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。...执行加字段操作就会锁表，这个过程可能需要很长时间甚至导致服务崩溃。...通过中间表转换过去 创建一个临时的新表，首先复制旧表的结构（包含索引） > create table user_new like user; 给新表加上新增的字段 把旧表的数据复制过来 > insert...，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
不要问我为什么不分表，改动太大，无能为力。...主要原因是：虽然该查询使用建立了 recently_consume_time 索引，但是索引效率低下，需要查询整个索引树，导致查询时间过长。DESC 查询大概需要 4s，ASC 查询太慢耗时未知。...member_info 表有 775 条记录。 ④SQL 执行效率 优化前，如下图： ? 优化后，如下图： ? type 由 index→ref，ref 由 null→const： ?...调整索引需要执行的 SQL 执行的注意事项：由于表中的数据量太大，请在晚上进行执行，并且需要分开执行。...最终的 SQL 优化思路：先走覆盖索引定位到，需要的数据行的主键值，然后 INNER JOIN 回原表，取到其他数据。
数据的存储特点 InnoDB表是基于聚簇索引建立的，聚簇索引对主键的查询有很高的性能，不过他的二级索引（非主键索引）必须包含主键列，索引其他的索引会很大。...所以在InnoDB中B+树高度一般为1-3层，它就能满足千万级的数据存储。在查找数据时一次页的查找代表一次IO，所以通过主键索引查询通常只需要1-3次IO操作即可查找到数据。...sys_config表主键索引根页的page number均为3，而其他的二级索引page number为4。...(一致性和节省存储空间) 减少了出现行移动或者数据页分裂时二级索引的维护工作（当数据需要更新的时候，二级索引不需要修改，只需要修改聚簇索引，一个表只能有一个聚簇索引，其他的都是二级索引，这样只需要修改聚簇索引就可以了...，不需要重新构建二级索引）； 聚簇索引也称为主键索引，其索引树的叶子节点中存的是整行数据，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。
那么这SQL不优化直接第一次执行需要多久（这里强调第一次是因为MYSQL带有缓存功能，执行过一次的同样SQL，第二次会快很多。） ?...如果GROUP BY的列有索引,ORDER BY的列没索引.产生临时表. 4. 如果GROUP BY的列和ORDER BY的列不一样,即使都有索引也会产生临时表. 5....8、执行distinct去重复数据 9、执行order by字句 10、执行limit字句 这里得知，Mysql 是先执行内联表然后再进行条件查询的最后再分组,那么想想这SQL的条件查询和分组都只是一个表的...总结： 整个过程中我们得知，其实EXPLAIN有时候并不能指出你的SQL的所有问题，有一些隐藏问题必须要你自己思考，正如我们这个例子，看起来临时表是最大效率低的源头，但是实际上9W的临时表对MYSQL来说不足以挂齿的...总结： 其实这个优化方案跟我上一篇文章MYSQL一次千万级连表查询优化（一）解决原理一样，都是解决了内联表后数据就变得臃肿了，这时候再进行条件查询和分组就太吃亏了，于是我们可以先对单表进行条件处理，再进行连表查询
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。...项目一期的时候，我们建立了一张客户业务绑定关系表，里面冗余了每一位客户绑定的业务信息。 查询时，对银行卡做索引，业务编号做索引，证件号做索引。随着需求大增多，这张表的索引会达到10个以上。...假设我们有5千万的客户，5个业务类型，每位客户平均2张卡，那么这张表的数据量将会达到惊人的5亿，事实上我们系统用户量还没有过百万时就已经不行了。...，通过计算截取出这位随机位数字，再加上卡号，联合查询，达到了分区查询的目的，需要说明的是，分区后，建立的索引，也必须是分区列，否则Mysql还是会在所有的分区表中查询数据。
mysql添加索引的方法：可以通过【create table】语句来添加，如【CONSTRAINT PRIMARY KEY | INDEX [] [] 】，表示创建一般索引。...在mysql中可以在创建表(CREATE TABLE)的同时创建索引；也可以在创建表后创建索引，使用CREATE INDEX语句或ALTER TABLE 语句。...(视频教程推荐：mysql视频教程) 1、使用CREATE INDEX语句 可以使用专门用于创建索引的 CREATE INDEX 语句在一个已有的表上创建索引，但该语句不能创建主键。...CREATE INDEX [] ON ( [] [ ASC | DESC]) 语法说明如下： ● ：指定索引名。一个表可以创建多个索引，但每个索引在该表中的名称是唯一的。...，可以向已有的表添加索引。
---- 优化现有MySQL数据库 数据库设计 表字段避免null值出现，null值很难查询优化且占用额外的索引空间，推荐默认数字0代替null。...索引设计 索引并不是越多越好，要根据查询有针对性的创建，考虑在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引，可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描。...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。 值分布很稀少的字段不适合建索引，例如"性别"这种只有两三个值的字段。 字符字段只建前缀索引。...一个表最多只能有1024个分区。 如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么所有主键列和唯一索引列都必须包含进来。 分区表无法使用外键约束。 NULL值会使分区过滤无效。...恢复、监控、不停机扩容等全套解决方案，适用于TB或PB级的海量数据场景。
