mysql1000万数据查询-1000万数据大小mysql(4-17-91)

更新时间：2024-10-19 分类：MySQL 浏览量：2

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使用索引：在写入大量数据时，可以使用索引来提高写入速度。但是，在创建索引时需要注意，索引可以加速查询，但也会占用磁盘空间并降低写入速度。

本地数据库导入：DBA处理—效率高通过txt或csv文件做本地导入，mysqlimport xxx文件代码级开发 batch批处理。找临界值，循环多次访问数据库，批量写入。如：临界值是2000条数据。

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。

数据千万级别之多，占用的存储空间也比较大，可想而知它不会存储在一块连续的物理空间上，而是链式存储在多个碎片的物理空间上。可能对于长字符串的比较，就用更多的时间查找与比较，这就导致用更多的时间。

用start transaction关闭mysql的自动提交，合理设置插入批量大小，不要一条数据提交一次。修改表的存储引擎InnoDB为MyISAM。

一般的数据备份用：mysql路径+bin/mysqldump -u 用户名 -p 数据库名导出的文件名数据还原是：到mysql命令行下面，用：source 文件名；的方法。但是这种方法对大数据量的表进行操作就非常慢。

在技术上，InnoDB 是一套放在 MySQL 后台的完整数据库系统，InnoDB 在主内存中建立其专用的缓冲池用于高速缓冲数据和索引。

首先，插入上万条数据，对于数据库来说并不是“很大”的工作量，一般配置的笔记本电脑都可以在1分钟内完成。所以最简单、最灵活的办法还是写SQL语句。

第一步，我们打开Mysql命令行编辑器，连接Mysql数据库。第二步，我们使用我们要操作的数据库，我们可以先显示一下数据库中的表。（当然你也可以新创建一个表）。第三步，我们显示一下表结构，了解一下表中的列。

以下是通过DataReader将行插入到已有目标基表的步骤。（1）为数据源创建一个Connection和一个Command。可以利用任一个.NET数据提供者连接到数据源并创建DataReader。（2）用Command.ExecuteReader方法创建一个DataReader。

MySql有千万级数据，分区后，对插入数据有影响吗你可以考虑把数据按照分类查找出来，譬如说第一个按照海鲜分类，select * from 表名 where 字段 = 海鲜。然后把查出来的数据批量插入新建的表中。

可以让单表存储更多的数据。分区表的数据更容易维护，可以通过删除与那些数据有关的分区，更容易删除数据，也可以增加新的分区来支持新插入的数据。另外，还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作。

可以备份和恢复独立的分区，这对大数据量很有好处。分区能支持的引擎 MySQL支持大部分引擎创建分区，入MyISAM、InnoDB等；不支持MERGE和CSV等来创建分区。同一个分区表中的所有分区必须是同一个存储引擎。

写入的数据在硬盘物理顺序上是追加，而不是插入！我把时间戳字段设置为聚集索引，用于聚集写入目的设计。

为什么要分表和分区日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。

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、查看建立索引前面的返回的结果。假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。

3、设想一下，要把某个数据同时插入两个相关联的表中，可能会出现这样的情况：第一个表中成功更新后，数据库突然出现意外状况，造成第二个表中的操作没有完成，这样，就会造成数据的不完整，甚至会破坏数据库中的数据。

4、如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。

5、你好，你可以根据条件去添加索引，例如：所有mysql索引列类型都可以被索引，对来相关类使用索引可以提高select查询性能，根据mysql索引数，可以是最大索引与最小索引，每种存储引擎对每个表的至少支持16的索引。