sql 千萬級資料表新建索引

阿新 • • 發佈：2019-01-06

針對千萬級的資料表，查詢資料總是很慢，往往需要通過新建索引來提升效能，但是由於資料量過大，介面上手動新增索引總是會超時，導致失敗。
解決方案：

如下通過sql語句的方式執行新建索引便可以成功，3000+萬行的資料新建索引大概10分鐘左右。

USE [資料庫名稱]
GO
CREATE CLUSTERED INDEX [索引名稱] ON [dbo].[表名] 
(
	[欄位1] DESC,[欄位2] ASC)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, SORT_IN_TEMPDB = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, DROP_EXISTING = OFF, ONLINE = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]GO

sql 千萬級資料表新建索引

針對千萬級的資料表，查詢資料總是很慢，往往需要通過新建索引來提升效能，但是由於資料量過大，介面上手動新增索引總是會超時，導致失敗。解決方案：如下通過sql語句的方式執行新建索引便可以成功，3000+

千萬級別資料表建立索引

業務背景最近一個開發維護的公眾號管理系統使用者表（user_info）資料已經達到15,000k了，而此時有一個業務場景需要將公眾號的使用者資訊重新同步一次，且後臺原有過針對單個公眾號的使用者同步，但是已經非常難以使用，因為同步時間太長了，以前的同步使用者方

mysql千萬級資料表結構修改

當需要對錶進行ddl操作如加索引、增刪列時，資料量小時直接線上修改表結構影響不大當表達到百萬、千萬資料就不能直接線上修改表結構下面是具體的過程： 1、備份資料 select * from ih_order into outfile '/bak/order.txt'; m

MySQL百萬級、千萬級資料多表關聯SQL語句調優

本文不涉及複雜的底層資料結構，通過explain解釋SQL，並根據可能出現的情況，來做具體的優化，使百萬級、千萬級資料表關聯查詢第一頁結果能在2秒內完成(真實業務告警系統優化結果)。希望讀者能夠理解SQL的執行過程，並根據過程優化，走上自己的"成金之路" 需要優化的查

利用DBCC PAGE檢視SQL Server中的表和索引資料

1.DBCC IND跟DBCC PAGE簡介 1.1.DBCC IND命令 DBCC IND ( { 'dbname' | dbid }, { 'objname' | objid }, { nonclustered indid | 1 | 0 | -1 | -

MySQL批量千萬級資料SQL插入效能優化

對於一些資料量較大的系統，資料庫面臨的問題除了查詢效率低下，還有就是資料入庫時間長。特別像報表系統，可能每天花費在資料匯入上的時間就會長達幾個小時之久。因此，優化資料庫插入效能是很有意義的。網路上的牛人很多，總會有一些手段可以提高inser

mysql千萬級大表線上加索引

create table tmp like paper_author; ALTER TABLE tmp ADD INDEX ( `PaperID` ) insert into tmp(ooo，...) select ooo,... from paper_auth

mysql Innodb單表31m千萬級資料count計數方案及調優

ENV 線上環境為RDS,版本5.7.15 select version() output: 5.7.15-log 測試環境為docker搭建的mysql,版本5.7.19 select version() output: 5.7.1

從千萬級資料查詢來聊一聊索引結構和資料庫原理

在日常工作中我們不可避免地會遇到慢SQL問題，比如筆者在之前的公司時會定期收到DBA彪哥發來的Oracle AWR報告，並特別提示我某條sql近階段執行明顯很慢，可能要優化一下等。對於這樣的問題通常大家的第一反應就是看看sql是不是寫的不合理啊諸如：*“避免使用in和not in，否則可能會導致全表掃描”“

Mysql數據庫中制作千萬級測試表

只需要根據 com mysql數據庫 engine del var myisam general 前言：為了方便測試性能、分表等工作，就需要先建立一張比較大的數據表。我這裏準備先建一張千萬記錄用戶表。步驟： 1 創建數據表(MYISAM方式存儲插入速度比innodb方

Mysql千萬級大表優化

數據庫服務時間段系統時也導致 slave 如何 1.5 傳統 Mysql的單張表的最大數據存儲量尚沒有定論，一般情況下mysql單表記錄超過千萬以後性能會變得很差。因此，總結一些相關的Mysql千萬級大表的優化策略。 1.優化sql以及索引 1.1優化sql

mysql 操作sql語句操作資料表中的內容/記錄

#3. 操作檔案中的內容/記錄往哪張表去插入 insert into 表名指定欄位(id,name) 插入要加values(針對前面欄位插入)(2,mike);insert into t1(id,name) values(2,'mike'); insert into t1 v

mongo千萬級資料優化

千萬級資料分頁優化 mongo採用的是單機部署，資料量1千萬，需求是實現分頁面，按照capTime倒敘排列，每頁資料20條 skip+limit 這是最傳統的資料查詢方式，db.getCollection('CapMotor').find().skip(9000000).sort({'c

MySQL千萬級資料分割槽儲存及查詢優化

本文轉載自：https://www.cnblogs.com/javaIOException/p/7524945.html 作為傳統的關係型資料庫，MySQL因其體積小、速度快、總體擁有成本低受到中小企業的熱捧，但是對於大資料量(百萬級以上)的操作顯得有些力不從心，這裡我結合之前開發的一個web系

基於NODE將wgs84座標轉為utm座標，可處理千萬級資料

//引入utm-converter及大檔案讀取的模組 var readLine = require('lei-stream').readLine; var writeLine = require('lei-stream').writeLine; var UtmConverter = require(