1.insert ignore into example:insert ignore into user (id,name) value(1,'lisi'); 作用:当插入数据存在相同的primary或unique时，此条数据不会执行并忽略报错。 执行下一条数据 这中做法不会因为报错而终止程序执行。但是要注意,也会忽略由于其他原因造成的报错。

1、缓存穿透大量的请求不存在的key2、缓存击穿key刚过期，请求过来，导致请求到mysql数据库3、缓存雪崩缓存雪崩是指缓存大量失效，导致大量的请求都直接向数据库获取数据，造成数据库的压力。

电商平台的订单、金融交易流水、用户行为的记录，使用传统的单条 INSERT 语句逐行插入方式，在处理 1 万条数据时往往需要数秒，这不仅会导致事务锁竞争加剧，更可能引发连接超时等系统性风险

最近开始学习数据结构与算法的知识，看了《数据结构与算法图解》这本书，了解了数据结构与算法的一些知识，解决了自己以前的一些困惑，这里做一个总结，加深记忆。

Laravel 集成了 Faker 库，并提供了 Seeder 可以帮助我们轻松地生成模拟数据。先书写数据仓库和数据填充代码数据仓库代码 {代码...} 数据填充代码 {代码...} 我们通过是 times() 设置了填充的次数，执行数据填充命令，可以将 1000 条数据填充至 topics 表中，这很方便。 {代码...} 如果我们想要插入 100w 条数据，是不是...

一：插入数据 例：向默认的test数据库的wj表中插入数据 {代码...} 2：查询数据 查询test数据库的wj表中name值不为测试的数据 {代码...} 3:更新数据 将test数据库中的wj表中id为1的数据中name字段变为测试1234， {代码...} 4：删除数据 {代码...}

对于一些数据量较大的系统，数据库面临的问题除了查询效率低下，还有就是数据入库时间长。特别像报表系统，每天花费在数据导入上的时间可能会长达几个小时或十几个小时之久。因此，优化数据库插入性能是很有意义的。经过对MySQL InnoDB的一些性能测试，发现一些可以提高insert效率的方法，供大家参考参考。

最近几天一直在纠结于一个大数据批量导入的问题，经过几天思考，发现基于小数据情况，原本的数据结构设计是没有问题的，但是在大量数据导入，问题就很大了。我之前一直在强调“程序=数据结构+算法”，但在这此却钻了牛角尖，最后去仔细看了之前别人设计的数据表才突然灵光一现，发现了mysql层面要以空间换时间的具体设计思...

在项目中，经常都会遇到高并发问题，如在某个时间点有100个人对同一数据进行更改，这样就会产生问题，最后导致的数据会不准确，通常的解决高并发的方法有读取数据时加缓存，写入数据时添加到队列，下面罗列一些处理高并发的常见方法供大家参考。

工作中操作数据库可以有多种客户端工具可以实现，比如navicat、pl/sql。但性能测试前，通常需要循环插入大量数据，这时就得自己写代码块（匿名块、储存过程等）了。其实也不难写，就是这些造数的代码块和性能脚本往往分开放置，管理起来有些不方便。 恰好在写jmeter脚本的时候发现有JDBC Request Sampler这个东西。了解...

MySQL有一系列的语句，可以往数据库新增数据，称作范插入语句(insert-like statement)。不同的插入方式，对自增键的影响是不一样的。画外音：自增键，是指auto_increment，大家应该都用得很多。

顺序存储结构线性表的最大问题 插入和删除需要移动大量的元素！ 链式存储的定义 为了表示每个元素与其直接后继元素之间的逻辑关系；数据元素除了存储本身的信息外，还要存储其直接后继的信息。 ai 和 ai+1 是线性表中的两个相邻数据元素；在物理内存中无相邻关系。 联系存储逻辑结构 基于链式存储结构的线性表中，每个结...

摘要： 对于更新和删除操作频繁的表，会存在大量垃圾数据，导致磁盘空间的浪费和查询扫描时额外的IO开销，需要定期执行清理操作(vacuum)来控制行存表以及表上索引的膨胀。本文将对vacuum的原理以及影响vacuum效果的因素进行简单介绍。

本文内容来自YashanDB官网，原文内容请见 [链接]问题现象删除分区后，插入数据报错YAS-02040 index partition is unusable，如下图：问题的风险及影响插入数据报错，影响正常业务问题影响的版本所有版本解决方法及规避方式重建索引即可：ALTER INDEX orders\_info\_order\_no\_idx REBUILD;问题发生原因例子如下： {代码...

由于业务需要，APP端后台需要将MongoDB中的数据同步到Java端后台的MySQL中，然后又将MySQL中算好的数据，同步到MongoDB数据库。

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创建数据无非几种操作下面一一列举;~ 1 手动输入 (可忽略)~ 2 使用编写好的存储过程和函数执行 (下面会有介绍)~ 3 编写代码,通过代码插入数据 (例:使用mybatis的foreach循环插入..步骤多,速度慢)~ 4 临时数据表方式执行 (强烈推荐,速度快,简单)