在Oracle中，使用分区表是一种很自然的事情，数据库容量基本都是500G起，大小在5T以上都是很常见的。...但是在MySQL的使用中，我们几乎不使用分区表，今天有同学在群里一起沟通，我就按照我的理解做了梳理。...整体来说从功能上来说，Oracle有的大部分功能在MySQL分区表中基本存在，包括一些分区的细粒度管理。 所以如果单纯从功能入手，确实难以找到很直接的理由来拒绝分区表。...我觉得主要是使用模式的差异，我们不使用的主要原因是避免单库存储过大，而且分区表变更相对会比较麻烦，在MySQL侧，我们的目标是让数据库更小巧轻量一些，可能更偏TP一些，我们目前是排除了分区表的设计，而且也明确写进了开发规范...问题1：为啥Oracle分区表用的很常见 MySQL却不推荐呢 挺疑问的。 因为是两种不同的数据库，拿MySQL当Oracle用，会有很多不如意的地方。
作为上级平台，EasyGBS可能遇到很多平台或设备同时接入的情况，这时我们可能会遇到EasyGBS级联通道表在mysql中无法生成的问题，查看数据库发现在程序生成通道级联表时卡住了。...经过查验代码后我们发现是编译级联表的struct结构体的编译存在失误，多了一个分号，因此尝试将该符号去除。...添加如下代码，在创建级联表的struct结构体中id字段设置主键和类型之间的type在mysql中不能用分号隔开，去除后在mysql和sqlite中均正常。
建立字典表 create table emoji_utf8(c varchar(10)); insert into emoji_utf8 select 0x23E283A3 ;insert into...查询测试 -- 源数据 SELECT x.content FROM x WHERE CommentID in (39539523,39205786); -- 关联查询 SELECT distinct
但是它只能展示 SQL 语句的执行计划，无法展示为什么一些其他的执行计划未被选择，比如说明明有索引，但是为什么查询时未使用索引等。...基于成本的执行计划 在了解 Optimizer Trace 的之前，我们先来学习一下 MySQL 是如何选择众多执行计划的。 MySQL 会使用一个基于成本(cost)的优化器对执行计划进行选择。...由上图可以看出，MySQL 对比了全表扫描和使用 val 作为索引两个方案的成本，最后发现虽然全表扫描需要扫描更多的行，但是成本更低。所以选择了全表扫描的执行方案。 这是为什么呢？...Innodb引擎查询记录时在无法使用索引覆盖(也就是需要查询的数据多与索引值，比如该例子中，我要查name，而索引列是 val)的场景下，需要做回表操作获取记录的所需字段，也就是说，通过索引查出主键，再去查数据行...所以在回表数据量比较大时，经常会出现 Mysql 对回表操作查询代价预估代价过大而导致不使用索引的情况。
但是它只能展示 SQL 语句的执行计划，无法展示为什么一些其他的执行计划未被选择，比如说明明有索引，但是为什么查询时未使用索引等。...基于成本的执行计划 在了解 Optimizer Trace 的之前，我们先来学习一下 MySQL 是如何选择众多执行计划的。 MySQL 会使用一个基于成本(cost)的优化器对执行计划进行选择。...所以选择了全表扫描的执行方案。 这是为什么呢？明明使用 val 索引可以少扫描 4 行。这其实涉及 InnoDB 中使用索引查询数据行的原理。...Innodb引擎查询记录时在无法使用索引覆盖(也就是需要查询的数据多与索引值，比如该例子中，我要查name，而索引列是 val)的场景下，需要做回表操作获取记录的所需字段，也就是说，通过索引查出主键，再去查数据行...所以在回表数据量比较大时，经常会出现 Mysql 对回表操作查询代价预估代价过大而导致不使用索引的情况。
MySQL分表分库是一种数据库架构设计的技术，在特定的场景下可以优化数据库性能和可扩展性。 在MySQL中，可以使用分表和分库来优化数据库的性能，具体步骤如下： 1....以下是MySQL分表分库的最佳适用场景以及它们的优缺点： 最佳适用场景： 高并发读写：当应用程序存在高并发读写需求时，可以通过分表分库将数据分散存储在多个数据库中，实现并行处理和负载均衡，提高并发处理能力...大数据量：当数据量庞大，单个数据库无法存储和处理时，可以通过分表分库将数据分散存储在多个数据库中，提高查询和操作的效率。...扩展性受限：分表分库会将数据分散存储在多个数据库中，增加了数据管理的复杂性，可能会受到数据库连接数或硬件资源的限制。...在实际应用中，需根据具体业务需求和系统架构进行合理选择和设计。
