后来出题人跟我说：200m测试数据时我的程序OOM了，我才醒悟这题的考点不是快速读取文件，而是大文件排序。 这题挺有意思的，解题运用了多路归并，有个巧妙的地方估计只有实操才知道——复用流。...题目 查找第K小/大数据 每个法官都有不同的办案能力，假设每个案子的难易程度都一样。现在到年底了，各个领导关注的点可能不太一样。 领导A：想要知道每家院办案能力最强的和办案能力最弱的法官。...由于目前管理比较混乱，法官的办案情况存在若干个文件中，每个文件中有若干条记录，文件中每行存储一个法官的办案数，其中包括：法院ID、用户ID（32位UUID）和办案数，每个数据中间用一个空格隔开，例如：...现在需要设计一个程序从这些文件中找到每家法院第K小/大工作量的法官，输出结果具体要求如下： 输出结果按照法院ID进行排序，从小到大 工作量相同的按照用户ID进行排序，从小到大 K的取值范围 1 <= K...的用户数为100，传入K的值为101，则当前法院的需要查找的K = 100 = min（101,100） 实现指定方法findKthNumbers /** * description: 查找第K小/大数据
首先要声明的就是，千万级数据对于MySQL来说就是不太合理的一个存在。优化MySQL千万级数据策略还是比较多的。...分表分库创建中间表，汇总表修改为多个子查询这里讨论的情况是在MySQL一张表的数据达到千万级别。表设计很烂，业务统计规则又不允许把sql拆成多个子查询。...当MySQL一张表的数据达到千万级别，会出现一些特殊的情况。这里主要是讨论在比较极端的情况下SQL的优化策略。先来个千万级数据通过存储过程传递函数制造1000万条数据。...第五次优化：强制索引当 MySQL 中的 IN 子句用于查询千万级数据时，如果未正确设计和使用索引，可能导致索引失效，从而影响查询性能。...优化策略提前命中索引，小表驱动大表千万级数据in索引失效，进行强制索引使用覆盖索引解决回表问题下次该怎么优化SQL数据接近千万级，需要分表，比如按照用户id取模分表。
最近学习StarRocks，需要验证从MySQL进行数据迁移的难易度、DataX在其中的运用以及两者的性能对比等。...采用大量的数据模拟正式环境挑战MySQL的性能瓶颈才能使对比效果更清晰更有说服力。 ...创建数据时采用了 存储过程 和 先用Java生成sql文件再使用MySQL客户端工具导入 两种方式，这两种方式速度差异巨大。...default 9.9 comment '零钱', birthday datetime default current_timestamp comment '生日' ); 2、使用存储过程插入1千万条数据...BufferedOutputStream(new FileOutputStream(filePath)); for (int i = 1; i <= size; i++) { //写数据
接上文，继续测试3000万条记录快速导入数据库。...一、导入前1000万条数据清库、建库、新建表结构、导入前1000万条数据，结果：■ 1000万行，有2索引导入耗时：16分钟Query OK, 9999966 rows affected, 5920 warnings...(16 min 12.95 sec)Records: 9999966 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 5920可见，导入千万条数据，性能下降明显。...三、导入后面的1000万条数据由于一次导入千万条数据性能较低，因此决定把后面的1000万行，拆分为两部分，分两次导入，如下操作：split -l 6000000 mysql_ab mysql_ab_得到两个文件...：mysql_ab_aa 600万行mysql_ab_ab 4579017行插入mysql_ab_aa：耗时15分钟LOAD DATA LOCAL INFILE '/root/mysql_ab_aa'INTO
接上文，本次在较高性能的X86物理机上，做真实生产环境的大数据量导入测试。...test.sh测试结果如下：耗时57分钟Start ...(20220227-12:22:12)Completed.(20220227-13:19:04)可见这个命令行导入方式，即使在实际的高性能生产环境，几千万条数据的导入...但如果几百万行数据的导入，十几分钟时间还可以勉强接受。三、LOAD DATA导入方式关于LOAD DATA的详细介绍请网搜，此处不再赘述。...，耗时104秒root@localhost:dbname> LOAD DATA LOCAL INFILE '/u01/mysql/mysql.sql' -> INTO TABLE tablename...数据库，上千万条数据的大量导入，使用LOAD DATA方式导入，一般生产环境耗时1分钟左右。
