千万级别mysql合并表快速去重简析_MySQL
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千万级别mysql合并表快速去重简析 mysql合并表去重目标:现有表a和b,把两个表中的数据合并去重到c表中。其中a和b表中数据量大概在2千万左右。基本情况操作系统版本:CentOS release 5.6 64位操作系统内存:8G数据库版本:5.1.56-community 64位数据库初始化参数:默认 数据库表和数据量表a: mysql> desc a2kw;+-------+-------------+------+-----+---------+-------+| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+-------+-------------+------+-----+---------+-------+| c1 | varchar(20) | YES | MUL | NULL | || c2 | varchar(30) | YES | | NULL | || c3 | varchar(12) | YES | | NULL | || c4 | varchar(20) | YES | | NULL | |+-------+-------------+------+-----+---------+-------+4 rows in set (0.00 sec)表bmysql> desc b2kw;+-------+-------------+------+-----+---------+-------+| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+-------+-------------+------+-----+---------+-------+| c1 | varchar(20) | YES | | NULL | || c2 | varchar(30) | YES | | NULL | || c3 | varchar(12) | YES | | NULL | || c4 | varchar(20) | YES | | NULL | |+-------+-------------+------+-----+---------+-------+4 rows in set (0.00 sec) a和b表的数据概况如下mysql> select * from a2kw limit 10;+-----------+-----------+------+----------+| c1 | c2 | c3 | c4 |+-----------+-----------+------+----------+| 662164461 | 131545534 | TOM0 | 20120520 || 226662142 | 605685564 | TOM0 | 20120516 || 527008225 | 172557633 | TOM0 | 20120514 || 574408183 | 350897450 | TOM0 | 20120510 || 781619324 | 583989494 | TOM0 | 20120510 || 158872754 | 775676430 | TOM0 | 20120512 || 815875622 | 631631832 | TOM0 | 20120514 || 905943640 | 477433083 | TOM0 | 20120514 || 660790641 | 616774715 | TOM0 | 20120512 || 999083595 | 953186525 | TOM0 | 20120513 |+-----------+-----------+------+----------+10 rows in set (0.01 sec) 基本步骤 1、在B表上创建索引mysql> select count(*) from b2kw;+----------+| count(*) |+----------+| 20000002 |+----------+1 row in set (0.00 sec)mysql> create index ind_b2kw_c1 on b2kw(c1);Query OK, 20000002 rows affected (1 min 2.94 sec)Records: 20000002 Duplicates: 0 Warnings: 0数据量为:20000002 ,时间为:1 min 2.94 sec2、把a、b分别插入中间表temp表中 创建中间表mysql> create table temp select * from c2kw where 1=2;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0插入数据mysql> insert into temp select * from a2kw;Query OK, 20000002 rows affected (13.23 sec)Records: 20000002 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> insert into temp select * from b2kw;Query OK, 20000002 rows affected (13.27 sec)Records: 20000002 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> select count(*) from temp;+----------+| count(*) |+----------+| 40000004 |+----------+1 row in set (0.00 sec)数据量为:40000004 ,时间为:26.50 sec3、temp建立联合索引,强制索引去掉重复数据mysql> create index ind_temp_c123 on temp(c1,c2,c3);Query OK, 40000004 rows affected (3 min 43.87 sec)Records: 40000004 Duplicates: 0 Warnings: 0查看执行计划mysql> explain select c1,c2,c3,max(c4) from temp FORCE INDEX
(ind_temp_c123) group by c1,c2,c3 ;+----+-------------+-------+-------+---------------+----------
-----+---------+------+----------+-------+| id | select_type | table | type | possible_keys | key
| key_len | ref | rows | Extra |+----+-------------+-------+-------+---------------+-------------
--+---------+------+----------+-------+| 1 | SIMPLE | temp | index | NULL | ind_temp_c123 | 71
| NULL | 40000004 | |+----+-------------+-------+ -------+---------------+--------
-------+---------+------+----------+-------+1 row in set (0.05 sec) mysql> insert into c2kw select c1,c2,c3,max(c4) from temp
FORCE INDEX (ind_temp_c123) group by c1,c2,c3 ;Query OK, 20000004 rows affected (2 min 0.85 sec)Records: 20000004 Duplicates: 0 Warnings: 0实际大约花费实际为:6 min
4、删除中间表mysql> drop table temp;Query OK, 0 rows affected (0.99 sec)实际大约花费实际为:1 sec
5、建立c索引mysql> create index ind_c2kw_c1 on c2kw(c1);Query OK, 20000004 rows affected (49.74 sec)Records: 20000004 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> create index ind_c2kw_c2 on c2kw(c2);Query OK, 20000004 rows affected (1 min 47.20 sec)Records: 20000004 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> create index ind_c2kw_c3 on c2kw(c3);Query OK, 20000004 rows affected (2 min 42.02 sec)Records: 20000004 Duplicates: 0 Warnings: 0实际大约花费实际为:5分钟
6、清空a、b表mysql> truncate table a2kw;Query OK, 0 rows affected (1.15 sec)mysql> truncate table b2kw;Query OK, 0 rows affected (1.34 sec)实际大约花费实际为:3sec 一共花费的时间大概在15分钟左右 作者 RuleV5 bitsCN.com

