为什么采取分区,而不是分表,以及MySQL分区不仅能够提升数据库性能和管理效率,还能有效支持处理大规模数据的需求。
在我们日常处理海量数据的过程中,如何有效管理和优化数据库一直是一个既重要又具有挑战性的问题。
MySQL会在某些情况下选择错误索引导致查询性能下降。例如不断地删除历史数据和新增数据的场景。
MySQL 优化器是 MySQL 中的一个核心组件。MySQL 优化器的主要职责在于确定查询的执行计划。在数据库中,同样的查询可以有多种不同的执行方式,如使用不同的索引,使用不同的连接顺序等。每种执行方式都有其相应的执行开销。MySQL 优化器的作用就是比较多个可能的执行计划和它们的开销,然后选择执行开销最小的那个以执行查询。
慢查询指的是数据库中查询时间超过了指定的阈值的SQL,这类SQL通常伴随着执行时间长、服务器资源占用高、业务响应慢等负面影响。随着携程酒店业务的不断扩张,再加上大量的SQLServer转MySQL项目的推进,慢查询的数量正在飞速增长,每日的报警量也居高不下,因此慢查询的治理优化已经是刻不容缓,此文主要针对MySQL。
线上某核心业务采用了国内某云厂商 Mongo RDS ,版本为 4.2 ,采用4分片集群。
本文是在假定读者了解了直方图是什么,直方图如何进行添加维护的前提下,围绕直方图与索引的对比、何时应该添加直方图,及直方图如何帮助优化器选择更优的执行计划这几个方面来介绍直方图。 对直方图不太了解的小伙伴可参考GreatSQL社区的另一篇文章 4.直方图介绍和使用|MySQL索引学习
现居珠海,先后担任专职 Oracle 和 MySQL DBA,现在主要负责 MySQL、mongoDB 和 Redis 维护工作。
用or分割开的条件, 如果or前的条件中的列有索引,而后面的列中没有索引,那么涉及的索引都不会被用到。
接上期,这边2个 1000万的表people people_1, 与一个range 的分区表people_range 1000万左右的数据表,分别进行JOIN 的运算
原文链接:https://mysqlserverteam.com/histogram-statistics-in-mysql/
在大型数据库系统中,查询和检索数据的性能通常是一个关键问题。在MySQL中,如果单表数据量过大,查询的性能通常会变得很低。
前段时间公司的师兄在面试候选人之后,发出了这样感慨:2023 年,企业太难招到人了!
聚簇索引并不是一种单独的索引类型,而是一种数据存储方式。 不同的存储引擎有着不同的实现方式,对于 InnoDB,聚簇索引意味着将 B-Tree 索引与数据行存储在同一个结构中。 “聚簇”指的就是数据行和相邻的键值紧凑的存储在一起。 因为每一个行都只能存储在唯一的地方,所以一个表只能有一个聚簇索引。
从4到1,成本是逐渐增大的,因此数据库的优化上,SQL语句优化是很重要的一个方面。
MySQL Cluster 是官方推出的基于 NDB(Network DataBase)存储引擎的高可用和可伸缩的分布式数据库系统。
索引在MySQL中是用来提高数据检索速度的数据结构。它们帮助MySQL更快地找到和访问表中的特定信息。索引的工作方式类似于书籍的索引:而不是逐页搜索书籍以找到所需的信息,您可以在索引中查找一个条目,该条目会告诉您在哪里可以找到所需的信息。在MySQL中,B树(特别是InnoDB存储引擎使用的B+树)是索引的常用数据结构。
MySQL 一直是互联网数据内核的主宰,但是在经历从互联网到企业级的转变中,却是困难重重。然而在 2019年,越来越多的企业级客户开始在业务核心中使用 MySQL 数据库,这是一个标志性的转变,代表 MySQL 打开了更广泛的企业市场,而MySQL的技术变革也正在以更快的步伐去满足更广泛的用户需求。
聚簇索引是将表的数据按照索引顺序存储在磁盘上,聚簇索引的叶子节点直接存储了实际的数据行,而不是指向数据的指针。所以在查询的时候减少了磁盘的随机读取,无需进行多次磁盘I/O效率很高。
三歪最近发现我一直在写MySQL的文章,然后就跟我说他有sql用到like的时候就没办法用到索引了,问我怎么办。
OceanBase是阿里集团研发的可扩展性关系型数据库,实现了数千亿条记录、数百TB数据上的跨行跨表事务。
Bucket Join 智能判断关联条件和数据分布关系,减少Shuffle数据量。
官方的定义是,MySQL must do an extra pass to find out how to retrieve the rows in sorted order. The sort is done by going through all rows according to the join type and storing the sort key and pointer to the row for all rows that match the WHERE clause . The keys then are sorted and the rows are retrieved in sorted order。
提到分区表,一般按照范围(range)来对数据拆分居多,以哈希来对数据拆分的场景相来说有一定局限性,不具备标准化。接下来我用几个示例来讲讲 MySQL 哈希分区表的使用场景以及相关改造点。
注意:MySQL 中的分区表在定义分区键时,必须确保分区键列包含在表的主键(Primary Key)或唯一键(Unique Key)中,为了确保分区表的数据唯一性和正确性。如果不将分区键列包含在主键或唯一键中,可能会导致数据分布不正确,从而产生错误或数据冗余。
NoSQL,指的是非关系型的数据库。NoSQL 有时也称作 Not Only SQL(意即"不仅仅是SQL") 的缩写,其显著特点是不使用SQL作为查询语言,数据存储不需要特定的表格模式。
MySQL的NDB CLUSTER开发团队宣布NDB Cluster 8.0 正式发布。
文章摘要:当单表数据达到千万以上时,通过加索引或者表分区优化提升的效果就比较有限了,应该如何应对呢???
