数据迁移,工作原理和技术支持数据导出、BI报表之类的相似,差异较大的地方是导入和导出数据量区别,一般报表数据量不会超过几百万,而做数据迁移,如果是互联网企业经常会涉及到千万级、亿级以上的数据量。
在日常工作中我们不可避免地会遇到慢SQL问题,比如笔者在之前的公司时会定期收到DBA彪哥发来的Oracle AWR报告,并特别提示我某条sql近阶段执行明显很慢,可能要优化一下等。对于这样的问题通常大家的第一反应就是看看sql是不是写的不合理啊诸如:“避免使用in和not in,否则可能会导致全表扫描”“ 避免在where子句中对字段进行函数操作”等等,还有一种常见的反应就是这个表有没有加索引?绝大部分情况下,加了个索引基本上就搞定了。
2021-01-19:mysql中,一张表里有3亿数据,未分表,其中一个字段是企业类型,企业类型是一般企业和个体户,个体户的数据量差不多占50%,根据条件把个体户的行都删掉。请问如何操作?
时间类型:MySQL字段的时间类型该如何选择?千万数据下性能提升10%~30%🚀
Mysql数据的迁移,推荐两种方式 1. mysqldump mysqldump比较适合几十万上百万的较小数据的迁移使用 2. mysql load data load data infile 语句可以从一个文本文件中以很高的速度读入一个表中,性能大概是 insert 语句的几十倍,比较适合上千万级及更高的海量数据迁移使用
修改后的插入操作能够提高程序的插入效率。这里第二种 SQL 执行效率高的主要原因是合并后日志量(MySQL 的binlog 和 innodb 的事务让日志)减少了,降低日志刷盘的数据量和频率,从而提高效率。
随着丰巢业务系统快速增长,其核心系统的数据量,早就跨越了亿级别,而且每年增量仍然在飞速发展。整个核心系统随着数据量的压力增长,不但系统架构复杂度急剧增长,数据架构更加复杂,传统的单节点数据库,已经日渐不能满足丰巢的需求,当单表数量上亿的时候,Oracle 还能勉强抗住,而 MySQL 到单表千万级别的时候就难以支撑,需要进行分表分库。为此,一款高性能的分布式数据库,日渐成为刚需。
对于千万级的表数据存储,删除大量记录后,表文件大小并没有随之变小。好奇怪,是什么原因导致的?不要着急,接下来,我们来深入剖析其中原因
码农架构的读者应该注意到上个周末有分享一篇文章:一个几乎每个系统必踩的坑儿:访问数据库超时,最后对于怎么避免写出慢SQL没有过多赘述,但实际上这个问题我们经常遇到。我们不能等着系统上线,慢 SQL 吃光数据库资源之后,再找出慢 SQL 来改进,那样就晚了。那么,怎样才能在开发阶段尽量避免写出慢 SQL 呢?
Mobikok(可可网络)成立于 2013 年,是一家快速成长的移动互联网营销公司,专注于移动 eCPM 营销。总部在中国深圳,聚焦于订阅 offer 的海外流量变现业务。Mobikok 提供的接口方式支持各类手机端流量(API、SDK、Smartlink),RTB(实时竞价系统)对接海外的 DSP(Demand-Side Platform,需求方平台)高效优化客户的广告效果。截止目前,系统已对 2 亿用户进行广告优化,已接入上百家广告主以及上百家渠道,Mobikok 致力于高效,便捷,专业的帮助广告主以及渠道互惠共赢。
面试中,MySQL 索引相关的问题基本都是一系列问题,都是先从索引的基本原理,再到索引的使用场景,比如:
学习MySQL的知识,学习好索引是非常重要的,索引分类、索引如何正确添加、索引失效的场景、底层数据结构等问题是面试中必问的,就这些内容我们一起学习巩固下。
千万级大表如何优化,这是一个很有技术含量的问题,通常我们的直觉思维都会跳转到拆分或者数据分区,在此我想做一些补充和梳理,想和大家做一些这方面的经验总结,也欢迎大家提出建议。
日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,如果涉及联合查询的情况,性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担,提高数据库的效率,通常点来讲就是提高表的增删改查效率。
一般情况下mysql在百万级数据时读取、插入、更新速度较快,客户体验良好,但到了两千万级以上就会出现很慢
昨天发了一篇文章讨论的是关系型数据库的变化数据如何同步到数据仓库层面,类似于 MySQL 的 binlog 日志同步到数据仓库进行 OLAP 分析。OLTP环境下的数据库数据同步到OLAP环境下的数据仓库,解决方案逃不过三种类型:
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用户分析系统以用户的心跳数据为依据,统计查询用户的各种情况。心跳数据很多,经过去重,去无效,数据量还是在2亿/月的水平。普通的查询在这个量级的数据库上根本查不出来,为此,分表分库、优化查询、多线程查询就很有必要了。
大家有没有遇到过慢查询的情况,执行一条SQL需要几秒,甚至十几、几十秒的时间,这时候DBA就会建议你去把查询的 SQL 优化一下,怎么优化?你能想到的就是加索引吧?
1千万,2千万,或者上亿条数据?具体的答案不重要,当然肯定也不会是一个固定的数目,今天我们就一起来探讨探讨这个问题。
可以看到比起之前 limit 1000000时的0.218s 效率也同样提高了很多
小伙伴们在面试的时候,有一个特别常见的问题,那就是数据库的回表。什么是回表?为什么需要回表?
