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。...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。...mysql数据库中的数据是以文件的形势存在磁盘上的，默认放在/mysql/data下面（可以通过my.cnf中的datadir来查看）， 一张表主要对应着三个文件，一个是frm存放表结构的，一个是myd...作了分区设计之后，保存2000万用户数据时银行卡表的数据保存文件就分成了10个小文件，证件表的数据保存文件分成了12个小文件，解决了这两个查询的问题，还剩下一个问题：业务编号怎么办？
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where id >= XX,这样用上索引的id号可能速度上快点儿。...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？...怎么会慢呢？...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！
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。...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
（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，...按照下文的方式调整SQL后，耗时800 ms； 关于分页的优化 使用limit分页时的MySQL并不是跳过offset行，而是取offset+N行，然后返回放弃前offset行，返回N行，那当offset...而 count 函数又是必不可少的，因为需要查询总数，以供分页显示总条数及最后一页，所以必须从 count 优化入手 2、 如果技术上优化遇到了瓶颈，或者说 mysql 已经优化到极致，那么能否从业务上解决...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
数据导入DP 在 DP 核对之前，我们需要将对账系统收集的数据，从 MySQL 导入 DP Hive 表中。...成功数据核对任务结束，将会把刚才在 DP 中创建的 pay_check_success 同步回对账系统的 MYSQL 数据库中。...这里记为渠道存疑数据，orderType 为 1 成功数据核对以及存疑数据核对结束，DP 平台将会自动把数据从 Hive 表中导入到 MYSQL。...DP 核对流程是整个对账流程核心流程，目前千万级数据的情况下，大概能在一个小时之内搞定。...总结 千万级数据对账整个流程看起，其实相关操作流程都不是很难。 那我个人认为这里难点在于第一需要一套完整大数据平台体系，第二改变原有对账方式，思考如何将对账系统与大数据平台一起串起来。
上篇文章聊到了对账系统业务逻辑以及千万数据集对账系统存在的难点，这篇文章就来聊下千万级数据集下对账系统实现方案。...数据平台 上次文章中提到，千万级数据需要使用 Hive，Spark等相关大数据技术，这就离不开大数据平台的技术支持。...DP 平台提供功能如下： 数据双向离线同步，MySQL 与 Hive 互相同步 大数据离线计算，支持SQL（SparkSQL/HiveSQL/Presto)形式处理各类的数据清洗、转化、聚合操作，也支持使用...数据收集阶段分为两部分： 本端数据收集，即自己方产生的支付数据 对端数据收集，即三方渠道产生支付数据 本端数据收集 本端数据，是自己业务产生的支付数据，这些数据原本存在各个业务的数据库中。
怎么发现有问题的SQL?...MySQL存储引擎中的MyISAM和InnoDB区别详解 在MySQL 5.5之前，MyISAM是mysql的默认数据库引擎，其由早期的ISAM（Indexed Sequential Access Method...不过，MySQL也导入了另一种数据库引擎InnoDB，以强化参考完整性与并发违规处理机制，后来就逐渐取代MyISAM。...InnoDB是MySQL的数据库引擎之一，其由Innobase oy公司所开发，2006年五月由甲骨文公司并购。...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。
这是一道很常见的面试题，但是大多数人并不知道怎么回答，这种问题其实可以有很多形式的提问方式，你一定见过而且感觉无从下手： 面对业务急剧增长你怎么处理？ 业务量增长10倍、100倍怎么处理？...你们系统怎么支撑高并发的？ 怎么设计一个高并发系统？ 高并发系统都有什么特点？ ... ......数据库 对于整个系统而言，最终所有的流量的查询和写入都落在数据库上，数据库是支撑系统高并发能力的核心。怎么降低数据库的压力，提升数据库的性能是支撑高并发的基石。...由于mysql默认的复制方式是异步的，主库把日志发送给从库后不关心从库是否已经处理，这样会产生一个问题就是假设主库挂了，从库处理失败了，这时候从库升为主库后，日志就丢失了。由此产生两个概念。...针对雪崩几个解决方案： 针对不同key设置不同的过期时间，避免同时过期 限流，如果redis宕机，可以限流，避免同时刻大量请求打崩DB 二级缓存，同热key的方案。 稳定性 ?
