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如何正确行数分库分

如果数据多到一定程度,就需要分库分来存储数据了,这个一定程度判断也比较难,总体而言, 数据量上:MySQL数据库在500w-1000w时候性能比较好,单张表达到2000W(如果服务器配置比较好的话...)sql经过优化,数据量大,当频繁插入或者联合查询时,速度变慢,就需要分了。...磁盘:如果一个数据库存储数据比较多,一台服务器磁盘就会成为瓶颈,这个时候,就需要考虑分库了 数据库链接:如果一个数据库实例链接过多,很容易就达到服务上限,这个时候就有必要进行分库分,当然,也可以通过引入...Redis 缓存形式,在前面挡一下,可以降低服务器链接 分库分大体有两种思路: 1.修改代码,让代码去链接对应数据库查询对应。...常见分、分库常用策略 平均进行分配hash(object)%N(适用于简单架构),这个方式可能会遇到如果某个用户数据过多,就会造成数据倾斜问题。

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如何使用python计算给定SQLite行数

计算 SQLite 行数是数据库管理中常见任务。Python凭借其强大库和对SQLite支持,为此目的提供了无缝工具。...要计算特定行数,可以使用 SQL 中 SELECT COUNT(*) 语句。...对查询响应是一个元组,其中包含与行数对应单个成员。使用 result[0] 访问元组第一个组件以获取行计数。...使用多个 如果需要计算多个行数,可以使用循环循环访问名列表,并为每个执行计数查询: table_names = ['table1', 'table2', 'table3'] for table_name...这允许您在不重复代码情况下计算多个行。 结论 使用 Python 计算 SQLite 行数很简单。我们可以运行 SQL 查询并使用 sqlite3 模块或 pandas 库获取行数

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「开发日志」Navicat统计行数竟然和实际行数不一致?!

背景 近期为了保障线上数据库稳定性,我决定针对一些大历史数据有计划地进行备份迁移,但是呢,发现一个奇特现象,Navicat统计行数自身count统计数竟然不一致!?...整个经过 这次大迁移备份,我整体思路是:首先用Navicat对库内所有的按照行数降序排序,然后选取Top10进行迁移备份。...但是一如既往细心我发现,它界面的统计行数竟然和我自己count这张行数不一致?!难道要颠覆我对Navicat认可嘛。...为了证实我猜想,我查阅了官方文档及其他相关资料,果然,MySQL 在 information_schema.TABLES中息存放了所有信息。...原来,TABLE_ROWS这个字段不同存储引擎计数规则不一致,比如MyISAM引擎这存储TABLE_ROWS存储就是精确行数,而对于其他存储引擎,比如 InnoDB,这个值只是一个近似值,与实际值相差

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mysql源和目标端行数检查

导数据是很长有的事, 导完了总得检查一下把, 云上有DTS很方便, 但是有的环境只能手动导数据了, 这比较就比较麻烦了, 或者是用户自己导, 让你检查检查, 总之检查两个库之间数据量是很常见工作...常见工作做多了就饭, 就写个脚本, py效果更好, 但是不如shell方便(因环境而异). 我分享下脚本检查mysql两库之间数据行数脚本吧....例子: 并行度默认是本机线程数2倍 默认该库所有 image.png 也可以手动指定库名: image.png 4. 脚本如下: #!.../bin/env bash #write by ddcw at 2021.06.26 #检查mysql数据是否一致, 只检查行数量 #用法, sh $0.sh src_user/src_passowrd...'{print $1}')\033[0m" echo -e "一致: ${same_tbale} \t 不一致: ${no_same_tbale}" } init_param # echo

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Day2-线性-链表起点

一 先致谢 第一天发文,就收到了上百关注,还是发自内心地感谢大家~ 二 关于公众号留言问题 我也纳闷啊,怎么就不能留言了呢?...查了一下,这才知道,新注册公众号,确实是没有留言功能了 ? ?...不过没关系,有疑问,或者有建议同学,可以后台私信给我,我会在第二天文章中一一作答,再次感谢~ 三 上题 不废话了,开始今天盒饭 链表环问题,和逆置一样,很经典,相信大部分同学手撸没啥问题...然后呢,怎么起点? ? ?...当然有同学会说,我用c++STL中set也可以做 是,当然可以做,但是99%面试官会告诉你,如果不用set,你有没有别的方法 ? 所以以后,链表环问题,甭想,快慢指针,完事 ?

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谁说MySQL单行数不要超过2000W?

背景 网上看了一篇文章《为什么说MySQL单行数不要超过2000w》,亲自实践了一下,跟原作者有不同结论。...首先我们先想想数据库单行数最大多大?...单建议值 下面我们就以 3 层,2 分叉(实际中是 M 分叉)图例来说明一下查找一个行数过程。...叶子节点和非叶子节点结构是一样,同理,能放数据空间也是 15k;但是叶子节点中存放是真正行数据,这个影响因素就会多很多,比如,字段类型,字段数量;每行数据占用空间越大,页中所放行数量就会越少...索引结构不会影响单最大行数,2kw 也只是推荐值,超过了这个值可能会导致 B + 树层级更高,影响查询性能。

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MySQL count(*) 优化,获取千万级数据行数

来源:blog.csdn.net/LJFPHP/article/details/84400400 一、前言 这个问题是今天朋友提出来,关于查询一个1200w数据行数,用count(*)速度一直提不上去...找了很多优化方案,最后另辟蹊径,选择了用explain来获取总行数。 二、关于count优化 网上关于count()优化有很多。...博主这边思路就是没索引就建立索引关系,然后使用count(1)或者count()来提升速度。这两个函数默认使用是数据中最短那个索引字段。...三、使用explain获取行数 1、关于explain 关于explain,使用mysql都知道,这个函数是专门用于查看sql语句执行效率,网上可供参考文章很多。...我们使用explain之后,会看到返回很多参数,其中: rows:显示MySQL认为它执行查询时必须检查行数。就是这个东西了,既然我们要获取是数据行数,那么可以使用: ?

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