超出最大数据包限制了，可以通过调整max_allowed_packet限制来提高可以传输的内容，不过由于30万条数据超出太多，这个不可取，梭哈看来是不行了 😅😅😅
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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、几个小时，都是可能的。是否如此，本文会给出答案。
当我们因为误操作修改了数据库中的数据, 同时有没有备份可以恢复时, 我们就可以通过分析二进制日志, 对日志中记录的数据修改操作做反向处理的方式来达到恢复数据的目的
如果你打算好好学习一下 MySQL，性能优化肯定是绕不过去一个问题。当你撸起袖子准备开始的时候，突然发现一个问题摆在眼前，本地数据库中没那么大的数据量啊，几条数据优化个毛线啊。生产库里数据多，但谁敢直接在生产环境动手啊，想被提前优化吗？
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。
最近遇到一个关于MySQL单表过大的问题，该表存放的主要是日志文件，且其中有一个字段存放的数据过大，导致占用空间过大以及查询效率的降低，这种设计其实是不合理的。目前该表占用1.2T容量，数据量超过3亿条，而这个RDS数据库的容量总共就2T，且由于种种原因无法扩容，迫不得已急需给出解决方案。
我们有一个重要的旧系统，最近夜维出现了一些问题，夜间执行5小时未完成，为了不影响业务，只能早上高峰期之前，DBA手工kill夜维进程。
小数据量时6中批量更新效率不太明显,根据项目选择合适的即可,以1万条为准做个效率比较,效率从高到低一次排名如下
这篇文章最初由Stephen Mallette和Daniel Kuppitz在Aurelius发表。
经常会踫到这样的场景需求：批量向MySQL数据库插入数据，显然手工INSERT成千上万条数据是不现实的，所以自己写了这个shell脚本来处理。
前段时间，博主线上项目的几个后端接口执行耗时达到了三、四秒钟以上，查看接口代码，发现 sql 语句执行过慢，于是开始分析 sql 执行 这里把比较经典的优化案例分享给大家。
clickhouse提供了update和delete的删除能力，但是和常规的例如mysql，redis这种立即见效的能力不一样。在clickhouse中这种操作称为mutation操作。
mysql批量insert数据的方法：1、循环插入；2、减少连接资源，拼接一条sql；3、使用存储过程；4、使用【MYSQL LOCAL_INFILE】。
各位小伙伴好久不见，时光荏苒，不知不觉已经来到了寒风刺骨的冬天，今天出门差点把自己冻废在路上。在这寒冷的冬天，我带着我对程序探究的热情，来温暖这个寒冷的冬天。虽然好久不见，迫于生计，还是要一有时间就要总结的。
其实我在插入1000万条数据的时候遇到了一些问题，现在先来解决他们，一开始我插入100万条数据时候报错，控制台的信息如下：
电话销售大家一定都经历过，许多公司都有电销的团队，相信看过华尔街之狼的人肯定会理解的更加深刻。我们今天不讨论那些公司是如何通过各种渠道获取到大众的电话号码的。我有幸开发了一个需要处理海量电话号码的系统，这个系统的功能包括：
今天在说Mysql查询优化之前，我先说一个常见的面试题，并带着问题深入探讨研究。这样会让大家有更深入的理解。
关于SQL和ORM的争论，永远都不会终止，我也一直在思考这个问题。最近温习了一遍SSH框架，发了动弹，和广大猿友进行了深刻的探讨，被喷的五体投地，感慨万千，于是就有了今天这篇文章。
我的本意是先抛出一个系统层的解决思路，然后引出更有张力的解决方案，但是当时方案还没有验证完，不足为凭，最近的对比测试结果出来了，我就把一些结果附上。
create database db2 DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4;
最近ORACLE 12C 的某个BUG 霸占了微信公众号，仔细看了看，其实也还好。每种数据库在上了新版本后都会有问题，其实不光是数据库，每个软件都包含着BUG，而发现了BUG 后如何处理，倒是变得重要。
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。
业务背景：由于需要将ngix日志过滤出来的1亿+条用户行为记录存入Hbase数据库，以此根据一定的条件来提供近实时查询，比如根据用户id及一定的时间段等条件来过滤符合要求的若干行为记录，满足这一场景的技术包括：Solr，Elasticsearch，hbase等，在此选用了Hbase来实践。step 1 hbase建表后直接写入 : 直接hbase建表，然后读取记录文件逐条写入Hbase。由于hbase实际的写入速度远远小于我的提交速度，在写入了1700条记录后，hbase出现了宕机，提交后无响应。查看hb
MySQL 的主从同步应该是被各个 DBA 熟知的技术了，从 MySQL 3.23.15 开始一直迭代改进到 8.0 版本。经过这么多年的改进，目前 8.0 提供的复制技术是最新的 WriteSet 机制，这个功能也被合并到了 5.7.21 版本，解决了 5.7 并行复制的一些问题。
