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MySQL设计

存储大规模数据集需要仔细设计数据库模式和索引,以便能够高效地支持各种查询操作。...在面对数亿条数据,每条数据包含数百个字段的情况下,以下是我能想到的在设计数据库的时候需要注意的内容,不足之处欢迎批评指正:1....数据库设计结构设计垂直分割:将分割成多个相关性较小的,以减少单个的字段数量。这有助于提高查询效率和降低冗余。规范化:合理使用规范化,将重复数据抽取成独立的,以减小数据冗余。...分库分如果数据量仍然巨大,可以考虑分库分策略,将数据划分到不同的数据库或中。4. 数据分区根据时间、范围等条件对数据进行分区,以提高查询效率。5....垂直分割对于一些很少使用的字段,可以考虑将其垂直分割到其他中,只在需要时进行关联查询。6. 数据库参数调优调整数据库的参数,如缓冲池大小、连接池大小等,以适应大规模数据的存储和查询需求。

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Mysql优化方案

,它包括数据库教程函数、计算表达式等等,查询时要尽可能将操作移至等号右边 sql语句尽可能简单:一条sql只能在一个cpu运算;语句拆小语句,减少锁时间;一条sql可以堵死整个库 不用SELECT...根据命中率(Qcache_hits/(Qcache_hits+Qcache_inserts)*100))进行调整,一般不建议太大,256MB可能已经差不多了,大型的配置型静态数据可适当调....垂直分是对数据进行垂直拆分的一种方式,常见的是把一个多字段的按常用字段和非常用字段进行拆分,每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的,只是字段不一样,使用主键关联 比如原始的用户是: ?...) 事务处理复杂 水平拆分 概述 水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储,分库内分和分库两部分,每片数据会分散到不同的MySQL或库,达到分布式的效果,能够支持非常数据量。...前面的分区本质上也是一种特殊的库内分 库内分,仅仅是单纯的解决了单一数据过大的问题,由于没有把数据分布到不同的机器上,因此对于减轻MySQL服务器的压力来说,并没有太大的作用,大家还是竞争同一个物理机上的

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MySQL-在线处理数据 & 在线修改大结构

这里我们列举几个例子,来看下如何具体的优化SQL ---- 示例 数据的分批处理 分批处理数据,特别是主从复制的MySQL集群, 每处理一批最好留一点时间,给主从同步复制留一点时间。...举个例子 有个大 1千万数据,我们要修改其中的100万, 那么最好分多个批次来更新,每次5000或者1万,根据自己服务器的性能合理的调整。 存过如下, 根据自己的业务调整。...当一个中的数据量很大的时候,我们对表中的列的字段类型进行修改,比如改变字段的宽度时会锁,从而影响业务。...其二 无法解决主从数据库延迟的问题 方案一 : 从修改,主从切换 现在从服务器上修改,然后主从切换。 切换完以后在此修改新的从服务器。...需要主从切换 ---- 方案二: pt-online-schema-change 主服务器上 Step1 : 建立一个新,将数据同步过去 Step2: 老表上建立触发器,同步到新 Step3

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MySQL 优化方案

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: 单优化 除非单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在千万级以下...,它包括数据库教程函数、计算表达式等等,查询时要尽可能将操作移至等号右边 sql语句尽可能简单:一条sql只能在一个cpu运算;语句拆小语句,减少锁时间;一条sql可以堵死整个库 不用SELECT...垂直分是对数据进行垂直拆分的一种方式,常见的是把一个多字段的按常用字段和非常用字段进行拆分,每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的,只是字段不一样,使用主键关联 比如原始的用户是: ?...(需要水平拆分) 事务处理复杂 水平拆分 概述 水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储,分库内分和分库两部分,每片数据会分散到不同的MySQL或库,达到分布式的效果,能够支持非常数据量...前面的分区本质上也是一种特殊的库内分 库内分,仅仅是单纯的解决了单一数据过大的问题,由于没有把数据分布到不同的机器上,因此对于减轻MySQL服务器的压力来说,并没有太大的作用,大家还是竞争同一个物理机上的

