原文:大數據量下MySQL插入方法的性能比較

不管是日常業務數據處理中,還是數據庫的導入導出,都可能遇到需要處理大量數據的插入。插入的方式和數據庫引擎都會對插入速度造成影響,這篇文章旨在從理論和實踐上對各種方法進行分析和比較,方便以后應用中插入方法的選擇。 插入分析 MySQL中插入一個記錄需要的時間由下列因素組成,其中的數字表示大約比例: 連接: 發送查詢給服務器: 分析查詢: 插入記錄: x記錄大小 插入索引: x索引 關閉: 如果我們每 ...

2015-05-07 14:26 0 10786 推薦指數:

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大數據量js性能優化

循環中需要注意的 對於大量的循環要用for來進行,它是最快的 數組內元素定位,indexOf() > map() > object() ,擴展,可以重寫Array.phptot ...

Mon Mar 07 19:27:00 CST 2022 0 697
MySQL大數據量分頁性能優化

mysql大數據量使用limit分頁,隨着頁碼的增大,查詢效率越低下。 測試實驗 1. 直接用limit start, count分頁語句, 也是我程序中用的方法: select * from product limit start, count當起始頁較小 ...

Mon Aug 15 18:38:00 CST 2016 4 25257
mysql探索(二) 大數據量的 “like” 查詢

我們在做業務的時候,經常碰到“模糊查詢”這個需求,通常在數據量少的時候,我們習慣使用 where table.field like '%XXX%"',非常好用。 但是當數據量變大的時候,特別是百萬級的數據表時,再用like查詢,我們會發現,查的要多慢就有多慢。 這是為什么呢? 我們都知道 ...

Tue Nov 30 23:37:00 CST 2021 0 1505
(轉)預估大數據量UV的方法

在實際應用中,我們經常碰到這種情況,即要統計某個對象或者事件獨立出現的次數。對於較小的數據量,這很容易解決,我們可以首先在內存中對序列進行排序,然后掃描有序序列統計獨立元素數目。其中排序時間復雜度為O(n*log(n)),掃描時間復雜度為O(n),所以總的時間復雜度為O(n*log(n))。當內存 ...

Fri Apr 14 01:50:00 CST 2017 0 1445
MySQL分頁查詢大數據量優化方法

方法1: 直接使用數據庫提供的SQL語句 語句樣式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名稱 LIMIT M,N適應場景: 適用於數據量較少的情況(元組百/千級)原因/缺點: 全表掃描,速度會很慢 且 有的數據庫結果集返回不穩定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回 ...

Tue Aug 07 17:59:00 CST 2018 2 2646
 
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