> delimiter ; # 创建插入数据存储过程 mysql> CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `add_t_user_memory`(IN n int)...rows affected (2.55 sec) Records: 1000000 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0 千万级数据 20秒插入完成 注意：导入数据时有可能会报错...，原因是mysql默认没有开securefilepriv（ 这个参数用来限制数据导入和导出操作的效果，例如执行LOAD DATA、SELECT … INTO OUTFILE语句和LOAD_FILE()函数...以临时表为基础数据，插入数据到t_user中，100W数据插入需要10.37s mysql> INSERT INTO t_user -> SELECT -> id,...100W，如果想要千万级，调大数量即可,但是不要大量使用rand() 或者uuid() 会导致性能下降。
对于传统的关系数据库如oracle，在大量数据导入方面的效率，我们一般有一个大概的认知，即1分钟以内可以导入千万条数据，而对于MySQL数据库，普遍观点以为性能相对较差，尤其时对于千万级别的数据量，几十分钟...在普遍去IOE的今天，最难的去O也已经势在必行，所以探讨测试一下MySQL的大数据量导入非常有必要。...事实上我们的各个新建项目由于采用了MySQL数据库，在备份恢复时，便会面临大量数据的逻辑导出与导入需求。...\`tablename\` VALUES (//g" mysql2.sqlsed -i "s/);//g" mysql2.sql经过以上自动编辑处理，原SQL文件内容成为如下格式：'40601438'...好，现在你还会说，MySQL数据库大批量数据导入性能较差吗？下一步继续测试这3000万条数据全部导入的情况。
概述 通过对某个字段排序后，返回查询的结果。使用order by子句实现。...语法 order by 排序关键字 ase 升序（默认） desc 降序 按单字段排序 select 列名 from 表名 order by 要排序的列 ase/desc; 按多字段排序 select...列名 from 表名 order by 要排序的列1 ase/desc,要排序的列2 ase/desc; #案例 select * from students order by height desc...,age ase; #查询students表，先按height降序排序，再按age升序排序。
mysql 表数据达到百万甚至千万时，如何优化？...30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。...如果没有创建PRIMARY KEY索引，但表具有一个或多个UNIQUE索引，则MySQL将删除第一个UNIQUE索引。 如果从表中删除某列，则索引会受影响。...= 6.对字段加函数或者运算的 在order by操作中，mysql只有在排序条件不是查询条件表达式时才使用索引。...is not null 或 is null 索引会失效 如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引。 比如：列id均匀的分布在1-100之间。
本文源自 公-众-号 IT老哥 的分享 IT老哥，一个在大厂做高级Java开发的程序员，每天分享技术干货文章 mysql 如何快速生成百万测试数据 实现思路 1、创建内存表和普通表 2、创建函数及存储过程...创建生成n个随机数字的函数 创建生成号码函数 创建随机字符串函数 创建插入内存表数据的存储过程 创建内存表数据插入普通表的存储过程 3、调用存储过程插入数据 修改mysql内存表存储大小的值 调用我写的另一个存储过程...：add_test_user_memory_to_outside 实现思路 在我们平时工作或学习的过程中，有时需要在数据库中生成大量的测试数据，这个时候，我们可以利用mysql内存表插入速度快的特点，先利用函数和存储过程在内存表中生成数据...此处利用对内存表的循环插入和删除来实现批量生成数据，这样可以不需要更改mysql默认的max_heap_table_size值也照样可以生成百万或者千万的数据。...一百万数据 云服务器，云硬盘，数据库（包括MySQL、Redis、MongoDB、SQL Server），CDN流量包，短信流量包，cos资源包，消息队列ckafka，点播资源包，实时音视频套餐，网站管家
