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关键词

读写分离,在X2的版本中,我们引入了多SQL服务器的支持,在主从服务器中,你可以配置写服务器跟读服务器,这样对于负载高的站点中可以使用这个 功能达到读写分离,降低由于写过程序中造成的MySQL表锁定后的 例如:** * 库主服务器设置, 支持多组服务器设置, 当设置多组服务器时, 则会根分布式策略使用某个服务器 * @example * $_config = localhost; 服务器地址 * config = root; 用户 * $_config = root; 密码 * $_config = gbk; 字符集 * $_config = 0; 是否持续连接 * $_config = x1; 库 config = root; $_config = root; $_config = gbk; $_config = 0; $_config = ultrax; $_config = pre_; ** * 库从服务器设置

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漫谈千亿级实践:一次实录

即使没有倾斜,千亿级的查询对于系统也是一种巨大负担,对于开发来说,如何来它,既是挑战,也是机遇!本文将分享千亿级的一点:如何使用。 本文不是一篇Hive使用和文档,更侧重于梳理笔者的思路,让大家少走些坑。 因此,本文将侧重于千亿级在Hive中的使用,并通过一个典型的使用难题来总结一些在大规模场景下的方式。 问题来了: 量太大,随便一个查询就是五六个小时,有没有办法?2. 困难先说明一下问题在哪。 总结本文主要是描述了一次千亿级量查询的过程,回头来看,其实也听简单的,但是身在其中未必能想清楚,这也和经验有关,因此走了很多的弯路。

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    SQLServer亿万级

    10000000,20000000,30000000,40000000,50000000,60000000,70000000,80000000,90000000,100000000)create partition scheme -- 创建分区方案Part_Plan -- 分区方案名称as partition Part_Fun -- 分区函名称

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    JDBC读取-fetch size

    最近由于业务上的需求,一张旧表结构中的,需要提取出来,根规则,导入一张新表结构中,开发同学写了一个工具,用于实现新旧结构的transformation,实现逻辑简单,就是使用jdbc从A表读出 ,即rs.next的操作,ResultSet会一次性从库服务器,得到10条记录,下次执行rs.next,就直接使用内存读取,不用和库交互了,但总计需要有1000次交互,如果使用setFetchSize 设置Fetch Size为10000,则只需要一次库交互,本地缓存10000条记录,每次执行rs.next,只是内存操作,不会有库网络消耗,效率就会高些。 执行查询之后,对结果集设置setFetchSize,会影响任何接下来的库交互过程获得更多的记录行,以及之后的fetch提取。 执行查询之前,设置setFetchSize,表示每次和库交互,得到记录行。综上所述,建议执行SQL之前,设置此值,效率提升最高。

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    查询的目的

    1.合理使用索引 索引是库中重要的结构,它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。 索引的使用要恰到好处,其使用原则如下: ●在经常进行连接,但是没有指定为外键的列上建立索引,而不经常连接的字段则由器自动生成索引。 另外,当库表更新大量后,删除并重建索引可以提高查询速度。 2.避免或简排序 应当简或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时,器就避免了排序的步骤。 为了避免不必要的排序,就要正确地增建索引,合理地合并库表(尽管有时可能影响表的规范,但相对于效率的提高是值得的)。如果排序不可避免,那么应当试图简它,如缩小排序的列的范围等。 3.消除对大型表行的顺序存取 在嵌套查询中,对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略,一个嵌套3层的查询,如果每层都查询1000行,那么这个查询就要查询10亿行

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    查询的意义

    1.合理使用索引 索引是库中重要的结构,它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。 索引的使用要恰到好处,其使用原则如下: ●在经常进行连接,但是没有指定为外键的列上建立索引,而不经常连接的字段则由器自动生成索引。 另外,当库表更新大量后,删除并重建索引可以提高查询速度。 2.避免或简排序 应当简或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时,器就避免了排序的步骤。 为了避免不必要的排序,就要正确地增建索引,合理地合并库表(尽管有时可能影响表的规范,但相对于效率的提高是值得的)。如果排序不可避免,那么应当试图简它,如缩小排序的列的范围等。 3.消除对大型表行的顺序存取 在嵌套查询中,对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略,一个嵌套3层的查询,如果每层都查询1000行,那么这个查询就要查询10亿行

