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mysql海量数据怎么处理 mysql海量数据存储

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mysql能处理海量数据吗mysql能处理海量数据的 。
1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或操作符 ， 否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描 。
2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引 。
3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0 ， 确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0
4、尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5、下面的查询也将导致全表扫描：(不能前置百分号)
select id from t where name like ‘?1?7c%’
若要提高效率，可以考虑全文检索 。
6、in 和 not in 也要慎用 ， 否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
（mysql）利用redolog刷盘控制解决导入海量数据太慢的问题【mysql海量数据怎么处理 mysql海量数据存储】事务每次提交都会将log buffer中的日志写入os buffer并调用fsync()刷到log file on disk中 。这种方式即使系统崩溃也不会丢失任何数据，但是因为每次提交都写入磁盘 ， IO的性能较差 。
事务提交时不会将log buffer中日志写入到os buffer ， 而是每秒写入os buffer并调用fsync()写入到log file on disk中 。也就是说设置为0时是(大约)每秒刷新写入到磁盘中的，当系统崩溃 ， 会丢失1秒钟的数据 。
每次提交都仅写入到os buffer，然后是每秒调用fsync()将os buffer中的日志写入到log file on disk 。
以上出自
当我们在导入大量数据时，控制innodb_flush_log_at_trx_commit =2，即可节省导入时间，待测试
mysql大量数据更新采用什么样的方式比较好，20w条数据一次更新？建缓冲区 。比如其他类型的高速缓存（redis等）作为中间缓冲层 。
数据的查询，更改首先在这个层处理，处理完再更新到对应的数据库 。
注意额外增加锁，或者缓存机制防止缓存击穿，雪崩导致系统崩溃 。
mysql 批量更新10000+的数据，有什么效率比较高的方法首先，插入上万条数据，对于数据库来说并不是“很大”的工作量，一般配置的笔记本电脑都可以在1分钟内完成 。所以最简单、最灵活的办法还是写SQL语句 。
如果不希望DB编译器每次执行都编译SQL的话，可以使用存储过程，直接调用 ， 性能上会好很多 。也比较简单 。
（几万条数据怎么地也得要时间去处理，所以不可能特别快的 。）
如果由于各种原因，导致这个插入还是很慢，而且你的MYSQL又是5.0以上版本的话，可以使用BulkCopy来进行批量操作 。
BulkCopy的原理就是Client直接把一个数组（DataTable）传给DB，然后传入表名，所有的编译、操作都由DB自己完成 ， 效率很高 。
引用MySql.Data.dll ， 调用MysqlBulkCopy函数即可 。
这个函数在处理海量数据插入的时候效率尤为明显， 小量数据反而没什么优势，而且由于传入的DataTable格式必须和表的字段一模一样（空的列也要传进去），导致C#要写很多代码来构造这个数组，所以要你自己权衡用还是不用 。
我在自己的电脑上批量插入一亿条数据，Insert写法大概需要1小时,BulkCopy大概只需要5分钟 。

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