先总结： 数据量小的时候，用join更划算 数据量大的时候，join的成本更高，但相对来说join的速度会更快 数据量过大的时候，in的数据量过多，会有无法执行SQL的问题，待解决 事情是这样的，在一次代码review的时候有同学提出说，不要写join，join耗性能还是慢来着，当时也是真的没有多想，那就写in好了，最近发现in的数据量过大的时候会导致sql慢，甚至sql太长，直接报错了。 这次来

Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的高性能键值对存储系统，广泛用于解决大数据量下的高并发读写问题。它支持多种数据结构，如字符串、列表、哈希、集合、有序集合等，并且提供了丰富的命令和功能，使其成为了很多互联网公司和开发者的首选。 Redis的高效性主要体现在以下几个方面。 首先，Redis使用了内存数据结构，将数据存储在内存中，使得访问速度非常快。相比于传统的基

本人负责的项目主要采用阿里云数据库 MySQL，最近频繁出现慢 SQL 告警，执行时间最长的竟然高达 5 分钟。导出日志后分析，主要原因竟然是没有命中索引和没有分页处理。其实这是非常低级的错误，我不禁后背一凉，团队成员的技术水平亟待提高啊。改造这些 SQL 的过程中，总结了一些经验分享给大家，如果有错误欢迎批评指正。MySQL 性能 ①最大数据量 抛开数据量和并发数，谈性能都是耍流氓。MySQL

先总结： 数据量小的时候，用join更划算 数据量大的时候，join的成本更高，但相对来说join的速度会更快 数据量过大的时候，in的数据量过多，会有无法执行SQL的问题，待解决 事情是这样的，去年入职的新公司，之后在代码review的时候被提出说，不要写join，join耗性能还是慢来着，当时也是真的没有多想，那就写in好了，最近发现in的数据量过大的时候会导致sql慢，甚至sql太长，直接报

MySQL模糊查询是很常用的一种查询方式，但是当查询数据量比较大时，查询速度就会变得很慢。这时候我们就需要寻找一些方法来优化查询速度，从而提高查询效率。 以下是几种优化MySQL模糊查询速度的方法： 1. 使用索引 创建包含需要查询的字段的索引可以大大加快查询速度。如果数据量比较大，建议使用全文索引来优化查询速度。 2. 限制查询范围 在查询时限制查询范围可以减少查询数据量，从而提高查询效率。比如

在上篇「快、准、稳的实现亿级别MySQL大表迁移」的文章中，介绍了NineData在单张大表场景下的迁移性能和优势。但在大部分场景中，可能遇到的是多张表构成的大数据量场景下的数据搬迁问题。因为搬迁数据量较大，迁移的时长、稳定性及准确性都受到极大的挑战，常见的迁移工具通常不能很好得支持。为此，NineData针对这种场景专门进行针对性的优化，以提供高效、准确、稳定的大数据量迁移能力。 01  传统的

1.概述 我们都知道随着业务系统的发展和使用，数据库存储的业务数据量会越来越大，逐渐成为了业务系统的瓶颈。在阿里巴巴开发手册中也建议：单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB才推荐进行分库分表，如果预计三年后数据量根本达不到这个级别，请不要在创建表时就分库分表。数据库最终都是存储在磁盘上，随着数据量变大，会导致数据操作变得缓慢，无论是计算还是IO，但是话又说回来，单表数据量大就一定要进行分库分

最近在给大家做模拟面试和简历优化，其中发现很多人一看到什么千万级数据之类的面试题就会腿软。 也许有些人没遇过上千万数据量的表，也不清楚查询上千万数据量的时候会发生什么。 今天就来带大家实操一下，这次是基于MySQL 5.7.26做测试 准备数据 没有一千万的数据怎么办？ 没有数据自己不会造吗？ 造数据难吗？ 代码创建一千万？ 那是不可能的，太慢了，可能真的要跑一天。可以采用数据库脚本执行速度快很多

如何在Java后端功能开发中处理大数据量的计算？ 随着互联网和技术的快速发展，各种应用程序的数据量也越来越大。在Java后端功能开发中，处理大数据量的计算是一个常见的挑战。本文将介绍一些处理大数据量计算的有效方法，并提供一些代码示例。 一、使用分布式计算框架 分布式计算框架可以将大数据量的计算任务分解成多个小任务进行并行计算，从而提高计算效率。Hadoop是一个常用的分布式计算框架，它可以将数据集

随着互联网的快速发展和数据量的不断增大，传统的数据库已经逐渐无法满足大数据量的需求。相比于传统的关系型数据库，NoSQL数据库的出现为大数据处理提供了更为便捷和高效的解决方案。MongoDB作为NoSQL数据库的代表之一，被广泛应用在各种类型的应用场景中。而对于需要处理海量数据的应用，MongoDB缓存Oracle数据库的方式尤为重要。 以电商为例，我们通常会对商品信息进行存储和管理。在电商运营中

