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
> delimiter ; # 创建插入数据存储过程 mysql> CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `add_t_user_memory`(IN n int)...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 OUTFILE语句和LOAD_FILE()函数...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。
千万级快速分页 Limit 1,111 数据大了确实有些性能上的问题，而通过各种方法给用上where id >= XX,这样用上索引的id号可能速度上快点儿。...By:jack Mysql limit分页慢的解决办法（Mysql limit 优化，百万至千万条记录实现快速分页） 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？...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！...小小的索引+一点点的改动就使mysql 可以支持百万甚至千万级的高效分页！ 通 过这里的例子，我反思了一点：对于大型系统，PHP千万不能用框架，尤其是那种连sql语句都看不到的框架！
场景： 有以下两个表，两者都有一个表字段，名为waybill_no，我们需要从tl_waybill_bar_record表读取1000w条唯一的waybill_no，然后作为INSERT SQL语句的一部分...waybill_no字段中 tl_waybill_bar_record ts_order_waybill 另外tl_waybill_bar_record表waybill_no有部分重复 实现思路 思路1、利用MySql...的LIMIT offset, length分页功能+ORDER BY primary_key按主键排序，循环读取数据，然后解析读取的数据，直到满足条件停止 例子：按5000条记录进行分页，循环2000000...，可以考虑这么做 注意：这里如果不适用ORDER BY语句，可能在不同分页取数据时，会取到重复的数据 思路2、先SELECT MIN(primary_key) 查询最小主键值key_min_value.../result/waybill_no.txt', 'r+', encoding='utf-8') waybill_no_set = set() # 用于存储获取的waybill_no # 读取上次获取的数据
作者：python与数据分析 链接：https://www.jianshu.com/p/22cb6a4af6d4 Python 读取数据自动写入 MySQL 数据库，这个需求在工作中是非常普遍的，主要涉及到...python 操作数据库，读写更新等，数据库可能是 mongodb、 es，他们的处理思路都是相似的，只需要将操作数据库的语法更换即可。...本篇文章会给大家系统的分享千万级数据如何写入到 mysql，分为两个场景，三种方式。 一、场景一：数据不需要频繁的写入mysql 使用 navicat 工具的导入向导功能。...场景二：数据是增量的，需要自动化并频繁写入mysql 测试数据：csv 格式 ，大约 1200万行 import pandas as pd data = pd.read_csv('....最全的三种将数据存入到 MySQL 数据库方法： 直接存，利用 navicat 的导入向导功能 Python pymysql Pandas sqlalchemy
（优化前页面需要转 1 分钟才可显示出数据，页面转圈圈～） 这个功能对应的是后台的一个千万级别的大表，未分库分表，目前的数据量为13755695，分页查询使用到了limit，优化之前的查询耗时30 s，...按照下文的方式调整SQL后，耗时800 ms； 关于分页的优化 使用limit分页时的MySQL并不是跳过offset行，而是取offset+N行，然后返回放弃前offset行，返回N行，那当offset...而 count 函数又是必不可少的，因为需要查询总数，以供分页显示总条数及最后一页，所以必须从 count 优化入手 2、 如果技术上优化遇到了瓶颈，或者说 mysql 已经优化到极致，那么能否从业务上解决...继续观察 mysql 索引情况，由于现有索引的 key_len 过大，可以通过建立较小的索引 (使用小字段) 来为排序使用，由于我们的业务查询必有时间段条件，固为时间段字段单独建立索引，由此带来了几秒的性能提升...此种优化最终实现：列表数据加载 40 秒 其他优化思路 通过学习研究发现，mysql innodb 引擎在有索引、有 where 条件的情况下，count 速度并不慢，所以问题一样还出在
本文总结了30个mysql千万级大数据SQL查询优化技巧,特别适合大数据技术学习者。 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where及orderby涉及的列上建立索引。...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selectinto代替createtable，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createtable...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。 如果你的程序都能满足这30条的话那么你的程序执行效率会有很大的提高.
