缘起：有个朋友问我分区表在58的应用，我回答不出来，在我印象中，百度、58都没有听说有分区表相关的应用，业内进行一些技术交流的时候也更多的是自己分库分表，而不是使用分区表。于是去网上查了一下，并询问了58到家的DBA专家，将自己收到的信息沉淀下来，share给大伙。
缘起：有个朋友问我分区表在58的应用，我回答不出来，在我印象中，百度、58都没有听说有分区表相关的应用，业内进行一些技术交流的时候也更多的是自己分库分表，而不是使用分区表。于是去网上查了一下，并询问了58到家的DBA专家，将自己收到的信息沉淀下来，share给大伙。 解决什么问题？ 回答：当mysql单表的数据库过大时，数据库的访问速度会下降，“数据量大”问题的常见解决方案是“水平切分”。 mysql常见的水平切分方式有哪些？ 回答：分库分表，分区表 什么是mysql的分库分表？ 回答：把一个很大的库（表）
首先弄清楚什么是元数据和表数据：元数据就是表的属性数据，表的名字，列信息，分区等标的属性信息，它是存放在RMDBS传统数据库中的（如，mysql）。表数据就是表中成千上万条数据了。
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。
当部署多个 FE 节点时，用户可以在多个 FE 之上部署负载均衡层来实现 Doris 的高可用。官方文档描述: 负载均衡 。
数据分片后，对数据的查询就没那么自由。如订单表按用户ID作为Sharding Key，就只能按用户维度查询。我是商家，我想查我店铺的订单，做不到。（强行查也不是不行，在所有分片上都查一遍，再把结果聚合，又慢又麻烦，实际意义不大）
第七章 MySQL的高级特性 分区操作时，可以只针对某个区进行操作，而且在底层文件系统中的表现，分区是多个表文件，可以高效地利用多个硬件设备。 如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么所有的主键和唯一索引列都必须包含进来。 当操作分区表的时候，优化器会判断能否过滤部分分区。 Mysql的分区支持范围，键值，哈希和列表分区。 当数据量超大的时候，B-Tree索引就无法起作用了，除非是索引覆盖查询，否则在回表查数据的时候，会产生大量的随机IO，导致超长的响应时间，而且维护索引的代价非常高。 分离热点能有效利用
分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的区域，这样的话就有很多好处。
这里的索引有auditstatus和productid，可以建立联合索引。但是哪个放左边就要计算区分度。
查询当前服务器执行超过60s的SQL，可以通过脚本周期性的来执行这条SQL，就能查出有问题的SQL。
随着互联网的发展，各方面的数据越来越多，从最近两年大数据越来越强的呼声中就可见一斑。 我们所做的项目虽算不上什么大项目，但是由于业务量的问题，数据也是相当的多。 数据一多，就很容易出现性能问题，而为了解决这个问题我们通常很容易想到集群、分片等。 但是在某些时候却不一定必须要用集群、分片，也可以适当的使用数据分区。
今天查看两个月前上线的小项目，发现运行非常慢，而且增删改查失效了（吓我一大跳），急急忙忙的就开始了我的线上问题排查之路。
相当一部分大数据分析处理的原始数据来自关系型数据库，处理结果也存放在关系型数据库中。原因在于超过99%的软件系统采用传统的关系型数据库，大家对它们很熟悉，用起来得心应手。
哈希索引是基于内存的支持，底层结构就是链式哈希表，增删改查的时间复杂度都是O(1)，一断电就没了，因为内存搜索，哈希表是最快的
《高性能MySQL》中：分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的表中，这样做可以将相关的数据放在一起，另外，如果想一次批量删除整个分区的数据也会变得很方便。
分区表就是按照某种规则将同一张表的数据分段划分到多个存储位置。对数据的分区存储提高了数据库的性能，被分去存储的数据在物理上是多个文件，但在逻辑上仍然是一个表，对表的任何操作都和没有分区之前一样。在执行增删改查等操作时，数据库会自动通过找到对应的分区，然后执行操作。
海量设备通过物联网服务接入云端，设备每30s上报一次自身数据（以下称为动态数据）。 物联网服务将设备上报的数据转发给数据处理网关，由数据入库网关执行批量入库操作插入数据库。 项目大致技术架构如下图：
文章摘要：一个小小的MySQL数据库B-Tree索引可能会带来意想不到的性能优化提升……
