百万级别数据表,进行有条件的数据删除,这个时候采用delete from的一次性删除的方法是很不明智的: 1、delete操作会被完整记录到日志里,它需要大量空间和时间 2、如果删除中间发生中断,一切删除会回滚(在一个事务里) 3、同时删除多行,记录上的锁也许会被提升为排它表锁,从而阻碍操作 ...
关于索引:由于索引需要额外的维护成本,因为索引文件是单独存在的文件,所以当我们对数据的增加,修改,删除,都会产生额外的对索引文件的操作,这些操作需要消耗额外的IO,会降低增 改 删的执行效率。所以,在我们删除数据库百万级别数据的时候,查询MySQL官方手册得知删除数据的速度和创建的索引数量是成正比的。 所以我们想要删除百万数据的时候可以先删除索引 此时大概耗时三分多钟 然后删除其中无用数据 此过 ...
2020-05-03 23:24 0 1549 推荐指数:
百万级别数据表,进行有条件的数据删除,这个时候采用delete from的一次性删除的方法是很不明智的: 1、delete操作会被完整记录到日志里,它需要大量空间和时间 2、如果删除中间发生中断,一切删除会回滚(在一个事务里) 3、同时删除多行,记录上的锁也许会被提升为排它表锁,从而阻碍操作 ...
前言 这时候excel肯定是不行了,因为excel当前支持的最大行是1048576行数据 步骤 我们可以通过使用txt,csv或者直接导出为数据库文件,580w的数据使用csv,导出大概只需37s左右 ...
前提 这篇文章不是标题党,下文会通过一个仿真例子分析如何优化百万级别数据Excel导出。 笔者负责维护的一个数据查询和数据导出服务是一个相对远古的单点应用,在上一次云迁移之后扩展为双节点部署,但是发现了服务经常因为大数据量的数据导出频繁Full GC,导致应用假死无法响应外部的请求 ...
sql处理百万级以上的数据提高查询速度的方法 处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 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 ...
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 ...
处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 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 ...
MongoConfig 查询百万数据 第一种: ...
1.传统的导出方式会消耗大量的内存,2003每个sheet页最多65536条数据,2007每个sheet页可以达到100万条数据以上,2007会在生成Workbook时清理数据,所以2007导出量更大; 2.可以导出多个excel文件到某个目录中,然后打包下载; 3.导出excel格式的xml ...