大數據mysql2013

㈠ mysql大數據量查詢

表的結構再簡單，也架不住數據量龐大啊。只有2個欄位的表，查詢語句上好像也做版不出什麼優化。個人想權法是，防偽碼不會經常被查。一般一個防偽碼被查個兩三次就差不多了吧，是否可以考慮把建立時間較久遠的防偽碼去除，只保留一段時間以內的。或者按序列號創建時間分表存儲數據，時間較為久遠的數據單獨放一張表；近期的新序列號放在另一張表，增加序列號生成時間欄位。但凡在一定的創建時間之前的老序列號，就去查老表老數據，否則就查新表新數據。序列號的生成應該是有規律的吧，大數據只能分表來提升查詢效率。

㈡ 利用MySQL資料庫如何解決大數據量存儲問題

mysql解決大數據量存儲問題的方法是分表。
1.如何去分表
根據什麼策略把現有表中的數據分到多個表中，並且還有考慮到以後的擴展性上。

建立一張索引表，用戶id與資料庫id對應，（這里他將相同結構的表分在了不同的資料庫中進一步減少壓力，但同時對於數據的同步也需要通過其他手段來解決），其本質也是分表了同時分庫了。這么做的好處是便於以後的擴展，但損耗一點性能，因為會多一次查詢。這樣索引表可能會成為新的瓶頸，除非用戶不會一直增長哈。
我的做法屬於另一種，寫了個演算法通過計算某列值，按照一定規律將數據大致均分在每個分表中。至於擴展性，寫演算法時候考慮進去了以後增加分表數的問題了。
選擇哪種策略，是要看自己的表的業務特點了，方法沒有絕對的優缺，還是要根據自己的需求選取。
2.分表之後主鍵的維護
分表之前，主鍵就是自動遞增的bigint型。所以主鍵的格式已經提早被確定了，像什麼uuid之類的就被直接pass掉了。
還有想過自己寫一個主鍵生成程序，利用Java 的Atomic原子量特性，但是考慮還需要增加工作量並且高並發下，這里很可能是個隱患。
還有就是通過應用層上管理主鍵，如redis中有原子性的遞增。

㈢ 資料庫mysql中大數據量處理的問題

我最近剛來整過和你自類似的事情 呵呵。
你這個問題可以分成2個問題來解決
1.建立索引 首先把data_content_21.郵件， data_content_9.帳號建立索引。建立索引不會的話推薦你一個綠色工具 HAP_SQLyog_Enterprise_7.14網上自己去下很多的，然後登錄進去以後選擇你的表右鍵-》建立索引-》選上你要建立索引的欄位就好了
2.mysql畢竟是輕量級資料庫，如果數據超過100萬條，建議你使用mysql的分表機制，需要mysql5.4.1以上的版本，分表機制在那個綠色工具里也有 自己試下吧

㈣ 怎麼對MySQL資料庫操作大數據

mysql處理大數據很困難吧，不建議使用mysql來處理大數據。
mysql有個針對大數據的產品，叫infobright，可以看看專，屬不過好像是收費的。
或者研究下，Hadoop，Hive等，可處理大數據。
如果有預算，可以使用一些商業大數據產品，國內的譬如永洪科技的大數據BI產品，不僅能高性能處理大數據，還可做數據分析。

當然如果是簡單的查詢，mysql如果做好索引，可能可以提高性能。

㈤ mysql大數據搜索

（1） 選擇最有效率的表名順序(只在基於規則的優化器中有效)：
ORACLE 的解析器按照從右到左的順序處理FROM子句中的表名，FROM子句中寫在最後的表(基礎表 driving table)將被最先處理，在FROM子句中包含多個表的情況下,你必須選擇記錄條數最少的表作為基礎表。如果有3個以上的表連接查詢, 那就需要選擇交叉表(intersection table)作為基礎表, 交叉表是指那個被其他表所引用的表.
（2） WHERE子句中的連接順序．：
ORACLE採用自下而上的順序解析WHERE子句,根據這個原理,表之間的連接必須寫在其他WHERE條件之前, 那些可以過濾掉最大數量記錄的條件必須寫在WHERE子句的末尾.
（3） SELECT子句中避免使用 『 * 『：
ORACLE在解析的過程中, 會將'*' 依次轉換成所有的列名, 這個工作是通過查詢數據字典完成的, 這意味著將耗費更多的時間
（4） 減少訪問資料庫的次數：
ORACLE在內部執行了許多工作: 解析SQL語句, 估算索引的利用率, 綁定變數 , 讀數據塊等；
（5） 在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新設置ARRAYSIZE參數, 可以增加每次資料庫訪問的檢索數據量 ,建議值為200
（6） 使用DECODE函數來減少處理時間：
使用DECODE函數可以避免重復掃描相同記錄或重復連接相同的表.
（7） 整合簡單,無關聯的資料庫訪問：
如果你有幾個簡單的資料庫查詢語句,你可以把它們整合到一個查詢中(即使它們之間沒有關系)
（8） 刪除重復記錄：
最高效的刪除重復記錄方法 ( 因為使用了ROWID)例子：
DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)
FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);
（9） 用TRUNCATE替代DELETE：
當刪除表中的記錄時,在通常情況下, 回滾段(rollback segments ) 用來存放可以被恢復的信息. 如果你沒有COMMIT事務,ORACLE會將數據恢復到刪除之前的狀態(准確地說是恢復到執行刪除命令之前的狀況) 而當運用TRUNCATE時, 回滾段不再存放任何可被恢復的信息.當命令運行後,數據不能被恢復.因此很少的資源被調用,執行時間也會很短. (譯者按: TRUNCATE只在刪除全表適用,TRUNCATE是DDL不是DML)
（10） 盡量多使用COMMIT：
只要有可能,在程序中盡量多使用COMMIT, 這樣程序的性能得到提高,需求也會因為COMMIT所釋放的資源而減少:
COMMIT所釋放的資源:
a. 回滾段上用於恢復數據的信息.
b. 被程序語句獲得的鎖
c. redo log buffer 中的空間

