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
查询数据库数据量大小 -- SHOW TABLE_SCHEMA; -- use information_schema; SELECT concat( round( sum(data_length
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。
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。
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...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。...= 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
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
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....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。
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.
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。
一、前言 需求是获取某个时间范围内每小时数据和上小时数据的差值以及比率。...mysql版本： ?...| +---------------------+ 1 row in set (0.00 sec) 二、查询每个小时和上小时的差值 1、拆分需求 这里先分开查询下，看看数据都是多少，方便后续的组合。...（1）获取每小时的数据量 这里为了方便展示，直接合并了下，只显示01-12时的数据，并不是bug。。 ?...3、 DBA同学有时候也不靠谱，还是要靠自己啊 补充介绍：MySQL数据库时间和实际时间差8个小时 url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/somedatabase?
一、前言 java 中MySQL JDBC 封装了流式查询操作，通过设置几个参数，就可以避免一次返回数据过大导致 OOM。...二、如何使用 2.1 之前查询 public void selectData(String sqlCmd) throws SQLException { validate(sqlCmd);...e.printStackTrace(); } } finally { close(stmt, rs, conn); } } 2.2 现在流式查询...image.png 另外非流式方式由于是把符合条件的数据一下子全部加在到内存，并且由于数据量比较大，需要mysql处理的时间比较长，我测试情况下需要一分钟才会返回结果到内存（数据量比较大），然后才能通过数据集返回数据
一、前言 前面介绍了MyBaits中两种使用游标的方式来避免搜查内容过大导致OOM，这两种方式被称为是客户端side的游标，因为mysql client每次从自己的接受buffer获取一条记录，这虽然解决了...OOM，但是会造成sqlserver服务器推送记录到client的时候阻塞，那么有没有一种方式可以让mysql server减少阻塞那，答案是肯定的。...二、MySQL Server Side Cursor 2.1 使用 要使用MySQL Server Side游标需要满足下面条件： 必须是select语句 设置了fetchSize>0 在mapper...useCursorFetch=true 数据集类型为ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY 数据集并发设置为ResultSet.CONCUR_READ_ONLY 在数据库链接后面设置：jdbc:mysql
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。
一、前言 之前http://www.jianshu.com/p/0339c6fe8b61 介绍了MySQL中三种使用流式方法，看起来很优雅，实则优雅的同时还是有一些注意事项的，下面就针对流式查询时候的注意事项进行介绍...二、 同一个连接在游标迭代数据过程中不能被复用 2.1 简单介绍 先贴下MySQL Connector/J 5.1 Developer Guide中原文： There are some caveats...可知第二次查询时候抛出了异常，说是RowDataDynamic@3e0c5a62 数据集还是激活状态，当一个连接上已经有一个打开的流式Resultset时候不能再发起一个查询，并且在尝试更多查询前确保调用了...而第一次查询不收影响继续自己的迭代数据。 那么就来看下在第二次查询前调用close方法会有啥效果。...四 、参考 https://dev.mysql.com/doc/connector-j/8.0/en/connector-j-reference-implementation-notes.html http
WHERE columnName = 'xx' limit 0,100 正常情况下没有问题，但是当数据量非常大的时候，首先 count(*) 会非常慢这是肯定的，其次分页越多，limit 的效率就会越低...《高性能 MySQL》中对这个问题有过说明： 分页操作通常会使用 limit 加上偏移量的办法实现，同时再加上合适的 order by 子句。...但这会出现一个常见问题：当偏移量非常大的时候，它会导致 MySQL 扫描大量不需要的行然后再抛弃掉。...，当偏移量上到百万量级，这个执行时间已经无法忍受了，一条查询语句跑十几秒这不直接给数据库干阻塞了？...优化方案 使用覆盖索引 + 子查询 偏移量之前的数据是没有价值的，所以我们可以先在聚集索引中根据偏移量找到开始位置的 id 值，再根据这个 id 值去非聚集索引上查询所需要的行数据，这样就避免了大量的无用的回表查询
MySQL导出的SQL语句在导入时如果数据量较大时会非常非常慢，经历过导入仅3000万条，用了近30个小时。在导出时合理使用几个参数，可以大大加快导入的速度。...首先确定目标库的参数值 mysql>show variables like 'max_allowed_packet'; mysql>show variables like 'net_buffer_length...'; 根据参数值书写mysqldump命令，如： mysql>mysqldump -uroot -p 数据库名-e --max_allowed_packet=1048576 --net_buffer_length...=16384 > SQL文件 如： mysql>mysqldump -uroot -p test_db -e --max_allowed_packet=1048576 --net_buffer_length...直接导入到目标数据库 mysqldump --default-character-set=utf8mb4 --host=127.0.0.1 -uroot -p123 --opt databases | mysql
刷帖子翻页需要分页查询，搜索商品也需分页查询。当遇到上千万、上亿数据量，怎么快速拉取全量数据呢？...： order by col limit N,OFFSET M MySQL 执行此类SQL时：先扫描到N行，再取 M行。...N越大，MySQL需扫描更多数据定位到具体的N行，这会耗费大量的I/O成本和时间成本。 为什么上面的SQL写法扫描数据会慢？...这种分页查询方式会从DB的第一条记录开始扫描，所以越往后，查询速度越慢，而且查询数据越多，也会拖慢总查询速度。...这样能够极大的提高传统的分页查询速度，尤其是数据量上千万的时候。 数据表的id 一般在DB建立表时，强制为每一张表添加 id 递增字段，方便查询。 像订单库等数据量很大，一般会分库分表。
在数据规模很大（比如万恶的trace日志）的时候我们有时候会发现第一次访问查询特别慢，可能有几秒钟的样子，然后后面的访问就很快了，这是为啥？...filesystem cache对es性能的影响.png 一 .filesystem的影响 filesystem类似于我们在mysql上建立一层redis缓存； es的搜索引擎严重依赖于底层的filesystem...filesystem cahce能缓存的数据就越少 仅仅只是写入es中要用来检索 的少数几个字段就可以了，比如说，就写入es id name age三个字段就可以了，然后你可以把其他的字段数据存在mysql...10%，此时数据量很少，几乎全都保留在filesystem cache里面了，就可以确保热数据的访问性能是很高的。...4.尽量不走多索引的关联查询 尽量做到设计document的时候就把需要数据结构都做好，这样搜索的数据写入的时候就完成。
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