在我前年找实习的时候，遇到了面试官问我：mysql从excel导出百万级数据，该怎么做？我听到的第一反应是：我*，我哪去接触百万级的数据，你们导出的数据是什么？我还是一个才找实习工作的大学生啊。后来也有各种各样的八股文，介绍这种导入导出的优化，然而我拒绝囫囵吞枣式学习，背八股文的方式学习。shigen也在这里实测了，在此先感谢蜗牛，为我提供了高质量的代码参考和分析案例。
本文为作者投稿，作者简介：诸葛子房，曾供职于京东，现就职于BAT，在大数据领域有多年实践经验
上个月跟朋友一起做了个微信小程序，趁着5.20节日的热度，两个礼拜内迅速积累了一百多万用户，我们在小程序页面增加了收集formid的埋点，用于给微信用户发送模板消息通知。
上个月跟朋友一起做了个微信小程序，趁着元旦放假的热度，两个礼拜内迅速积累了一百多万用户，我们在小程序页面增加了收集formid的埋点，用于给微信用户发送模板消息通知。
随着系统的运行，数据量变得越来越大，单纯的将数据存储在MySQL中，已然不能满足查询要求了，此时我们引入Redis作为查询的缓存层，将业务中的热数据保存到Redis，扩展传统关系型数据库的服务能力，用户通过应用直接从Redis中快速获取常用数据，或者在交互式应用中使用Redis保存活跃用户的会话，都可以极大地降低后端关系型数据库的负载，提升用户体验。
MongoDB是一款功能完善的分布式文档数据库，在高性能、动态扩缩容、高可用、易部署、易使用、海量数据存储等方面拥有天然优势。虽然MongoDB有很多优势，但是在国内缺存在不少的误解，影响力有待提升。
本文来自OPPO文档数据库mongodb负责人杨亚洲老师2020年深圳Qcon全球软件开发大会《专题：现代数据架构》专场、dbaplus专场：万亿级数据库MongoDB集群性能优化实践、mongodb2020年终盛会分享，分享内容如下(体验万亿级mongodb服务层、存储引擎、高并发线程模型、异地多活容灾等实现细节）。
分页查询是MySQL特有的，一般其他数据库是没有的。分页查询可以从表里取一个范围的行，例如0到50行的的数据，30到100行的数据。
Apache Doris是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效地支持实时数据分析。Apache Doris的分布式架构非常简洁，易于运维，并且可以支持10PB以上的超大数据集。
CynosDB是腾讯云自研的新一代高性能高可用的企业级分布式云数据库。融合了传统数据库、云计算与新硬件的优势，100%兼容开源数据库，百万级QPS的高吞吐，不限存储，价格仅为商用数据库的1/10。
导读 mysql在5.7版本之后出了一个json类型字段，方便存储不规则字段，常用为表单的业务字段，原先mysql加个业务字段需要修改表结构。通过json字段则不需要。 例子 没有json类型 字段 解释 id 主键 name 姓名 age 年龄 address 地址 phone 电话 isDel 是否删除 运用json类型 字段 解释 id 主键 user_json 用户json {“name”:“翟”,“age”:“26”…} isDel 是否删除 如果用户增加删除一个字段，json更加灵活，不需要
基准测试（benchmarking）是性能测试的一种类型，强调的是对一类测试对象的某些性能指标进行定量的、可复现、可对比的测试。
在MariaDB中，有如下针对MariaDB与MySQL两种数据库比较的官方说法：
很多工作两三年的同行都跟我说，认为性能调优没什么用。刚工作的时候我也这样以为，但后来我才知道我当时想法多么的天真。
数据迁移，工作原理和技术支持数据导出、BI报表之类的相似，差异较大的地方是导入和导出数据量区别，一般报表数据量不会超过几百万，而做数据迁移，如果是互联网企业经常会涉及到千万级、亿级以上的数据量。
一个好的web应用，最重要的一点是有着优秀的访问性能。数据库MySQL是web应用的组成部分，也是决定其性能的重要部分。所以提升MySQL的性能至关重要。
PostgreSQL 在9.2 之后修改字段的大小，例如 varchar(20) ---> varchar(30) 返回修改仅仅是一瞬间的事情。
