一.横向拆分 create table 新表的名称 select * from 被拆分的表 order by id limit int1,int2 int1为其实位置,int2为几条 注意:这样拆分后主键会失效手动让其主键生效即可所有要执行...alter table 新表的名称 modify 主键字段 int primary key auto_increment 二.纵向拆分 create table 新表的名称 select 需保留的字段...from 被拆分的表 拆分后原表都要保存 主要是把经常查的数据放在一个表里,不经常查的数据不做处理
弃用Myisam，改用Innodb，基于索引的行级锁技术，支持操作一张表时，并发的写(注意行级锁的使用，尽量避免表锁） 读写分离，让主库专注于写，让从库专注于读取（物理提升） 数据库分库：把不同的业务拆分到不同的数据库...SQL优化、索引、缓存、参数配置 架构调整：分区、分表、分库（读写分离或者业务拆分） 读写分离主从复制的优势 主从复制，解决的是容灾类的问题，容灾需要保证数据库切换的实时性和数据的一致性，主机挂了的时候...分区、分表、分库 数据库分区和分表对比： 分表更复杂，但是性能稍微好一点点。但是如果Mysql可以高效的维护各个分区之间的关系的话，其实分表是没有必要的。...错误的分表操作，会带来bug 分表的性能更好，不需要查询优化器来选择读取哪张表，但是分表编码更复杂，要通过代码指定数据存储到特定的表 分区只用操作数据库进行分区操作，代码不需要任何更改 数据库分库(物理层面进行拆分...SQL经过优化请求时间依旧较长 数据量大 表中的数据是分段的 对数据的操作往往只涉及一部分数据，而不是所有的数据 分区解决的问题 和单个磁盘或文件系统分区相比，可以存储更多的数据。 优化查询。
在MySQL数据库中，表设计的优劣同样对性能有非常重要的影响。本节将介绍表设计的优化方法，包括巧用多表关系、表结构设计优化和表拆分等。...&提示：表优化设计是一个平衡性技巧： 当存储空间足够多时，可以侧重于对性能的追求，毕竟在商业环境下，响应速度越快，用户的体验感越好。...表结构设计优化 在进行表结构设计时，选择合适的数据类型，慎用NULL值，适度冗余，适当进行表拆分等方法对提高性能是至关重要的。表结构设计优化采取的措施通常包括以下几个方面。...NULL值不利于索引，MySQL难以优化可为NULL的列查询。当可为NULL的列被索引时，每个索引记录需要一个额外的字节用于标识其是否可空。如果某列计划要创建索引，要尽量避免将其设计成可为NULL。...图4 垂直拆分效果 说明：本文节选自北京理工大学出版社新出版的《MySQL从入门到部署实战（视频教学版）》。
表的垂直拆分和水平拆分 垂直拆分 垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表 20191028234705.png 通常我们按以下原则进行垂直拆分: 把不常用的字段单独放在一张表...； 把text，blob等大字段拆分出来放在附表中； 经常组合查询的列放在一张表中； 垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤，然后查询的时候用join关键起来即可； 水平拆分 水平拆分是指数据表行的拆分...拆分原则 通常情况下，我们使用取模的方式来进行表的拆分；比如一张有 400w 的用户表users，为提高其查询效率我们把其分成4张表users1，users2，users3，users4 通过用 ID...into uid_temp values(null); 得到自增的 ID 后，又通过取模法进行分表插入； 注意，进行水平拆分后的表，字段的列和类型和原表应该是相同的，但是要记得去掉 auto_increment...——摘自《表的垂直拆分和水平拆分》
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 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...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： 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED...表分区 MySQL在5.1版引入的分区是一种简单的水平拆分，用户需要在建表的时候加上分区参数，对应用是透明的无需修改代码 对用户来说，分区表是一个独立的逻辑表，但是底层由多个物理子表组成，实现分区的代码实际上是通过对一组底层表的对象封装...有一种早期的简单的分区实现 - 合并表（merge table），限制较多且缺乏优化，不建议使用，应该用新的分区机制来替代 垂直拆分 垂直分库是根据数据库里面的数据表的相关性进行拆分，比如：一个数据库里面既存在用户数据...） 事务处理复杂 水平拆分 概述 水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储，分库内分表和分库两部分，每片数据会分散到不同的MySQL表或库，达到分布式的效果，能够支持非常大的数据量。
