---- 概述 MySQL-获取有性能问题SQL的方法_慢查询 & 实时获取 MySQL- SQL执行计划 & 统计SQL执行每阶段的耗时 上面两篇文章我们知道了如何获取有问题的SQL，以及如何统计SQL...这里我们列举几个例子，来看下如何具体的优化SQL ---- 示例 大表数据的分批处理 分批处理大表的数据，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。...当一个表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表，从而影响业务。...需要主从切换 ---- 方案二： pt-online-schema-change 主服务器上 Step1 : 建立一个新表，将大表的数据同步过去 Step2: 老表上建立触发器，同步到新表 Step3...这个表建的时候没建主键 。
https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/53908593 MySQL的update语句里可以使用join，这在用一个表的数据更新另一个表时很方便...，看下面一个统计点击数的例子： [sql] view plain copy -- 建立每天点击统计表 create table daily_hit_counter ( day date not
背景在MySQL中有大表需要清理，该表超过100GB，不敢直接delete或者truncate、drop，怕影响业务。...常见的大表删除方式对于大表的场景，常见的做法：小批量、分批删除；由于直接使用delete，是逐步删除，直接delete不带where条件肯定是不科学的。...因此，可以通过分批delete的方式，建议where条件中最好带上主键或者是索引，加速删除的效率。但对于大表来说，这种方式性能太低。...关于硬链接：具有相同inode节点号的多个文件互为硬链接文件，硬链接文件可以理解成是文件的另一个入口；删除硬链接文件或者删除源文件时，文件实体并未被删除；删除源文件和所有硬链接文件后，文件实体才会被删除...删除数据文件，使用限速删除工具操作：bt-rmTDSQL异步删除大表功能如果使用的是TDSQL，基于腾讯自研TXSQL内核支持异步删除大表：https://cloud.tencent.com/document
朋友提了一个MySQL数据导出导入的问题。...问题描述：从源库（兼容MySQL协议的TDSQL，select version()=5.7，test表字符集是utf8，test是个分区表）通过如下指令，导出一份数据，SQL格式的，文件6G， mysqldump...一开始怀疑源库中可能有很多碎片，因为是通过SQL导入到的目标库，所以顺序插入数据块中，数据都是相邻的、紧凑的，所以容量会小。...但实际优化源库的表，发现表的大小，还是和之前相同， （1）optimizer table test;（Innodb的表会提示Table does not support optimize, doing...因此，从数据上来看，目标库的导入，是正确的，但是这种显示数据容量的检索方式可能会产生误解，或许TDSQL、MySQL不同的封装，也会存在一些不同的统计逻辑，因此，若需要可能还得进一步探索。
SQL：将查询结果插入到另一个表的三种情况 一：如果要插入目标表不存在： select * into 目标表 from 表 where … 二：如果要插入目标表已经存在： insert into 目的表...select * from 表 where 条件 若两表只是有部分（字段）相同，则 复制代码 代码如下: insert into b(col1,col2,col3,col4,…) select col1...,col2,col3,col4,… from a where… 三：如果是跨数据库操作的话： 怎么把A数据库的atable表所查询的东西，全部插入到B 数据库的btable表中 select *...into B.btable from A.atable where … 同样，如果是跨服务器的，也是可以的。
SQL：将查询结果插入到另一个表的三种情况 一：如果要插入目标表不存在： select * into 目标表 from 表 where … 二：如果要插入目标表已经存在： insert into...目的表 select * from 表 where 条件 若两表只是有部分（字段）相同，则 复制代码 代码如下: insert into b(col1,col2,col3,col4,…) select...col1,col2,col3,col4,… from a where… 三：如果是跨数据库操作的话： 怎么把A数据库的atable表所查询的东西，全部插入到B 数据库的btable表中 select...* into B.btable from A.atable where … 同样，如果是跨服务器的，也是可以的。