一般情况下mysql在百万级数据时读取、插入、更新速度较快，客户体验良好，但到了两千万级以上就会出现很慢
SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10;
之前在如何实现百万级数据从Excel导入中有提到一句不建议利用大事务进行一个错误处理。为什么不建议呢。本次来简单说一下。
上一篇谈到了我们日常开发中经常需要用到的分页，在业务数据量不多的情况下，我们直接用limit指定偏移量就可以满足我们业务需求了，但是数据量大的时候使用limit指定偏移量性能会很低，因为需要全表检索。所以上一篇主要提到了几种可以优化分页的方案，而且分页业务一般都伴随着需要count函数查询总条数，所以本篇文章主要讲讲count函数的一般优化方案。
之前我们阅读了OPPO文档数据库mongodb负责人杨亚洲老师2020年分享干货-万亿级数据库MongoDB集群性能优化实践合辑（上），本次我们分享来自答疑内容核心18问，包括内容如下：
一、什么是MongoDB？ MongoDB是一个开源的，基于分布式的，面向文档存储的非关系型数据库，使用JSON风格来存储数据。其也是非关系型数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的。MongoDB由C
通常情况下，当访问某张表的时候，读取者首先必须获取该表的锁，如果有写入操作到达，那么写入者一直等待读取者完成操作（查询开始之后就不能中断，因此允许读取者完成操作）。当读取者完成对表的操作的时候，锁就会被解除。如果写入者正在等待的时候，另一个读取操作到达了，该读取操作也会被阻塞（block），因为默认的调度策略是写入者优先于读取者。当第一个读取者完成操作并解放锁后，写入者开始操作，并且直到该写入者完成操作，第二个读取者才开始操作。因此：要提高MySQL的更新/插入效率，应首先考虑降低锁的竞争，减少写操作的等待时间。 （本专题在后面会讨论表设计的优化）本篇，要讲的优化是增删改。
那最近正在接手现在的对账系统，由于当前系统日均数量都在千万级，所以对账系统架构与之前架构完全不一样。
如果你打算好好学习一下 MySQL，性能优化肯定是绕不过去一个问题。当你撸起袖子准备开始的时候，突然发现一个问题摆在眼前，本地数据库中没那么大的数据量啊，几条数据优化个毛线啊。生产库里数据多，但谁敢直接在生产环境动手啊，想被提前优化吗？
查看代码打印1 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000,10; 以上SQL语句在原理上和在实际操作中是不会存在什么问题，可是当table表的数据量达到几十万以上的时候。上面的语句运行一遍，可能会要运行个十几秒的时间，而且当页数越靠后的话，运行的时间会越长。这个时候我们就须要找到一种更快的查询办法来替代这样的操作了。
这个案例实际上涉及到多个方面，需要我们系统地分析。让我们首先看看，从Excel中读取百万级数据并将其插入数据库时可能遇到的问题：
程序员，一类把有机食物转化为计算机程序的现代猿人智人。他们的主要工作是用计算机能理解的语言，教会电脑做各种各样人类不想做或者做不好的事情，用一行行代码，为人类的进步和技术的发展添砖Java，据说都喜欢穿格子衫（据说还有一部分喜欢穿女装）。 鲁迅先生曾经说过，世界上本没有双11，败家的剁手党多了，也就有了双11。 而作为为了各大电商平台默默提供背后的支持的程序员们，自然也是需要过节的，顺便还能测试一下自己写的程序，搭建的数据库稳不稳定，好不好用，那么，程序员们在双11，可以买哪些不落俗套的东西，显得
今天因为项目需要,想测试一下读取百万级数量数据的速度如何,无奈数据库没有现成符合要求的数据,网上百度一番有很都不错的文章,但是需要涉及到一些存储过程和用php代码什么的,虽说可以实现,但是感觉另外再弄这些比较麻烦,没有通用性,于是在几篇文章的参考下,.自己写了一段代码,直接生成的数据还是比较方便的,并且不是重复的数据.网上很多都是重复的,我只是做了一点小的修改,测试数据库是mysql 5.5,存储形式是MyISAM,每次生成的数据量是之前的一倍.测试的量有限,如有什么疑问欢迎评论指正.