sql可以采用如下的写法： select id,name from product where id> 866612 limit 20 十一、分段查询 在一些用户选择页面中，可能一些用户选择的时间范围过大...这样的语句，普通索引是无法满足查询需求的。庆幸的是在MySQL中，有全文索引来帮助我们。...十九、关于JOIN优化 LEFT JOIN A表为驱动表 INNER JOIN MySQL会自动找出那个数据少的表作用驱动表 RIGHT JOIN B表为驱动表 注意：MySQL中没有full join...如果连接方式是inner join，在没有其他过滤条件的情况下MySQL会自动选择小表作为驱动表，但是left join在驱动表的选择上遵循的是左边驱动右边的原则，即left join左边的表名为驱动表...巧用STRAIGHT_JOIN inner join是由mysql选择驱动表，但是有些特殊情况需要选择另个表作为驱动表，比如有group by、order by等「Using filesort」、「Using
Mysql分库分表方案 1.为什么要分表： 当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。...mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。...可以在程序段对于要新增数据的表，在插入前先做统计表记录数量的操作，当<500万条数据，就直接插入，当已经到达阀值，可以在程序段新创建数据库表（或者已经事先创建好），再执行插入操作。 4. ...写入无法扩展 2. 写入无法缓存 3. 复制延时 4. 锁表率上升 5. 表变大，缓存率下降 那问题产生总得解决的，这就产生下面的优化方案，一起来看看。...如何来确定某个用户所在的shard呢，可以建一张用户和shard对应的数据表，每次请求先从这张表找用户的shard id，再从对应shard中查询相关数据，如下图所示： ?
为什么要分表 当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。...mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。...可以在程序段对于要新增数据的表，在插入前先做统计表记录数量的操作，当<500万条数据，就直接插入，当已经到达阀值，可以在程序段新创建数据库表（或者已经事先创建好），再执行插入操作。...但是，主从复制也带来其他一系列性能瓶颈问题： 1、写入无法扩展 2、写入无法缓存 3、复制延时 4、锁表率上升 5、表变大，缓存率下降 那问题产生总得解决的，这就产生下面的优化方案，一起来看看。...如何来确定某个用户所在的shard呢，可以建一张用户和shard对应的数据表，每次请求先从这张表找用户的shard id，再从对应shard中查询相关数据，如下图所示： ?
1.为什么要分表： 当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。...mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。...可以在程序段对于要新增数据的表，在插入前先做统计表记录数量的操作，当<500万条数据，就直接插入，当已经到达阀值，可以在程序段新创建数据库表（或者已经事先创建好），再执行插入操作。 4....但是，主从复制也带来其他一系列性能瓶颈问题： 写入无法扩展 写入无法缓存 复制延时 锁表率上升 表变大，缓存率下降 那问题产生总得解决的，这就产生下面的优化方案，一起来看看...如何来确定某个用户所在的shard呢，可以建一张用户和shard对应的数据表，每次请求先从这张表找用户的shard id，再从对应shard中查询相关数据，如下图所示： ?