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    MYSQL常用配置参

    如果设置为0(默认值),则不允许用户创建或更改存储函,除非用户具有 #除创建例程或更改例程特权之外的特权performance_schema = 0 #性能的引擎,默认关闭#ft_min_word_len 1.这个bind-address强烈推荐不配置 2.如果要配置bind-address的话,这个localhost不能修改,否则在初始库(执行optclouderacmschemascm_prepare_database.sh #答案是肯定的,但是Cache不是直接持久,于是面临安全性的问题——因为系统宕机时,Cache中可能有残余的没来得及写入磁盘。 这个参控制着innodb文件及redo log的打开、刷写模式 #InnoDB使用O_DIRECT模式打开文件,用fsync()函去更新日志和文件。 = 2M #使用myisamchk实用程序来获得有关你的库桌表的信息、检查和修复他们或他们 key_buffer = 256M sort_buffer_size = 256M read_buffer

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    是时候关注我一波了1.SQL1.SQL1)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)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,2.索引创建索引可以大大提高系统的性能。 01通过创建唯一性索引,可以保证库表中每一行的唯一性。 02可以大大加快的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因。 05通过使用索引,可以在查询的过程中,使用隐藏器,提高系统的性能。温馨提示点多也不能多用哦 为什么不多用呢?? 因为,增加索引也有许多不利的方面。 3.库结构拆分表:分区将在物理上分隔开,拆分 1.对表进行垂直分割后,如果需要查询原表的全部,需要使用join操作2.对表进行水平分割后,查询所有需要使用Union操作 4.服务器硬件砸钱完事

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    方案(百万级量)  1. 对sql语句进行, 首先对where和order by涉及的列加索引。   尽量避免在where子句中进行null值判断, 库中的值尽量保证都是非空的。备注、描述、评论之类的可以设置为 NULL,其他的,最好不要使用NULL。 然而当通配符出现在字符串其他位置时,器就能利用索引。 如: 这个SQL在运行时先取出两个表的结果,再用排序空间进行排序删除重复的记录,最后返回结果集,如果表量大的话可能会导致用磁盘进行排序。 尽量使用字型字段,若只含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。

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    Mysql两千万及迁移

    2000W对于MySQL来说很尴尬,因为合理的创建索引速度还是挺快的,再怎么速度也得不到多大提升。 不过这些有大量的冗余字段和错误信息,极不方便做统计和分析。 所以我需要创建一张新表,把旧表中的一条一条取出来后放回新表;一. 清除冗余字段结构 2000W中,能作为查询条件的字段我们是预知的。 后SQL执行效率显著提升,从35秒降到9秒;不过还是很慢,时间就是生命……还好我们有自增ID(创建表第一条定律,一定要有自增字段),后的SQl如下:1. select * from table_name 于是在不改变逻辑的情况下,尝试存储速度。 总结 通过各种,最后将脚本执行时间缩短到了20分钟内。质量得到了较高保证,下次将尝试2亿&迁移……文章可以多多留言,小编会尽量搜集,谢谢!!!

