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
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...使用命令登陆到需要被导入数据的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...Value值什么都没有，就像作者这样，这样导出的数据可以在Mysql机器的任意位置 解决secure_file_priv值问题 如果你的mysql服务是按照传统的方式安装 编辑配置文件 vim /etc...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，导出耗时只要272.24秒 2.2
作者：一杯甜酒 原文：https://blog.csdn.net/u012562943/article/details/52457572 引言 最近有一张2000W条记录的数据表需要优化和迁移。...2000W数据对于MySQL来说很尴尬，因为合理的创建索引速度还是挺快的，再怎么优化速度也得不到多大提升。 不过这些数据有大量的冗余字段和错误信息，极不方便做统计和分析。...对于一些有关联的数据我们需要计算，常见的比如身份证种能获取到准确的性别，出生地、生日、年龄。 二. 数据迁移 我们从数据库中取出一条旧数据，再通过计算处理后得到想要的新数据，最后将新数据插入新表。...不过在获取新数据时遇到如下问题。 1.数据量太大，无法一次获取（2000W数据扔到内存挺可怕的）； 我们可以通过MySQL的limit语法分批获取。...优化后数据质量得到了较高保证，下次将尝试2亿数据的优化&迁移…… 文章可以多多留言，小编会尽量搜集，谢谢！！！
> 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！
大数据技术与架构 点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！ 大数据真好玩 点击右侧关注，大数据真好玩！ 本文是一个一个MySQL亿级数据的迁移记录，趁此记录下学习笔记。...数据迁移，工作原理和技术支持数据导出、BI报表之类的相似，差异较大的地方是导入和导出数据量区别，一般报表数据量不会超过几百万，而做数据迁移，如果是互联网企业经常会涉及到千万级、亿级以上的数据量。...导入和导出是两个过程，即使做数据迁移我们也要分开来看，同时，导入/导出方式又分为： •MySQL自带导入/导出方式•各类客户端导入/导出方式 先总结下导出： 1、导出对于字段较少/字段内容较少的数据，通过客户端方式可以采用...导入 重点记录导入，导入主要是dba做数据迁移了，方式也分客户端和MySQL自带方式： 这里极度推荐用MySQL导入方式，原因是我之前要迁移1.3亿数据，用navicat客户端导入数据要22小时，耗时太长且不确定太多...最后 MySQL导入大数据时一定要注意max最大事物限制，前几个月在做数据迁移时，在MySQL8.0 MGR集群上发生了大事物限制导致实例出问题重启了MySQL，默认配置应该是一亿五千万的事物限制，当时导入的数据比较大也没做参数扩展同时也没做数据切分导入或者限流导入
（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
从关系型库中迁移数据算是比较常见的场景，这里借助两个工具来完成本次的数据迁移，考虑到数据量并不大(不足两千万)，未采用snapshot快照的形式进行。...---- 下面开始数据迁移数据。 1、准备工作 安装elasticsearch-jdbc，其依赖jvm环境，事先要准备好jvm环境。...mysql中写入elasticsearch索引库中。...3，采用Elasticdump迁移数据 从官方的介绍中可以看到，大致分三个步骤： # Copy an index from production to staging with analyzer and...为应对脚本针对大数据量的迁移执行中断的情况，工具中有参数offset，但只针对写索引有效，并不能按我们的预期直接从offset中断处继续读中断后的数据进而去迁移数据，而是继续从头开始，此处需要特别注意。
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。...into user_new(filed1,filed2…) select filed1,filed2,… from user 删除旧表，重命名新表的名字为旧表的名字 建议是在脱机的情况下执行，避免在执行迁移数据过程中有新数据进来...，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...，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
MySQL存储引擎中的MyISAM和InnoDB区别详解 在MySQL 5.5之前，MyISAM是mysql的默认数据库引擎，其由早期的ISAM（Indexed Sequential Access Method...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。
导出源库数据 mysqldump -uwxy -p12345 -S /data/18253/mysqldata/mysql.sock --single-transaction --set-gtid-purged...导入结构 mysql -uwxy -p12345 -S /data/18253/mysqldata/mysql.sock < dump_db.sql 4....导入数据 gunzip dump_data.sql.gz mysql -uwxy -p12345 -S /data/18253/mysqldata/mysql.sock < dump_data.sql...（1）分析主库 mysql -uroot -p12345 -S /data/18251/mysqldata/mysql.sock < analyze_table.sql （2）配置到腾讯云 MySQL.../my.cnf & （6）停主库 mysqladmin -uroot -p12345 -S /data/18251/mysqldata/mysql.sock shutdown （7）复制到从库数据目录
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。...分表分库创建中间表，汇总表修改为多个子查询这里讨论的情况是在MySQL一张表的数据达到千万级别。表设计很烂，业务统计规则又不允许把sql拆成多个子查询。...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。...第五次优化：强制索引当 MySQL 中的 IN 子句用于查询千万级数据时，如果未正确设计和使用索引，可能导致索引失效，从而影响查询性能。...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。
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
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