1，更多的静态资源:将代码中的大量枚举（容器加载时写入map，放入本地缓存），数据库中的定义表（定时任务放入缓存），固定配置，HTML文件等静态化处理，缓存起来！
索引的本质：通过不断地缩⼩想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是⽤同⼀种查找⽅式来锁定数据。磁盘中数据的存取
我们在上一篇文章中提到了通过EasyExcel处理Mysql百万数据的导入功能（一键看原文），当时我们经过测试数据的反复测验，100万条放在excel中的数据，仅有4个字段的情况下，导入数据库平均耗时500秒，这对于我们来说肯定难以接受，今天我们就来做一次性能优化。
CynosDB产品简介。CynosDB，又称NewCDB，是由腾讯云和TEG基础架构部数据库技术团队联合打造的面向云计算2.0时代的新一代企业级分布式云数据库。在兼容开源数据库MySQL的生态体系下，它重新定义了MySQL分布式架构，从而在单实例极致性能、事务响应延时、存储扩展性以及可用性等关键技术指标上，达到商用级数据库级别；与此同时，它是面向通用硬件进行的软件极致优化，相比商用级数据库，它的性价比非常高，能把云计算共享经济普惠给万千腾讯云用户。
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。
亚信科技也做数据库？实际上亚信科技AntDB是我国最早的国产数据库产品之一，是在21世纪初国外品牌数据库无法满足我国暴涨的通信需求的情况下，为了帮助通信运用商更好地应对超高频度和超高密度的交易量，在其生产环境自研而来的数据库产品。AntDB数据库从2008年至今已在通信运营商核心业务系统运行15年，并形成了“多、久、快、稳”四大特点：
针对于这里所指的PHP工程师，是指主要以PHP进行Web系统的开发，没有使用其的语言工作过。工作经验大概在3~4年，普通的Web系统（百万级访问，千成级数据以内或业务逻辑不是特别复杂）开发起基本得心应手，没有什么问题。或者为初学者描述一下大概的方向。
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----+---------+------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+
亲爱的读者朋友，今天我将为您分享一个技术挑战，即如何在处理百万级数据查询时进行优化，尤其是在不能使用分页的情况下。这是一个复杂而令人兴奋的话题，我们将深入探讨各种可能的解决方案，以帮助您更好地理解如何应对这类挑战。
CynosDB产品简介 CynosDB，又称NewCDB，是由腾讯云和TEG基础架构部数据库技术团队联合打造的面向云计算2.0时代的新一代企业级分布式云数据库。在兼容开源数据库MySQL的生态体系下，它重新定义了MySQL分布式架构，从而在单实例极致性能、事务响应延时、存储扩展性以及可用性等关键技术指标上，达到商用级数据库级别；与此同时，它是面向通用硬件进行的软件极致优化，相比商用级数据库，它的性价比非常高，能把云计算共享经济普惠给万千腾讯云用户。 CynosDB名称来源 Cynos源于拉丁语中的Cy
CynosDB产品简介。CynosDB，又称NewCDB，是由腾讯云和TEG基础架构部数据库技术团队联合打造的面向云计算2.0时代的新一代企业级分布式云数据库。在兼容开源数据库MySQL的生态体系下，它重新定义了MySQL分布式架构，从而在单实例极致性能、事务响应延时、存储扩展性以及可用性等关键技术指标上，达到商用级数据库级别；与此同时，它是面向通用硬件进行的软件极致优化，相比商用级数据库，它的性价比非常高，能把云计算共享经济普惠给万千腾讯云用户。 CynosDB名称来源。Cynos源于拉丁
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