前言 隨着系統的運行，數據量變得越來越大，單純的將數據存儲在mysql中，已然不能滿足查詢要求了，此時我們引入Redis作為查詢的緩存層，將業務中的熱數據保存到Redis，擴展傳統關系型數據庫的服務能力，用戶通過應用直接從Redis中快速獲取常用數據，或者在交互式應用中使用Redis保存活躍用戶 ...

(#)直奔主題，這次要說的是針對百萬千萬數據的下載，使用的是poi excel的下載，這個如果大家不熟悉的話，可以去看看這個基礎博客，寫的不錯 　　http://www.jerehedu.com/fenxiang/160218_for_detail.htm (#)然而問題來了 ...

百萬數據查詢優化技巧三十則 1. 對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2. 應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描 ...

最近遇到了這么一個情況，數據庫里面的數據由於長期的堆積，導致數據量不斷的上升，而后台的系統每次進行分頁查詢的時候，效率都會降低很多。后來查看了一下之后，發現此時的分頁原理主要是采用了傳統的物理分頁 limit n,m 的方式。 為了方便演示，我特意創建了以下幾張表進行實例演練： 表分別是商品表 ...

1. 什么是表分區? 表分區，是指根據一定規則，將數據庫中的一張表分解成多個更小的，容易管理的部分。從邏輯上看，只有一張表，但是底層卻是由多個物理分區組成。 2. 表分區與分表的區別 分表：指的是通過一定規則，將一張表分解成多張不同的表。比如將用戶訂單記錄根據時間成多個表。 分表與分區的區別 ...

MYSQL百萬級數據，如何優化 首先，數據量大的時候，應盡量避免全表掃描，應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，建索引可以大大加快數據的檢索速度。但是，有些情況索引是不會起效的： 1、應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎 ...

一、概念 二、存取散列Hash值 1、 2、JSON字符串存取，沒有更新值的字段資源浪費 使用散列Hash存取，可以單獨到一個或多個字段； 3、hsetnx，屬性不存在就新增並賦值，屬性已存在啥也不干 4、取值 ...

添加依賴： Mapper接口： 映射文件： 服務接口： 實現： 測試： ...