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mysql大数据量优化
mysql大数据量优化
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mysql
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mysql数据优化详介绍:使用连接来代替子查询,使用联合来代替手动创建临时表,事物,使用外键等等
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mysql分页查询优化,大数据量优化
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传统的mysql分页查询 select * from table limit n , m MySQL 执行此类SQL时需要先分页(默认一页1000条数据)通过全表扫描到N行,然后再去取M行。对于此类操作,获取前面少数几行数据会很快,但是随着扫描的记录数越多,SQL的性能就会越差,因为N的值越大,MySQL需要扫描越多的数据来定位到具体的N行,这样耗费大量的 IO 成本和时间成本。 特别是上线后数据
一次Mysql使用IN大数据量的优化记录
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mysql版本号是5.7.28,表A有390W条记录,使用InnoDB引擎,其中varchar类型字段mac已建立索引,索引方法为B-tree。B表仅有5000+条记录。 有一条SQL指令是这样写的: SELECT * FROM A WHERE mac IN(aa:aa:aa:aa:aa:aa,bb:bb:bb:bb:bb:b,...此外省略900+条) 通过查询出来的结果耗时294.428s
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大数据量数据库优化.
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项目中使用Hibernate进行大数据量的性能测试,有一些总结, 1) 在处理大数据量时,会有大量的数据缓冲保存在Session的一级缓存中 2) 对大数据量查询时,慎用list()或者iterator()返回查询结果, 3) 对于关联操作,Hibernate虽然可以表达复杂的数据关系 4) 对含有关联的PO(持久化对象)时 5) 在一对多、多对一的关系中,使用延
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有关于对大数据处理操作的几点建议和方法,已经对数据库中表中设计方法的说明和建议
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详细讲解MySQL大数据量分页SQL语句优化
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分页程序原理很简单,这里就不多说了,本篇文章主要说的是在数据表记录量比较大的情况下,如何将分页SQL做到更优化,让MySQL执行的更快的方法。
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高并发数据库可以同时处理海量信息,应用范围很广。今天我们将讨论的是大数据量高并发的数据库优化,希望对大家有所帮助。如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能。所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的。在一个系统分析、设计阶段,因为数据量较小,负荷较低。我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,
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exc_rsy
2012-12-27
太坑爹了,就那么几页说了等于没说,非常基础,给点实际好么
dengchaolin
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