前几天，我自己服务器，100多万条数据被误删，没用delete，没用truncate，没用drop，什么命令都没用数据却不翼而飞，当时数据丢失时候我浑然不知，直到我查询的时候，才发现数据全没了，而且发现数据全没了的时候，我也并未想起我做过什么删除操作，这次数据误删有一定偶然性，现在分享下这次误删的骚操作经过，并总结一些教训。1、第一步线上数据库里面有张表aaa，里面有100万条数据，我用Navic
前言在日常工作中，我们经常会使用到ElasticSearch，在大数据量亿级别的情况下使用它进行实时检索，速度非常快。但是却不知道它的原理是什么，采用什么方式进行检索。和mysql数据库有什么区别？一直都有困惑我花了些时间学习了一下。下面是我整理的内容，希望可以对大家有帮助一、ES为什么查询速度快？下面是一张表的数据：id name age1 张三 242 张四 233 李四 234 李五 24在
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2023-07-20 15:04:36
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关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的表执行一条条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，
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2023-12-12 16:07:39
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# 如何优化MySQL查询百万数据慢的问题
## 1. 流程概述
首先，我们需要了解整个优化过程的步骤，如下表所示：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 分析查询语句 |
| 步骤二 | 创建适当的索引 |
| 步骤三 | 优化查询语句 |
| 步骤四 | 使用分页查询 |
| 步骤五 | 避免 SELECT * |
| 步骤六 | 考虑使用缓存 |
##
# 如何优化MySQL百万数据查询慢的问题
## 1. 问题描述
当数据量较大时，MySQL 的查询操作可能会变得非常缓慢，尤其是在处理百万条数据的情况下。本文将介绍如何优化这种情况，提高查询效率。
## 2. 优化流程
下面是优化 MySQL 查询的流程表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 分析查询语句 |
| 2 | 创建索引 |
| 3 | 使用合适
最近在研究hibernate，想建立一个简单的Hibernate+maven+mysql工程，网上找了一大堆的示例，要么看不懂结构，要么就是缺少必要文件。总之都没有成功，结果无意在一个外文网上找了一个实例，惊叹于人家的排版。也不得不感叹的说下浩瀚的百度里，想找到自己想要的东西是多么难啊！以下借鉴人家文章和内容并做部分补充，以供初学者一起分享：(准备工作myeclipse的安装+maven的下载+m
# 实现“mysql json类型条件查询快不快”
## 步骤概述
在这个任务中，我们将教你如何使用MySQL进行JSON类型的条件查询，同时也会探讨查询的效率问题。首先，让我们来看一下整个流程的步骤：
```mermaid
gantt
title MySQL JSON类型条件查询流程
section 步骤
定义数据表结构 :a1, 2022
1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：  
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2023-06-05 20:22:11
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【介绍】 工作的越久越到的的问题越多，就越是觉得一些“老话”历久弥新；由于最近的学习计划是深入的学习一遍MySQL优化器；学习过程中的一些成果 也会发布到这里，一来是为了整理自己已经知道的和新学到的，二来是为了给自己的网站做个友情连接 【is null 优化】 如果我们在定义表的时候就给不能为null的列加上not null 那么就将是一个非常好的实践，想想如果接下来有查询要查找c
# mysql 百万数据count查询慢
在使用MySQL进行大数据量查询时，我们经常会遇到查询慢的情况。尤其是当我们需要统计某个表中数据的数量时，如果该表数据量庞大，查询语句可能会消耗大量时间和资源。本文将介绍一些优化查询速度的方法，并给出相应的代码示例。
## 问题分析
在进行count查询时，MySQL会扫描整个表来统计满足条件的记录数。对于数据量很大的表来说，这个过程可能会非常耗时，
原创
2024-01-17 09:04:37
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# 如何解决“mysql百万数据分组查询慢”问题
## 问题描述
在处理大量数据时，MySQL的分组查询可能会变得非常缓慢，这很常见。在这篇文章中，我将向你展示如何通过优化查询和索引来解决这个问题。
## 解决流程
下面是解决“mysql百万数据分组查询慢”问题的整体流程。我们将逐步展示每个步骤并提供相应的代码示例。
```mermaid
gantt
title 解决“mysql百万
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列
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2024-03-20 11:34:54
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一、数据库优化包括的方面
数据库优化是一种综合性的技术，并不是通过某一种方式让数据库效率提高很多，而是通过多方面的提高，从而使得数据库性能提高。
主要包括： 1、表的设计合理化（3范式） 2、给表添加合适的索引，如何使用索引 3、分表技术（水平分割、垂直分割） 4、定时清除数据垃圾，定时碎片整理 5、多用存储过程和触发器 6、对mysql配置进行优化
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2023-08-28 14:10:35
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1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t
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2023-12-18 10:32:25
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环境本文基于环境 CentOS 7.6 X86_64[root@localhost ~]# cat /etc/redhat-release
CentOS Linux release 7.6.1810 (Core)
[root@localhost ~]# uname -a
Linux localhost.localdomain 3.10.0-957.el7.x86_64 #1 SMP Thu Nov
es的速度快是多方面的原因，此篇博文主要从数据存储方面来解释为什么es的速度快。首先我们要有几个基本认知：es中的一个shard就是一个Lucene Index。Lucene Index中有很多小Segments， 即为存储的最小管理单元为什么要说明es和lucene之间的关系呢？因为es是在Apache Lucene的基础上开发的，而且倒排索引是在segments的维度上实现的。1. 什么是倒排
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2024-02-28 11:47:29
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数据库其它调优策略1. 数据库调优的措施1.1 调优的目标尽可能节省系统资源，以便系统可以提供更大负荷的服务。（吞吐量更大）合理的结构设计和参数调整，以提高用户操作响应的速度。（响应速度更快）减少系统的瓶颈，提高MySQL数据库整体的性能。1.2 如何定位调优问题用户的反馈（主要）日志分析（主要）服务器资源使用监控数据库内部状况监控其它1.3 调优的维度和步骤第1步：选择适合的 DBMS第2步：优
Phoenix是一个基于HBase的开源关系型数据库，它提供了一种SQL接口来操作HBase数据。在使用Phoenix插入数据到HBase时，需要遵循一定的流程，并使用特定的代码实现。本文将为你介绍如何实现"Phoenix插入数据到HBase快不快"。
## 整体流程
下面是实现"Phoenix插入数据到HBase快不快"的整体流程，可以使用表格展示每个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-01-20 04:03:07
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# 百万数据的表查询慢mysql
## 摘要
在使用MySQL数据库时，如果表中的数据量达到百万级别，可能会遇到查询慢的问题。本文将介绍导致查询慢的原因，并提供一些优化方法来改善查询性能。
## 目录
1. 慢查询的原因
2. 优化方法
3. 示例代码
4. 总结
## 1. 慢查询的原因
当表的数据量达到百万级别时，查询可能会变得非常缓慢。下面是一些可能导致慢查询的原因：
### 1.1
原创
2023-08-27 07:23:50
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# 项目方案：使用Mysql进行大数据分页查询优化
## 背景介绍
在实际的软件开发中，当数据量过百万时，进行分页查询可能会导致性能问题。针对这一问题，我们可以通过优化Mysql查询来提高分页查询的效率，从而提升系统性能。
## 方案介绍
### 1. 索引优化
索引是提高查询效率的关键。我们可以通过在需要进行分页查询的字段上创建索引来减少查询时间。在Mysql中，可以使用如下语句创建索