,如，存储网址的字段 查询的时候，不要直接查询字符串，效率低下，应该查诡该字串的crc32或md5 如何优化Mysql千万级快速分页 Limit 1,111 数据大了确实有些性能上的问题，而通过各种方法给用上...By:jack Mysql limit分页慢的解决办法（Mysql limit 优化，百万至千万条记录实现快速分页） MySql 性能到底能有多高？...MySql 这个数据库绝对是适合dba级的高手去玩的，一般做一点1万篇新闻的小型系统怎么写都可以，用xx框架可以实现快速开发。可是数据量到了10万，百万至千 万，他的性能还能那么高吗？...可以快速返回id就有希望优化limit ， 按这样的逻辑，百万级的limit 应该在0.0x秒就可以分完。看来mysql 语句的优化和索引时非常重要的！...小小的索引+一点点的改动就使mysql 可以支持百万甚至千万级的高效分页！ 通 过这里的例子，我反思了一点：对于大型系统，PHP千万不能用框架，尤其是那种连sql语句都看不到的框架！
实践中如何优化MySQL 实践中，MySQL的优化主要涉及SQL语句及索引的优化、数据表结构的优化、系统配置的优化和硬件的优化四个方面，如下图所示： SQL语句及索引的优化 SQL语句的优化 SQL语句的优化主要包括三个问题...表锁差异：MyISAM只支持表级锁，用户在操作MyISAM表时，select、update、delete和insert语句都会给表自动加锁，如果加锁以后的表满足insert并发的情况下，可以在表的尾部插入新的数据...InnoDB支持事务和行级锁。行锁大幅度提高了多用户并发操作的新能，但是InnoDB的行锁，只是在WHERE的主键是有效的，非主键的WHERE都会锁全表的。...意向共享锁（IS）：事务打算给数据行加行共享锁，事务在给一个数据行加共享锁前必须先取得该表的IS锁。...千万级MySQL数据库建立索引的事项及提高性能的手段 对查询进行优化，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。
1.添加PRIMARY KEY（主键索引） mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) 2.添加UNIQUE(唯一索引) mysql...>ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` ) 3.添加INDEX(普通索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD...INDEX index_name ( `column` ) 4.添加FULLTEXT(全文索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column...` ) 5.添加多列索引 mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column1`, `column2`, `column3` )
原因是tb_category的表最小，只有300条数据，mysql查询优化器通常情况下都会以小表作为驱动表。...随后，tb_category和tb_article进行关联计算，关联计算的列是tb_article的type列，mysql使用了tb_article表上的type_time_idx的索引，这个过程mysql...使用了Batched Key Access进行了优化以达到减少索引回表查找的IO次数，随后关联tb_cmt表，这次关联中，mysql使用了tb_cmt的article_id_idx字段。...四张表的关联结果集有611万数据 如果读者了解Mysql关联查询原理的话，读者便会知道mysql的关联查询之后，如果再进行条件筛选是无法使用非驱动表索引的(换一句话讲，mysql关联查询只会使用驱动表的索引进行条件筛选...我们看到，mysql以tb_article作为驱动表，并且查询不再涉及semi-join，达到了当前步骤的优化目的 步骤二:尽力使用索引 当前的查询语句以tb_article作为驱动表，同时使用了tb_article
1.数据量：千万级 千万级其实只是一个感官的数字，就是我们印象中的数据量大。...1) 数据量为千万级，可能达到亿级或者更高 通常是一些数据流水，日志记录的业务，里面的数据随着时间的增长会逐步增多，超过千万门槛是很容易的一件事情。...3) 数据量为千万级，不应该有这么多的数据 这种情况是我们被动发现的居多，通常发现的时候已经晚了，比如你看到一个配置表，数据量上千万;或者说一些表里的数据已经存储了很久，99%的数据都属于过期数据或者垃圾数据...数据量增长情况数据表类型业务特点优化核心思想优化难度数据量为千万级，是一个相对稳定的数据量状态表OLTP业务方向能不拆就不拆读需求水平扩展****数据量为千万级，可能达到亿级或者更高流水表OLTP业务的历史记录业务拆分...最后总结一下，其实就是一句话： 千万级大表的优化是根据业务场景，以成本为代价进行优化的，绝对不是孤立的一个层面的优化。
摘要 在存储优化(2)-排序引起的慢查询优化中我们提到过排序对查询选择索引的影响。但是的解决办法就是增加一个索引。在线上给mongo的大表增加一个索引要慎重。...在增加索引的过程中也遇到了一些问题，这边进行相关的记录与分析。 问题描述 表结构 _id,biz_Id,version,name 索引 1....":-1},"limit":1}} 增加一个索引 bizId,_id 增加索引过程 对于大表（该表记录数5亿），建立索引过程涉及到锁表，大量的读写操作、数据同步，肯定会影响线上的操作。...那是不是因为这个索引是后来加的，plan-cache还没有更新的。...总结 最后解决是通过强制索引来避免索引误判，当然也可以将排序改成 sort({bizId:-1,_id:-1}) 这样也不会误判 总结一下： 大表加索引，需要确保不会block表的其他操作，尽量选择空闲时候