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MySQL优化方案

,它包括数据库教程函数、计算表达式等等,查询时要尽可能将操作移至等号右边 sql语句尽可能简单:一条sql只能在一个cpu运算;语句拆小语句,减少锁时间;一条sql可以堵死整个库 不用SELECT...根据命中率(Qcache_hits/(Qcache_hits+Qcache_inserts)*100))进行调整,一般不建议太大,256MB可能已经差不多了,大型的配置型静态数据可适当调....垂直分是对数据进行垂直拆分的一种方式,常见的是把一个多字段的按常用字段和非常用字段进行拆分,每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的,只是字段不一样,使用主键关联   比如原始的用户是: ?...(需要水平拆分) 事务处理复杂   水平拆分   概述   水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储,分库内分和分库两部分,每片数据会分散到不同的MySQL或库,达到分布式的效果,能够支持非常数据量...前面的分区本质上也是一种特殊的库内分   库内分,仅仅是单纯的解决了单一数据过大的问题,由于没有把数据分布到不同的机器上,因此对于减轻MySQL服务器的压力来说,并没有太大的作用,大家还是竞争同一个物理机上的

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MySQL 优化方案

而事实上很多时候MySQL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。...,它包括数据库教程函数、计算表达式等等,查询时要尽可能将操作移至等号右边 sql语句尽可能简单:一条sql只能在一个cpu运算;语句拆小语句,减少锁时间;一条sql可以堵死整个库 不用 SELECT...垂直分是对数据进行垂直拆分的一种方式,常见的是把一个多字段的按常用字段和非常用字段进行拆分,每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的,只是字段不一样,使用主键关联 比如原始的用户是: 垂直拆分后是...) 事务处理复杂 水平拆分 概述 水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储,分库内分和分库两部分,每片数据会分散到不同的MySQL或库,达到分布式的效果,能够支持非常数据量。...前面的分区本质上也是一种特殊的库内分 库内分,仅仅是单纯的解决了单一数据过大的问题,由于没有把数据分布到不同的机器上,因此对于减轻MySQL服务器的压力来说,并没有太大的作用,大家还是竞争同一个物理机上的

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MySQL优化方案

1、尽量不要在一开始就考虑拆分,会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度; 2、一般以整型值为主的在千万级以下,字符串为主的在五百万以下问题不大; 注意: 1、Covering index:...索引覆盖:即当索引本身包含查询所需全部数据时,不再访问数据文件本身,也就是不再需要回操作; 2、复合索引顺序:理论上索引对顺序是敏感的,但是由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引...; 避免在WHERE子句中对字段进行NULL值判断,否则将导致全扫描; 值分布稀少的字段不适合建立索引,如“性别”的这种; 字符字段只建立前缀索引【注意:不能用于ORDER BY和GROUP BY操作...; SQL语句尽可能简单: -- a、一条SQL只能在一个CPU运算; -- b、语句拆小语句,减少锁时间; -- c、一条SQL可以堵死整个库; 不用 SELECT * ; OR 改写成 IN...避免后缀式(%xxx)查询; 少用 JOIN ; 使用同类型比较:'123'跟'123'比较,123跟123比较,数字跟数字比较,字符串跟字符串比较; 对于连续值,使用BETWEEN,不用IN; 列表数据不要拿全

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MySQL 优化方案

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: 单优化 除非单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在千万级以下...,它包括数据库教程函数、计算表达式等等,查询时要尽可能将操作移至等号右边 sql语句尽可能简单:一条sql只能在一个cpu运算;语句拆小语句,减少锁时间;一条sql可以堵死整个库 不用SELECT...垂直分是对数据进行垂直拆分的一种方式,常见的是把一个多字段的按常用字段和非常用字段进行拆分,每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的,只是字段不一样,使用主键关联 比如原始的用户是: ?...(需要水平拆分) 事务处理复杂 水平拆分 概述 水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储,分库内分和分库两部分,每片数据会分散到不同的MySQL或库,达到分布式的效果,能够支持非常数据量...前面的分区本质上也是一种特殊的库内分 库内分,仅仅是单纯的解决了单一数据过大的问题,由于没有把数据分布到不同的机器上,因此对于减轻MySQL服务器的压力来说,并没有太大的作用,大家还是竞争同一个物理机上的