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    库】(SQL

    库】(SQL)sql语句 1.查询的模糊匹配尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE %parm1%—— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用,最好不要用。 例子SELECT * FROM ORDERS WHERE CUSTOMER_NAME NOT IN (SELECT CUSTOMER_NAME FROM CUSTOMER) SELECT * FROM 11.对查询进行,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。 b) 用下面的语句替换: select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num) 23.并不是所有索引对查询都有效,SQL是根表中来进行查询的 33.尽量避免向客户端返回大量,若量过大,应该考虑相应需求是否合理。

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    MySQL总结-查询备忘录

    一、分类?二、测试样例参考mysql官方的sakina库。三、使用mysql慢查询日志对有效率问题的sql进行监控?第一个,开启慢查询日志。第二个,慢查询日志存储位置。 前?后?后?后,减少io,提高效率,节省服务器资源灵活使用子查询和连接查询九、limit查询的??缺点:分页limit越往后,扫描行越多,io操作越大?缺点:id连续。 如果是覆盖索引,可直接从索引结构中获取,这样最快;索引字段越小,存储以页为单位,每次io所获取的量就大。 十一、索引SQL的方法索引提高查询,但是会影响inset,update,delete。???4、库表结构4.1 选择合适的类型? bigint8个字节,varchar15个字节4.2 库的范式??4.4表的垂直拆分?例如,将新闻表的内容拆分到单独一个表4.5 表的水平拆分??

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    mysql

    配置库提高读取速度表建索引分区表查询语句insert table valuesselect * from table limit 1delete from table limit 1避免使用匹配和排序 innodb_flush_log_at_trx_commit = 0;bulk_insert_buffer_size = 100000000; 设置成100M事务插入,减少操作时间(begincommit),事务不能嵌套(嵌套的事务自动提交前面的 ,这影响效率,可以通过定时commit的方式提交),事务模式需要关闭自动提交功能 事务同时提交多条,提交单条,可以设置自动提交多线程多线程访问库使用多个库连接,不要跨线程使用同一个库连接

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    Mysql

    例如,的全文索引、压缩与加密、支持复制与备份的恢复等。 势:与InnoDB相比,MyISAM的点是处理速度快。 缺点:InnoDB相比,MyISAM的缺点是不支持事务的完整性和并发性。 特性:在MEMORY存储引擎的表中,所有都保存在内存中,一旦程序出错或服务器断电都会导致的丢失。 势:的处理速度快。 缺点:不适合持久保存,而且也不能存储太大的。 锁定范围:是用户操作资源所在的整个表。 势:有效的避免了死锁的发生,且具有加锁速度快、消耗资源小的特点。 缺陷:因其锁定的粒度大,在并发操作时发生锁冲突的概率也大。 从的角度来考虑:尽量减少表级锁定时间,提高多用户的并发能力。. 如何释放“显式”表级锁: UNLOCK TABLES语句。 势:在操作时又因其表结构完全相同,只需增加获取对应分表名称的运算,就可以提高系统的稳定性和负载能力。缺点:水平分表使得分散存储,加大了维护难度。

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    - SQL

    是时候关注我们一波了前面一篇文章从实例的角度进行,通过配置一些参库性能达到最。但是一些“不好”的SQL也会导致库查询变慢,影响业务流程。 本文从SQL角度进行,提升SQL运行效率。 获取问题SQL不同库有不同的获取方法,以下为目前主流库的慢查询SQL获取工具MySQL慢查询日志测试工具loadrunnerPercona公司的ptquery等工具OracleAWR报告测试工具 SQL执行计划完成SQL一定要先读执行计划,执行计划会告诉你哪些地方效率低,哪里可以需要。 总结查看执行计划 explain如果有告警信息,查看告警信息 show warnings;查看SQL涉及的表结构和索引信息根执行计划,思考可能的点按照可能的点执行表结构变更、增加索引、SQL改写等操作查看后的执行时间和执行计划如果效果不明显

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    使用pickle模块序列代码

    pickle是Python标准库中的一个二进制序列和反序列库。 可以以二进制的形式将持久保存到磁盘文件中。可以将和代码分离,提高代码可读性和雅度。 序列是将Python对象转为二进制,可以配合文件操作将序列结果保存到文件中(也可以配合库操作保存到库中)。 反序列则是将二进制还原回Python对象,先从文件中(或库中)读取出保存的二进制。 经过pickle模块的序列和反序列,将持久到了文件S10.pkl中。实现了与代码的分离,避免了直接在代码中写一个很长的字典,代码更加雅。 在上面的例子中,对一个56行的进行序列,已经有不错的效果了。在实际的项目中,更大,将放到代码中会占很大的篇幅,进行序列处理的效果会更明显。