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 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...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： 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED...表分区 MySQL在5.1版引入的分区是一种简单的水平拆分，用户需要在建表的时候加上分区参数，对应用是透明的无需修改代码 对用户来说，分区表是一个独立的逻辑表，但是底层由多个物理子表组成，实现分区的代码实际上是通过对一组底层表的对象封装...有一种早期的简单的分区实现 – 合并表（merge table），限制较多且缺乏优化，不建议使用，应该用新的分区机制来替代 垂直拆分 垂直分库是根据数据库里面的数据表的相关性进行拆分，比如：一个数据库里面既存在用户数据...（需要水平拆分） 事务处理复杂 水平拆分 概述 水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储，分库内分表和分库两部分，每片数据会分散到不同的MySQL表或库，达到分布式的效果，能够支持非常大的数据量
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 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，...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： 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上...表分区 MySQL在5.1版引入的分区是一种简单的水平拆分，用户需要在建表的时候加上分区参数，对应用是透明的无需修改代码 对用户来说，分区表是一个独立的逻辑表，但是底层由多个物理子表组成，实现分区的代码实际上是通过对一组底层表的对象封装...MySQL有一种早期的简单的分区实现 - 合并表（merge table），限制较多且缺乏优化，不建议使用，应该用新的分区机制来替代 垂直拆分 垂直分库是根据数据库里面的数据表的相关性进行拆分，...（需要水平拆分） 事务处理复杂 水平拆分 概述 水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储，分库内分表和分库两部分，每片数据会分散到不同的MySQL表或库，达到分布式的效果，能够支持非常大的数据量
单表优化 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。...表分区 MySQL在5.1版引入的分区是一种简单的水平拆分，用户需要在建表的时候加上分区参数，对应用是透明的无需修改代码 对用户来说，分区表是一个独立的逻辑表，但是底层由多个物理子表组成，实现分区的代码实际上是通过对一组底层表的对象封装...有一种早期的简单的分区实现 - 合并表（merge table），限制较多且缺乏优化，不建议使用，应该用新的分区机制来替代 垂直拆分 垂直分库是根据数据库里面的数据表的相关性进行拆分，比如：一个数据库里面既存在用户数据...） 事务处理复杂 水平拆分 概述 水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储，分库内分表和分库两部分，每片数据会分散到不同的MySQL表或库，达到分布式的效果，能够支持非常大的数据量。