数据量巨大时,首先把多表分算到不同的DB中,然后把数据根据关键列,分布到不同的数据库中。库分布以后,系统的查询,io等操作都可以有多个机器组成的群组共同完成了。本文主要就是针对,海量数据库,进行分库、分表、负载均衡原理,进行探讨,并提出解决方案。
OLTP 联机事务处理, on-line transaction processing 强调数据库内存效率 ,强调内存各种指标的命令率 ,强调绑定变量, 强调并发操作 数据在系统中产生 ,对响应时间要求非常高, 用户数量非常庞大,主要是操作人员,数据库的各种操作主要基于索引进行。
MySQL是一种结构化查询语言,用于管理关系型数据库系统。在大型数据库中,索引是优化数据访问和查询速度的重要工具。本文将围绕MySQL索引优化模块,介绍索引结构、索引建立依据以及索引最终效果等方面的内容。
1. 达达系统架构升级经验总结 1.1. 概述 达达是全国领先的最后三公里物流配送平台。达达业务主要包含两部分:商家发单,配送员接单配送。 达达的业务规模增长极大,在1年左右的时间从零增长到每天近
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一,而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以,充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。
索引是一种加快查询速度的数据结构,常用索引结构有hash、B-Tree和B+Tree。本节通过分析三者的数据结构来说明为啥Mysql选择用B+Tree数据结构。
在正式开始之前,菜菜还是要强调一点,你的数据表是否应该分,需要综合考虑很多因素,比如业务的数据量是否到达了必须要切分的数量级,是否可以有其他方案来解决当前问题?我不止一次的见过,有的leader在不考虑综合情况下,盲目的进行表拆分业务,导致的情况就是大家不停的加班,连续几周996,难道leader你不掉头发吗?还有的架构师在一个小小业务初期就进行表拆分,大家为了配合你也是马不停蹄的加班赶进度,上线之后反而发现业务数据量很小,但是代码上却被分表策略牵制了太多。拆表引起的问题在特定的场景下,有时候代价真的很大。
在之前写过一篇关于mysql分库分表的文章,那篇文章只是给大家提供了一个思路,但是回复下面有很多说是细节问题没有提到。所以咔咔就在出了这篇文章。
image.png 本文来自作者在GitChat(ID:GitChat_Club)上分享「如何学习分布式系统?」,CSDN独家合作发布。 分布式系统在互联网公司中的应用已经非常普遍,开源软件层出不穷。hadoop生态系统,从hdfs到hbase,从mapreduce到spark,从storm到spark streaming, heron, flink等等,如何在开源的汪洋中不会迷失自己?本文将从基本概念、架构并结合自己学习工作中的感悟,阐述如何学习分布式系统。由于分布式系统理论体系非常庞大,知识面非常广博
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一,而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以,充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。 MySQL的索引有很多种类型,可以为不同的场景提供更好的性能。而B-Tree索引是最为常见的MySQL索引类型,一般谈论MySQL索引时,如果没有特别说明,就是指B-Tree索引。本文就详细讲解一下B-Tree索引的的底层结构,使用原则和特性。 为了节约你的时间,本文的主要内容如下:
温卫斌,就职于中国民生银行信息科技部,目前负责分布式技术平台设计与研发,主要关注分布式数据相关领域。
0. 什么是直方图1. 直方图怎么工作2. 同时有索引和直方图会怎样3. 如何提高直方图的统计精确度
数据架构是架构设计中很重要的一环,可能对于很多DBA而言,数据管理,数据优化,数据迁移类的工作居多,而对于数据架构方面的工作也会思考少一些,这方面就会薄弱一些。 如果在这个行业里有一定的经验,就会发现如果细细来看数据架构,原来很多东西我们是在这么用,但是没有一个系统的整理和分类来归纳出来,有些时候我们做技术很容易陷入一个漩涡,那就是很容易去考虑一些非常具体的事情,而很难从整体上来把握。今天下午看了下温昱老师的书《一线架构师实践指南》,这方面的很多盲点都得到了一个系统的解答。 数据架构中的
数据库分片是一种用于提升数据库性能的架构模式,选择正确的分片策略和实施方式对于提高数据库性能和应对大规模数据挑战至关重要。
我之前呆过一家创业工作,是做商城业务的,商城这种业务,表面上看起来涉及的业务简单,包括:用户、商品、库存、订单、购物车、支付、物流等业务。但是,细分下来,还是比较复杂的。这其中往往会牵扯到很多提升用户体验的潜在需求。例如:为用户推荐商品,这就涉及到用户的行为分析和大数据的精准推荐。如果说具体的技术的话,那肯定就包含了:用户行为日志埋点、采集、上报,大数据实时统计分析,用户画像,商品推荐等大数据技术。
很多小伙伴留言说让我写一些工作过程中的真实案例,写些啥呢?想来想去,写一篇我在以前公司从零开始到用户超千万的数据库架构升级演变的过程吧。
我们都知道,在Mysql 中,如果数据量过大的话,就有可能在查询过程中会出现各种超时的情况,毕竟如果一个表的数据量过大的时候,一个简单的单表查询都会有点慢,所以,就有了各种中间件的存在,比如说 MyCat,ShardingJDBC 等分库工具,但是今天了不起不说这个,我们来说说这个Mysql自己的分区,我们不做分库操作。
基本的原理是让主数据库处理事务性查询,而从数据库处理SELECT查询。数据库复制被用来把事务性查询导致的变更同步到集群中的从数据库。
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