=/SSD_raid0/mysql.sock \ --mysql-user=dim --mysql-password=dim --mysql-db=sysbench \...--mysql-table-engine=INNODB --db-driver=mysql \ --oltp-point-selects=1 --oltp-simple-ranges=...--oltp-dist-type=uniform --oltp-table-name=sbtest_10M_$n \ --max-requests=0 --max-time=$2 --mysql-host...=127.0.0.1 --mysql-port=5700 \ --mysql-user=dim --mysql-password=dim --mysql-db=sysbench \...--mysql-table-engine=INNODB --db-driver=mysql \ --oltp-point-selects=1 --oltp-simple-ranges=
查询数据库数据量大小 -- SHOW TABLE_SCHEMA; -- use information_schema; SELECT concat( round( sum(data_length
Mysql查询数据库数据量 SELECT table_name AS '表名', table_rows AS '记录数', TRUNCATE (data_length / 1024
一、前言 程序访问 MySQL 数据库时，当查询出来的数据量特别大时，数据库驱动把加载到的数据全部加载到内存里，就有可能会导致内存溢出（OOM）。...其实在 MySQL 数据库中提供了流式查询，允许把符合条件的数据分批一部分一部分地加载到内存中，可以有效避免OOM；本文主要介绍如何使用流式查询并对比普通查询进行性能测试。...三、性能测试 创建了一张测试表 my_test 进行测试，总数据量为 27w 条，分别使用以下4个测试用例进行测试： 大数据量普通查询(27w条) 大数据量流式查询(27w条) 小数据量普通查询(10...条) 小数据量流式查询(10条) 3.1....查询耗时 10 条数据量用时 1 秒 ? 四、总结 MySQL 流式查询对于内存占用方面的优化还是比较明显的，但是对于查询速度的影响较小，主要用于解决大数据量查询时的内存占用多的场景。
2、查看吞吐量(TPS) 吞吐量是系统在单位时间内处理业务的能力，这个值的高低，说明了系统处理能力的高低。...6、叠加分析(Overlay) 勾选"每秒事务数"和"线程数"，可以看到随机并发线程数增加，吞吐量TPS变化趋势。
mysql 表数据达到百万甚至千万时，如何优化？...最近在忙其他项目，偶然发现之前的项目中，有个定时刷新告警信息的模块查询比较慢，简单的一个关联查询，尽然耗了20多秒才能出来， 才发现表的数据量已经达到了700万，我擦，我这暴脾气，不知道我强迫症吗，于是下定决心...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 select into 代替 create table，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create...= 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。...handler_read_rnd_next:这个值越高，说明查询低效 案例分析 一张告警信息表，数据量为620万 查询数量,用时1s image.png 添加内连接，用时5s (device表700
Mysql的分页查询十分简单，但是当数据量大的时候一般的分页就吃不消了。...传统分页查询：SELECT c1,c2,cn… FROM table LIMIT n,m MySQL的limit工作原理就是先读取前面n条记录，然后抛弃前n条，读后面m条想要的，所以n越大，偏移量越大，...1）limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比 2）mysql的limit语句是很方便，但是对记录很多的表并不适合直接使用。...因为利用索引查找有优化算法，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。...当然JOIN操作也可以通过子查询实现，不过书中介绍5.6之前版本的mysql相比子查询还是优先使用JOIN。
但是我的数据量比这个大很多，而对数据的准确性要求就不那么高。所以首先要明确需求。...这个建议还是不要用了，翻了下mysql 的doc，40%的误差概率，碰上就有点大了呀。 TABLE_ROWS The number of rows....; 在T1的时候，如果采用Mysql默认的事务隔离级别：读提交。...带条件count(*) 很多时候我们的业务场景不是数据量多，而是条件复杂。这其实就是一个查询优化的问题了，和是不是count(*)没有关系，那么有以下两招常用，这个得具体问题具体分析了。...结合mysql的一些索引查询知识，我们可以大致得出如下结论。 ? 建议直接使用count(*)。 相关阅读 为什么要用自增主键? 蚂蚁金服面试题: 一条SQL查询语句如何执行的 索引使用策略及优化
200000000 rows affected (5 min 48.30 sec) Records: 200000000 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0 计算一下每秒写入速度..._229_1_1d_B_0.tokudb 实际文件8.5G，写入TokuDB大小3.5G，只是接近于一半多点的压缩量。...可以满足实际需求，另外对于磁盘IO比较好的机器（SSD类盘，云上的云盘），如果内存和数据差不多情况，这量级数据量测试在Innodb里需要添加自增列，可以在3个小多一点完成。...mysql mysql 176G 11月 26 03:32 user5.ibd 文件大小在5倍大小的区别。...测试结论： 利用TokuDB在某云环境中8核8G内存，500G高速云盘环境，多次测试可以轻松实现57万每秒的写入量。