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MySQL优化方案

背景 阿里云RDS FOR MySQLMySQL5.7版本)数据库业务每月新增数据量超过千万,随着数据量持续增加,我们业务出现慢查询,在业务高峰期主业务的慢查询需要几十秒严重影响业务 方案概述...MySQL对索引字段长度是有限制的, innodb引擎的每个索引列长度默认限制为767字节(bytes),所有组成索引列的长度和不能大于3072字节(mysql8.0单索引可以创建1024字符) 有...对于应用程序来说,就像使用一个单点的数据库一样简单。 在离线混合场景:不同业务用不同的连接地址,使用不同的数据节点,避免相互影响 ?...三、分历史数据迁移到MySQL8.0 X-Engine存储引擎 分业务保留3个月数据(这个根据公司需求来),历史数据按月分到历史库X-Engine存储引擎, 为什么要选用X-Engine存储引擎...五、交互式分析Hologre 慢查询我们虽然用并行查询优化提升了效率,但是一些特定的需求实时报表、实时屏我们还是无法实现,只能依赖大数据去处理。

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MySql数据添加字段的方法

,重命名新的名字为旧表的名字 不过这里需要注意,执行第三步的时候,可能这个过程也需要时间,这个时候有新的数据进来,所以原来的如果有字段记录了数据的写入时间就最好了,可以找到执行这一步操作之后的数据,...并重复导入到新,直到数据差异很小。...不过还是会可能损失极少量的数据。 所以,如果数据特别,同时又要保证数据完整,最好停机操作。...UPDATE/INSERT,将原中要执行的语句也在新中执行 最后将原数据拷贝到新中,然后替换掉原 SQL语句: ALTER TABLE tmp_task_user ADD support tinyint...连接mysql的端口号 D= 连接mysql的库名 t= 连接mysql名 –alter 修改结构的语句 –execute

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MySQL 优化方案(长文)

,它包括数据库教程函数、计算表达式等等,查询时要尽可能将操作移至等号右边 3、sql语句尽可能简单:一条sql只能在一个cpu运算;语句拆小语句,减少锁时间;一条sql可以堵死整个库 4、不用SELECT...根据命中率(Qcache_hits/(Qcache_hits+Qcache_inserts)*100))进行调整,一般不建议太大,256MB可能已经差不多了,大型的配置型静态数据可适当调....垂直分是对数据进行垂直拆分的一种方式,常见的是把一个多字段的按常用字段和非常用字段进行拆分,每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的,只是字段不一样,使用主键关联,比如原始的用户是: 垂直拆分后是...(需要水平拆分) 事务处理复杂 水平拆分 概述 水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储,分库内分和分库两部分,每片数据会分散到不同的MySQL或库,达到分布式的效果,能够支持非常数据量。...前面的分区本质上也是一种特殊的库内分 库内分,仅仅是单纯的解决了单一数据过大的问题,由于没有把数据分布到不同的机器上,因此对于减轻MySQL服务器的压力来说,并没有太大的作用,大家还是竞争同一个物理机上的

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快速安全删除MySQL

删除表相关的磁盘文件 二、创建硬链接 三、删除 四、删除文件释放空间 参考: ---- 在一个高负载的生产数据库上删除需要一些技巧,倘若直接drop table,将产生大量磁盘I/...如果buffer pool很大,或者有很多脏页面需要被清除,则持有mutex的时间会相对较长,导致其它事务在用到相应buffer pool实例时被阻塞,从而影响整个数据库性能。...通常可以使用以下三个步骤删除: 创建文件的硬链接。 drop table删除。 删除文件释放磁盘空间。 二、创建硬链接 一个磁盘上的存储文件,可以由多个文件名引用。...可以使用以下脚本对一个数据库内的所有创建硬链接: # MySQL数据目录 datadir=`mysql -uroot -p123456 -S /data/mysqldata/mysql.sock -e.../bin/bash # 定义文件很小,可直接删除 rm $1.frm.h # 数据文件大小,单位M filesize=`ls -l $1.ibd.h | awk '{print int($5/1024