、cpu必然压力巨大，需要分库+分表； 索引表法 10个库+每个库100张表，平均每张表每天会产生100w的数据，这样每张表每个月就会产生3000w的数据，在这个表中我们可以至保留一个月的数据，其余的数据归档至数据仓库...order_id通过取余等运算就能得到和user_id一致的结果了，也就是达到了同一个用户的所有数据都落到同一个库的同一个表中的效果； 现在我们把焦点集中在了“基因”这个点上，我们先来看看一个数a对另外一个数...b(数b为2^n)进行取余时，其实本质上最后的结果就是a这个数二进制的最后（n+1）位，举个例子：9%4 = 1（1001 % 100 = 001）/ 10 % 4 = 2 （1010 % 100 =...010），那么我们在生成订单id 的时候，只要把order_id二进制的最后（n+1）位的二进制数设置为user_id的最后（n+1）位，那么我们对user_id/order_id取余都能得到相同的结果了...order_id的二进制最后7位，这样就能保证order_id的路由结果与user_id完全一致； 通过基因法，不管是通过order_id查询数据，还是通过user_id查询数据，都能准确定位到具体的表
首先采用Mysql存储千亿级的数据，确实是一项非常大的挑战。...Mysql单表确实可以存储10亿级的数据，只是这个时候性能非常差，项目中大量的实验证明，Mysql单表容量在500万左右，性能处于最佳状态。...针对大表的优化，主要是通过数据库分库分表来解决，目前比较普遍的方案有三个：分区，分库分表，NoSql/NewSql。...下面进行第一次分区优化，Mysql支持的分区方式有四种 在我们的项目中，range分区和list分区没有使用场景，如果基于绑定编号做range或者list分区，绑定编号没有实际的业务含义，无法通过它进行查询...几个核心的步骤是一样的：SQL解析，重写，路由，执行，结果归并。个人比较倾向于采用client模式，它架构简单，性能损耗也比较小，运维成本低。 如何对业务类型进行分库分表。
第二 临时表方法 思路如下： ① 创建一个临时的新表，首先复制旧表的结构（包含索引） create table new_table like old_table; ② 给新表加上新增的字段，注意，此时新表是空表...不过还是会可能损失极少量的数据。 所以，如果表的数据特别大，同时又要保证数据完整，最好停机操作。...可以限速、限资源，避免操作时MySQL负载过高 建议: 在业务低峰期做，将影响降到最低 安装 1.去官网下载对应的版本，官网下载地址:下载网址 查询mysql版本 根据版本下载对应的软件 select...，我们只是要修改个表结构，只需要知道几个简单的参数就可以了 –user= 连接mysql的用户名 –password= 连接mysql的密码 –host= 连接mysql...的地址 P=3306 连接mysql的端口号 D= 连接mysql的库名 t= 连接mysql的表名 –alter 修改表结构的语句
我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题，他们有一张大表，这张表有 20 多亿条记录，而且还在不断增加。如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。...而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。...我们之所以选择它，是因为我们的客户更喜欢谷歌的云解决方案，他们的数据具有结构化和可分析的特点，而且不要求低延迟，所以 BigQuery 似乎是一个完美的选择。...Kafka 给了我们另一个优势——我们可以将所有的数据推到 Kafka 上，并保留一段时间，然后再将它们传输到目的地，不会给 MySQL 集群增加很大的负载。...对大表进行分区，我们就能够备份旧分区，并在不再需要这些分区时将其删除，回收一些空间。因此，我们用新 schema 创建了新表，并使用来自 Kafka 的数据来填充新的分区表。
使用可存下数据的最小的数据类型，整型 < date,time < char,varchar < blob* 使用简单的数据类型，整型比字符处理开销更小，因为字符串的比较更复杂。...查看离散度，通过统计不同的列值来实现，count越大，离散程度越高。 SQL编写 使用limit对查询结果的记录进行限定。 避免select *，将需要查找的字段列出来。...列表数据不要拿全表，要使用LIMIT来分页，每页数量也不要太大。 分区 可以让单表存储更多的数据。 分区表的数据更容易维护，可以通过清楚整个分区批量删除大量数据，也可以增加新的分区来支持新插入的数据。...所有分区必须使用相同的存储引擎。 分表 分表就是把一张大表，按照如上过程都优化了，还是查询卡死，那就把这个表分成多张表，把一次查询分成多次查询，然后把结果组合返回给用户。...阿里云POLARDB，POLARDB 是阿里云自研的下一代关系型分布式云原生数据库，100%兼容MySQL，存储容量最高可达 100T，性能最高提升至 MySQL 的 6 倍。