200000000 rows affected (5 min 48.30 sec) Records: 200000000 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0 计算一下每秒写入速度...mysql 8.6K 11月 25 20:44 user_summary.frm -rw-r----- 1 mysql mysql 3.5G 11月 25 20:51 user_summary_main..._229_1_1d_B_0.tokudb 实际文件8.5G，写入TokuDB大小3.5G，只是接近于一半多点的压缩量。...可以满足实际需求，另外对于磁盘IO比较好的机器（SSD类盘，云上的云盘），如果内存和数据差不多情况，这量级数据量测试在Innodb里需要添加自增列，可以在3个小多一点完成。...测试结论： 利用TokuDB在某云环境中8核8G内存，500G高速云盘环境，多次测试可以轻松实现57万每秒的写入量。
本文作者：吴炳锡 来源：https://yq.aliyun.com/articles/278034 一、需求 一个朋友接到一个需求，从大数据平台收到一个数据写入在20亿+，需要快速地加载到MySQL中，...Xtrabackup备份； 引入ZSTD压缩算法； 支持TokuDB的binlog_group_commit特性； 四、测试表 TokuDB核心配置： 表结构： 利用load data写入数据： 计算一下每秒写入速度...： 文件大小： 实际文件8.5G，写入TokuDB大小3.5G，只是接近于一半多点的压缩量。...可以满足实际需求，另外对于磁盘IO比较好的机器（SSD类盘，云上的云盘），如果内存和数据差不多情况，这量级数据量测试在Innodb里需要添加自增列，可以在3个小多一点完成。...测试结论： 利用TokuDB在某云环境中8核8G内存，500G高速云盘环境，多次测试可以轻松实现57万每秒的写入量。
200000000 rows affected (5 min 48.30 sec) Records: 200000000 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0 计算一下每秒写入速度..._229_1_1d_B_0.tokudb 实际文件8.5G，写入TokuDB大小3.5G，只是接近于一半多点的压缩量。...可以满足实际需求，另外对于磁盘IO比较好的机器（SSD类盘，云上的云盘），如果内存和数据差不多情况，这量级数据量测试在Innodb里需要添加自增列，可以在3个小多一点完成。...1 mysql mysql 176G 11月 26 03:32 user5.ibd 文件大小在5倍大小的区别。...测试结论： 利用TokuDB在某云环境中8核8G内存，500G高速云盘环境，多次测试可以轻松实现57万每秒的写入量。
本文作者：吴炳锡 来源：https://yq.aliyun.com/articles/278034 一、需求 一个朋友接到一个需求，从大数据平台收到一个数据写入在20亿+，需要快速地加载到MySQL中，...计算一下每秒写入速度： ? 文件大小： ? 实际文件8.5G，写入TokuDB大小3.5G，只是接近于一半多点的压缩量。 对于20亿数据写入，实际测试在58分钟多点就可以完成。...可以满足实际需求，另外对于磁盘IO比较好的机器（SSD类盘，云上的云盘），如果内存和数据差不多情况，这量级数据量测试在Innodb里需要添加自增列，可以在3个小多一点完成。...测试结论： 利用TokuDB在某云环境中8核8G内存，500G高速云盘环境，多次测试可以轻松实现57万每秒的写入量。...另外测试几种场景也供大家参考： 如果在TokuDB中使用带自增的主键，主键无值让MySQL内部产生写入速度，下降比较明显，同样写入2亿数据，带有自建主键： ?
方法一：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 table_name limit m, n; 适用场景：适用于数据量较少的情况(元组百/千级...limit m; 适应场景: 适用于数据量多的情况(元组数上万) 原因: 索引扫描,速度会很快....有朋友提出: 因为数据查询出来并不是按照pk_id排序的，所以会有漏掉数据的情况，只能方法3 方法三：基于索引再排序 语句样式，MySQL中可用如下方法： select * from table_name...order by id_pk asc limit m; 适应场景: 大数据量 原因: 索引扫描,速度会很快. prepare语句又比一般的查询语句快一点。...大数据量使用limit分页，随着页码的增大，查询效率越低下。
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...M 适应场景: 适用于数据量多的情况(元组数上万) 原因: 索引扫描,速度会很快....ORDER BY id_pk ASC LIMIT M 适应场景: 大数据量 原因: 索引扫描,速度会很快. prepare语句又比一般的查询语句快一点。...大数据量使用limit分页，随着页码的增大，查询效率越低下。...从中我们也能总结出两件事情： limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比 mysql的limit语句是很方便，但是对记录很多的表并不适合直接使用。 2.
数据库SQL优化是老生常谈的问题，在面对百万级数据量的分页查询，又有什么好的优化建议呢？下面将列举了一些常用的方法，供大家参考学习！...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...ORDER BY id_pk ASC LIMIT M 适应场景: 大数据量 原因: 索引扫描,速度会很快. prepare语句又比一般的查询语句快一点。...大数据量使用limit分页，随着页码的增大，查询效率越低下。...从中我们也能总结出两件事情： limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比 mysql的limit语句是很方便，但是对记录很多的表并不适合直接使用。 2.
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