepare语句又比一般的查询语句快一点。...大数据量使用limit分页，随着页码的增大，查询效率越低下。
截止到目前，收集到的数据超过380万，很大一部分formid都已经成功使用给用户发送过模板通知，起到了较好的二次推广的效果。...infile file.txt into table的命令，以导入导出文件的形式完成了百万级数据的迁移。...注意项 mysql安全项设置 在mysql执行load data infile和into outfile命令都需要在mysql开启了secure_file_priv选项， 可以通过show global...- 数据量较大，且有足够的迁移耐心时，可以选择自己写脚本，选择合适的并行方案迁移数据，这种方式编码成本较高。...- 数据量较大，且希望能在短时间内完成数据迁移时，可以通过mysql导入导出文件的方式来迁移，这种方式效率较高。
一,运用场景: 解析EXCEL的时候,数据量可能比较大;我们数据库中表结构,不需要把原始的EXCEL数据全都保存下来;这时候可能有一部分数据，又恰巧要给别处调用一下;我们需要借用一下mysql
我们在工作过程中，可能多多少少会遇到主从延迟的情况，这一节内容我们就来聊聊什么情况可能出现主从延迟，怎样判断延迟，存在延迟怎么处理。...主库多个并发执行增删改操作，同样从库是单个 sql 线程解析 relay log 的内容，把数据写入从库，也就是主库并发，从库单线程，显然，主库 DML 并发大的时候，也会导致主从延迟； 从库配置差，处理能力比主库差很多...主从延迟怎么处理呢？ 方法一 在前面我们聊到了，很多主从延迟的原因，都因为从库是单线程，所以可以考虑开启并行复制。...并行复制具体介绍和开启方式，可以参考笔者 7 月份出版的新书《MySQL DBA 精英实战课》9.5 节：MySQL并行复制。点击文末阅读原文可跳转京东购买链接，目前可参与满 100 减 50 活动。...关于书的介绍可跳转：我们的 MySQL 新书出版啦。 方法二 另外可以尝试调整参数。比如 innodb_flush_log_at_trx_commit 和 sync_binlog。
如果不排队等待，又怎么保证读事务的数据是最新状态（一致性）？各隔离级别如何处理并发事务？到这里应该就看明白了。...结合事务隔离级别，看一下MySQL是怎么处理的：不处理第一个情形不就是“读未提交”的“脏读”，一致性保证不了一点。使用锁第二个情形就是“串行化”，完全通过锁来处理并发事务。...对于MySQL这样的数据库，性能的高低会直接影响用户的去留，所以，仅仅是“串行化”的并发处理是远远不够的。...MVCC的并发处理数据的多版本在《MySQL是如何保证数据不丢失的》，每个DML操作在更新数据页之前，InnoDB会先将数据当前的状态记录在「Undo Log」中。...总结基于上述，有以下总结：MySQL通过事务隔离、锁机制、MVCC处理并发事务。事务隔离“读未提交”不做并发处理，不保证数据一致性。事务隔离“串行化”通过锁机制进行并发处理，并发性能低下。
第一： 首先需要想到的是mysql的服务可能没开，首先打开mysql的服务 第二： 打开Mysql的命令行输入密码即可 第三： 登录成功 第四： 顺便验证自己安装的mysql是否成功 输入显示所有数据库命令
在工作中，有时候我们更新一个表数据的时候，需要更新的数据来自其他查询出来的结果，这个时候sql怎么写？ 如下： 将tb_option表中name 和valued的值进行互换 ?
partition:{}的消息 -> {}", consumerRecord.topic(), consumerRecord.partition(),message); } 比如在上面的消费逻辑处理过程中...那么此条消费要怎么处理呢？我是设置手动提交offset的。 第一种方案： 如果失败了以后，把失败的数据存入到数据库中，然后在提交offset。...msgId + '\'' + ", content='" + content + '\'' + '}'; } } 然后消费失败后，...先记录一下重试次数再把它存入数据库，然后定时再次发送到topic时，先判断它的重试次数是否达到上限，没有就再次写入topic等待再次被消费 其实不光是Kafka还有rabbitmq消费端消费失败后，重试也可以使用这样的方式处理...第二种方案： 消费失败后把消息转发到另一个主题中，然后对于失败的消息你想怎么处理都可以，入库，写文件，程序处理都随你便，相当于 rabbitmq 的死信队列
导读 作为一个合格的 DBA，在遇到线上单表数据量超过千万级别的时候，往往会建议用户通过分表来缩减单表数据量，当用户问为什么单表数据量不能超过千万时，DBA 往往会说：单表数据量超过千万，会影响查询性能...回到这个问题：为什么单表数据量不能超过两千万，其中的依据是什么？欢迎阅读。...于是小王以过往项目里的某个 case 为例做了回答： 我负责的项目里涉及到存储用户操作记录的功能，因为每天的数据量比较大，差不多超过 5000 万条，所以我另外又做了分库分表的操作。...但他还是语气平常地回答说： MySQL 单表不要超过 2000 万行基本上是一个行业共识，只有当单表行数超过 500 万行或者单表容量超过 2GB，我们一般才推荐进行分库分表。...小王回过神来以后复盘这次面试过程，觉得自己在 MySQL 分库分表问题上没有回答得特别到位，于是他开始进一步地深究起来这个“1+1=2”的问题。
