整个系列教程会大量结合示例代码和运行日志来进行深入分析，蕴含多年开发经验于其中，代表作有百亿级大数据实时计算项目。...阅读本文之前，建议回顾《百亿级性能》，其中“索引完备”章节详细描述了大型数据表的核心要点。...100亿数据其实并不多，一个比较常见的数据分表分库模型： MySql数据库8主8从，每服务器8个库，每个库16张表，共1024张表（从库也有1024张表） ，每张表1000万到5000万数据，整好100...连接字符串指定的numberData目录下，生成了4个数据库，每个数据库生成了4张表，每张表内插入1000行数据。...根据《百亿级性能》，常见分表策略如下： 日志型时间序列表，如果每月数据不足1000万，则按月分表，否则按天分表。
$ORACLE_HOME/lib:/usr/lib:/usr/local/lib export NLS_LANG=AMERICAN_AMERICA.UTF8 #以上代码为Oracle数据库运行账号oracle...#部分导出（分区表导出）备份30天的数据 cd /home/oracle/backup fun1() { expdp ami/Xnjc_201703# directory=MY_DUMP dumpfile...MY_DUMP dumpfile=t.dmp include=trigger #配置一个变量（后面的.zip文件以时间命名） backtime=`date +%Y-%m-%d-%H-%M-%S` #按表备份...mv ${backtime}.zip /home/oracle/back #删除备份目录也就是oracle数据库识别到的逻辑目录的.dmp文件。（按表备份的.dmp文件比较多，29个。...zip文件 find /home/oracle/back -type f -mtime +7 -name "*.zip"|xargs rm -rf #mmin分钟 #mtime天 计划任务：为避免数据库压力
最新项目一直出现线上问题，定位原因看到是由于表数据过大导致的，现在有个登录表，登录游戏玩家每次登录的信息，久而久之，这几个表的数据量达到了两亿多条。每天都在上报，采集，由于没有定期删除，数据大量累积。...大概有一年左右的数据，一个表的数据已经达到亿级别的。这样算下来，一个表的数据至少是几十GB了。因此需要删除过期的数据，暂时保留近三个月的统计数据。...解决方案： 基本每个表都有个字段叫create_time或者collect_time的字段，只要删除这个字段三个月之前的数据就ok了 delete from table_name where create_time...，mysql给的buffer好像只有8MB左右（网上搜到的） 后面找到DBA帮忙看，问这个表建了索引没有 show index from table_name 通过查看索引，我们在create_time...和同事吃饭的时候，同事也提供了一个解决方案，每次删一秒的数据，这样一次次的删。看了一下数据，一秒的数据基本在几十万，左右，这样不太好控制数据量大小。
自5.1开始对分区(Partition)有支持，一张表最多1024个分区 查询分区数据： SELECT * from table PARTITION(p0) 水平分区（根据列属性按行分） 举个简单例子...垂直分区（按列分） 举个简单例子：一个包含了大text和BLOB列的表，这些text和BLOB列又不经常被访问，这时候就要把这些不经常使用的text和BLOB了划分到另一个分区，在保证它们数据相关性的同时还能提高访问速度...例如DBA可以将一个表通过年份划分成三个分区，80年代（1980's）的数据，90年代（1990's）的数据以及任何在2000年（包括2000年）后的数据。...* Hash（哈希） – 这中模式允许DBA通过对表的一个或多个列的Hash Key进行计算，最后通过这个Hash码不同数值对应的数据区域进行分区，。例如DBA可以建立一个对表主键进行分区的表。...* List（预定义列表） – 这种模式允许系统通过DBA定义的列表的值所对应的行数据进行分割。例如：DBA建立了一个横跨三个分区的表，分别根据2004年2005年和2006年值所对应的数据。
表级锁 MySQL表级锁分为读锁和写锁。...表级锁在MyISAM和innoDB中都有用到，创建锁的开销小，不会出现死锁，由于锁定的是整张表，所以并发度低。...当需要频繁对大部分数据做 GROUP BY 操作或者需要频繁扫描整个表时，推荐使用表级锁。 行级锁 行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁，能大大减少数据库操作的冲突，由于其粒度小，加锁的开销最大。...其他线程也可以读取使用了共享锁的表，而且这些线程读取的是同一个版本的数据。...行级锁都是基于索引的，如果一条SQL语句用不到索引是不会使用行级锁的，会使用表级锁。行级锁的缺点是：由于需要请求大量的锁资源，所以速度慢，内存消耗大。 (责任编辑：IT)
一、问题背景 随着数据库数据量进一步增加，最大的表目前已经达到10亿+了，虽然已经进行的数据库的分库分表（采用阿里云的polardb），但是大表要改表结构的时候，还是会出现死锁的情况，系统会收到严重影响...copy替换原表技术难点有3点： 数据同步问题 数据同步时间问题 切换表数据丢失问题 4.1 数据同步问题 像我们系统用的是阿里云的polardb分布式数据库，本身就提供了数据同步的功能...4.3 切换表数据丢失问题 切换表名这一步，数据库层面做不了限制，首先MYSQL不支持在锁住表的情况下，再去修改表名。...其实很简单，一方面大部分公司的数据量达不到亿级，另一方面也没办法保证copy替换原表数据的完整性，所以宁愿选择用户访问量少的，也不愿意用其它的方式。...数据同步工具的选择、数据同步时间的保障、表名切换的数据完整性保证等。
