---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...
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...