1、尽量不要在一开始就考虑表拆分，会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度； 2、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问题不大； 注意： 1、Covering index：...索引覆盖：即当索引本身包含查询所需全部数据时，不再访问数据文件本身，也就是不再需要回表操作； 2、复合索引顺序：理论上索引对顺序是敏感的，但是由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引...优化 1、字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT作为整数类型，而非INT类型，如果非负加上UNSIGNED； VARCHAR的长度只分配真正需要的空间； 使用枚举或整型代替字符串类型...； 尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME； 单表不要有太多字段，建议在20以内； 避免使用NULL字段，很难查询优化且占用额外索引空间； 用整型来存IP; 2、索引 索引不是越多越好，要根据查询有针对性的创建...，考虑在WHERE和ORDER BY涉及到的列建索引，可以根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描； 避免在WHERE子句中对字段进行NULL值判断，否则将导致全表扫描； 值分布稀少的字段不适合建立索引
背景 阿里云RDS FOR MySQL（MySQL5.7版本）数据库业务表每月新增数据量超过千万,随着数据量持续增加,我们业务出现大表慢查询,在业务高峰期主业务表的慢查询需要几十秒严重影响业务 方案概述...一、数据库设计及索引优化 MySQL数据库本身高度灵活，造成性能不足，严重依赖开发人员的表设计能力以及索引优化能力,在这里给几点优化建议 时间类型转化为时间戳格式,用int类型储存,建索引增加查询效率...,不要设置过大 尽量不要使用TEXT类型，如必须使用建议将不常用的大字段拆分到其它表 MySQL对索引字段长度是有限制的, innodb引擎的每个索引列长度默认限制为767字节（bytes），所有组成索引列的长度和不能大于...对性能影响比较大的Compaction过程做了大量优化： 拆分数据存储粒度，利用数据更新热点较为集中的特征，尽可能的在合并过程中复用数据。...四、阿里云PloarDB MySQL8.0版本并行查询 分表之后我们的数据量依然很大,并没有完全解决我们的慢查询问题,只是降低了我们业务表的体量,这部分慢查询我们需要用到PolarDB的并行查询优化 PolarDB
背景# 最近遇到一个关于MySQL单表过大的问题，该表存放的主要是日志文件，且其中有一个字段存放的数据过大，导致占用空间过大以及查询效率的降低，这种设计其实是不合理的。...目前该表占用1.2T容量，数据量超过3亿条，而这个RDS数据库的容量总共就2T，且由于种种原因无法扩容，迫不得已急需给出解决方案。 2....解决方案# 根据上面的背景，可得出以下这些问题，也给出了解决方案： 问题 解决方法 1 某字段占用空间较大，在MySQL中为text类型，存储的是json格式的数据，该字段平均占用空间为5KB 对字段进行压缩...，把json格式压缩成字节序列，压缩后可节省5倍空间左右 2 单表数据量过大，而我们的业务是基本只取本年的数据，该表中很多不使用的数据导致查询效率降低 对该表按年份分表，本年的数据为热数据，之前的数据为冷数据...这种方式不仅命中了索引，还避免了全表扫描 2.2.2 步骤二压缩# 上面查出了1万条数据，接着要做的就是批量压缩，如果采用for循环1个1个的压缩，那么效率必然不是最高的，可以利用go语言并发的优势，把
数据库技术就是这么一路走过来，MySQL的优化器也是，所以在MySQL最流行的情况下，我只能更多的去摸清楚优化器里的一些实现差异。...上面这种情况其实MySQL是很容易区分的，难就难在这个情况真实情况是这样的。 如果碰到这种情况，MySQL优化器就有点懵了。...这两个大表自己关联，结果集到底有多大，因为没有更丰富的信息，要定位还是有些难的。 所以从执行计划来看，为什么性能差，最后优化器的判断是对两个大表做了全表扫描。...那么这里就有两个问题， 同样是表关联，小表大表关联和大表小表关联，这种写法在MySQL那么重要吗是否join的写法效果要更好一些？ 要验证这两个问题，其实也不难。我们使用如下的SQL来验证。...我们简单总结一下，在这个SQL优化场景中，为了得到更好的性能，需要做到一个平衡，即小表和大表的关联方式，效率是最佳的，至于你是写成join还是逗号分隔的表关联，从目前的测试来看，差别不大。
3、数据库表的垂直拆分 1、垂直拆分定义 所谓的垂直拆分，就是把原来一个有很多列的表拆分成多个表，这解决了表的宽度问题。...2、垂直拆分原则 通常垂直拆分可以按以下原则进行： 1、把不常用的字段表单独存放到一个表中。 2、把大字段独立存放到一个表中。 3、把经常一起使用的字段放到一起。...例子：以film表为例 ?...在该表中，title和description这两个字段占空间比较大，况且在使用频率也比较低，因此可以将其提取出来，将上面的一个达标垂直拆分为两个表（film和film_ext）：如下所示： ?
