mysql怎么放大数据表,mysql写放大

mysql中,如何创建一个表,并加一条数据?

1、使用 create table 语句可完成对表的创建, create table 的创建形式:

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create table 表名称(列声明);

以创建 people 表为例, 表中将存放 学号(id)、姓名(name)、性别(sex)、年龄(age) 这些内容:

create table people(

id int unsigned not null auto_increment primary key,

name char(8) not null,

sex char(4) not null,

age tinyint unsigned not null

);

其中,auto_increment就可以使Int类型的id字段每次自增1。

2、向表中插入数据使用insert 语句。

insert 语句可以用来将一行或多行数据插到数据库表中, 使用的一般形式如下:

insert [into] 表名 [(列名1, 列名2, 列名3, ...)] values (值1, 值2, 值3, ...);

其中 [] 内的内容是可选的, 例如, 要给上步中创建的people 表插入一条记录, 执行语句:

insert into people(name,sex,age) values( "张三", "男", 21 );

3、想要查询是否插入成功,可以通过select 查询语句。形式如下:

select * from people;

扩展资料:

当mysql大批量插入数据的时候使用insert into就会变的非常慢, mysql提高insert into 插入速度的方法有三种:

1、第一种插入提速方法:

如果数据库中的数据已经很多(几百万条), 那么可以 加大mysql配置中的 bulk_insert_buffer_size,这个参数默认为8M

举例:bulk_insert_buffer_size=100M;

2、第二种mysql插入提速方法:

改写所有 insert into 语句为 insert delayed into

这个insert delayed不同之处在于:立即返回结果,后台进行处理插入。

3、第三个方法: 一次插入多条数据:

insert中插入多条数据,举例:

insert into table values('11','11'),('22','22'),('33','33')...;

mysql怎么查看数据库中表的大小

查看mysql数据库大小的四种办法,分别有以下四种:

第一种:进去指定schema

数据库(存放了其他的数据库的信息)

use

information_schema

第二种:查询所有数据的大小

select

concat(round(sum(DATA_LENGTH/1024/1024),2),'MB')

as

data

from

TABLES

第三种:查看指定数据库的大小,比如说:数据库apoyl

select

concat(round(sum(DATA_LENGTH/1024/1024),2),'MB')

as

data

from

TABLES

where

table_schema='apoyl';

第四种:查看指定数据库的表的大小,比如说:数据库apoyl

中apoyl_test表

select

concat(round(sum(DATA_LENGTH/1024/1024),2),'MB')

as

data

from

TABLES

where

table_schema='apoyl'

and

table_name='apoyl_test';

mysql如何分批导出超150万行数据表,因为CSV文件用excel打开最多容纳104万行?

mysqldump -u用户名 -p密码 -t -T /var/lib/mysql-files/ 数据库名 表名 --where="筛选条件" --fields-terminated-by=',' --fields-enclosed-by='\"'

参数说明:

-t 不打印表的创建信息

-T 以 txt 文本输出/var/lib/mysql-files/,输出的地址为 show variables like 'secure_file_priv'; 查询出的

--fields-terminated-by 字段之间以,分割

--fields-enclosed-by 每个字段用“包含

输出的文件在/var/lib/mysql-files/,文件名为表名.txt

navicat的sql放大的快捷键,不小心误点了缩小,不知道咋弄的。。。

navicat 结合快捷键

1.ctrl+q 打开查询窗口

2.ctrl+/ 注释sql语句

3.ctrl+shift +/ 解除注释

4.ctrl+r 运行查询窗口的sql语句

5.ctrl+shift+r 只运行选中的sql语句

6.F6 打开一个mysql命令行窗口

7.ctrl+l 删除一行

8.ctrl+n 打开一个新的查询窗口

9.ctrl+w 关闭一个查询窗口

10.ctrl+d 在查询表数据界面打开一个该表结构的窗口

ctrl+q就会弹出一个sql输入窗口,就可以在里面写sql了。写完sql后,直接ctrl+r就执行sql了。还有一点,写sql语句时,navicat会提示的,根代码补全差不多

mysql 如何处理亿级数据

1、数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段,其中 title 用定长,info 用text, id 是逐渐,vtype是tinyint,vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据,填充10万篇新闻。 

2、最后collect 为 10万条记录,数据库表占用硬盘1.6G。OK ,看下面这条sql语句:select id,title from collect limit 1000,10; 很快;基本上0.01秒就OK,再看下面的select id,title from collect limit 90000,10; 从9万条开始分页。

3、8-9秒完成。

4、看下面一条语句:select id from collect order by id limit 90000,10; 很快,0.04秒就OK。因为用了id主键做索引当然快。

利用MySQL数据库如何解决大数据量存储问题?

照你的需求来看,可以有两种方式,一种是分表,另一种是分区 首先是分表,就像你自己所说的,可以按月分表,可以按用户ID分表等等,至于采用哪种方式分表,要看你的业务逻辑了,分表不好的地方就是查询有时候需要跨多个表。 然后是分区,分区可以将表分离在若干不同的表空间上,用分而治之的方法来支撑无限膨胀的大表,给大表在物理一级的可管理性。将大表分割成较小的分区可以改善表的维护、备份、恢复、事务及查询性能。分区的好处是分区的优点: 1 增强可用性:如果表的一个分区由于系统故障而不能使用,表的其余好的分区仍然可以使用; 2 减少关闭时间:如果系统故障只影响表的一部分分区,那么只有这部分分区需要修复,故能比整个大表修复花的时间更少; 3 维护轻松:如果需要重建表,独立管理每个分区比管理单个大表要轻松得多; 4 均衡I/O:可以把表的不同分区分配到不同的磁盘来平衡I/O改善性能; 5 改善性能:对大表的查询、增加、修改等操作可以分解到表的不同分区来并行执行,可使运行速度更快; 6 分区对用户透明,最终用户感觉不到分区的存在。


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