1 优化sql和索引2 增加缓存如：redis3 主从复制或主主复制，读写分离4 利用mysql自带分区表5 先做垂直拆分，将一个大系统分为多个小系统，也就是分布式6 水平切分，要选择一个合理的sharding key,为了有好的查询效率，表结构也要改动，做一定的冗余，应用也要改，sql中尽量带sharding key，将数据定位到限定的表上去查，而不是扫描全部的表 参考：https://www.cnblogs.com/nengka/p/mysqloptimization.html原文：https://www.cnblo...
mysql迁移之巨大数据量快速迁移方案-增量备份及恢复--chenjianwen一、前言： 当mysql库的大小达到几十个G或者上百G，迁移起来是一件非常费事的事情，业务中断，导出导入耗费大量的时间；所以，需要考虑怎么去节省时间的问题。二、方案： 1.制定维护时间，中断业务，登录 mysql，刷新日志 2.全备数据，备份后得到 binlog 日志文件 mysql-bin.000001 3.迁移走之前的 binlog 日志文件，只留下 mysql-bin.000001 4.恢复...
MySQL大数据量快速插入方法和语句优化是本文我们主要要介绍的内容，接下来我们就来一一介绍，希望能够让您有所收获！INSERT语句的速度插入一个记录需要的时间由下列因素组成，其中的数字表示大约比例：连接：（3）发送查询给服务器：（2）分析查询：（2）插入记录：（1x记录大小）插入索引：（1x索引）关闭：（1）这不考虑打开表的初始开销，每个并发运行的查询打开。表的大小以logN （B树）的速度减慢索引的插入。加快插入的一些方...
#数据库中所有表的信息
SELECT*FROM information_schema.TABLES WHERE TABLE_SCHEMA =‘数据库名‘
#数据库中每个表的数据量
SELECT table_name,table_rows FROM information_schema.tables
WHERE TABLE_SCHEMA =‘数据库名‘ORDERBY table_rows DESC; 原文：https://www.cnblogs.com/shenyixin/p/14789074.html
---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: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃.
---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * ...
需求是：对于一个设备，求一天内每个小时的平均值，一个月内每天的平均值，更通用的需求是，从起始时间到结束时间，每隔一段时间，求一个平均值。目前的解决策略是：在存储过程中进行处理，从起始时间到结束时间，切割成段，求出每一段的平均值，合并起来。存在问题：数据量很大的时候，会存在严重的性能问题。比如：一个月内每天的平均值，这个涉及的数据量将非常大，查询非常耗时。目前没有做过基准测试，具体的时间消耗还不确定...
本文系统来源：http://blog.csdn.net/zwan0518/article/details/11972853
在一个网站广告系统中, 需要针对每一个用户所接受的弹窗次数和点击次数这两个重要指标进行统计, 从而进行效果分析和精准投放的改进. 这两个指标的统计算法其实非常简单, 主要的难点在于大数据量. 广告系统的涉及的用户量达到数千万人, 每天的日志数据量是几在一个网站广告系统中, 需要针对每一个用户所接受的弹窗次数和点击次数这两个重要指标进行统计, 从而进行效果分析和精准投放的改进. 这两个指标的统计算法其实非常简单, 主要...
两张表A有2000条,B有2000万条select a.xxx,b.xxx,b.xxxx, from A as a left join b as b on a.id = b.bid where a.xx = 0 and a.xxx != 0;回复内容：两张表A有2000条,B有2000万条select a.xxx,b.xxx,b.xxxx, from A as a left join b as b on a.id = b.bid where a.xx = 0 and a.xxx != 0;
分页查，不要一次取大量数据
冗余要查的b的两个字段在a表里，就无需join了
必须要上缓存，不然数据库肯定撑不住
数据量上了千万就需要考虑水...
，这样做有什么弊端？有什么需要注意的地方？回复内容：，这样做有什么弊端？有什么需要注意的地方？没怎么听说有这么做的，要性能要快捷简单用redis不就好了，数据库终归是文件，内存比文件快多了吧取决于你服务器磁盘的I/O速度，如果应用程序和数据库服务器是同一台，那就没什么必要，何必要放弃关系型数据库的优势。当然了，如果数据量实在很少，其实用xml或json存储数据就可以了.sql一大优点在于其关联性。如果有两组相关数据，...
关于 Mysql表中有个字段数据量很大，但是需要读取该字段的摘要。比如这个字段主要用来存文章，这个表的所有记录的这个字段都很长。
在查询的时候用select title,content from article的效率比select title from article 差太多。
之前的做法是直接读取content这个字段，然后用函数截取，作为文章摘要。
目前想到一个方法，就是存成两个字段，内容字段和内容摘要字段，但如果内容编辑的话，需要更新到内容摘要字段。
有什么比较好的...
php怎么对特别大的数据量进行分页回复内容：php怎么对特别大的数据量进行分页一般分页写法是:
SELECT * FROM posts ORDER BY id DESC LIMIT $page_size OFFSET $offset不过当$offset很大时,速度会比较慢.
这时可以尝试使用"上一页"和"下一页"进行分页,比如:60-41(上一页) 40-21(当前页) 20-01(下一页)下一页(旧文章20篇):
//page.php?id=-21 负数表示下一页旧文章 这里的21表示当前页最下面的文章的ID.
SELECT * FROM posts WHERE ...
MongoDB作为非关系型数据库，其主要的优势在于schema-less。由于爬虫数据一般来说比较“脏”，不会包含爬取数据的所有field，这对于不需要严格定义schema的MongoDB再合适不过。而MongoDB内置的sharding分布式系统也保证了它的可扩展性。MongoDB的aggregation framework除了join以外可以完全替代SQL语句，做到非常快速的统计分析。而题主的100GB、20m数据量(5k per record)，据我的经验，这对于MongoDB来说不是太大问题，需要全局统...
MySql大数据量查询limit与order by配合缓慢标签：lock 字段 last mail 排序 word 根据 email 大数据 本文系统来源：https://www.cnblogs.com/programmerjiajia/p/14167391.html
一：查询优化 1：创建索引。 最简单也是最常用的优化就是查询。因为对于CRUD操作，read操作是占据了绝大部分的比例，所以read的性能基本上决定了应用的性能。对于查询性能最常用的就是创建索引。经过测试，2000万条记录，每条记录200字节两列varchar类型的。当不使用索引的时候查询一条记录需要一分钟，而当创建了索引的时候查询时间可以忽略。但是，当你在已有数据上添加索引的时候，则需要耗费非常大的时间。我插入2000万...