MySQL 大表数据添加新字段 有时候我们在测试环境给一个表添加字段,但是在线上环境添加一个字段,却极其的慢。...原因是线上的数据库一般会存有大量的数据(百万级,千万级),基本的添加字段方式在线上数据库已经不太合适了。...，导致新表数据流失不完整 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 如果该表读写不频繁，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...，复制历史数据期间的数据也会同步至新表，最后删除原表，将新表重命名为原表表名，实现字段添加 先在从库添加 再进行主从切换 如果一张表数据量大且是热表（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
) as b # 第二个子查询 on a.strmd5 = b.strpicdownloadimgmd5; # join条件 【现象】 出现reduce阶段一直卡在99%的情况，猜测可能出现数据倾斜问题...【验证猜测】 1、查看user表strmd5个数，6亿左右，做distinct之后，只有4.5亿。大约有1.5亿重复数据。...2、查看filter_log表strpicdownloadimgmd5个数，6亿左右，做distinct之后，只有5亿。大约有1亿重复数据。...3、如果一个key在user表和filter_log表中都重复出现1k次，两个表join，总数据量为1k*1k=100w，也就说这一个key的结果就有100w条。这还只是1k次，如果是10w呢？
【数据结构】 目录 前言 顺序表 接口实现 各项功能 接口详解 顺序表初始化 顺序表释放 顺序表展示 顺序表容量检查 顺序表数据尾插 顺序表数据头插 顺序表数据前删 顺序表数据尾删 顺序表数据查找...顺序表指定位置插入数据 顺序表指定位置删除数据 ---- 前言 ---- 本章主要讲解： 顺序表以及顺序表的接口实现 注：保姆级教程，相信你一定会的~ 顺序表 顺序表是线性标的一种...\n"); return; } 顺序表数据前删 注意： 没有数据或者顺序表为空无法删除 前删后从前往后移动数据（避免覆盖） 更新记录使用的数量 参考代码： //顺序表数据前删 void SeqListPopFront...\n"); return; } 顺序表数据尾删 注意： 没有数据或者顺序表为空无法删除 尾删数据只要记录使用数量的变量自减就行了 参考代码： //顺序表尾删数据 void SeqListPopBack...\n"); return; } 顺序表指定位置删除数据 注意： 没有数据或者顺序表为空无法删除 覆盖数据达到删除的效果 删除后更新记录使用的数量大小 参考代码： //顺序表删除pos位置的值 void
锁的分类： MySQL中的锁，按照锁的粒度分，可分为下述三类： ①全局锁：锁定数据库中所有的表。 ②表级锁：每次操作锁住整张表。 ③行级锁：每次操作锁住对应的行数据。 2....表级锁 表级锁： 表级锁，每次操作锁住整张表。锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低 。应用在MyISAM、InnoDB、BDB等存储引擎中。...表锁 表级锁分类： ①表锁 ：表共享读锁(read lock) / 表独享写锁(write lock) -- 设置表锁 -- 设置了读锁read lock，当前客户端和其他客户端都只能读不能写。...MDL锁主要作用是维护表元数据的数据一致性 ，在表上有活动事务的时候，不可以对元数据进行写入操作。作用：为了避免DML与DDL冲突，保证读写的正确性。...行级锁 行级锁： 行级锁，应用在InnoDB存储引擎中，每次操作锁住对应的行数据。锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度最高 。
那么，MySQL能不能支撑亿级的数据量呢，我的答案是肯定的，绝大部分的互联网公司，它们采用的数据存储方案，绝大部分都是以MySQL为主，不差钱的国企和银行，以Oracle为主，而且有专职的DBA为你服务...本文会以一个实际的项目应用为例，层层向大家剖析如何进行数据库的优化。项目背景是企业级的统一消息处理平台，客户数据在5千万加，每分钟处理消息流水1千万，每天消息流水1亿左右。...虽说MySQL单表可以存储10亿级的数据，但这个时候性能非常差。...存放表数据的，一个是myi存表索引的。...以上便是我们面对大数据量的场景下，数据库层面做的相应的优化，一张每天一亿的表，经过拆分后，每个表分区内的数据在500万左右。
阅读量: 133 image.png 以下为代码为省市区的表内容结构 # 创建省信息表 create table if not exists table_china_province (...null comment '省名称', constraint province_index unique (province_name) comment '省信息索引' ) comment '省信息表'...constraint city_index unique (city_id, city_name, province_id) comment '城市信息索引' ) comment '城市信息表'...id', constraint area_index unique (area_id, area_name, city_id) comment '区县信息索引' ) comment '区县信息表'...char set utf8; ---- 以下为省市区sql代码，由于数据过大，请下载查看 info下载
