单表千万级数据用什么数据库 千万级数据量的txt是用什么方法导入到oracle数据库中比较快？
千万级数据量的txt是用什么方法导入到oracle数据库中比较快？
使用sqlload很快。
通常达到每秒5000行。在更严格的要求下，应该达到8000个/秒。转换1000万行数据大约需要半个小时。--注：以上是在硬件配置更好的情况下。
mysql表数据量太大，达到了1亿多条数据，除了分库分表之外，还有没有其他的解决方式？
在正常配置下，MySQL只能承载2000万数据（同时读写，表中有大文本字段，单服务器）。现在已经超过1亿，而且还在增加，建议按以下方式处理：
1子表。它可以按时间或一定的规则进行拆分，以便尽可能地查询子表中的数据库。这是最有效的方法。特别是写，放入一个新表，并定期同步。如果记录不断更新，最好将写入的数据放在redis中，并定期同步表3的大文本字段，将它们分隔成一个新的独立表。对于较大的文本字段，可以使用NoSQL数据库
4优化体系结构，或者优化SQL查询，避免联合表查询，尽量不要使用count（*）、in、recursion等性能消耗语句
5使用内存缓存，或者在前端读取时增加缓存数据库。重复读取时，直接从缓存中读取。
以上是一种低成本的管理方法，基本上几个服务器就可以做到，但是管理起来有点麻烦。
当然，如果总体数据量特别大，并且您不关心投资成本，请使用cluster，使用tidb
1。如果数据量过大，例如数亿，请使用oracle。数亿数据的优势对于Oracle来说是微不足道的，您不需要对配置进行太多优化。缺点是安装比比较麻烦，启动比较慢。
2. 数据量很大，比如上千万的数据。使用PostgreSQL，也就是众所周知的标杆Oracle，可以处理数千万的数据，而且也很容易学习和使用。
3. 数据量一般，如百万级。使用MySQL，MySQL可以快速处理这个级别的数据量。
4. 数据量小，比如不到10万，SQLite和access都可以。
以上是基于单表操作的数据量。你可以从中选择。
简单易用的数据库哪个比较好？
常用数据库索引优化主要包括子表和子数据库，将大表拆分为小表。您还可以使用数据库中间件，如MYCAT！此外，您还可以通过弹性搜索将搜狗数据库中的数据作为单独的检索服务导入弹性搜索。
单表千万级数据用什么数据库 mysql千万级数据库count优化 上亿条数据用什么数据库
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
