mysql大数据插入效率对比

最新推荐文章于 2024-12-29 16:11:06 发布
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使用 mysql insert into select    10279 条  历时 5.749776 

使用 mysql LOAD DATA INFILE   11188 条  历时 1.99787


效率大概是3倍左右  当然 插入更大的数据可能会差更多 有待考证

evan_endian
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百万级数据插入方法效率对比
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提升mysql大数据插入或者更新数据条目的执行效率
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我在做项目的时候有这么个需求，我需要对每天产生的16000条数据进行批量的更新修改， 首先我们先在数据表里面查询新的数据条目是否已经在现有的表里存在，如果存在就执行update方法，如果不存在就直接执行insert方法 我的做法就是 for(循环16000条数据){ String sql = "select * from user where userid=? and uname=? an
MySQL 批量插入详解：快速提升大数据导入效率的实战方法
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批量插入是提高 MySQL 数据插入性能的重要手段。通过使用批量插入技术，可以显著减少 SQL 执行次数，提高数据导入的效率。本文通过一个学生信息表的实战示例，详细介绍了批量插入的实现方法，并提供了性能优化的建议。希望这篇文章对您在处理大规模数据时有所帮助。如果有更复杂的数据处理需求，您还可以考虑使用 MySQL 的LOAD DATA语句或专门的 ETL 工具来进行数据导入操作。
Mysql提升大数据表拷贝效率的解决方案
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在MySQL中，处理大数据表的拷贝和修改是一项挑战，特别是在数据量庞大的情况下。...通过这些策略，可以有效地提高MySQL在处理大数据表拷贝时的效率，降低对数据库性能的影响，同时确保数据的一致性和完整性。
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  如何改善数据装载操作效率？  成批装载较单行装载更快，在装载每个记录后，不需要刷新索引高速缓存；可在成批记录装入后才刷新。 在表无索引时装载比索引后装载更快。如果有索引，不仅必须增加记录到数据文件，而且还要修改每个索引以反映增加了的新记录。  较短的SQL 语句比较长的SQL 语句要快，因为它们涉及服务器方的分析较少，而且还因为将它们通过网络从客户机发送到服务器更快。这些因素中有一
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1、对查询进行优化,应尽可能避免全表扫描首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。下面我们来以一个表中177条数据比较一下,全表扫描与建立索引之后性能的一个比较.1.1 全表查询1.2 建立索引查询1.3 结论从这两种方式查询数据库结果看,建立索引之后查询速度提高了些,现在数据量还不明显,如果表中有10万条速度,差异就会很明显了.2、写数据语句时尽可能减少表的全局扫描2....
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今天遇到一个问题， t2表的数据复制到t1表 insert into t1 select * from t2; 执行了半个小时都执行不过去
六种MySQL批量更新方法效率对比
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