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MySQL千万优化实践

评论结构和索引信息如下,评论存储了1000万数据 ? ? 文章分类结构如下,这张数据比较少,仅仅存储了300条数据 ? 用户结构如下,该存储了100万数据 ?...原因是tb_category的最小,只有300条数据mysql查询优化器通常情况下都会以小作为驱动。...四张的关联结果集有611万数据 如果读者了解Mysql关联查询原理的话,读者便会知道mysql的关联查询之后,如果再进行条件筛选是无法使用非驱动索引的(换一句话讲,mysql关联查询只会使用驱动的索引进行条件筛选...数据量少,mysql查询优化器会使用tb_category作为驱动。...`article_id` 优化之后查询耗时18s,性能有了非常的提升,我们再看一下优化后的explain结果 ?

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亿级如何修改结构【MySQL

一、问题背景 随着数据数据量进一步增加,最大的目前已经达到10亿+了,虽然已经进行的数据库的分库分(采用阿里云的polardb),但是要改结构的时候,还是会出现死锁的情况,系统会收到严重影响...但是这种方式需要对业务规划非常清楚,而且也没办法100%解决修改字段问题,只能说缓解。...虽然修改结构会产生很多问题,但是本身是可以做优化的,最明显的优化就是去除不必要的索引或者将多个单个索引合并成一个索引,减少索引数据量大小,进而减少修改索引的时间。...,外网的带宽一般都非常小,的同步时间将会非常长,内网同步也需要小心,如果同步数据占用了所有的带宽,那业务请求就执行不了了。...4.3 切换数据丢失问题 切换名这一步,数据库层面做不了限制,首先MYSQL不支持在锁住的情况下,再去修改名。

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Mysql千万级添加字段锁

MySQL 数据添加新字段 有时候我们在测试环境给一个添加字段,但是在线上环境添加一个字段,却极其的慢。...,导致新数据流失不完整 总结 生产环境MySQL添加或修改字段主要通过如下四种方式进行,实际使用中还有很多注意事项 直接添加 如果该读写不频繁,数据量较小(通常1G以内或百万以内),直接添加即可(可以了解一下...online ddl的知识) 使用pt_osc添加 如果较大 但是读写不是太大,且想尽量不影响原的读写,可以用percona tools进行添加,相当于新建一张添加了字段的新,再将原数据复制到新中...,复制历史数据期间的数据也会同步至新,最后删除原,将新重命名为原表表名,实现字段添加 先在从库添加 再进行主从切换 如果一张数据量大且是热表(读写特别频繁),则可以考虑先在从库添加,再进行主从切换...,切换后再将其他几个节点上添加字段 将现有MySQL版本5.7升级到8.0.12之后的版本 相关文章 Mysql事务 Mysql中的索引 Mysql通过binlog恢复数据

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Spark离线导出Mysql数据优化之路

在业务离线数据分析场景下,往往需要将Mysql中的数据先导出到分布式存储中,如Hive、Iceburg。这个功能实现的方式有很多,但每种方式都会遇到一些问题(包括阿里开源的DataX)。...这段逻辑就是遍历Mysql实例上的库,对所有满足正则表达式的库执行一个SQL,查出需要的数据,保存到本地文件中,然后将文件上传到HDFS。 #!...机器性能要求高:读取是一个SQL查出所有数据,在单数据量比较大时,需要大内存来承载这些数据;同时这些数据需要写入本地文件,若写入处理速度较慢,会导致查询执行失败(受mysql net_read_timeout...基于游标查询的思路实现了Spark版本数据离线导出方案(后续称作方案3),核心逻辑如下:首先通过加载配置的方式获取数据的信息,然后遍历所有满足正则表达式的库,用游标查询的方式导出数据中的完整数据...总结 对于离线导出mysql数据写入分布式存储这个场景,本文提供了一种实现方式:首先分批查出的所有主键,按配置的批量大小划分区间;然后区间转化为SQL的分区条件传入Spark JDBC接口,构建Spark

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