Introduction détaillée à l'optimisation des données

Récemment, il existe une table de données contenant 20 millions d'enregistrements qui doit être optimisée et migrée. 20 millions de données sont très embarrassantes pour MySQL, car la vitesse de création d'index est toujours très rapide, et peu importe le degré d'optimisation effectué, la vitesse ne peut pas être beaucoup améliorée. Cependant, ces données comportent un grand nombre de champs redondants et d'informations sur les erreurs, ce qui est extrêmement gênant pour les statistiques et l'analyse. Je dois donc créer une nouvelle table, retirer les données de l'ancienne table une par une, l'optimiser et les remettre dans la nouvelle table ; 1. Supprimer les données redondantes et optimiser la structure des champs dans les données 2000W. connaître à l'avance les champs pouvant être utilisés comme conditions de requête. Par conséquent, créez un nouveau champ séparément pour cette partie des données et modifiez raisonnablement la structure du champ pour les données normales, telles que la carte d'identité est varchar(18). Pour les données sans importance, nous les fusionnons et il existe un champ avec une structure de texte. Nous devons calculer certaines données connexes, telles que le type de carte d'identité, pour obtenir le sexe, le lieu de naissance, l'anniversaire et l'âge précis. 2. Migration de données : nous retirons une ancienne donnée de la base de données, puis obtenons les nouvelles données souhaitées par calcul et traitement, et enfin insérons les nouvelles données dans la nouvelle table. Cependant, les problèmes suivants ont été rencontrés lors de l'obtention de nouvelles données. La quantité de données est trop importante et ne peut pas être obtenue en une seule fois (2000 W de données sont jetées dans

1. Comment optimiser et migrer 20 millions de données dans MySQL

Introduction : Récemment, il existe une table de données avec 20 millions d'enregistrements qui doivent être optimisés et 20 millions de données sont embarrassantes pour. MySQL en raison de la vitesse raisonnable de création d'index. Peu importe le niveau d'optimisation que vous effectuez, vous n'obtiendrez pas beaucoup d'amélioration de la vitesse.

2. Expérience d'optimisation MySQL (1) - Partitionnement

Introduction. : Le concept d'optimisation est toujours mentionné dans le processus de développement de projets.Cet article concerne Mysql Un parcours d'exploration des pratiques d'optimisation des données, présentant brièvement les raisons, les méthodes, les méthodes de gestion des tables de partition et une pratique simple MySQL 20 millions. optimisation des données&. Migration

Introduction : Récemment, il existe une table de données avec 2000 W d'enregistrements qui doivent être optimisé et migré. 2000 W de données sont nécessaires pour l'optimisation et la migration. C'est embarrassant pour MySQL, car la vitesse de création d'index est toujours très rapide et la vitesse ne peut pas être beaucoup améliorée, quelle que soit la façon dont vous l'optimisez. ...

4. Optimisation des données de recherche de la méthode Thinkphpwhere()

Introduction : La première méthode {code ...} La deuxième façon {code...} Les deux méthodes peuvent réaliser l'opération que je souhaite, mais la première méthode exercera-t-elle une pression sur le serveur ou la base de données ? La deuxième méthode peut être écrite davantage avec cette ligne de code {code. ..} Confus (⊙﹏⊙)

5. Un exemple d'optimisation de déduplication pour une certaine entreprise de téléphonie mobile XXX

Introduction : Il s'agit de SQL écrit par l'un d'entre eux. Le but est de supprimer les données en double, et la ligne avec le plus petit identifiant n'est pas supprimée : deletefromjd_chapterawherea.`id`in(select`id`fromjd_chaptergroup&nbs..

6. Oracle Optimization Statistics Histogrammes de données

Introduction : L'histogramme est une méthode de classification et de stockage des données en fonction de la fréquence. d'occurrence. Dans Oracle, l'histogramme est utilisé pour décrire La distribution des données des colonnes dans le tableau. Chaque sql doit être passé par

7 Comment optimiser les pages Web avec HTML5. microdonnées ? 🎜>

8. Problème de base de données mysql-mysql : optimisation des données de requête à partir de trois tables

Introduction : J'ai trois tables, trois Toutes les données des tables sont interrogées puis triées. Les données des trois tables sont très volumineuses. Comment interroger peut économiser des ressources et être optimal. 9.

Statistiques des données mysql-MySql Mettre à jour l'optimisation de sélection

Introduction : Je voudrais demander conseil à tout le monde, le problème rencontré dans l'optimisation des données de mise à jour mysq est le suivant. La table a a 2 champs, ready_count, download_count. La table b est une table statistique avec le type et l'identifiant. Les moteurs de stockage des deux tables sont MYISAM. Il est nécessaire de mettre à jour les données de la table b vers la table a après le groupe count(1). (tapez). Mon SQL actuel ressemble à ceci : mettre à jour un set _t1 _t1.ready_count = ( SELECT count(1) FROM b _t2 WHERE _t2.tid = ...

10. MySQL configuration d'optimisation des données d'écriture et d'insertion_MySQL

Introduction : configuration d'optimisation des données d'écriture et d'insertion MySQL

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Comparaison MySQL de deux problèmes d'optimisation des données de table

Thinkphp Where() optimisation des données de recherche de la méthode

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