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Fähigkeiten zur Verarbeitung von Big-Data-Strukturen: Chunking: Teilen Sie den Datensatz auf und verarbeiten Sie ihn in Blöcken, um den Speicherverbrauch zu reduzieren. Generator: Generieren Sie Datenelemente einzeln, ohne den gesamten Datensatz zu laden, geeignet für unbegrenzte Datensätze. Streaming: Lesen Sie Dateien oder fragen Sie Ergebnisse Zeile für Zeile ab, geeignet für große Dateien oder Remote-Daten. Externer Speicher: Speichern Sie die Daten bei sehr großen Datensätzen in einer Datenbank oder NoSQL.

Die MySQL-Abfrageleistung kann durch die Erstellung von Indizes optimiert werden, die die Suchzeit von linearer Komplexität auf logarithmische Komplexität reduzieren. Verwenden Sie PreparedStatements, um SQL-Injection zu verhindern und die Abfrageleistung zu verbessern. Begrenzen Sie die Abfrageergebnisse und reduzieren Sie die vom Server verarbeitete Datenmenge. Optimieren Sie Join-Abfragen, einschließlich der Verwendung geeigneter Join-Typen, der Erstellung von Indizes und der Berücksichtigung der Verwendung von Unterabfragen. Analysieren Sie Abfragen, um Engpässe zu identifizieren. Verwenden Sie Caching, um die Datenbanklast zu reduzieren. Optimieren Sie den PHP-Code, um den Overhead zu minimieren.

Das Sichern und Wiederherstellen einer MySQL-Datenbank in PHP kann durch Befolgen dieser Schritte erreicht werden: Sichern Sie die Datenbank: Verwenden Sie den Befehl mysqldump, um die Datenbank in eine SQL-Datei zu sichern. Datenbank wiederherstellen: Verwenden Sie den Befehl mysql, um die Datenbank aus SQL-Dateien wiederherzustellen.

Wie füge ich Daten in eine MySQL-Tabelle ein? Mit der Datenbank verbinden: Stellen Sie mit mysqli eine Verbindung zur Datenbank her. Bereiten Sie die SQL-Abfrage vor: Schreiben Sie eine INSERT-Anweisung, um die einzufügenden Spalten und Werte anzugeben. Abfrage ausführen: Verwenden Sie die Methode query(), um die Einfügungsabfrage auszuführen. Bei Erfolg wird eine Bestätigungsmeldung ausgegeben.

Eine der wichtigsten Änderungen, die in MySQL 8.4 (der neuesten LTS-Version von 2024) eingeführt wurden, besteht darin, dass das Plugin „MySQL Native Password“ nicht mehr standardmäßig aktiviert ist. Darüber hinaus entfernt MySQL 9.0 dieses Plugin vollständig. Diese Änderung betrifft PHP und andere Apps

So verwenden Sie gespeicherte MySQL-Prozeduren in PHP: Verwenden Sie PDO oder die MySQLi-Erweiterung, um eine Verbindung zu einer MySQL-Datenbank herzustellen. Bereiten Sie die Anweisung zum Aufrufen der gespeicherten Prozedur vor. Führen Sie die gespeicherte Prozedur aus. Verarbeiten Sie die Ergebnismenge (wenn die gespeicherte Prozedur Ergebnisse zurückgibt). Schließen Sie die Datenbankverbindung.

Das Erstellen einer MySQL-Tabelle mit PHP erfordert die folgenden Schritte: Stellen Sie eine Verbindung zur Datenbank her. Erstellen Sie die Datenbank, falls sie nicht vorhanden ist. Wählen Sie eine Datenbank aus. Tabelle erstellen. Führen Sie die Abfrage aus. Schließen Sie die Verbindung.

Oracle-Datenbank und MySQL sind beide Datenbanken, die auf dem relationalen Modell basieren, aber Oracle ist in Bezug auf Kompatibilität, Skalierbarkeit, Datentypen und Sicherheit überlegen, während MySQL auf Geschwindigkeit und Flexibilität setzt und eher für kleine bis mittlere Datensätze geeignet ist. ① Oracle bietet eine breite Palette von Datentypen, ② bietet erweiterte Sicherheitsfunktionen, ③ ist für Anwendungen auf Unternehmensebene geeignet; ① MySQL unterstützt NoSQL-Datentypen, ② verfügt über weniger Sicherheitsmaßnahmen und ③ ist für kleine bis mittlere Anwendungen geeignet.
