首先要清楚,分库和分表是两回事,是两个独立的概念。分库和分表都是为了防止数据库服务因为同一时间的访问量(增删查改)过大导致宕机而设计的一种应对策略。
实践中,MySQL的优化主要涉及SQL语句及索引的优化、数据表结构的优化、系统配置的优化和硬件的优化四个方面,如下图所示:
从上图我们可以查看出 MySQL 当前默认的存储引擎是InnoDB,并且在5.7版本所有的存储引擎中只有 InnoDB 是事务性存储引擎,也就是说只有 InnoDB 支持事务。
索引的数据结构主要有 B+ 树和哈希表,对应的索引分别为 B+ 树索引和哈希索引。InnoDB 默认的索引类型为 B+ 树索引。
-- 行转列 SELECT * from ( SELECT tt1.SAP_ID,TT1.dt,TT1.EFF from ( SELECT t1.SAP_ID,T1.DT,nvl(T2.EFFECTIVE,0) eff from ( SELECT A1.SAP_ID,mr.dt from (SELECT DISTINCT SAP_ID from DATA_EMP_ATTENDANCE) a1, (SELECT TO_DATE('2018-11-01','YYYY-MM-DD')+ROWNUM - 1 DT FROM DUAL CONNECT BY LEVEL <=(TO_DATE('2018-11-15','YYYY-MM-DD')-TO_DATE('2018-11-01','YYYY-MM-DD')+1)) mr ) t1 LEFT JOIN ( SELECT SAP_ID,BEGIN_DATE,1 effective from DATA_EMP_ATTENDANCE ) t2 ON T2.SAP_ID = T1.SAP_ID AND T2.BEGIN_DATE = T1.DT ORDER BY t1.dt DESC ) tt1 ) pivot (max(eff) for dt in (to_date('2018-11-05','yyyy-mm-dd') d1,to_date('2018-11-12','yyyy-mm-dd') d2,to_date('2018-11-12','yyyy-mm-dd') d3)); ```
为了创建高效的数据流处理流程,需要了解可用的处理器(Processors )类型,NiFi提供了大约近300个现成的处理器。这些处理器提供了可从不同系统中提取数据,路由,转换,处理,拆分和聚合数据以及将数据分发到多个系统的功能。如果还不能满足需求,还可以自定义处理器。
说白了,分库分表是两回事儿,大家可别搞混了,可能是光分库不分表,也可能是光分表不分库,都有可能。
为什么要分库分表(设计高并发系统的时候,数据库层面该如何设计)?用过哪些分库分表中间件?不同的分库分表中间件都有什么优点和缺点?你们具体是如何对数据库如何进行垂直拆分或水平拆分的?
总结:最主要的优化策略还是索引优化和SQL优化,之后就是再调整下Mysql的配置参数,想读写分离、分库分表在系统架构设计的时候就需要确定,后续变更的成本太高。
sql语句与索引优化 –> 数据表优化 –> 系统配置优化 –> 硬件提升优化
如果是创业公司。比如注册用户20w, 每天日活1w, 每天单表1000, 高峰期每秒并发 10 ,这个时候,一般不需要考虑分库分表,如果注册用户2000w, 日活100w, 单表10w条,高峰期每秒并发1000,此时就要考虑分库分表。当然多加几台机器,使用负载均衡可以扛住,但是每天单表数据增加,磁盘资源会被消耗掉,高峰期如果要5000 怎么办,系统肯定撑不住。也就是说,数据增加,请求量增大,并发增大,单个数据库肯定不行。
当MySQL单表记录数过大时,数据库的CRUD性能会明显下降,一些常见的优化措施如下:
除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量:
select r.*,s.* from r full join s on r.c=s.c
我们现在需要建立一个描述学校教务的数据库,该数据库涉及的对象包括学生的学号(Sno)、所在系(Sdept)、系主任姓名(Mname)、课程号(Cno)和成绩(Grade),假设我们使用单一的关系模式 Student 来表示,那么根据现实世界已知的信息,会描述成以下这个样子:
在遨游了一番 Java Web 的世界之后,发现了自己的一些缺失,所以就着一篇深度好文:知名互联网公司校招 Java 开发岗面试知识点解析 ,来好好的对 Java 知识点进行复习和学习一番,大部分内容参照自这一篇文章,有一些自己补充的,也算是重新学习一下 Java 吧。
前言: 在遨游了一番 Java Web 的世界之后,发现了自己的一些缺失,所以就着一篇深度好文:知名互联网公司校招 Java 开发岗面试知识点解析 ,来好好的对 Java 知识点进行复习和学习一番,大部分内容参照自这一篇文章,有一些自己补充的,也算是重新学习一下 Java 吧。 前序文章链接: Java 面试知识点解析(一)——基础知识篇 Java 面试知识点解析(二)——高并发编程篇 Java 面试知识点解析(三)——JVM篇 Java 面试知识点解析(四)——版本特性篇 Java 面试知识点解析(五