线上数据量 merchant_member_info：7000W 条数据。 member_info：3000W。 不要问我为什么不分表，改动太大，无能为力。...因为是对时间建立了索引，最近的时间一定在最后面，升序查询，需要查询更多的数据，才能过滤出相应的结果，所以慢。 解决方案 目前生产库的索引，如下图： ?...调整索引需要执行的 SQL 执行的注意事项：由于表中的数据量太大，请在晚上进行执行，并且需要分开执行。...最终的分页查询优化 上面的 SQL 虽然经过调整索引，虽然能达到较高的执行效率，但是随着分页数据的不断增加，性能会急剧下降。 ?...最终的 SQL 优化思路：先走覆盖索引定位到，需要的数据行的主键值，然后 INNER JOIN 回原表，取到其他数据。
本文不涉及复杂的底层数据结构，通过explain解释SQL，并根据可能出现的情况，来做具体的优化，使百万级、千万级数据表关联查询第一页结果能在2秒内完成(真实业务告警系统优化结果)。...1.使用explain语法，对SQL进行解释，根据其结果进行调优： MySQL 表关联的算法是 Nest Loop Join，是通过驱动表的结果集作为循环基础数据，然后一条一条地通过该结果集中的数据作为过滤条件到下一个表中查询数据...e.NestedLoopJoin实际上就是通过驱动表的结果集作为循环基础数据，然后一条一条的通过该结果集中的数据作为过滤条件到下一个表中查询数据，然后合并结果。...如果还有第三个参与Join，则再通过前两个表的Join结果集作为循环基础数据，再一次通过循环查询条件到第三个表中查询数据，如此往复 2.两表JOIN优化： a.当无order by条件时，根据实际情况...a中形成一张大表，再对a的全集进行过滤； 如果不能全使用left join，则需灵活使用STRAIGHT_JOIN及其它技巧，以时间排序为例： 1)数据入库按照平台时间入库，自然a
本文总结了30个mysql千万级大数据SQL查询优化技巧,特别适合大 ? 数据里的MYSQL使用。...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。 如果你的程序都能满足这30条的话那么你的程序执行效率会有很大的提高 请关注微信公众号：程序你好
MySQL 大表数据添加新字段 有时候我们在测试环境给一个表添加字段,但是在线上环境添加一个字段,却极其的慢。...原因是线上的数据库一般会存有大量的数据(百万级,千万级),基本的添加字段方式在线上数据库已经不太合适了。...，导致新表数据流失不完整 总结 生产环境MySQL添加或修改字段主要通过如下四种方式进行，实际使用中还有很多注意事项 直接添加 如果该表读写不频繁，数据量较小（通常1G以内或百万以内），直接添加即可（可以了解一下...，复制历史数据期间的数据也会同步至新表，最后删除原表，将新表重命名为原表表名，实现字段添加 先在从库添加 再进行主从切换 如果一张表数据量大且是热表（读写特别频繁），则可以考虑先在从库添加，再进行主从切换...，切换后再将其他几个节点上添加字段 将现有MySQL版本5.7升级到8.0.12之后的版本 相关文章 Mysql事务 Mysql中的索引 Mysql通过binlog恢复数据
通过explain命令可以得到表的读取顺序、数据读取操作的操作类型、哪些索引可以使用、哪些索引被实际使用、表之间的引用以及每张表有多少行被优化器查询等问题。...表锁差异：MyISAM只支持表级锁，用户在操作MyISAM表时，select、update、delete和insert语句都会给表自动加锁，如果加锁以后的表满足insert并发的情况下，可以在表的尾部插入新的数据...InnoDB支持事务和行级锁。行锁大幅度提高了多用户并发操作的新能，但是InnoDB的行锁，只是在WHERE的主键是有效的，非主键的WHERE都会锁全表的。...通过上述的分析，基本上可以考虑使用InnoDB来替代MyISAM引擎了，原因是InnoDB自身很多良好的特点，比如事务支持、存储过程、视图、行级锁、外键等等。...千万级MySQL数据库建立索引的事项及提高性能的手段 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。
答案是取1000条，如果服务器的内存允许，一次可以取更多条，应该尽量避免mysql进程中连接和断开的消耗，性能提高的非常明显,17w测试数据，从8条/秒 提升到 140条/秒！...获取Mysql中最小的数据,主要统计用户行为，所以对用户分组SELECT `user_id` ,`novel_id` ,`chapter_id` ,MIN(DATETIME) AS `datetime`...FROM `wm_novel_reward`WHERE `user_id` BETWEEN 1AND 1006GROUP BY user_id`出于对安全的考虑，当mysql是字符串的时候，需要对字符串进行转义...2.mysql层面使用sql语句去重，使用 INSERT IGNORE INTO去重：INSERT IGNORE INTO 与 INSERT INTO 的区别就是 INSERT IGNORE INTO...其实有一个问题特别迷惑，Mysql数据库里的数据就是以特殊结构存储(B-tree)的文件，Redis中的数据也是用(list、hash)结构存储的数据，存储上没有什么太大的不同，只是有快慢的区别。