mysql索引类型表索引类型 描述 MySQL中的适用性...B树/B+树应用 主键索引 确保列的唯一性，一个表只能有一个主键索引 自动创建，除非指定非聚簇索引...B树/B+树 聚簇索引 数据行的物理存储顺序与索引键值的逻辑顺序相同 MySQL的InnoDB引擎默认的主键索引类型...B树/B+树 覆盖索引 一个索引包含所有查询所需的列，查询不需要访问数据表 减少I/O操作，提高查询效率...B树/B+树 外键索引 用于维护表之间的参照完整性 MySQL自动为外键列创建索引
平时我们要优化 mysql 查询效率的时候，最常见的就是给表加上合适的索引了，那今天就来聊聊为什么加了索引就快了呢。...谭小谭，公众号：谭某人mysql索引为啥要选择B+树 (下) 也就是说每个表至少都有一个主键索引，而且表中所有的数据行都是存放在主键索引这个 B+ 树的叶子节点上的。...如果你给表的其他字段加了索引的话，这个索引就是二级索引了，二级索引也是 B+ 树。...首先提供一个表，表中有三个字段 (id,k,m)，分别给主键 id 和字段 k 建立主键索引和二级索引。...刚刚有说过，主键索引叶子节点上保存完整的整行记录值，二级索引叶子节点保存主键的值，所以上面这个表 t 的数据在 mysql 底层的存储就如下示意图。 ?
mysql> show index from tblname; mysql> show keys from tblname; · Table 表的名称。...· Non_unique 如果索引不能包括重复词，则为0。如果可以，则为1。 · Key_name 索引的名称。 · Seq_in_index 索引中的列序列号，从1开始。...· Collation 列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有值‘A’(升序)或NULL(无分类)。 · Cardinality 索引中唯一值的数目的估计值。...基数根据被存储为整数的统计数据来计数，所以即使对于小型表，该值也没有必要是精确的。基数越大，当进行联合时，MySQL使用该索引的机 会就越大。...· Sub_part 如果列只是被部分地编入索引，则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引，则为NULL。 · Packed 指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩，则为NULL。
MySQL是支持前缀索引的，前缀索引的优势就是占用的空间小，这同时带来的损失是，可能会增加额外的记录扫描次数。...比如一些用户表，登录账户是邮箱 如果要使用的是邮箱登录，所以代码中一定会有这种类似的语句 select f1, f2 from tableName where email='xxx'; 如果email这个字段上没有索引的话...，那这些语句就只能做全表扫描 MySQL 是支持前缀索引的，可以定义字符串的一部分作为索引。...默认地，如果你创建索引的语句不指定前缀长度，那么索引就会包含整个字符串。...有以下2中方式 就是使用倒序存储，比如身份证倒序，查询的时候再用函数转一下 以及使用hash字段，在表上创建一个整数字段，来保存身份证的校验码，同时在这个字段上加索引 这两种方式对比区别 从占用的额外空间来看
最近学习StarRocks，需要验证从MySQL进行数据迁移的难易度、DataX在其中的运用以及两者的性能对比等。...采用大量的数据模拟正式环境挑战MySQL的性能瓶颈才能使对比效果更清晰更有说服力。 ...创建数据时采用了 存储过程 和 先用Java生成sql文件再使用MySQL客户端工具导入 两种方式，这两种方式速度差异巨大。...1、采用的表结构如下： drop table if exists person; create table person ( id integer primary key auto_increment...default 9.9 comment '零钱', birthday datetime default current_timestamp comment '生日' ); 2、使用存储过程插入1千万条数据
拿订单列表查询举例，可以使用用户表里的某个特殊字段进行筛选，如性别等，这些字段肯定不会在订单表存储，所以必然会进行联表。 使用者常常有疑问： 为何页面只有 10 条数据，查询却如此之慢？...（优化前页面需要转 1 分钟才可显示出数据，页面转圈圈～） 这个功能对应的是后台的一个千万级别的大表，未分库分表，目前的数据量为13755695，分页查询使用到了limit，优化之前的查询耗时30 s，...继续观察 mysql 索引情况，由于现有索引的 key_len 过大，可以通过建立较小的索引 (使用小字段) 来为排序使用，由于我们的业务查询必有时间段条件，固为时间段字段单独建立索引，由此带来了几秒的性能提升...此种优化最终实现：列表数据加载 40 秒 其他优化思路 通过学习研究发现，mysql innodb 引擎在有索引、有 where 条件的情况下，count 速度并不慢，所以问题一样还出在...3.最终优化： 列表数据查询 130ms，分页插件查询 (count 查询)150ms，目前数据单表数据量级在 2000 万左右，以次时间效率推断，多查询条件的复杂分页查询，可以支持单表几亿没有问题。
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