1、为什么要分表？ 数据库数据越来越大，随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢，而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响，出现了数据库性能瓶颈。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。当出现这种情况时，我们可以考虑分表或分区。
数据库数据越来越大，随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢，而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响，出现了数据库性能瓶颈。
本文作者：张松坡，腾讯云数据库架构师，主要负责腾讯云数据库MySQL、Redis等数据库架构设计、数据库运维、运营开发等工作。曾就职于腾讯新闻、腾讯视频。 ---- 写在前面，感谢腾讯云数据库架构师团队祝海强、杜川、刘志祥在排障思路、源码分析上面提供的帮助，让我学习到了很多，不敢居功，特此鸣谢！ 本文将以数据库实际使用中的某典型案例来分析造成主从延迟的原因。 主从延迟的原因 1、某用户在使用数据库过程中，出现主从延迟很大的情况，show slave status\G，已经差了60多个binlog了。
我们学习分布式系统，就一定听说过CAP定理，尤其在学习分布式事务时，都是以这个定理作为开场。这个定理起源于柏克莱加州大学的计算机科学家埃里克·布鲁尔在2000年的分布式计算原则研讨会上提出的一个猜想。 在2002年，麻省理工学院的赛斯·吉尔伯特和南希·林奇发表了布鲁尔猜想的证明，使之成为一个定理。
Apache Hive 是基于 Apache Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并且提供了 Hive SQL 进行查询和分析，在离线数仓中被广泛使用。
ALL、index、range、 ref、eq_ref、const、system、NULL
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记，本篇为其“MySQL业务优化与设计”中的MySQL数据类型相关笔记。
使用explain命令可以查看一条查询语句的执行计划,这篇文章记录一下查询计划的各个属性的值极其含义.
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
◆ 一、开源项目简介 基于DDD分层实现的web版 linux(终端 文件 脚本 进程)、数据库（mysql postgres）、redis(单机 集群)、mongo统一管理操作平台 ◆ 二、开源协议 使用Apache-2.0开源协议 ◆ 三、界面展示 ◆ 系统核心功能截图 记录操作记录 ◆ 机器操作 状态查看 ssh终端 文件操作 ◆ 数据库操作 sql编辑器 在线增删改查数据 Redis操作 Mongo操作 ◆ 系统管理 账号管理 角色管理 资源管理 ◆ 四、功能概述 功能介
如测试环境和生产环境网络从物理上隔离；系统端口/应用端口段规范；对外提供web服务的机器和核心应用数据环境的分离; 1.测试机集中管理，在物理机上采用虚拟机方式部署测试环境，与核心生产环境隔离。 2.类似于web服务，邮件服务器这种对外服务的业务环境，与核心业务线上环境隔离，集中管理并使用虚拟机部署 3.网关这类需要面向所有用户开放的服务器，严格控制WEB服务的IP访问许可，不允许部署完全开放的WEB服务。 4.所有核心业务的WEB服务从根目录开始必须配置IP访问控制，针对特定需求对子目录配置权限白名单。 5.核心业务的数据库服务器在配置完成后即只能通过指定的IP连接，需要WEB管理的后台，严格限制IP访问许可。 6.当在服务器上安装系统时，如果服务器是业务部门申请使用的机器，则根据业务部门的申请，确认审批后开放适当的端口，并且必须限制访问IP。否则一律只开ssh登陆端口和监控端口。SSH远程连接仅限公司堡垒机。 7.每台服务器系统禁止root用户远程登陆，并开通仅供系统部门服务器管理人员使用的管理账号，远程连接必须密钥登陆,使用sudo来执行管理命令，每次连接服务器第一次执行sudo相关命令时，需要输入密码。 8.如果服务器是给指定项目使用，则此服务器上存在仅供项目负责人使用的账号，这个账号可以启动关闭应用服务，可以对应用服务所在的目录进行数据的增删改查。如果项目内其他人需要有开启关闭服务的权限。