环境 Mysql版本：8.0 迁移说明 Mysql数据的迁移，推荐两种方式 1. mysqldump mysqldump比较适合几十万上百万的较小数据的迁移使用 2. mysql load data...load data infile 语句可以从一个文本文件中以很高的速度读入一个表中，性能大概是 insert 语句的几十倍，比较适合上千万级及更高的海量数据迁移使用 1.mysqldump 1.1导出...使用命令登陆到需要被导入数据的mysql服务上 mysql -uroot -p123456 -h127.0.xxx.xxx -P3306 切换需要导入的数据库 use databasename(数据库名称...Value值什么都没有，就像作者这样，这样导出的数据可以在Mysql机器的任意位置 解决secure_file_priv值问题 如果你的mysql服务是按照传统的方式安装 编辑配置文件 vim /etc...导出执行一条sql select * from table(表名) into outfile '/root/data.txt'(导出路径); 亲测大约2千万的数据，导出耗时只要272.24秒 2.2
2000W数据对于MySQL来说很尴尬，因为合理的创建索引速度还是挺快的，再怎么优化速度也得不到多大提升。 不过这些数据有大量的冗余字段和错误信息，极不方便做统计和分析。...不过在获取新数据时遇到如下问题。 1.数据量太大，无法一次获取（2000W数据扔到内存挺可怕的）； 我们可以通过MySQL的limit语法分批获取。...但是该方案有个好处是能及时发现有问题的数据，修改后再继续执行； 在Oracle中使用『绑定变量』能带来性能提升，正好MySQL也提供了『绑定变量』的功能。...$identity = $val[card_id]; //执行 $stmt->execute(); } $stmt->close(); } 最后效果不怎么好，MySQL...在执行脚本时，也能同步开始写分析逻辑； 2.3组装成SQL文件，最后统一导入； 组装一个大的SQL文件，最后通过MySQL自带的工具导入也是极好的。
NOT NULL comment `学生姓名`, primary KEY (`id`), KEY idx_className(`className`) USING BTREE ) 插入一千万条数据到表中...，保证className相同的数据至少有100万条。...一般分页查询有两种做法： 1、先查询出90万+10条记录的id，回表查询数据，再将90万+10条完整记录发给MySQL以便筛选最后10条； 2、先查询出90万+10条记录的id，筛选出最后10条记录的id...再回表查询，最后返回10条完整记录给MySQL。...在回表次数很多（limit决定）的情况下，显然第二种方法是比较快的，但是MySQL默认采用了第一种。
一种思路是，既然总的内存不够，我们可以读取40次，例如，第一次读取0至249 999之间的数，并对其进行排序输出，第二次读取250 000 至499 999之间的数，并对其排序输出。...以次类推，在进行了多次排序之后就完成了对所有数据的排序，并输出到文件中。 另外一种思路是，既然有充足的磁盘存储空间可用，那么我们可以借助中间文件。...读入一次输入文件，利用中间文件进行归并排序写入输出文件。 那么能否结合两种思路呢？即只需要读取一次，也不借助中间文件？...这一切都基于输入数据都是正确的，但这丝毫不影响我们对该算法思想的理解。...原文地址：守望的个人博客 https://www.yanbinghu.com/2018/12/08/34927.html 总结 位图法适用于大规模数据，但数据状态又不是很多的情况。
我们知道从 MySQL 表中使用 SQL SELECT 语句来读取数据。...如果我们需要对读取的数据进行排序，我们就可以使用 MySQL 的 ORDER BY 子句来设定你想按哪个字段哪种方式来进行排序，再返回搜索结果。...语法 以下是 SQL SELECT 语句使用 ORDER BY 子句将查询数据排序后再返回数据： SELECT field1, field2,...fieldN FROM table_name1, table_name2...---- 在命令提示符中使用 ORDER BY 子句 以下将在 SQL SELECT 语句中使用 ORDER BY 子句来读取MySQL 数据表 runoob_tbl 中的数据： 实例 尝试以下实例，结果将按升序及降序排列...SQL 排序 mysql> use RUNOOB; Database changed mysql> SELECT * from runoob_tbl ORDER BY submission_date ASC
作者：python与数据分析 链接：https://www.jianshu.com/p/22cb6a4af6d4 Python 读取数据自动写入 MySQL 数据库，这个需求在工作中是非常普遍的，主要涉及到...python 操作数据库，读写更新等，数据库可能是 mongodb、 es，他们的处理思路都是相似的，只需要将操作数据库的语法更换即可。...本篇文章会给大家系统的分享千万级数据如何写入到 mysql，分为两个场景，三种方式。 一、场景一：数据不需要频繁的写入mysql 使用 navicat 工具的导入向导功能。...场景二：数据是增量的，需要自动化并频繁写入mysql 测试数据：csv 格式 ，大约 1200万行 import pandas as pd data = pd.read_csv('....最全的三种将数据存入到 MySQL 数据库方法： 直接存，利用 navicat 的导入向导功能 Python pymysql Pandas sqlalchemy
