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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