MySQL支持多种数据存储引擎,其中最常见的是MyISAM和InnoDB引擎。可以通过使用"show engines"命令查看MySQL支持的存储引擎。
使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死。严重影响业务。
除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在 千万级以下,字符串为主的表在 五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量。
当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,所以我们本文会提供一些优化参考,大家可以参考以下步骤来优化:
当 MySQL 单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化。 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候 MySQL 单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED; VARCHAR的
除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量。
|原文链接:https://segmentfault.com/a/1190000006158186
ETL (Extract-Transform-Load 的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以了解并掌握一种ETL工具的使用,必不可少。
接上篇,上篇主要是从字段类型,索引,SQL语句,参数配置,缓存等介绍了关于MySQL的优化,下面从表的设计,分库,分片,中间件,NoSQL等提供更多关于MySQL的优化。
互联网时代,亿级用户各种网络行为产生大量数据,如何解决海量数据存储?如何高性能读写?解决思路有哪些,本文列举了常用的解决方案:
MySQL 是一种关系型数据库,在Java企业级开发中非常常用,因为 MySQL 是开源免费的,并且方便扩展。阿里巴巴数据库系统也大量用到了 MySQL,因此它的稳定性是有保障的。MySQL是开放源代码的,因此任何人都可以在 GPL(General Public License) 的许可下下载并根据个性化的需要对其进行修改。MySQL的默认端口号是3306。
1. 概述 相信很多同学看过 MySQL 各种优化的文章,里面 99% 会提到:单表数据量大了,需要进行分片(水平拆分 or 垂直拆分)。分片之后,业务上必然面临的场景:跨分片的数据合并。今天我们就一
转自:http://www.cnblogs.com/anding/p/5281558.html
img垂直拆分的优点: 可以使得行数据变小,在查询时减少读取的Block数,减少I/O次数。此外,垂直分区可以简化表的结构,易于维护。 垂直拆分的缺点: 主键会出现冗余,需要管理冗余列,并会引起Join操作,可以通过在应用层进行Join来解决。此外,垂直分区会让事务变得更加复杂;
当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHA
今天分享的主题是TDSQL-SQL引擎架构的演进和查询优化实战。今天分享分为四章,分别是:TDSQL简介、SQL引擎简介、SQL引擎查询处理和最佳实践。
为帮助开发者更好地了解和学习分布式数据库技术,2020年3月,腾讯云数据库、云加社区联合腾讯TEG数据库工作组特推出为期3个月的国产数据库专题线上技术沙龙《你想了解的国产数据库秘密,都在这!》,邀请数十位鹅厂资深数据库专家每周二和周四晚上在线深入解读TDSQL、CynosDB/CDB、TBase三款鹅厂自研数据库的核心架构、技术实现原理和最佳实践等。本文将带来直播回顾第四篇《亿级并发丝毫不虚,TDSQL-SQL引擎架构演进与查询实战》。
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随着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用,每天百万级甚至上亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。
(1)索引一旦建立,** Oracle管理系统会对其进行自动维护**, 而且由Oracle管理系统决定何时使用索引
本文内容涉及到基本SQL语法,数据的基本存储原理,数据库一些概念、数据优化等。抱砖引玉,权当一个综合复习!
腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙正在火热进行中,3月19日唐颢的分享已经结束,没来得及参与的小伙伴不用担心,以下就是直播的视频和文字回顾。
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