Mysql 千万级别数据数据查询

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS PostgreSQL,集群系列 2核4GB
简介: Mysql 千万级别数据数据查询

Mysql 千万级别数据数据查询

1.构建数据

--创建MyISAM模式表方便批量跑数据
CREATE TABLE `logs1` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `logtype` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `logurl` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `logip` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `logdz` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `ladduser` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `lfadduser` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `laddtime` datetime DEFAULT NULL,
  `htmlname` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=MyISAM  AUTO_INCREMENT=1811 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='日志表';
--创建存储过程
DROP PROCEDURE IF EXISTS my_insert;
CREATE PROCEDURE my_insert()
BEGIN
   DECLARE n int DEFAULT 1;
        loopname:LOOP
            INSERT INTO `logs1`(`logtype`,`logurl`,`logip`,`logdz`,`ladduser` ,`lfadduser`,`laddtime`,`htmlname`) VALUES ( 2, '/index', '0:0:0:0:0:0:0:1', null, null, 'null', '2018-05-03 14:02:42', '首页');
            SET n=n+1;
        IF n=10000000 THEN
            LEAVE loopname;
        END IF;
        END LOOP loopname;
END;
--执行存储过程
CALL my_insert();
--数据插入成功后修改表模式InnoDB 时间稍微久点
 alter table `logs1` engine=InnoDB;
2.查询
(1)SELECT COUNT(id) FROM test.logs1
结果: 99999999
(2)SELECT * FROM test.logs1 ORDER BY id ASC LIMIT 100000,100

  结果: [SQL] SELECT * FROM test.logs1 ORDER BY id ASC LIMIT 100000,100

  受影响的行: 0

  时间: 0.169s

(3)SELECT * FROM test.logs1 ORDER BY id ASC LIMIT 1000000,100
结果:[SQL] SELECT * FROM test.logs1 ORDER BY id ASC LIMIT 1000000,100

  受影响的行: 0

  时间: 4.644s

mysql 百万级别查询就会很慢

         


相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
30天前
|
安全 关系型数据库 MySQL
如何将数据从MySQL同步到其他系统
【10月更文挑战第17天】如何将数据从MySQL同步到其他系统
168 0
|
12天前
|
存储 Oracle 关系型数据库
【赵渝强老师】MySQL InnoDB的数据文件与重做日志文件
本文介绍了MySQL InnoDB存储引擎中的数据文件和重做日志文件。数据文件包括`.ibd`和`ibdata`文件,用于存放InnoDB数据和索引。重做日志文件(redo log)确保数据的可靠性和事务的持久性,其大小和路径可由相关参数配置。文章还提供了视频讲解和示例代码。
119 11
【赵渝强老师】MySQL InnoDB的数据文件与重做日志文件
|
11天前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
Redis和Mysql如何保证数据⼀致?
在项目中,为了解决Redis与Mysql的数据一致性问题,我们采用了多种策略:对于低一致性要求的数据,不做特别处理;时效性数据通过设置缓存过期时间来减少不一致风险;高一致性但时效性要求不高的数据,利用MQ异步同步确保最终一致性;而对一致性和时效性都有高要求的数据,则采用分布式事务(如Seata TCC模式)来保障。
47 14
|
14天前
|
SQL 前端开发 关系型数据库
SpringBoot使用mysql查询昨天、今天、过去一周、过去半年、过去一年数据
SpringBoot使用mysql查询昨天、今天、过去一周、过去半年、过去一年数据
46 9
|
26天前
|
SQL Java 关系型数据库
java连接mysql查询数据(基础版,无框架)
【10月更文挑战第12天】该示例展示了如何使用Java通过JDBC连接MySQL数据库并查询数据。首先在项目中引入`mysql-connector-java`依赖,然后通过`JdbcUtil`类中的`main`方法实现数据库连接、执行SQL查询及结果处理,最后关闭相关资源。
|
26天前
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
MySQL与Redis协同作战:优化百万数据查询的实战经验
【10月更文挑战第13天】 在处理大规模数据集时,传统的关系型数据库如MySQL可能会遇到性能瓶颈。为了提升数据处理的效率,我们可以结合使用MySQL和Redis,利用两者的优势来优化数据查询。本文将分享一次实战经验,探讨如何通过MySQL与Redis的协同工作来优化百万级数据统计。
56 5
|
23天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
定时任务频繁插入数据导致锁表问题 -> 查询mysql进程
定时任务频繁插入数据导致锁表问题 -> 查询mysql进程
42 1
|
24天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
mysql数据误删后的数据回滚
【11月更文挑战第1天】本文介绍了四种恢复误删数据的方法:1. 使用事务回滚,通过 `pymysql` 库在 Python 中实现;2. 使用备份恢复,通过 `mysqldump` 命令备份和恢复数据;3. 使用二进制日志恢复,通过 `mysqlbinlog` 工具恢复特定位置的事件;4. 使用延迟复制从副本恢复,通过停止和重启从库复制来恢复数据。每种方法都有详细的步骤和示例代码。
105 2
|
11天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
12 PHP配置数据库MySQL
路老师分享了PHP操作MySQL数据库的方法,包括安装并连接MySQL服务器、选择数据库、执行SQL语句(如插入、更新、删除和查询),以及将结果集返回到数组。通过具体示例代码,详细介绍了每一步的操作流程,帮助读者快速入门PHP与MySQL的交互。
26 1
|
13天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
go语言数据库中mysql驱动安装
【11月更文挑战第2天】
29 4
下一篇
无影云桌面