前言 作为一个 MySQL DBA，和大表打交道的次数想必不少，大表上的 ALTER 操作一般影响都很大，平时会用 Online DDL 工具来辅助操作，但是本文会介绍一种特殊的技巧来应对一部分大表上的...解决方案 从标题可以看出来，这次会用到 MySQL 5.7 的新功能：Generated Column，这种虚拟列在添加的时候耗时在秒级以内，也不需要 rebuild 表，对磁盘空间和数据库服务器资源的压力几乎没有...，在应对一些紧急情况和比较严峻的资源场景的时候偶尔会发挥出奇效~ 案例 1 背景 业务的新需求，在超过 5000 万行的大表上需要调整一个有唯一索引的 VARCHAR 列，从大小写不敏感变为大小写敏感，...在 MySQL 5.7 之后，利用 Generated Column 肯定是可以实现函数索引的：用函数计算的结果生成一个虚拟列，然后再使用虚拟列查询。...不需要数据库端做任何变动，改改 SQL 看看效果： [Explain 结果] 可以看到 MySQL 已经可以直接识别到 where 条件中的函数，然后利用虚拟列的索引来执行查询，而不再需要专门修改 SQL
面试官：说一下大表查询的优化方案 以下是几种常见的大表优化方案： 分区：将大表按照一定的规则分割成多个较小的子表，可以根据日期、地域或其他属性进行分区。...分区可以提高查询性能，减少锁竞争，并且可以更方便地进行数据维护和归档。 索引优化：通过分析查询频率和查询条件，合理地创建索引以加速查询。对于大表而言，索引的选择和设计尤为重要。...需要权衡查询性能和维护成本，避免创建过多的索引导致写操作的性能下降。 垂直切分：将大表根据业务逻辑划分为多个表，每个表只包含特定的字段。...数据归档：对于历史数据或不常用的数据，可以将其归档到独立的存储中，例如冷存储或文档数据库。这样可以减少大表的数据量，提高查询性能。...需要根据具体的业务需求和数据库类型选择适合的优化方案，同时也需要考虑数据库的硬件配置和网络环境等因素。大表优化需要综合考虑多个方面，以提高数据库的性能和稳定性。
MySQL 5.6 开始支持 Online DDL，添加唯一索引虽然不需要重建表，也不阻塞DML，但是大表场景下还是不会直接使用Alter Table进行添加，而是使用第三方工具进行操作，比较常见的就属...本文就来总结梳理一下添加唯一索引的相关内容。本文对ONLINE DDL讨论的也是基于MySQL 5.6及以后的版本。...在没有大查询的情况下，持锁时间很短，基本可以忽略不计，所以强烈建议改表操作时避免出现大查询。由此可见，表记录大小影响着加索引的耗时。如果是大表，将严重影响从库的同步延迟。...第一，如果是大表，在执行【gh-ost-on-before-cut-over】脚本过程中（大表执行这个脚本时间较长），新增的记录跟原来数据有重复，这个就没法规避了。...，而且大表的这个时间差只会更大。
一、背景 某客户的业务中有一张约4亿行的表，因为业务扩展，表中open_id varchar(50) 需要扩容到 varchar(500)....变更期间尽量减少对主库的影响(最好是不要有任何影响->最终争取了4个小时的窗口期)。 二、库表信息 环境：Mysql 8.0.22 1主1从 基于Gtid复制 1.第一个问题，这是一张大表吗?...既然是大表，我们应该使用什么方式做变更呢？...Pt-osc 和Gh-ost都属于第三方，Pt-osc 对大表的操作和OnlineDDL有一个共同的缺点就是失败回滚的代价很大。...大表操作和大数据量操作，需要我们贴合场景找到合适的变更方案，不需要最优，需要合适。 福利时间：分享一个速查表 图片
这意味着，如果在白天，访问量非常大的时候，如果你在不做任何处理措施的情况下，执行了删大表的命令，整个mysql就挂在那了，在删表期间，QPS会严重下滑，然后产品经理就来找你喝茶了。...ps：my.cnf中的datadir就是用来设置数据存储目录 好了，上面巴拉巴拉了一大堆，我只想说一个事情: 在绝大部分情况下，运维一定会为mysql选择独立表空间的存储方式，因为采用独立表空间的方式，...所以，我在一开始所提到的前提，mysql需要开启独立表空间。这个假设，百分九十的情况下是成立的。...如果真的遇到了，你们公司的mysql采用的是共享表空间的情况，请你和你们家的运维谈谈心，问问为啥用共享表空间。...至于这个硬链接，我简单说一下，不想贴一大堆话过来，看起来太累。 就是对于真正存储的文件来说，有一个Inode Index指向存储文件 ? 然后呢有一个文件名指向的Inode Index ?
