当我们想要向数据库中的表tb中插入一条数据时，可以采用insert into语句：
2). 针对于常作为查询条件（where）、排序（order by）、分组（group by）操作的字段建立索引。
第二种方法：使用事务提交，批量插入数据库(每隔10W条提交下)最后显示消耗的时间为：22:56:13 23:04:00 ，一共8分13秒 ，代码如下：
上面看上去没什么问题，下面我来使用sql语句优化的小技巧，下面会分别进行测试，目标是插入一个空的数据表200W条数据
这一篇主要来分析下如何选择普通索引和唯一索引，以及他们在查询时候的原理。
稀疏索引的创建过程包括将集合中的元素分段，并给每个分段中的最小元素创建索引。在搜索时，先定位到第一个大于搜索值的索引的前一个索引，然后从该索引所在的分段中从前向后顺序遍历，直到找到该搜索值的元素或第一个大于该搜索值的元素。
可以看到表定义中出现了AUTO_INCREMENT=2，表示下一次插入数据时如果需要自动生成自增值，那么id便是2。
https://www.cnblogs.com/huchong/p/10219318.html
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•所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割•所有数据库对象名称禁止使用 MySQL 保留关键字（如果表名中包含关键字查询时，需要将其用单引号括起来）•数据库对象的命名要能做到见名识意，并且最后不要超过 32 个字符•临时库表必须以 tmp_为前缀并以日期为后缀，备份表必须以 bak_为前缀并以日期 (时间戳) 为后缀•所有存储相同数据的列名和列类型必须一致（一般作为关联列，如果查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换，会造成列上的索引失效，导致查询效率降低）
· 所有数据库对象名称禁止使用mysql保留关键字（如果表名中包含关键字查询时，需要将其用单引号括起来）
没有特殊要求（即 Innodb 无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用 Innodb 存储引擎（MySQL5.5 之前默认使用 Myisam，5.6 以后默认的为 Innodb）。
没有特殊要求（即Innodb无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用Innodb存储引擎（mysql5.5之前默认使用Myisam，5.6以后默认的为Innodb） Innodb 支持事务，支持行级锁，更好的恢复性，高并发下性能更好。
没有特殊要求（即Innodb无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用Innodb存储引擎（mysql5.5之前默认使用Myisam，5.6以后默认的为Innodb）Innodb 支持事务，支持行级锁，更好的恢复性，高并发下性能更好
现在我需要在Mysql里插入大量的数据大约1000w，目测会比较耗时。所以现在就像测试一下到底用什么插入数据的方法比较快捷高效。
<?php // 连接数据库 header('content-type:text/html;charset=utf-8'); define('DB_HOST','127.0.0.1'); define
没有特殊要求（即Innodb无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用Innodb存储引擎（mysql5.5之前默认使用Myisam，5.6以后默认的为Innodb）。
如果一次性需要插入大批量数据，使用insert语句插入性能较低，此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入。操作如下：
上一讲，我写了一篇关于批量导入请求的性能优化过程，其中，关于Elasticsearch源码中写死了最大连接数的问题，是我错了，有同学留言说是HttpClientConfigCallback中可以修改，后来经过证实，确实可以修改，大家注意一下，同时，也非常感谢这位同学的留言。
数据分析离不开数据库，如何使用python连接MySQL数据库，并进行增删改查操作呢？
列的字段越大，建立索引时所需要的空间也就越大，这样一页中所能存储的索引节点的数量也就越少也越少，在遍历时所需要的IO次数也就越多， 索引的性能也就越差
在看此篇前，建议先阅读MySQL索引，对索引有个基本了解：MySQL数据库进阶-索引-CSDN博客
pg数据库的回滚是瞬间完成的。看到这句话是不是觉得pg很先进，确实是这样，但是也是有代价的，下面聊一聊这个问题。
预编译语句可以重复使用这些计划，减少 SQL 编译所需要的时间，还可以解决动态 SQL 所带来的 SQL 注入的问题；只传参数，比传递 SQL 语句更高效；相同语句可以一次解析，多次使用，提高处理效率。
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、几个小时，都是可能的。是否如此，本文会给出答案。
本文从芋道源码转载，在原有内容基础上结合阿里巴巴Java开发手册中Mysql数据库章节的介绍，加上自己的理解和说明，整理而成。涉及的内容较多，建议收藏后仔细阅读！
在项目过程中因需要大批量数据的insert or update操作，为了减少应用程序的校验逻辑，所以使用了mysql 的特殊语法insert into … on duplicate key update。用于解决出现相同的主键执行update ，不同主键执行新增。
前几天在Python白银群【鶏啊鶏】问了一个Python数据存入数据库的问题，一起来看看吧。
在数据库中存的就是一张张有着千丝万缕关系的表，所以表的设计的好坏，将直接影像这整个数据库。而在设计表的时候，我们都关注一个问题，使用什么存储引擎。接下来小编将重点为大家介绍对比两种常见的innodb和MyISAM搜索引擎~
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建立索引的目的是：希望通过索引进行数据查找，减少随机 IO，增加查询性能 ，索引能过滤出越少的数据，则从磁盘中读入的数据也就越少。
MySQL-大批量数据如何快速的数据迁移 背景：最近接触到一个诊所的项目，主要做二次开发，由于甲方没法提供测试数据库（只有生产环境），且二次开发还是基于之前的数据库结构，给了数据库文档和生产库数据地址。由于生产库数据量比较大，我们也没法直接在生产库下二次开发（胆小），我们打算从生产库环境下迁移需要用到表导入自己的开发环境下，迁移的是表结构和表中数据，大概一个表在400M左右（300万条数据），全是InnoDB的存储引擎，而且都带有索引结构。针对如上的迁移数据的需求，我们尝试过直接通过从生产库下导出SQL文件
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记，本篇为其“MySQL数据库对象与应用”中的MySQL数据类型相关笔记。
结构化数据存储在Hadoop生态系统中，分为静态数据和动态数据两类。静态数据指的是需要进行数据分析的数据，这种分析针对的数据量一般很大，例如：统计全年每个地区总营业额。动态数据指的是数据需要实时动态插入、更新、读取的数据。例如业务系统中海量用户基本信息的存储。
如果一次性需要插入大批量数据(比如: 几百万的记录)，使用insert语句插入性能较低，此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入。操作如下：
云豆贴心提醒，本文阅读时间6分钟，文末有秘密！ ORM介绍 ORM(Object-Relational Mapping) 架构，采用元数据来描述对象-关系映射细节。业务实体在内存中表现为对象，在数据库中表现为关系数据。内存中的对象之间存在关联和继承关系。我们平常使用的数据库都为关系型。所以ORM系统一般是以中间层的方式存在，用来关联对象和数据库数据的映射。 由于现在流行的关系型数据库有很多，假设代码在部署的使用的底层数据库使用的MySQL，并已经正常稳定运行，但是现在需要将MySQL换成oracle，
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