排序数据 1.1 排序规则 使用 ORDER BY 子句排序 ASC（ascend）: 升序 DESC（descend）:降序 ORDER BY 子句在SELECT语句的结尾。...1.2 单列排序 #1.排序 # 如果有没有使用排序操作，默认情况下查询返回的数据是按照添加数据的顺序显示的 #SELECT * FROM employees; # 练习：按照salary从高到低的顺序显示员工信息...在对多列进行排序的时候，首先排序的第一列必须有相同的列值，才会对第二列进行排序。如果第一列数据中所有值都是唯一的，将不再对第二列进行排序。...分页 # 2.1 mysql使用limit实现数据的分页显示 # 需求： 每页显示20条记录， 此时显示第一页 SELECT employee_id, Name FROM employees LIMIT...0, 20; # 2.2 mysql使用limit实现数据的分页显示 # 需求： 每页显示20条记录， 此时显示第二页 SELECT employee_id, Name FROM employees
waybill_no字段中 tl_waybill_bar_record ts_order_waybill 另外tl_waybill_bar_record表waybill_no有部分重复 实现思路 思路1、利用MySql...的LIMIT offset, length分页功能+ORDER BY primary_key按主键排序，循环读取数据，然后解析读取的数据，直到满足条件停止 例子：按5000条记录进行分页，循环2000000...，从第0条记录开始，按seq_id主键升序排序，每次从不同的分页读取5000条记录 for i in range(0, 2000000): query = "SELECT waybill_no,...，可以考虑这么做 注意：这里如果不适用ORDER BY语句，可能在不同分页取数据时，会取到重复的数据 思路2、先SELECT MIN(primary_key) 查询最小主键值key_min_value...，然后每次查询时加WHERE primary_key>=key_min_value，并且加ORDER BY primary_key按主键升序排序，同时使用LIMIT length限制每次返回数据量大小
本文总结了30个mysql千万级大数据SQL查询优化技巧,特别适合大数据技术学习者。 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where及orderby涉及的列上建立索引。...16.应尽可能的避免更新clustered索引数据列，因为clustered索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。...23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用selectinto代替createtable，避免造成大量log，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先createtable...对小型数据集使用FAST_FORWARD游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。...30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。 如果你的程序都能满足这30条的话那么你的程序执行效率会有很大的提高.
一 Mysql数据库中一个表里有一千多万条数据，怎么快速的查出第900万条后的100条数据？ 怎么查，谁能告诉我答案？...因为利用索引查找有相应的优化算法，且数据就在查询索引上面，不用再去找相关的数据地址了，这样节省了很多时间。另外Mysql中也有相关的索引缓存，在并发高的时候利用缓存就效果更好了。...注：目前是千万级别查询，如果将至百万级别，速度会更快，我有亲自测试一下语句，查询时间0.410s。...EXPLAIN可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈，就得EXPLAIN 的查询结果还会告诉你你的索引主键被如何利用的，你的数据表是如何被搜索和排序的，是否有全表扫描等； 2，查询的条件尽量使用索引字段...13，千万不要 ORDER BY RAND()
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