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    UPS如何用大送货路线

    不过他们有强烈的动力去实现路线最:如果每位司机每天少开一英里,公司便能省下5,000万美元。这家位于亚特兰大的公司是如何做的? 他们研发了一个名为Orion的系统,这是道路与导航集成系统(On-Road Integrated Optimization and Navigation)的缩写,也是希腊神话中猎户座的名字。 根高德纳研究公司(Gartner)的分析师斯维特拉娜•西库勒的说法,有两个“很不起眼的”行业正在受到大的冲击,一个是运输业,其中包括UPS这类物流公司,另一个是农业。 海事局还使用了地理围栏(一种动态的字定位区域)来触发和自动计算这些费用。她说:“通过公开,这一切都是透明的。” 西库勒表示,导致这种转变的不仅仅是大技术,移动设备和云计算在其中也扮演了重要角色。她解释说:“在收集信息、给司机实时提供上,移动性起到了重要作用。

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    Oracle海量-01分区的渊源

    一条再简单不过的按照条件删除库的操作。 如果大量存在,会不会引起系统性能问题呢? 当这个表的足够大时,按照这样的方式来清除,代价无疑是非常高昂的。我们提出使用分区的方式来解决这个问题。 比如 保留历史的骨折是,删除最早一个月的,按照这个需求,将需要删除的表,改为分区表。 按照每个月一个分区的方式创建分区表。 Table altered SQL> alter session set sql_trace=false; Session altered SQL> 开启SQL跟踪后,会生成一个trace文件,通过初始 我们可以看到,truncate操作时,块读的次10次左右,所以DDL操作并没有随着操作的增加而明显的增加,它只取决于需要操作的字典表的量。 17个降为1个,大部分空间都返回给了库,这部分空间是可以分配给其他使用的。

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    漫谈千亿级实践:倾斜

    倾斜问题? 一、几个思路解决倾斜有这几个思路:业务逻辑,我们从业务逻辑的层面上来倾斜,比如上面的例子,我们单独对这两个城市来做count,最后和其它城市做整合。 有损的方法:找到异常,比如ip为0的,过滤掉无损的方法:对分布不均匀的,单独计算先对key做一层hash,先将打散让它的并行度变大,再汇集预处理三、Hadoop平台的方法列出来一些方法和思路 (不完全是解决倾斜的问题,但是减少了IO读写和网络传输,能提高很多效率)四、Spark平台的方法列出来一些方法和思路,具体的参和用法在官网看就行了。 文中一些内容没有细讲,比如Hive Sql的清洗中的各种坑,这些留待后面单独的分享,会有很多的内容。另外千亿级别的还会有更多的难点,不仅仅是倾斜的问题,这一点在后面也会有专门的分享。

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    单机

    有很多可以讲,按照支撑的量来分可以分为两个阶段:单机库和分库分表,前者一般可以支撑500W或者10G以内的,超过这个值则需要考虑分库分表。 另外,一般大企业面试往往会从单机库问起,一步一步问到分库分表,中间会穿插很多的问题。本文试图描述单机的一些实践,库基于mysql,如有不合理的地方,欢迎指正。 1、表结构在开始做一个应用的时候,库的表结构设计往往会影响应用后期的性能,特别是用户量上来了以后的性能。因此,表结构是一个很重要的步骤。 因为自增主键可以让插入的按主键顺序插入到底层的B+树的叶子节点中,由于是按序的,这种插入几乎不需要去移动已有的其它,所以插入效率很高。 Textblob来保存大量,因为对大文本的读写会造成比较大的IO开销,同时占用mysql的缓存,高并发下会极大的降低库的吞吐量,建议将大文本保存在专门的文件存储系统中,mysql中只保存这个文件的访问地址

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