mysql造數(shù)據(jù)怎么快 mysql數(shù)據(jù)庫怎么做

mysql短時間存儲大量數(shù)據(jù),怎么能提高時間效率

1、盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因為首先變長字段存儲空間小，可以節(jié)省存儲空間，其次對于查詢來說，在一個相對較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。

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2、查詢數(shù)據(jù)簡單暴力的方式是遍歷所有記錄；如果數(shù)據(jù)不重復(fù)，就可以通過組織成一顆排序二叉樹，通過二分查找算法來查詢，大大提高查詢性能。而BTREE是一種更強大的排序樹，支持多個分支，高度更低，數(shù)據(jù)的插入、刪除、更新更快。

3、建立索引。查詢的 時候 不要使用 count(*)不要 select 減少多表聯(lián)查 建表的 時候可以看下 表類型呀 等等LS的 方法 在真正開發(fā)的 時候 用的很少。

我想在MySQL中,造一些假數(shù)據(jù),怎么弄最快

1、先看數(shù)據(jù)庫的表引擎：MyISAM的話，直接停機復(fù)制物理文件，開機，修復(fù)表錯誤，與原來的機器做主從。INNODB的話，xtrabackup備份和恢復(fù)MySQL數(shù)據(jù)庫，全量和增量備份。任何物理遷移都比邏輯導(dǎo)出導(dǎo)入要快得多。

2、選取最適用的字段屬性MySQL 可以很好的支持大數(shù)據(jù)量的存取，但是一般說來，數(shù)據(jù)庫中的表越小，在它上面執(zhí)行的查詢也就會越快。因此，在創(chuàng)建表的時候，為了獲得更好的性能，我們可以將表中字段的寬度設(shè)得盡可能小。

3、我們診斷的關(guān)鍵點如下：\ 對于 information_schema 中的元數(shù)據(jù)表，執(zhí)行計劃不能提供有效信息。\ 通過查看 MySQL 改寫后的 SQL，我們猜測了優(yōu)化器發(fā)生了誤判。\ 我們增加了 hint，指導(dǎo) MySQL 正確進行優(yōu)化判斷。

4、概念二，關(guān)于HINT的使用。這里我來說下HINT是什么，在什么時候用。HINT簡單來說就是在某些特定的場景下人工協(xié)助MySQL優(yōu)化器的工作，使她生成最優(yōu)的執(zhí)行計劃。

mysql向表中插入兩萬條數(shù)據(jù),怎么插入效率更高,速度更快些?

sql語句中，添加記錄的語法為：insert into 表名 （col1，col..coln）values(value1，value..valuen)；其中，如果你插入的每一列都是順序插入，無一缺漏的話，（col1，col..coln）可以省略。

引用MySql.Data.dll ， 調(diào)用MysqlBulkCopy函數(shù)即可。

需要將大量數(shù)據(jù)(大概5W條)插入MySQL數(shù) 據(jù)庫，用普通的SQL Statement執(zhí)行，時間大概是幾分鐘。于是想到用PreparedStatement，但是改了之后發(fā)現(xiàn)效率并沒有很大的提升。

如何提高上百萬級記錄MySQL數(shù)據(jù)庫查詢速度

1、比如常見查詢?yōu)椋簊elect*fromfactdatawhereuser=aandmodule=banddtimebetween2012-11-0100：10：00and2012-11-0100：11：10那么你這時候需要在factdata表上建立(user，module，dtime)的聯(lián)合索引。

2、先安裝 Apache Spark，查詢數(shù)據(jù)庫的速度可以提升10倍。在已有的 MySQL 服務(wù)器之上使用 Apache Spark （無需將數(shù)據(jù)導(dǎo)出到 Spark 或者 Hadoop 平臺上），這樣至少可以提升 10 倍的查詢性能。

3、首先，數(shù)據(jù)量大的時候，應(yīng)盡量避免全表掃描，應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，建索引可以大大加快數(shù)據(jù)的檢索速度。

4、主要原因是offset limit的分頁方式是從頭開始查詢，然后舍棄前offset個記錄，所以offset偏移量越大，查詢速度越慢。比如： 讀第10000到10019行元素(pk是主鍵/唯一鍵).使用order by id可以在查詢時使用主鍵索引。

5、你好，你可以根據(jù)條件去添加索引，例如：所有mysql索引列類型都可以被索引，對來相關(guān)類使用索引可以提高select查詢性能，根據(jù)mysql索引數(shù)，可以是最大索引與最小索引，每種存儲引擎對每個表的至少支持16的索引。

6、\ 對于 information_schema 中的元數(shù)據(jù)表，執(zhí)行計劃不能提供有效信息。\ 通過查看 MySQL 改寫后的 SQL，我們猜測了優(yōu)化器發(fā)生了誤判。\ 我們增加了 hint，指導(dǎo) MySQL 正確進行優(yōu)化判斷。

有20萬條數(shù)據(jù),使用mysql數(shù)據(jù)庫,insert與update哪個速度快

1、不考慮主鍵變動，索引變動，觸發(fā)器聯(lián)動的情況下，update比Insertx效率高。

2、只有insert才能插入吧，update是更新用的，沒法比較~插入一般都很快。update看where條件了，使用了索引也很快。

3、這個有什么可比性嗎？一個操作肯定優(yōu)先兩個操作 可靠性：delete＋insert比update復(fù)雜多步驟，出錯的幾率更多。數(shù)據(jù)量：delete＋insert要刪數(shù)據(jù)，又要完整插入數(shù)據(jù)，update只需更新小量數(shù)據(jù)。

4、其中insert模式是插入到臨時表，然后更新，需要手工寫update語句，配置比較復(fù)雜，行刪除模式這種方式不考慮，性能肯定會非常差。

有什么快速生成1000萬條數(shù)據(jù)并插入mysql數(shù)據(jù)庫的方法

1、用start transaction關(guān)閉mysql的自動提交，合理設(shè)置插入批量大小，不要一條數(shù)據(jù)提交一次。修改表的存儲引擎InnoDB為MyISAM。

2、首先， 插入上萬條數(shù)據(jù)，對于數(shù)據(jù)庫來說并不是“很大”的工作量，一般配置的筆記本電腦都可以在1分鐘內(nèi)完成。 所以最簡單、最靈活的辦法還是寫SQL語句。

3、第一步，把EXCEL數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為TXT（記事本）文件 打開EXCEL，全選數(shù)據(jù)（如果第一行是標(biāo)題可能不需要），復(fù)制，打開記事本，粘貼，保存為一個文件，例如ABC.TXT。

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