在前面的文章中探讨了架构优化的两种方案：冷热分离、查询分离 冷热分离 查询分离 查询分离其实就是利用了非关系数据库的高性能，但是不足之处也很明显：当主数据量越来越多，写操作缓慢；这种问题如何破局？可见任何一种优化方案都不是终的银弹，只有不断的优化演变 这篇文章就来介绍一下解决方案：分库分表，将围绕以下几点介绍： 拆分后的存储选型？ 分库分表的实现思路？ 分库分表的不足？ 拆分后的存储选型？ 在介绍

业务飞速发展导致数据规模急速膨胀，单机的数据库已经无法满足互联网业务的发展。 传统的将数据集中存储单一数据结节的方案，在容量、性能、可用性和可维护性方面已经难以满足互联网海量数据的场景。 从容量方面考虑，单机数据库容量有限，难以扩容。 从性能方面来说，由于关系型数据库大多数采用B+树类型索引，在数据量超过一定的阈值后，索引的深度增加导致对磁盘的随机IO次数增加，进而导致性能问题。 从可用性方面来说

  数据是一个企业的命根子，尤其是在当今绝大部分的行业都实现了信息化的管理的时代，企业所有运营的数据、财务信息等都会存放到数据库中，在用户量和数据 量不断变大的情况下，如何保障这些信息的安全、保证随时随地的能被用户访问，同时还需要在用户不间断访问的情况下调整、修改这些数据和结构，用以满足业务的需 求变更，这本身一门很艺术的事了。         这篇文章主要总结了SQLServer数据库运维时，在

知识体系结构 SQL DB - 关系型数据库是如何工作的 知识点 从数据结构说起 时间复杂度 对于数据库而言，重要的不是数据量，而是当数据量增加时运算如何增加。 时间复杂度用来检验某个算法处理一定量的数据要花多长时间，时间复杂度不会给出确切的运算次数，但是给出的是一种理念。 绿：O(1)或者叫常数阶复杂度，保持为常数（要不人家就不会叫常数阶复杂度了）。 红：O(log(n))对数阶复杂度，即使在十

随着业务的发展和数据量的增加，单一数据库表往往难以胜任大量数据存储和管理。此时，数据库分表成为一种非常必要的数据管理方式。本文将介绍如何使用PHP实现数据库分表的方法。 一、什么是数据库分表？ 数据库分表，就是将一个大的数据库表按照特定的规则拆分为多个相对较小的表，并将这些表分开存储。这种方式可以将数据库中的数据进行分散存储，达到优化数据库性能和管理数据的目的。 二、为什么需要数据库分表？ 1.存

随着科技的进步和互联网的蓬勃发展，数据量的爆炸式增长已成为当今社会的一个不可忽视的趋势。在这种情况下，各种类型的数据库扮演着至关重要的角色。数据库是一种用于存储、组织和管理大规模数据的软件系统，它在商业、和个人等多个领域中得到了广泛应用。然而，随着数据库中的数据量不断增加，如何设置数据库的更大容量成为了一个备受关注的话题。本文将介绍什么是数据库的更大容量，为什么需要设置更大容量以及如何设置更大容量

随着互联网业务的发展，数据量的增长呈现出爆炸式的增长趋势。数据库表数据量往往会呈现出千万级别的情况，这对于数据库的性能肯定会产生一定的影响。那么，数据库表数据量千万级别对性能影响有多大呢？本文从以下几个方面详细阐述。 一、数据存储与查询效率 数据量越大，数据库存储的效率就会越低。在数据量千万级别的情况下，对于数据库存储的空间要求也会增加，数据库需要占据更多的硬盘容量来存储这么多的数据，这就会增加数

作为一款常用的关系数据库管理系统，MySQL在企业数据处理中扮演着非常重要的角色。在使用MySQL时，进行容量规划是至关重要的一步，需要根据实际情况精确计算出所需的存储容量。 通常情况下，MySQL的容量规划涉及以下几个方面： 1. 数据量估算。首先需要明确需要存储的数据类型和数量，如文本、图片、视频等。通过统计实际数据量和预计数据增长量，可以初步估算出所需要的存储容量。 # 统计表内记录数量 S

随着互联网的快速发展以及各种智能设备的普及，数据量的增加已成为一种趋势。但随之而来的是数据处理的问题，特别是在面对大数据量时，处理速度的提升成为了一种挑战。在这种情况下，选择程序处理和数据库处理之间的一个更快的选项变得至关重要。 对于程序处理和数据库处理之间的选择，它取决于你所面对的具体情况和需求。尽管从实际操作的角度讲，程序处理和数据库处理都可以使用，但是在处理大数据量时，他们两者的速度表现却完

MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，用于存储、管理和检索数据。在数据库管理中，查询所有表数据量是一个很常见的需求，本文将介绍如何使用MySQL查询所有表数据量。 首先我们需要连接到MySQL数据库，可以使用MySQL命令行工具或者GUI客户端工具，例如MySQL Workbench。在连接成功后，我们可以使用以下SQL语句查询所有表的数据量： SELECT TABLE_NAME, TABL