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。解决办法：目前想到的是，新建一个平均值表，定时把一段时间的平均值写入到这个表里面。以后从平均值表里面查询。mysql 大数据量求平均值标签：...
本文出自 “时间煮雨” 博客，请务必保留此出处http://watchman110.blog.51cto.com/9194028/1692848统计MYSQL数据库所有表当前的数据量！标签：mysql 统计所有表大小本文系统来源：http://watchman110.blog.51cto.com/9194028/1692848
复制代码rand在手册里是这么说的: RAND() RAND(N) 返回在范围0到1.0内的随机浮点值。如果一个整数参数N被指定，它被用作种子值。mysql> select RAND(); -> 0.5925mysql> select RAND(20); -> 0.1811mysql> select RAND(20); -> 0.1811mysql> select RAND(); -> 0.2079mysql> select RAND(); -> 0.7888 复制代码你 不能在一个ORDER BY子句用RAND()值使用列，因为ORDER BY将重复计算列多次。然而...
背景：当数据库里面的数据达到几百万条上千万条的时候，如果要分页的时候（不过一般分页不会有这么多），如果业务要求这么做那我们需要如何解决呢？我用的本地一个自己生产的一张表有五百多万的表，来进行测试，表名为big_data;首先我们看如下几条sql语句：在这之前我们开启profiling来监测sql语句执行的情况。set profiling=1;1.查询从第10w条数据开始分页10条2.查询从第20w条数据分页10条3.查询从第30w条数据分页10条 3.查询从第...
1、测试环境：MySQL 5.7.172、测试表结构mysql> show create table a; +-------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | Table | Create Table | +-------+-----------------------------------...
1.在讨论这个问题之前首先介绍一下什么是“大数据量sql文件”。 导出sql文件。选择数据库-----右击选择“转储SQL文件”-----选择"结构和数据" 。保存文件db_mras.sql文件。 2.导入sql文件。在MYSQL中新建数据库db_mras。选择数据库-----右击选择“运行SQL文件”-----选择文件db_mras.sql,运行。 现在发现运行失败，提示错误“MySQL server has gone away” 。针对该问题提出如下解决方案： 提示该错误意思是：客户端与mysql的链接...
表结构优化 1. 使用独立表空间 独立表空间指的是innodb表的一种数据结构 独占表空间: 每一个表都将会生成以独立的文件方式来进行存储，每一个表都有一个.frm表描述文件，还有一个.ibd文件。 其中这个文件包括了单独一个表的数据内容以及索引内容，默认情况下它的存储位置也是在表的位置之中。 2. 分区表 分区表是一种粗粒度,简易的索引策略,适用于大数据的过滤场景.最适合的场景是,没有合适的索引时,对其中几个分区表进行全表扫...
安装navicat for mysql软件新建数据库之后，新建一个表打完收工最简单的excel数据插入mysql（适合比较少的数据量）标签：excel mysql 导入 本文系统来源：http://itafei.blog.51cto.com/10862892/1942069
‘thread_concurrency‘;二、key_buffer_size,默认为384M key_buffer_size是用于索引块的缓冲区大小，增加它可得到更好处理的索引(对所有读和多重写)，对MyISAM(MySQL表存储的一种类型，可以百度等查看详情)表性能影响最大的一个参数。如果你使它太大，系统将开始换页并且真的变慢了。严格说是它决定了数据库索引处理的速度，尤其是索引读的速度。对于内存在4GB左右的服务器该参数可设置为256M或384M.怎么才能知道key_buffer_size的...
select (select count(*) from device0 where status != 0),(select count(*) from device1 where status != 0),(select count(*) from device2 where status != 0),(select count(*) from device3 where status != 0),(select count(*) from device4 where status != 0),(select count(*) from device5 where status != 0),(select count(*) from device6 where status != 0),(select count(*) from device7 where status != 0),(...
假设有一个千万量级的表，取1到10条数据； select * from table limit 0,10;select * from table limit 1000,10;这两条语句查询时间应该在毫秒级完成； select * from table limit 3000000,10;你可能没想到，这条语句执行之间在5s左右；为什么相差这么大？可能mysql并没有你想的那么智能，比如你要查询 300w开始后面10条数据；mysql会读取300w加10条这么多的数据，只不过 过滤后返回最后10条而已！！！那么如果解决这个问题呢；这里...
假设有一个千万量级的表，取1到10条数据；select * from table limit 0,10;select * from table limit 1000,10;这两条语句查询时间应该在毫秒级完成；select * from table limit 3000000,10;你可能没想到，这条语句执行之间在5s左右； 为什么相差这么大？ 可能mysql并没有你想的那么智能，比如你要查询 300w开始后面10条数据；mysql会读取300w加10条这么多的数据，只不过 过滤后返回最后10条而已！！！ 那么如果解决这个问题呢；这...
TABLE IF EXISTS `test_user`; CREATE TABLE `test_user` ( `id` bigint(20) PRIMARY key not null AUTO_INCREMENT, `username` varchar(50) DEFAULT NULL, `email` varchar(30) DEFAULT NULL, `password` varchar(32) DEFAULT NULL,`status` tinyint(1) NULL DEFAULT 0 ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8; 存储引擎使用MyISAM是因为此引擎没有事务，插入速度极快，方便我们快速插入千万条测试数据，等我们插完数据，...
--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.0000013.迁移走之前的 binlog 日志文件，只留下 mysql-bin.0000014.恢复业务5.将全备得到得 sql 大数据文件导入新库中【期间消耗大量时间】6.制...
您好，主要是检索某段时间内的模拟量值（select * from table where datatime between t1 and t2 ）,目前打算使用分表，分区的方式解决 不纸上谈兵，说一下我的思路以及我的解决，抛砖引玉了 我最近正在解决这个问题 我现在的公司有三张表，是5亿的数据，每天张表每天的增量是100w 每张表大概在10个columns左右 下面是我做的测试和对比 1.首先看engine,在大数据量情况下，在没有做分区的情况下 mysiam比innodb在只读的情况下，效率...