作者：兵小志大 链接：www.cnblogs.com/try-better-tomorrow Mysql分库分表方案 1.为什么要分表： 当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话...但是，主从复制也带来其他一系列性能瓶颈问题： 写入无法扩展 写入无法缓存 复制延时 锁表率上升 表变大，缓存率下降 那问题产生总得解决的，这就产生下面的优化方案，一起来看看。...如何来确定某个用户所在的shard呢，可以建一张用户和shard对应的数据表，每次请求先从这张表找用户的shard id，再从对应shard中查询相关数据，如下图所示： ?...单库单表 单库单表是最常见的数据库设计，例如，有一张用户(user)表放在数据库db中，所有的用户都可以在db库中的user表中查到。...MySQL使用为什么要分库分表 可以用说用到MySQL的地方,只要数据量一大, 马上就会遇到一个问题,要分库分表。 这里引用一个问题为什么要分库分表呢?MySQL处理不了大的表吗?
Mysql分库分表方案 1.为什么要分表： 当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。...： 写入无法扩展 写入无法缓存 复制延时 锁表率上升 表变大，缓存率下降 那问题产生总得解决的，这就产生下面的优化方案，一起来看看。...，原理图如下： 如何来确定某个用户所在的shard呢，可以建一张用户和shard对应的数据表，每次请求先从这张表找用户的shard id，再从对应shard中查询相关数据，如下图所示： 单库单表...单库单表是最常见的数据库设计，例如，有一张用户(user)表放在数据库db中，所有的用户都可以在db库中的user表中查到。...MySQL使用为什么要分库分表 可以用说用到MySQL的地方,只要数据量一大, 马上就会遇到一个问题,要分库分表。 这里引用一个问题为什么要分库分表呢?MySQL处理不了大的表吗?
Mysql分库分表方案 1.为什么要分表： 当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。...数据库架构 1、简单的MySQL主从复制: MySQL的主从复制解决了数据库的读写分离，并很好的提升了读的性能 但是，主从复制也带来其他一系列性能瓶颈问题： 写入无法扩展 写入无法缓存 复制延时 锁表率上升...如何来确定某个用户所在的shard呢，可以建一张用户和shard对应的数据表，每次请求先从这张表找用户的shard id，再从对应shard中查询相关数据 单库单表 单库单表是最常见的数据库设计，例如...，有一张用户(user)表放在数据库db中，所有的用户都可以在db库中的user表中查到。...MySQL使用为什么要分库分表 可以用说用到MySQL的地方,只要数据量一大, 马上就会遇到一个问题,要分库分表。 这里引用一个问题为什么要分库分表呢?MySQL处理不了大的表吗?
重构后的方案如下 1、存储还是Mysql； 2、为了提高访问速度，引入MongoDB作为缓存（为什么不用Redis，因为MongoDB多线程，可扩充性好，并且支持较复杂的查询） Mysql数据表大概如下...那为什么只保存在MongoDB里呢，因为MongoDB不支持多表事务，社区的场景插入回复，还有其它逻辑需要处理，所以需要借助Mysql的InnoDB的事务机制保证数据的一致性。...二、问题分析 经过分析，这样的设计带来几个问题： 1、系统设计比较复杂，因为要保证数据在Mysql、MongoDB中一致，需要做很多的代码进行数据核对、检查； 2、系统可用性差...id，读取不到再从Mysql回源，并写回到MongoDB中；根据上面获取的回复id再从MongoDB中获取回复的详情，同样如果获取不到则从Mysql回源，并且写入到MongoDB中。...当然在添加、更新回复后，也需要更新相应的回复内容，这样就保证了帖子回复只缓存一份，不会造成缓存的数据量过大的问题。
