mysql存股票数据效率

⑴ 如何获取股票数据与历史数据以数据库方式存储的

股票历史数据查询有个很不错的网页工具可以推荐，地址是http://tool.cnfunny.cn/#/打开就可以直接使用，还可以大批量下载，方便省事！

⑵ mysql向表中插入两万条数据，怎么插入效率更高，速度更快些

$sql="INSERTINTO`TABLE`(name,password)VALUES
('张三','123'),
('李四','123'),
('王五','123'),
('赵六','123'),
('田七','123')........";

安照上面的方式插入数据库是效率更高，速度更快

望采纳 Thx

⑶ mysql 批量更新10000+的数据，有什么效率比较高的方法

首先， 插入上万条数据，对于数据库来说并不是“很大”的工作量，一般配置的笔记本电脑都可以在1分钟内完成。 所以最简单、最灵活的办法还是写SQL语句。

如果不希望DB编译器每次执行都编译SQL的话，可以使用存储过程，直接调用，性能上会好很多。也比较简单。
（几万条数据怎么地也得要时间去处理，所以不可能特别快的。）

如果由于各种原因，导致这个插入还是很慢， 而且你的MYSQL又是5.0以上版本的话，可以使用BulkCopy来进行批量操作。
BulkCopy的原理就是Client直接把一个数组（DataTable）传给DB，然后传入表名，所有的编译、操作都由DB自己完成，效率很高。
引用MySql.Data.dll ， 调用MysqlBulkCopy函数即可。

这个函数在处理海量数据插入的时候效率尤为明显， 小量数据反而没什么优势，而且由于传入的DataTable格式必须和表的字段一模一样（空的列也要传进去），导致C#要写很多代码来构造这个数组，所以要你自己权衡用还是不用。
我在自己的电脑上批量插入一亿条数据，Insert写法大概需要1小时,BulkCopy大概只需要5分钟。

⑷ 如何提高上百万级记录MySQL数据库查询速度

关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法

最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。

由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的表执行一条条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率，显得十分重要。以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法：
1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0

4、尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20

5、下面的查询也将导致全表扫描：(不能前置百分号)
select id from t where name like ‘%c%’
若要提高效率，可以考虑全文检索。

6、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3

7、如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然 而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2

9、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id
应改为:
select id from t where name like ‘abc%’
select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′

10、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

11、在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使 用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

12、不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(…)

13、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

15、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

17、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

18、尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

19、任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20、尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

21、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

22、临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使 用导出表。

23、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

24、如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

25、尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

26、使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

27、与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时 间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

28、在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

29、尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

30、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

⑸ MYSQL数据量过亿了，如何提高查询效率

不进行结构优化的话只能用缓存了

讲结果缓存进 memcache ，并记录缓存 hits 和 时间，每次先检查是否在memcache 里，在的话直接返回
不在的话就去数据库查询，然后看memcache是否满了，不满就添加到memcache里。否则就不添加。

另外运行一个守护进程，对缓存时间过长并且hits 很低的记录删除掉，清除memcache空间。

⑹ mysql短时间存储大量数据，怎么能提高时间效率

我以前做过一个mysql的项目，需要设计一个快速上载的机制。最后的解决办法是利用了mysql的预处理语句的特性实现的。mysql的预处理语句支持多行数据的预处理，即 insert into (columnName,columnName,...) values(?,?,...)(?,?,..)...。这样你在绑定输入参数的时候可以在程序里将整张表的数据都绑定好然后调用一次执行就能将整张表的数据插入，比用mysql_query一行一行插入省的几倍的时间。不过你一次发到mysql服务器端的数据多的情况下，要设置my.ini文件下的一个配置项，把服务器允许一次发送的数据包的大小调大就行。

⑺ 有20万条数据,使用mysql数据库,insert与update哪个速度快；

insert会更快一点，可以使用 INSERT INTO <target_table> SELECT <columns> FROM < source_table> 高效地将大量行从一个表（例如临时表）。

传输到按最小方式记录日志的其他表中。按最小方式记录日志可以提高语句的性能，减少在事务期间此操作填充可用事务日志空间的可能性。INSERT INTO 语句用于向表格中插入新的行。

INSERT INTO 表名称 VALUES (值1, 值2,....)INSERT INTO Persons (LastName, Address) VALUES ('Wilson', 'Champs-Elysees')。

Update是一个数据库SQL语法用语，用途是更新表中原有数据，单独使用时使用where匹配字段。Update 语句用于修改表中的数据。UPDATE 表名称 SET 列名称 = 新值 WHERE 列名称 = 某值。

(7)mysql存股票数据效率扩展阅读：

UPDATE的用法：

更新某一行中的一个列。

我们为 lastname 是 &quot;Wilson&quot; 的人添加 firstname：

UPDATE Person SET FirstName = 'Fred' WHERE LastName = 'Wilson' 。

更新某一行中的若干列。

我们会修改地址（address），并添加城市名称（city）：

UPDATE Person SET Address = 'Zhongshan 23', City = 'Nanjing'WHERE LastName = 'Wilson'。

参考资料来源：网络-SQL INSERT INTO

参考资料来源：网络-update

⑻ access/sql200*/mysql数据库等等，请教一下哪种数据库存储量最大、速度最快

Oracle

DB2

这2个在大型数据库应用中比较常见。

免费的只有mysql

⑼ mysql一张表多少条数据时,效率不会降低

一般1w以内的数据量，效率差距不明显，超过1w以上，特别是表字段特别多的，效率就明显有差距了。

这时可以考虑给经常查询的字段添加索引，以提高查询性能。

如果超过10w且效率明显很低的表，索引也优化过了，那就该考虑分表了。

⑽ SQLITE或者MYSQL在行数很多（比如5K或者1W条以上）的情况下，字段多会降低效率么

1,首先,字段多肯定会影响效率,但字段的大小同样会影响效率,
2,对于mysql来说,如果你的机器不是老古董型的话,5K-1W行,,你50个字段,看你查询条件的复杂度,一般也可以得到很好的速度,,如果行数到达一定级别,(500W以上),可以考虑用分区或分表的形式.
3,你上面所说的这种方式,那SQL已经完全没有意义了,如果你的字段确实非常多的话,可以把一些主要查询字段存放一个表,把次要的字段存放一个表,查询时可以主查主要条件,用各咱join去关联起来.