要是问大家，知道怎么从mysql数据库中drop掉业务表，很多人肯定会说，so easy，用drop table t_test语句不就完事了，这是初生牛犊不怕虎，你要是如此简单，去线上业务库中drop掉一张...1TB大小的表，造成长时间的业务无法访问数据库，更严重，导致数据库崩溃，宕机都是可能的。...其次AHI会占用1/16的buffer pool的大小，如果线上表数据不是特别大，不是超高并发，不建议将开启AHI，可以考虑关闭AHI功能 mysql> SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE...我的一个好伙伴，就曾在线上库删除了一张1TB大小的表，结果20分钟，数据库无响应，最后库崩溃，重启了。...,所以会比较耗时; 如果给数据库表的.ibd文件创建一个硬链接，当删除表时，删除物理文件时，其实删除的就是物理文件的一个指针，所以删除操作响应速度会非常快，大约不到1秒左右 下面就来演示一下具体的操作
◆ 拆分存储的技术选型 拆分存储常用的技术解决方案目前主要分为4种：MySQL的分区技术、NoSQL、NewSQL、基于MySQL的分表分库。...3）稳定性考量：人们对MySQL的运维已经很熟悉了，它的稳定性没有问题，然而MongoDB的稳定性无法保证，毕竟很多人不熟悉。 基于以上的原因，当时项目组排除了MongoDB。...◆ 基于MySQL的分表分库 最后说一下基于MySQL的分表分库：分表是将一份大的表数据进行拆分后存放至多个结构一样的拆分表中；分库就是将一个大的数据库拆分成类似于多个结构的小数据库。...项目组没有选用前面介绍的3种拆分存储技术，而是选择了基于MySQL的分表分库，其中有一个重要考量：分表分库对于第三方依赖较少，业务逻辑灵活可控，它本身并不需要非常复杂的底层处理，也不需要重新做数据库，只是根据不同逻辑使用不同...假设需要查询的数据分布在多个数据库的多个表中（比如在order1里面的t_order_1，order2里面的t_order_9中），那么需要将针对这些表的查询结果合并成一个数据集。
分表分库 上文讲到，查询分离的方案存在三大不足，其中一个就是：当主数据量越来越大时，写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢？可以考虑分表分库。...拆分存储的技术选型 拆分存储常用的技术解决方案目前主要分为4种：MySQL的分区技术、NoSQL、NewSQL、基于MySQL的分表分库。...3）稳定性考量：人们对MySQL的运维已经很熟悉了，它的稳定性没有问题，然而MongoDB的稳定性无法保证，毕竟很多人不熟悉。 基于以上的原因，当时项目组排除了MongoDB。...基于MySQL的分表分库 最后说一下基于MySQL的分表分库：分表是将一份大的表数据进行拆分后存放至多个结构一样的拆分表中；分库就是将一个大的数据库拆分成类似于多个结构的小数据库。...项目组没有选用前面介绍的3种拆分存储技术，而是选择了基于MySQL的分表分库，其中有一个重要考量：分表分库对于第三方依赖较少，业务逻辑灵活可控，它本身并不需要非常复杂的底层处理，也不需要重新做数据库，只是根据不同逻辑使用不同
pt-query-digest工具分析最近一周的mysql-slow.log pt-query-digest --since=148h mysql-slow.log | less 结果第一部分 ?...30G /datas/mysql/data/3308/test/arrival_record.ibd 没有碎片，和mysql的该表的大小一致 cp -rp /datas/mysql/data/3308...delete 语句通过receive_time的索引删除300多万的记录花费77s时间* 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...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...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。
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