KEY `idx_user_id` (`c_user_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; 方式1：采用存储过程和内存表 创建内存表 利用 MySQL...> delimiter $$ mysql> CREATE DEFINER=`root`@`%` FUNCTION `randStr`(n INT) RETURNS varchar(255) CHARSET...; Query OK, 1000000 rows affected (2.55 sec) Records: 1000000 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0 千万级数据...解决办法：在mysql的配置文件中（my.ini 或者 my.conf）中添加 securefilepriv = /Users/LJTjintao/temp/`, 然后重启mysql 解决 ? ?...--+---------------+-----------+---------------------+ 30 rows in set (0.01 sec) 注意：此文章的数据量在100W，如果想要千万级
前段时间应急群有客服反馈，会员管理功能无法按到店时间、到店次数、消费金额进行排序。经过排查发现是 SQL 执行效率低，并且索引效率低下。
那最近正在接手现在的对账系统，由于当前系统日均数量都在千万级，所以对账系统架构与之前架构完全不一样。 那就这个话题，聊聊如何实现千万级数据支付的对账系统。 — 2 — 什么是对账？...但是目前的支付数据日均在千万级，如果还是用这种方式对账，当前系统可能会直接崩了。 — 6 — 千万数据级带来的挑战 第一个，查询效率。 本端/对端数据通过分页查询业务数据表获取当天所有的数据。...— 7 — 千万数据级对账解决办法 上面系统代码，实际上还是存在优化空间，可以利用单机多线程并行处理，但是大数据下其实带来效果不是很好。...但是对账业务特性动辄就是百万级，千万级数据，数据量处理非常大。但是对账数据处理大多是一次性，不会频繁更新。 上面业务特性决定了，MySQL 这种 OLTP 系统不太适合大数据级对账业务。...成功数据核对任务结束，将会把刚才在 DP 中创建的 pay_check_success 同步回对账系统的 MYSQL 数据库中。
位于同一盘块中的所有数据都能被一次性全部读取出来。...现在许多数据库管理系统都支持多种不同的存储引擎。MySQL 的核心就是存储引擎。 InnoDB 事务型数据库的首选引擎，支持事务安全表（ACID），支持行锁定和外键。...MySQL 5.7 支持的存储引擎 MySQL 支持多种类型的数据库引擎，可分别根据各个引擎的功能和特性为不同的数据库处理任务提供各自不同的适应性和灵活性。...现在来看下，要查找一条数据，怎么查？ 如select * from user where id=5; 这里id是主键,我们通过这棵B+树来查找，首先找到根页，你怎么知道user表的根页在哪呢？...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。
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。...select filed1,filed2,… from user 删除旧表，重命名新表的名字为旧表的名字 建议是在脱机的情况下执行，避免在执行迁移数据过程中有新数据进来，导致新表数据流失不完整 总结 生产环境MySQL...最后删除原表，将新表重命名为原表表名，实现字段添加 先在从库添加 再进行主从切换 如果一张表数据量大且是热表（读写特别频繁），则可以考虑先在从库添加，再进行主从切换，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
构建数据库写程序避免不了使用日期和时间，对于数据库来说，有多种日期时间字段可供选择，如 timestamp 和 datetime 以及使用 int 来存储 unix timestamp。...，取出来之后，对于我来说时间是 2016-08-02 10:35:52，对于日本的你来说就是 2016-08-02 11:35:52。...如果你不考虑时区，或者有自己一套的时区方案，随意了，喜欢哪个上哪个了，当然，你可以关注公众号Java技术栈回复m36获取一份MySQL开发军规。...取自己所需，并且 MySQL 是允许数据库字段变更的。...关注公众号Java技术栈回复m36可以获取一份MySQL开发军规。 欢迎大家补充和指正。
我们想想这没优化的SQL的执行过程是怎么样的呢？...可见，取出来的数据完全一模一样，可是优化后效率从原来的330秒变成了0.28秒，这里足足提升了1000多倍的速度。这也基本满足了我们的优化需求。...不不不，整个优化过程怎么可能只是发现一个优化方案。...可见，取出来的数据完全一模一样，可是优化后效率从原来的330秒变成了0.28秒，这里足足提升了1000多倍的速度。这也基本满足了我们的优化需求。 我们EXPLAIN了解一下情况： ?...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
本文总结了30个mysql千万级大数据SQL查询优化技巧,特别适合大数据技术学习者。 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where及orderby涉及的列上建立索引。
---- 作者：赵客缦胡缨v吴钩霜雪明 来源：https://www.jianshu.com/p/336f682e4b91 概述 使用阿里云rds for MySQL数据库（就是MySQL5.6版本），...方案二：升级数据库类型，换一种100%兼容MySQL的数据库。优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，你几乎不需要做任何操作就能提升数据库性能，缺点：多花钱。...---- 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。...---- 升级数据库 开源数据库会带来大量的运维成本且其工业品质和MySQL尚有差距，有很多坑要踩，如果你公司要求必须自建数据库，那么选择该类型产品。...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。
本文不涉及复杂的底层数据结构，通过explain解释SQL，并根据可能出现的情况，来做具体的优化，使百万级、千万级数据表关联查询第一页结果能在2秒内完成(真实业务告警系统优化结果)。...1.使用explain语法，对SQL进行解释，根据其结果进行调优： MySQL 表关联的算法是 Nest Loop Join，是通过驱动表的结果集作为循环基础数据，然后一条一条地通过该结果集中的数据作为过滤条件到下一个表中查询数据
本文总结了30个mysql千万级大数据SQL查询优化技巧,特别适合大 ? 数据里的MYSQL使用。
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