就是把一张表的数据分成N个区块，在逻辑上看最终只是一张表，但底层是由N个物理区块组成的
1.对于 bigint 类型，如果不为 NULL，则占用8字节，首位为符号位，剩余位存储数字，数字范围是 -2^63 ~ 2^63 - 1 = -9223372036854775808 ~ 9223372036854775807。如果为 NULL，则不占用任何存储空间。
传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案，在容量、性能、可用性和运维成本这三方面难于满足海量数据场景。在单库单表数据量超过一定容量水位的情况下，索引树层级增加，磁盘 IO 也很可能出现压力，会导致很多问题。
其实网上有很多写的很好的sql优化文章，全面细致，但是都遗漏了一个问题，只教了大家怎么治病，没教怎么看病，这就好比一个饱读医书的大夫，病人往这一坐，望闻问切全都不会，一身的本事不知道该用哪个？
该系统由《Kafka并不难学！入门、进阶、商业实战》的作者 smartloli 开发维护，很牛掰的一位大佬。参考官网：Kafka Eagle
本内容摘自 java web轻量级开发面试教程 对于合格的程序员，需要有基本的数据库操作技能，具体体现在以下三个方面。 l 第一，针对一类数据库（比如MySQL、Oracle、SQL Server等），会基本的增删改查操作，会用一些基本的函数，会编写存储过程触发器索引等工具。 l 第二，知道一些基本的对项目开发有帮助的概念，比如范式、索引、分区等。 l 第三，能编写一些相对复杂的SQL语句，比如带连接、带子查询、嵌套查询等。 对于高级程序员，用过的数据库种类当然是越多越好，此外，还要掌握如下三大方面的
在项目中，遇到一个场景是，需要从Hive数据仓库中拉取数据，进行过滤、裁剪或者聚合之后生成中间结果导入MySQL。 对于这样一个极其普通的离线计算场景，有多种技术选型可以实现。例如，sqoop，MR，HSQL。 我们这里使用的spark，优点来说是两个：一是灵活性高，二是代码简洁。 1）灵活性高 相比sqoop和HSQL，spark可以更灵活的控制过滤和裁剪逻辑，甚至你可以通过外部的配置或者参数，来动态的调整spark的计算行为，提供定制化。 2）代码简洁 相比MR来说，代码量上少了很多。也无需实现MySQ
当我们业务数据库表中的数据越来越多，如果你也和我遇到了以下类似场景，那让我们一起来解决这个问题
传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案，在容量、性能、可用性和运维成本这三方面难满足海量数据场景。在单库单表数据量超过一定容量水位的情况下，索引树层级增加，磁盘I/O也很可能出现压力，会导致很多问题。
在MySQL中，查询操作通常会涉及到联结不同表格，而JOIN命令则在这一过程中扮演了关键角色。在JOIN操作中，我们通常会使用三种不同的方式，分别是内连接、左连接以及右连接。
为什么要分表和分区？ 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。
在业务离线数据分析场景下，往往需要将Mysql中的数据先导出到分布式存储中，如Hive、Iceburg。这个功能实现的方式有很多，但每种方式都会遇到一些问题（包括阿里开源的DataX）。本文就介绍下这个功能的优化之路，并最终给出一个笔者实现的终极方案。
分类：分为水平分区(Horizontal Paritioning)和垂直分区(Vertical Partitioning)
假设表只有一个字段，就是手机号 phone，并且设置为主键。如果不设置主键并且没有唯一索引，InnoDB 会给我们自动生成一个隐藏主键列，浪费空间。
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：
过去几年，数据仓库和数据湖方案在快速演进和弥补自身缺陷的同时，二者之间的边界也逐渐淡化。云原生的新一代数据架构不再遵循数据湖或数据仓库的单一经典架构，而是在一定程度上结合二者的优势重新构建。在云厂商和开源技术方案的共同推动之下，2021 年我们将会看到更多“湖仓一体”的实际落地案例。InfoQ 希望通过选题的方式对数据湖和数仓融合架构在不同企业的落地情况、实践过程、改进优化方案等内容进行呈现。本文将分享同程艺龙将 Flink 与 Iceberg 深度集成的落地经验和思考。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