1. 锁类型 锁是数据库区别与文件系统的一个关键特性,锁机制用于管理对共享资源的并发访问。 InnoDB使用的锁类型,分别有: 共享锁(S)和排他锁(X) 意向锁(IS和IX) 自增长锁(AUTO-INC Locks) 1.1. 共享锁和排他锁 InnoDB实现了两种标准的行级锁:共享锁(S)和排他锁(X) 共享锁:允许持有该锁的事务读取行记录。如果事务 T1 拥有记录 r 的 S 锁,事务 T2 对记录 r 加锁请求:若想要加 S 锁,能马上获得;若想要获得 X 锁,则请求会阻塞。 排他锁:允许持有该锁
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件,支持nfx/netcore,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode。
需求背景:有个 调用统计日志存储和统计需求 ,要求存储到mysql中;存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于 直接入库并发太高,可能会把mysql干垮 。
如果是保存不重要的数据可以使用RDB方式(比如缓存数据),如果是保存很重要的数据就要使用AOF,但是两种方式也可以同时使用。
但是,实际上「插入意向锁」不是意向锁,而是特殊的间隙锁,属于行级锁,注意是「特殊」的间隙锁,并不是我们常说的间隙锁。
在移动应用的业务场景中,我们需要保存这样的信息:一个 key 关联了一个数据集合,同时还要对集合中的数据进行统计排序。
非常抱歉哈,前几天休清明节,一直在开车,顺道看了一场开心麻花的节目《谈判专家》,一直认为喜剧是外表喜性人的天堂,现在才知道美女也可以演的这么搞笑。尤其是朱迪的大长腿。
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。 移动互联网时代,海量的用户数据每天都在产生,基于用户使用数据等这样的分析,都需要依靠数据统计和分析,当数据量小时,数据库方面的优化显得不太重要,一旦数据量越来越大,系统响应会变慢,TPS直线下降,直至服务不可用。
左边子节点的数据小于父节点数据,右边子节点的数据大于父节点数据。如果col2是索引,查找索引为89的行元素,那么只需要查找两次,就可以获取到行元素所在的磁盘指针地址。
MySQL 8.0.29 之前,在线 DDL 操作中即时添加列只能添加在表的最后一列,对于在某个具体列后面快速添加列很不方便,MySQL 8.0.29 扩展了对 ALTER TABLE … ALGORITHM=INSTANT 的支持:用户可以在表的任何位置即时添加列、即时删除列、添加列时评估行大小限制。
如果大表原本跟业务无关,此时没有太多的关系,但如果一旦大表加入了业务,就会对业务产生严重的性能影响。
mysql千万级数据如何快速导出 今天给大家讲解如何快速的导出千万级MySQL中的数据,大家平时在进行MySQL数据导出的时候,如何数据量不大(万级记录)可能不会遇到这样那样的问题,下面就我前段事件导出MySQL千万级(目前量级8千万,已快到一亿)数据遇到问题的一个回放和代码优化。 查询优化 当你接到需求,可能第一时间想到,直接全量查询不就好了,如果数据记录在几万条还好,当MySQL一个表的数据大于200W的时候,这个时候去查询已经非常吃力了,即使在添加索引的情况下。 查询需求 收到的需求是,
这里讨论的情况是在MySQL一张表的数据达到千万级别。表设计很烂,业务统计规则又不允许把sql拆成多个子查询。
最近有个需求解析一个订单文件,并且说明文件可达到千万条数据,每条数据大概在20个字段左右,每个字段使用逗号分隔,需要尽量在半小时内入库。
一说海量数据有人就说了直接用大数据,那只能说不太了解这块,为此我们才要好好的去讲解一下海量的处理
MySQL 8.0.29之前,在线 DDL 操作中即时添加列只能添加在表的最后一列,对于在某个具体列后面快速添加列很不方便,MySQL 8.0.29 扩展了对 ALTER TABLE … ALGORITHM=INSTANT 的支持:用户可以在表的任何位置即时添加列、即时删除列、添加列时评估行大小限制。
持久化(persistence):把数据保存到可掉电式存储设备中以供之后使用。大多数情况下,特别是企业级应用,数据持久化意味着将内存中的数据保存到硬盘上加以”固化”,而持久化的实现过程大多通过各种关系数据库来完成。
0. 前言 1. 存储引擎查看 2. InnoDB存储引擎特性存储InnoDB历史 3. MyISAM存储引擎前言特性加锁与并发修复索引特性延迟更新索引键存储压缩表性能 4. InnoDB和MyISAM对比 5. MySQL其他存储引擎MEMORY存储引擎ARCHIVE存储引擎CSV存储引擎如何选择合适的存储引擎
恰好最近看到了公众号上的一篇文章,讲的挺好的,mark下来,慢慢理解慢慢看 主要讲述的是MYSQL的索引原理、MYSQL的索引为什么用B+树来实现,为什么不用红黑树?二叉树呢?
插入缓冲(insert buffer),二次写(double write),自适应哈希索引(ahi),预读(read ahead)
MySQL作为最流行的关系型数据库之一,基本上每个开发人员都使用过,在平时工作中难免会遇到性能的问题,本篇从多个角度详细的介绍了,关于MySQL最常用的优化方法,包括字段类型,索引使用,SQL语句,参数调优,分库,分表,分片,缓存,以及通过中间件,NoSQL等。相信你认真读完之后一定会受益匪浅。
千万不要在docker里装mysql,因为docker容器停了以后,里面的数据就没有了,即使有一些操作可以使得docker映射到操作系统上,但是还是十分不建议用docker存数据、日志等,因为你能保证你就配置的没问题吗。
由于一次导入千万条数据性能较低,因此决定把后面的1000万行,拆分为两部分,分两次导入,如下操作:
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