单个表每天数据有50亿左右。需用二级分区优化该表。...通过INSERT语句插入数据到动态分区表中，也可能会超过HDFS同时打开文件数的限制。 如果没有join或聚合，INSERT ... SELECT语句会被转换为只有map任务的作业。...但reduce阶段一直卡在99%，判断是uiappid数据倾斜导致。...通过这个优化过，reduce阶段单个key的数据都不超过1亿条，可以快速得到结果。...'%s', uiappid) select %s from xxx where dt= %s and uiappid not in ('a','b'); 2、第二步：再次将uiappid条数大于1亿的数据插入表中
实现的效果是获取Mysql的所有数据库，然后点击数据库名就可以实现获取该数据库里的所有表。...主要是用DefaultComboBoxModel来实现，实现思路就是移除之前的模型，然后为这个模型重新添加数据，从而实现了二级联动。...= new JPanel(); JPanel panel2 = new JPanel(); JLabel label1 = new JLabel("数据库...list2.size(); i++){ arrs2[i] = list2.get(i); } JLabel label2 = new JLabel("数据表...import java.util.List; import com.xmlDemo.util.DBConnectionUtil; public class DBService { //获取某个数据库的所有数据表
两级页表 单级页表的问题 某计算机系统按字节寻址，支持32位的逻辑地址，采用分页存储管理，页面大小为4KB，页表项长度为4B。...相应的，一个进程的页表中，最多会有220 = 1M = 1,048,576个页表项，所以一个页表最大需要220*4B=2^{22}B，共需要2^{22}/2^{12}=2^{10}个页框存储该页表。...因此没有必要让整个页表都常驻内存。 问题一:页表必须连续存放，因此当页表很大时，需要占用很多个连续的页框。...同样的思路也可用于解决“页表必须连续存放”的问题，把必须连续存放的页表再分页 可将长长的页表进行分组，使每个内存块刚好可以放入一个分组（比如上个例子中，页面大小4KB,每个页表项4B，每个页面可存放1K...个页表项，因此每1K个连续的页表项为一组，每组刚好占一个内存块，再讲各组离散地放到各个内存块中） 另外，要为离散分配的页表再建立一张页表，称为页目录表，或称外层页表，或称顶层页表 问题二:没有必要让整个页表常驻内存
本文的"优先级"仅为最后样式体现的描述，不与常规定义等同。...*结论：内部样式比导入样式优先级高（或者说覆盖） 这里因为导入样式的特殊性，不能进行两种样式的交换的优先级比较。当然，如果进行交换，依然以内部样式为准。 4....链接样式 VS 导入样式 *结论：就近原则——最靠近相关标签的样式优先级高 总结论： 行内样式优先级最高； 内部样式优先级大于导入样式，而与链接样式的优先级则与文档顺序有关...，越靠近相关标签的样式优先级越高，即遵循就近原则。...导入样式与链接样式的优先级也遵循就近原则。
（若在此时发生主从切换，需要长时间才可以完成切换，要追延迟来保证主从数据的一致性） XX 实例的慢查询数量最多（执行时间超过 1s 的 SQL 会被记录），XX 应用那方每天晚上在做删除一个月前数据的任务...delete 大表优化为小批量删除 应用端已优化成每次删除 10 分钟的数据（每次执行时间 1s 左右），xxx 中没在出现 SLA（主从延迟告警）： ?...DELETE FROM arrival_record WHERE id<@need_delete_max_id LIMIT 20000; select ROW_COUNT(); #程序睡眠0.5s 总结 表数据量太大时...，除了关注访问该表的响应时间外，还要关注对该表的维护成本（如做 DDL 表更时间太长，delete 历史数据）。...对大表进行 DDL 操作时，要考虑表的实际情况（如对该表的并发表，是否有外键）来选择合适的 DDL 变更方式。 对大数据量表进行 delete，用小批量删除的方式，减少对主实例的压力和主从延迟。
墨墨导读：本文以一个实际的项目应用为例，层层向大家剖析如何进行数据库的优化。项目背景是企业级的统一消息处理平台，客户数据在5千万加，每分钟处理消息流水1千万，每天消息流水1亿左右。...那么，MySQL能不能支撑亿级的数据量呢，我的答案是肯定的，绝大部分的互联网公司，它们采用的数据存储方案，绝大部分都是以MySQL为主，不差钱的国企和银行，以Oracle为主，而且有专职的DBA为你服务...本文会以一个实际的项目应用为例，层层向大家剖析如何进行数据库的优化。项目背景是企业级的统一消息处理平台，客户数据在5千万加，每分钟处理消息流水1千万，每天消息流水1亿左右。...虽说MySQL单表可以存储10亿级的数据，但这个时候性能非常差。...存放表数据的，一个是myi存表索引的。
运算符 描述 lambda Lambda表达式 or 布尔“或” and 布尔“与” not x 布尔“非” in，not in 成员测试 is，is not ...
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