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
【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
) 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?
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。
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
本章主要内容面向接触过C++ Linux的老铁 主要内容含: 一.表级锁 表级锁的基本概念&分类【表锁,元数据锁,意向锁】 表级锁,每次操作锁住整张表。...对于表级锁,主要分为以下三类: 表锁 元数据锁 意向锁 【1】表锁 对于表锁,分为两类: 表共享读锁 (read lock) 表独占写锁 (write lock) 语法: 加锁: locktables...表名..read/write 释放锁: unlock tables/客户端断开连接 演示: 加了读锁:其他包括自己客户端只能读不能写 【2】元数据锁:MDL 元数据可以直接理解成: 表的结构...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 在MySOL5.5中引入了MDL,当对一张表进行增删改查的时候,加MDL读锁(共享);当对表结构进行变更操作的时候...不同SQL对应的元数据锁有所不同: 【3】意向锁 1.意向锁的由来 意向锁出现的场景: 线程A:有一张表和客户端,我们开启事务,更新id为3的数据,会自动加上 行锁 此时,我们想给这张表上
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
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。
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