java php python erlang 千万级内存数据性能比较,

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笔者最近工作中遇见一个性能瓶颈问题，MySQL表，每天大概新增776万条记录，存储周期为7天，超过7天的数据需要在新增记录前老化。连续运行9天以后，删除一天的数据大概需要3个半小时（环境：128G, 32核，4T硬盘），而这是不能接受的。当然如果要整个表删除，毋庸置疑用 TRUNCATE TABLE就好。 最初的方案（因为未预料到删除会如此慢），代码如下（最简单和朴素的方法）: delete from table_name where cnt_date <= target_date 后经过研究，最终实现了飞一般(1秒左右)的速度删除770多万条数据，单张表总数据量在4600万上下，优化过程

现需要开发一套程序用来快速迁移数据库，要求如下： 1.使用人员可以指定迁移数据库类型 如:(orcal,sqlServer,csv 迁移至mysql) 2.在迁移数据库时，可以只迁移指定字段. 3.开发多任务的平台，按权重去执行任务，如：权重为1,1,2,3,4 那么1,1的权重一起执行，执行完毕后2 然后3 以此类推 4.保护数据完整性，设计失败处理

我在前年遇到过过亿条的数据。以至于一个处理过程要几个小时的。后面慢慢优化，查找一些经验文章。才学到了一些基本方法。综合叙之，与君探讨之。

mysql快速导入百万级千万级数据，亲测有效，经过自己测试是有效的。没使用之前，导入200万条数据需要数十分钟，利用这个办法只需要不到2分钟。快了数百倍。

利用QT和C++实现数据的动态展示，数据量可达千万级别，仿真动态数据的实时生成和可视化

mysql数据量大时使用limit分页，随着页码的增大，查询效率越低下。 实验 1.直接使用用limit start, count分页语句： select * from order limit start, count 当起始页较小时，查询没有性能问题，我们分别看下从10， 100， 1000， 10000开始分页的执行时间（每页取20条）， 如下： select * from order limit 10, 20 0.016秒 select * from order limit 100, 20 0.016秒 select * from order limit 1000, 20 0.047秒

OpenYspider 3.1 千万级图片，视频爬虫[开源版本]： tujidao.com ， meinvla.net ： 注： tangyun365.com ， yalayi.com ， rosmm88.com ， mzsock.com ， m7.22c.im请切换至1.x分支查看。 3.1版本新特性 Spring Boot版本升级： 2.2.1 => 2.3.1 ； MySQL版本升级： 5.7 => 8.0 ； 适应Oracle 工程实例，整洁架构； 数据库全量脚本规范化； 使用 部分网站使用到了selenium和chromedriver，需要下载一下驱动程序，注意需要和chrome版

文章目录一、前言1、网上的主要两种说法2、不贴出mysql版本的测试都是耍流氓~3、mysql的count(*)和count(1)二、测试索引长度和索引基数对count(*)查询的影响1、总数据量1100W+ 表的速度2、默认使用的索引3、查看该表所有索引信息4、强制选择基数最小的country字段5、强制使用基数最小索引的聚合查询速度三、两千万的大表count(*) 优化1、user表的数量级以及默认count(*)的速度2、查看表索引3、实际使用的索引四、索引基数一致的情况下，会选择使用哪个索引呢1、索引基数一致2、查看对应的索引长度3、实际的优化手段五、为什么count(*)不用主键，或