㈥ 用MySQL管理大數據

By the end of this course,you will be able to

1.Describe the structure of relational databases,

2.Interpret and create entity relationship diagrams and relational schamas that describe the contents of specific criteria, and retrieve such data from MySQL an teradata databases that contain over one million rows of data.

3.Execute practices that limit the impact of your queries on other coworkers.

4. Summarize rows of data using aggregate function and segment aggregations according to specified variables.

5. Combine and manipulate data from multiple tables, across a database.

6.Retrieve records and compute calculations that are dependent on dynamic data features. And translate data analysis questions into SQL queries.

㈦ mysql大數據量，行數多少與數據容量，哪個直接影響查詢速度

首先mysql作為傳統關系型資料庫，並不適合大數據量的查詢，一般來說，如果數據行數達到千萬價格，查詢的速度會有明顯的下降。
影響查詢速度的原因可以有很多，比如是否在常用欄位上建立了索引，還有是否支持並發等等。

㈧ MySQL該如何進行大數據量快速插入方法和語句優

如果您指定了ON DUPLICATE KEY UPDATE，並且插入行後會導致在一個UNIQUE索引或PRIMARY KEY中出現重復值，則執行舊行UPDATE。例版如，如果列a被定權義為UNIQUE，並且包含值1，則以下兩個語句具有相同的效果：
mysql> INSERT
INTO table (a,b,c) VALUES (1,2,3)
-> ON
DUPLICATE KEY UPDATE cc=c+1;
mysql> UPDATE
table SET cc=c+1 WHERE a=1;
如果行作為新記錄被插入，則受影響行的值為1；如果原有的記錄被更新，則受影響行的值為2。

㈨ 連接mysql錯誤2013

連接mysql錯誤2013是設置錯誤造成的，解決方法為：

1、回到電腦桌面，找到我的電腦點擊右鍵。找到管理選項雙擊。

㈩ 如何將大數據嫻MySql 資料庫

1. 什麼是大數據

1. 所謂大數據, 就是大的位元組數據,或大的字元數據.

2. 標准 SQL 中提供了如下類型來保存大數據類型:

• 位元組數據類型: tinyblob(256B), blob(64K), mediumblob(16M), longblob(4G)

• 字元數據類型: tinyclob(256B), clob(64K), mediumclob(16M), longclob(4G)

3. MySql 中處理字元的數據類型名稱與 SQL 標准不同:

• 字元數據類型: tinytext(256B), text(64K), mediumtext(16M), longtext(4G)

• // 示例: 把 mp3 保存到資料庫中// 需要在 MySql 配置文件中添加如下配置: `max_allowed_packet=10485760`// 因為 MySql 默認不允許數據包傳輸過大



• public class Demo{ // 將 mp3 文件保存到資料庫中


• public void fun1(){ // 獲取連接對象


• Connection con = JdbcUtils.getConnection(); // 提供 sql 模板, 獲取 PreparedStatement 對象


• String sql = "INSERT INTO tab_bin VALUES(?,?,?)";


• PreparedStatement pstmt = con.prepareStatement(sql); // 設置 sql 模板參數


• pstmt.setInt(1,001);


• pstmt.setString(2,"hello.mp3"); // mp3 保存為 blob 類型的數據


• // 通過 commons-io 工具類, 將 mp3 轉換成 byte[]


• Byte[] bytes = IOUtils.toByteArray(new FileInputStream("/Users/姓名/Desktop/hello.mp3")); // 使用 bytes, 創建 Blob 對象


• Blob blob = new SerialBlob(bytes);


• pstmt.setBlob(3,blob); // 發送 sql 語句


• pstmt.executeUpdate();


• } // 從資料庫中獲取 mp3 數據


• public void fun2(){ // 獲取連接對象


• Connection con = JdbcUtils.getConnection(); // 獲取 PreparedStatement 對象


• String sql = "SELECT * FROM tab_bin";


• PreparedStatement pstmt = con.prepareStatement(sql); // 發送 sql 語句, 返回 ResultSet 對象


• ResultSet rs = pstmt.executeQuery(); // 將 rs 中名為 data 列的數據


• if(rs.next()){


• Blob blob = rs.getBlob("data"); // 把 blob 轉換成硬碟上的 mp3 文件



• // 1. 通過 blob 得到輸入流對象


• // 2. 自己創建輸出流對象


• // 3. 把輸入流的數據寫入到輸出流中


• InputStream in = blob.getBinaryStream();


• OutputStream out = new FileOutputStream("/Users/姓名/Document/world.mp3"); // 使用工具類中的方法


• IOUtils.(in,out);


• }


• }


• }