一、写在开头 今天终于更新新专栏 《EfficientFarm》 的第二篇博文啦，本文主要来记录一下对于EasyExcel的高效应用，包括对MySQL数据库百万级数据量的导入与导出操作，以及性能的优化（...拿到这个需求后，经过技术选型EasyExcel后，我们在心里有个大概的构想了，大概可以分三个内容 ：“模板下载”、“上传数据”、“下载数据”。 想好这些后，我们就可以开整了！...还不可以，这种肯定相对麻烦，并且100万的数据有几十M，打开就已经很慢了； 另外一种方案，可以通过存储过程向MySQL中加入100w条数据，不过性能也不好，毕竟数据量太大，自己斟酌吧，sql贴出来（性能不好的电脑...在这里插入图片描述 7.3 导出数据 1️⃣ 在EasyExcellController类中增加导出数据的请求处理方法； /** * 导出百万excel文件 * @param response...在这里插入图片描述 八、总结 以上就是SpringBoot项目下，通过阿里开源的EasyExcel技术进行百万级数据的导入与导出，不过针对百万数据量的导入，时间在分钟级别，这很明显不够优秀，但考虑到本文的篇幅已经很长了
---- 背景介绍 客户生产环境由于运维人员误操作，将 MySQL 数据库中，某个业务表 ibd 文件给 rm 掉了。由于历史原因该环境没有可用从库。针对这种情况，我们怎么处理呢？...情景复现 在单实例中，将表 sbtest1 的数据文件 rm 删掉后，观测数据库的运行状态【文件恢复前不要重启 mysql 】。...--mysql-user=xiao --mysql-password=xiao --mysql-db=test --db-driver=mysql --mysql_storage_engine=innodb...查看 mysql-error.log ： ? 可以看到当 sbtest1.ibd 文件被 rm 掉后，针对该表的增删改查操作还是能够正常进行，且 mysql-error.log 中没有任何报错。...可以看到将 ibd 文件恢复后，能够正常读写。 哪些操作能让我们知道表 ibd 文件不存在了呢？
其实使用不同的数据库开发应用程序，本身没有什么，但开发人员如果不熟悉所使用的数据库，还沿用自己熟悉数据库的处理方式来处理新的数据库，那显然就会造成很多麻烦，这点对其他职业也是一样。...今天想说的是，习惯使用ORACLE 的程序员，在MYSQL 留下的麻烦怎么被发现。...这两种数据库在处理事务上是有不同的，oracle 默认不会自动commit， 而mysql 会默认 auto commit， 说道auto commit ，四大数据库，只有oracle 一家是不默认commit...哪遇到这样的问题，会想起什么，怎么处理这个问题。 第一个想法是看看 show engine innodb stauts ? ?...当然还有另外一种情况，就是程序里面由于不严谨，导致大批量的begin 但没有commit, 那这样用上面的方法就不赶趟了，怎么来更快的发现这样的问题 ?
，最简单的就是消息提醒 请求成功：前端拿到数据后更新界面 但是，现有的 Axios 库对于异常结果没有提供较好的封装，Axios Promise catch 里包含各种类型的错误，而且没有提供错误码来识别请求失败的原因...用法说明 eaxios 主要对响应的处理做了一些优化，除了以下部分，eaxios 的 api 与 axios 保持一致： eaxios 请求配置的 transformResponse 传参和处理时机发生了变化...eaxios 的请求处理函数 then 只会接收到 transformResponse 转换后的数据，对于网络、超时、服务端异常和业务异常等问题，会在 catch 接收一个 EaxiosError 类型的错误对象...错误处理函数可以根据错误码 code 来处理异常，code 可能的值为 UNKNOWN、REQUEST_OFFLINE、REQUEST_TIMEOUT、SERVER_ERROR、RESPONSE_INVALID...，不支持的环境需要引入响应的 polyfill core-js url-search-params-polyfill 代码部署后可能存在的BUG没法实时知道，事后为了解决这些BUG，花了大量的时间进行log
日常报表统计,日总量,日增量不可避免,这篇文章我们从实际应用出发,从逻辑思考到最后写出代码,一步步分析拆解 一.表结构设计 既然想统计每一张表每天的数据量,后续则可以计算每个表的增量,因此数据表,数据量...因此我们也要加上表注释这个字段,再去细想一下,如果公司有多个数据库,如果我们只统计表的数据,没有标明这张表存在哪个数据库当中,如果我们根据数据库查询的时候就无法实现,因此我们再加上一个数据库字段.设计后的表结构和结果如下...2.3.那么如何查看我们的数据库存在多少数据库呢,熟悉mysql的一定不陌生,'show databases;'命令执行后结果如下图. 2.4 上面全部的数据库已经找到了,如何找到每个数据库下面的数据表的信息呢...(表名称,表注释),这里告诉大家一个mysql安装时候系统自己生成的用于管理的数据库information_schema,它里面有一张表 TABLES,里面记录了数据库用户创建数据库 数据表的情况,我们查询一下...index_2 = data_bases.index('performance_schema') data_bases.pop(index_2) index_3 = data_bases.index('mysql
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