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。...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。...const： 表示 MySQL 在查询中找到了常量值，这是在连接的第一个表中进行的。由于这是常量条件，MySQL 只会读取一次表中的一行数据。例如，通过主键访问一行数据。...当 MySQL 需要执行回表操作时，会发生额外的磁盘访问，因为需要读取主表中的数据。这可能会导致性能下降，特别是在大型数据表中或者在高并发环境中。
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。...服务器和客户端是在_同一台机器_上，所以查询数据相差不多，有条件的同学可以测测客户端与MySQL分开 SELECT * 它不香吗？...增大网络开销，* 有时会误带上如log、IconMD5之类的无用且大文本字段，数据传输size会几何增涨。特别是MySQL和应用程序不在同一台机器，这种开销非常明显。
那么这SQL不优化直接第一次执行需要多久（这里强调第一次是因为MYSQL带有缓存功能，执行过一次的同样SQL，第二次会快很多。） ?...9、执行order by字句 10、执行limit字句 这里得知，Mysql 是先执行内联表然后再进行条件查询的最后再分组,那么想想这SQL的条件查询和分组都只是一个表的，内联后数据就变得臃肿了，这时候再进行条件查询和分组是否太吃亏了...可见，取出来的数据完全一模一样，可是优化后效率从原来的330秒变成了0.28秒，这里足足提升了1000多倍的速度。这也基本满足了我们的优化需求。...总结： 整个过程中我们得知，其实EXPLAIN有时候并不能指出你的SQL的所有问题，有一些隐藏问题必须要你自己思考，正如我们这个例子，看起来临时表是最大效率低的源头，但是实际上9W的临时表对MYSQL来说不足以挂齿的...总结： 其实这个优化方案跟我上一篇文章MYSQL一次千万级连表查询优化（一）解决原理一样，都是解决了内联表后数据就变得臃肿了，这时候再进行条件查询和分组就太吃亏了，于是我们可以先对单表进行条件处理，再进行连表查询
首先采用Mysql存储千亿级的数据，确实是一项非常大的挑战。...Mysql单表确实可以存储10亿级的数据，只是这个时候性能非常差，项目中大量的实验证明，Mysql单表容量在500万左右，性能处于最佳状态。...假设我们有5千万的客户，5个业务类型，每位客户平均2张卡，那么这张表的数据量将会达到惊人的5亿，事实上我们系统用户量还没有过百万时就已经不行了。...mysql数据库中的数据是以文件的形势存在磁盘上的，默认放在/mysql/data下面（可以通过my.cnf中的datadir来查看）， 一张表主要对应着三个文件，一个是frm存放表结构的，一个是myd...另外对于mysql常用的存储引擎是Innodb，它的底层数据结构是B+树。当其数据文件过大的时候，查询一个节点可能会查询很多层次，而这必定会导致多次IO操作进行装载进内存，肯定会耗时的。
---- 作者：赵客缦胡缨v吴钩霜雪明 来源：https://www.jianshu.com/p/336f682e4b91 概述 使用阿里云rds for MySQL数据库（就是MySQL5.6版本），...方案二：升级数据库类型，换一种100%兼容MySQL的数据库。优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，你几乎不需要做任何操作就能提升数据库性能，缺点：多花钱。...阿里云POLARDB，POLARDB 是阿里云自研的下一代关系型分布式云原生数据库，100%兼容MySQL，存储容量最高可达 100T，性能最高提升至 MySQL 的 6 倍。...阿里云HybridDB for MySQL (原PetaData)，云数据库HybridDB for MySQL （原名PetaData）是同时支持海量数据在线事务（OLTP）和在线分析（OLAP）的HTAP...恢复、监控、不停机扩容等全套解决方案，适用于TB或PB级的海量数据场景。
那就是读取mysql和kafka中的数据。 这里介绍下如何读取Mysql引擎中的数据。...database — 数据库的名称。 table — 表名称。 user — 数据库用户。 password — 用户密码。...=, >, >=, <, <=）是在 MySQL 服务器上执行。其余条件以及 LIMIT 采样约束语句仅在对MySQL的查询完成后才在ClickHouse中执行。...MySQL 引擎不支持 Nullable 数据类型，因此，当从MySQL表中读取数据时，NULL 将转换为指定列类型的默认值（通常为0或空字符串）。...Example mysql中的数据 clickhouse查询的数据 当然也可以查询之后 直接insert 或者create,方便至极！
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