为什么这么说，因为我们每天都会读大量的文章，如果你决定收藏了，在微信里面就默默的点击“收藏”，然后不知不觉，已经收藏了成百上千篇，微信收藏的文章有个缺点就是我们在手机端很难去管理，通过关键字或者其他标签可以搜索出来...说了这么多，这么做马上就碰到了一个潜在的问题，数据库是sqlite,而我们实际使用肯定是MySQL，从使用和数据安全性上来说，我们更倾向于用MySQL,但是sqlite和MySQL本身不是完全兼容的，怎么同步这些数据...怎么把sqlite的数据同步到MySQL就是摆在我面前的一个问题。 我做了快速的尝试，用了如下的方式，仅供参考。...把sqlite的数据文件拷贝到linux里面，因为我正式的服务都是在linux下，同样的应用我使用了MySQL,这个数据文件有个好处就是从windows拷贝到linux，还是能够正常解析的，登录使用命令...km_parent_category auth_user_user_permissions km_url_info django_admin_log 这么多的表怎么同步呢，其实是做一个选择
为什么这么说，因为我们每天都会读大量的文章，如果你决定收藏了，在微信里面就默默的点击“收藏”，然后不知不觉，已经收藏了成百上千篇，微信收藏的文章有个缺点就是我们在手机端很难去管理，通过关键字或者其他标签可以搜索出来...说了这么多，这么做马上就碰到了一个潜在的问题，数据库是sqlite,而我们实际使用肯定是MySQL，从使用和数据安全性上来说，我们更倾向于用MySQL,但是sqlite和MySQL本身不是完全兼容的，怎么同步这些数据...怎么把sqlite的数据同步到MySQL就是摆在我面前的一个问题。 我做了快速的尝试，用了如下的方式，仅供参考。...把sqlite的数据文件拷贝到linux里面，因为我正式的服务都是在linux下，同样的应用我使用了MySQL,这个数据文件有个好处就是从windows拷贝到linux，还是能够正常解析的，登录使用命令...，其实是做一个选择，我们建立的models.py里面的信息是需要的，也就意味着我们只需要同步其中的3个表即可。
在我的上一篇文章中，我们知道了通过索引或者其他的方式获取数据可能不是语句执行最耗时的操作。比如，MySQL 的GROUP BY可能会占据语句执行时间的90%....，我们可以通过外部排序来排序数据（在MySQL中也被称为“filesort”）。...在某些情况下， 比如使用集合函数访问不同表中的列的JOIN查询，使用临时表可能是处理GROUP BY的唯一选择。...比如，在没有GROUP BY的情况下使用聚合函数（整张表就是一个组），MySQL在统计分析阶段就从索引中获取这些值，避免了在执行阶段读取表。...根据我的经验，MySQL在这种情况下可能无法做出正确的选择。那时就需要使用FORCE INDEX hint来让语句按照你想要的方式执行。
ent M2M模型在pxc集群中的一个大坑 事故简要分析 PXC集群3个节点，在插入数据时，如果使用数据库自己生成的主键，一般顺序为1,4,7,10… 这里就是坑的源头，在ent底层代码中，在做M2M...即，假设M2M模型为group和user（https://entgo.io/docs/schema-edges#m2m-two-types），这里数据库会产生3张表，users, groups 和 user_groups...事故复原 假设先插入一个group，再插入一堆user，而在使用ent的CreateBulk插入user时，问题就发生了，我们在测试环境永远无法复现出问题，而只要一上生产环境，问题必然出现。...nodes Untitled.png nodes中主要两行代码是batchInsert和batchAddM2M，直观理解就是，先插入users，在插入user_groups，而插入user_groups...Untitled 1.png 从batchInsert到c.insertLastIDs Untitled 2.png 重点来了，MySQL数据库id的处理结果是插入一条，剩下的数据加1，这是理想情况。
在大家和MySQL数据库愉快玩耍的同时，我来聊聊MySQL架构设计相关的一些话题。...有特殊需求的话再选择MySQL5.7、PXC、TiDB、TokuDB等数据库。...三、MySQL sharding拆分 接下来是第三个议题，MySQL拆分原则和分库分表设计。 首先先提一个问题，为什么要拆，不拆不行吗？...为什么要使用Redis？...读操作先到Redis，Redis中取不到再从MySQL数据库访问，从MySQL读取到数据后，还要回写到Redis。
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