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  Mysql深度分頁優(yōu)化的一個(gè)實(shí)踐

  問題簡述: 最近在工作中遇到了大數(shù)據(jù)量的查詢場景, 日產(chǎn)100w左右明細(xì), 會(huì)查詢近90天內(nèi)的數(shù)據(jù), 總數(shù)據(jù)量約1億,?業(yè)務(wù)要求支持分頁查詢與導(dǎo)出. 無論是分頁或?qū)С龆忌婕暗缴疃确猪摬樵? mysql通過limit/offset實(shí)現(xiàn)的深度分頁查詢會(huì)存在全表掃描的問題, 比如offset=1000w, limit=10, 那么

  2024年01月19日

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• 面試官：Mysql千萬級(jí)大表如何進(jìn)行深度分頁優(yōu)化？

  假如有一張千萬級(jí)的訂單表，這張表沒有采用分區(qū)分表，也沒有使用ES等技術(shù)，分頁查詢進(jìn)行到一定深度分頁之后（比如1000萬行后）查詢比較緩慢，我們?cè)撊绾芜M(jìn)行優(yōu)化？ 訂單表結(jié)構(gòu)如下： 其中 Mysql 版本為8.0。我們使用Python腳本向表中插入2000萬條數(shù)據(jù)。 導(dǎo)出數(shù)據(jù)時(shí)我們需

  2024年02月19日

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• MySQL大數(shù)據(jù)量分頁查詢方法及其優(yōu)化

  ---方法1: 直接使用數(shù)據(jù)庫提供的SQL語句 ---語句樣式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名稱 LIMIT M,N ---適應(yīng)場景: 適用于數(shù)據(jù)量較少的情況(元組百/千級(jí)) ---原因/缺點(diǎn): 全表掃描,速度會(huì)很慢 且 有的數(shù)據(jù)庫 結(jié)果集返回不穩(wěn)定 (如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是從

  2024年02月15日

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  MySQL分頁查詢?cè)斀猓簝?yōu)化大數(shù)據(jù)集的LIMIT和OFFSET

  最近在工作中，我們遇到了一個(gè)需求，甲方要求直接從數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出一個(gè)業(yè)務(wù)模塊中所有使用中的工單信息。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，我編寫了一條SQL查詢語句，并請(qǐng)求DBA協(xié)助導(dǎo)出數(shù)據(jù)。盡管工單數(shù)量并不多，只有3000多條，但每個(gè)工單都包含了大量的信息。DBA進(jìn)行了多次導(dǎo)出操作，

  2024年02月10日

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• MySQL數(shù)據(jù)庫進(jìn)行性能優(yōu)化的思路

  對(duì)MySQL數(shù)據(jù)庫進(jìn)行性能優(yōu)化的思路可以涵蓋以下方面： 索引優(yōu)化： 索引是提高查詢性能的關(guān)鍵。確保表中的關(guān)鍵列和經(jīng)常用于查詢條件的列都被適當(dāng)?shù)貏?chuàng)建了索引?？梢允褂?CREATE INDEX 語句添加索引，或者使用 ALTER TABLE 語句在已有表上添加索引。例如，對(duì)于一個(gè)用戶表中的

  2024年02月06日

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• MySQL千萬級(jí)數(shù)據(jù)查詢的優(yōu)化技巧及思路

  隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長，MySQL千萬級(jí)數(shù)據(jù)查詢的優(yōu)化問題也日益引人注目。在這篇文章中，我們將深入探討MySQL千萬級(jí)數(shù)據(jù)查詢優(yōu)化的方法和技巧，以幫助開發(fā)者更好地優(yōu)化MySQL性能。 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)是優(yōu)化查詢性能的關(guān)鍵，以下是一些可用的技巧： 垂直拆分和水平拆分 垂直拆分

  2024年02月10日

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• 掌握MySQL分庫分表（一）數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化思路、分庫分表優(yōu)缺點(diǎn)

  不能?上來就說分庫分表！ 根據(jù)實(shí)際情況分析，兩個(gè)角度思考：不分庫分表、分庫分表 軟優(yōu)化 數(shù)據(jù)庫參數(shù)調(diào)優(yōu) 分析慢查詢SQL語句，分析執(zhí)行計(jì)劃，進(jìn)行sql改寫和程序改寫 優(yōu)化數(shù)據(jù)庫索引結(jié)構(gòu) 優(yōu)化數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)優(yōu)化 引入NOSQL和程序架構(gòu)調(diào)整 硬優(yōu)化 提升系統(tǒng)硬件（更快的IO、更

  2023年04月19日

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• 百萬數(shù)據(jù)慢慢讀？Pandas性能優(yōu)化法速讀百萬級(jí)數(shù)據(jù)無壓力

  作為數(shù)據(jù)分析工作者,我們每天都要處理大量數(shù)據(jù),這時(shí)Pandas等工具的讀取性能也就備受關(guān)注。特別是當(dāng)數(shù)據(jù)集達(dá)到百萬行以上時(shí),如何提高讀取效率,讓數(shù)據(jù)分析工作跑上“快車道”?本文將詳細(xì)分析Pandas讀取大數(shù)據(jù)的性能優(yōu)化方法,以及一些建議和經(jīng)驗(yàn)。 1. 使用SQL進(jìn)行預(yù)處理 可

  2024年02月09日

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• MySQL 深度分頁

  MySQL 深度分頁是指在分頁查詢數(shù)據(jù)量比較大的表時(shí)，需要訪問表中的某一段數(shù)據(jù)，而這段數(shù)據(jù)的位置非?？亢?，需要通過較大的 offset 來獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)。 默認(rèn)分頁即通過 limit #{offset}, #{pageSize} 或 limit #{pageSize} offset #{offset} 來進(jìn)行分頁。二者本質(zhì)上都是全表掃描，MySQL 會(huì)依次取

  2024年01月20日

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• Mysql——》優(yōu)化limit分頁

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  2024年02月13日

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