*本文原创作者：泰格实验室，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载 一、背景 MySpace成立于2003年9月，作为比FTI(Facebook、Twitter、Instagram)更早推出的垂直社交平台，MySpace在过去几年经历了过山车式的跌宕起伏。 在FTI一个个大红大紫时，高层战略调整的滞后曾让MySpace卖来卖去，用户大批撤离，被国内外意见领袖贴上必死标签。 不过，自从4年前Specific Media买了这个半死不活的社区后，用了不到三年时间，将MySpace定位为专注于音
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：
如何解决消息队列的延时以及过期失效问题？消息队列满了以后该怎么处理？有几百万消息持续积压几小时，说说怎么解决？
1千万，2千万，或者上亿条数据？具体的答案不重要，当然肯定也不会是一个固定的数目，今天我们就一起来探讨探讨这个问题。
一直不知道性能优化都要做些什么，从哪方面思考，直到最近接手了一个公司的小项目，可谓麻雀虽小五脏俱全。让我这个编程小白学到了很多性能优化的知识，或者说一些思考方式。真的感受到任何一点效率的损失放大一定倍数时，将会是天文数字。最初我的程序计算下来需要跑2个月才能跑完，经过2周不断地调整架构和细节，将性能提升到了4小时完成。
在之前的文章中，我们详细的介绍了 kafka 的架构模型，在集群环境中，kafka 可以通过设置分区数来加快数据的消费速度。
这里注意 ‘other_values' 是一个逗号（，）分隔的字符串，如：1,2,3
我们在项目中会有一些批量操作的场景，比如导入文件批量处理数据的情况（批量新增商户、批量修改商户信息），当数据量非常大，比如超过几万条的时候，在Java代码中循环发送SQL到数据库执行肯定是不现实的，因为这个意味着要跟数据库创建几万次会话。即使在同一个连接中，也有重复编译和执行SQL的开销。 例如循环插入10000条(大约耗时3秒钟)∶
敖丙之前在工作中遇到一个问题，我定义了一个线程池来执行任务，但是程序执行结束后任务没有全部执行完，当时心态就差点崩了。
基于flink实时流计算的，金融证券项目，实时大屏展示，预警模块和离线模块的处理。
测试 准备表 create table s1( id int, name varchar(20), gender char(6), email varchar(50)); 创建存储过程，实现批量插入记录 有关存储过程，请看参考 以下为用mysql字典的存储过程功能，批量写入数据300万条数据 delimiter $$ #声明存储过程的结束符号为$$ create procedure auto_insert1() BEGIN declare i int default 1; while(i<3000
UPDATE mytable SET myfield = ‘value’ WHERE other_field = ‘other_value’;
海量设备通过物联网服务接入云端，设备每30s上报一次自身数据（以下称为动态数据）。 物联网服务将设备上报的数据转发给数据处理网关，由数据入库网关执行批量入库操作插入数据库。 项目大致技术架构如下图：
在上篇文章中，我们详细的介绍了 kafka 的架构模型，在集群环境中，kafka 可以通过设置分区数来加快数据的消费速度。
作为DBA总是会有现场的救火工作，而如果尽可能早一些介入需求，设计，开发阶段，可能就会杜绝很多潜在的性能问题。很多问题都是如此，都是逐步积累，最终在某一个阶段会集中爆发出来。今天看老盖的感慨，前十年跟全表扫描斗争，后十年跟隐式转换斗争，几代DBA大约都会面临这样的事情，想想真是蛮有意思。 而且前些天和领导在聊天的时候，我说现在优化没啥动力，一方面业务的使用量是有富余的，一个SQL从10秒优化到5秒，好像也没什么特别的成就 感，说句俏皮的话，可能是你比较喜欢折腾。另一方面绝大多数的业务使用数据
mysql千万级数据如何快速导出 今天给大家讲解如何快速的导出千万级MySQL中的数据，大家平时在进行MySQL数据导出的时候，如何数据量不大（万级记录）可能不会遇到这样那样的问题，下面就我前段事件导出MySQL千万级（目前量级8千万，已快到一亿）数据遇到问题的一个回放和代码优化。 查询优化 当你接到需求，可能第一时间想到，直接全量查询不就好了，如果数据记录在几万条还好，当MySQL一个表的数据大于200W的时候，这个时候去查询已经非常吃力了，即使在添加索引的情况下。 查询需求 收到的需求是，
摘要：本文根据2020年DTCC数据库大会分享内容整理而成。工商银行在2014年就开始推广使用MySQL。时至今日，生产环境的MySQL节点数量已经发展到近万个；应用场景也从外围低等级应用，推广到核心高等级应用。此次与大家分享，为承接核心业务数据存储的重担，工商银行在MySQL应用治理方面的思路和方案。
Realm 是由Y Combinator孵化的创业团队开源出来的一款可以用于iOS(同样适用于Swift&Objective-C)和Android的跨平台移动数据库。目前最新版是Realm 2.0.2，支持的平台包括Java，Objective-C，Swift，React Native，Xamarin。
最近一段时间，在使用mysql通过logstash-jdbc同步数据到es,但是总是会有一定程度数据丢失。logstash-jdbc无非是通过sql遍历数据表的所有数据，然后同步到es。
实际事务DB里面常见的东西，没有事务的DB 那就不是DB ，但同样完成一个功能，并且书写也相似的存储过程逻辑（事务），怎么就快慢不一。
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