4、数据库表的水平拆分 1、为什么水平拆分 表的水平拆分是为了解决单表数据量过大的问题，水平拆分的表每一个表的结构都是完全一致的，以下面的peyment表为例来说明 desc payment; ?...如果单表的数据量达到上亿条，那么这时候我们尽管加了完美的索引，查询效率低，写入的效率也相应的降低。...3、如何将数据平均分为N份 通常水平拆分的方法为： 1、对customer_id进行hash运算，如果要拆分为5个表则使用mod（customer_id，5）取出0-4个值。...2、针对不动的hashid把数据存储到不同的表中。 4、水平拆分面临的挑战 1、夸分区表进行数据查询 前端业务统计：业务上给不同的用户返回不同的业务信息，对分区表没有大的挑战。...2、统计及后台报表操作 但是对后台进行报表统计时，数据量比较大，后台统计时效性比较低，后台就用汇总表，将前后台的表拆分开。
比如我们对商城业务垂直拆分后的 用户系统 进行水平拆分就比对整个商城业务进行水平拆分好找维度，我们可以根据用户注册时间的区间、用户的区域或者用户 ID 的范围、 hash 等条件，然后关联相关表的记录将数据进行拆分...分表 分表也分为 数据表垂直拆分 和 数据表水平拆分 。 4.1 数据表垂直拆分 数据表垂直拆分就是纵向地把表中的列分成多个表，把表从“宽”变“窄”。...一般遵循以下几个点进行拆分： 冷热分离，把常用的列放在一个表，不常用的放在一个表。 大字段列独立存放 关联关系的列紧密的放在一起 我们把用户表中常用的和不常用的而且大字段分离成两张表： ?...4.2 数据表的水平拆分 表的水平拆分感觉跟库的水平拆分思想上都是一样的，只不过粒度不同。表结构维持不变。也就是说拆分后数据集的并集等于拆分前的数据集。...理解了 3.2 章节 之后这个就没有什么可说的了。 5. 总结 这里简单阐述了几个数据库优化概念，在实际操作中往往会组合使用。
在很久很久以前，笔者已经推出了拆分工作表的功能，并且重新定义了这个功能应用场景，最近项目中有类似需求，将原来的功能进行了优化，报错少了，并且性能推向了极致。...传送门： 个人永久性免费-Excel催化剂功能第23波-非同一般地批量拆分工作表 其他拆分场景也不错，用得到时。...个人永久性免费-Excel催化剂功能第48波-拆分工作薄内工作表，堪称Excel界的单反 个人永久性免费-Excel催化剂功能第126波-多工作薄工作表自由组合拆分 为了让常用的简单场景上能够有更好的性能支持...，重写了一些代码，让仅仅拆分当前工作表，并且仅拆分一列内容的简易高频场景着重在性能上作提升。...主要瓶颈在于Excel数据源转内存表，可以优化，但不想折腾了，一杯茶的功夫应该大家都可以接受，起码结果是真的跑得出来，而不是永久死机下去。
那么其实 SQL 优化也分为了 2 步，首先是多张子表的全表扫描，是否可以用索引扫描替换，加快数据检索。 而后是主要的环节，这个派生表作为被驱动表时，是否可以走索引？...MySQL 5.7 之前的处理都是对 Derived table(派生表) 进行 Materialize(物化)，生成一个 临时表 用于保存 Derived table(派生表) 的结果，然后利用 临时表...MySQL 5.7 中对 Derived table(派生表) 做了一个新特性，该特性允许将符合条件的 Derived table(派生表) 中的子表与父查询的表合并进行直接 JOIN，类似于 Oracle...四、SQL 优化 简单介绍了下派生表，下面我们开始尝试优化这个 SQL，步骤分 2 步： 1. 解决多张派生子表 union all 时全表扫描的问题。 2....既然无法在原有 SQL 的基础上优化，那么我们只能考虑改写 SQL，通过 SQL 改写来达到优化的目的。
|原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000006158186 当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨...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： 字段 1、尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上...表分区 MySQL在5.1版引入的分区是一种简单的水平拆分，用户需要在建表的时候加上分区参数，对应用是透明的无需修改代码 对用户来说，分区表是一个独立的逻辑表，但是底层由多个物理子表组成，实现分区的代码实际上是通过对一组底层表的对象封装...有一种早期的简单的分区实现 – 合并表（merge table），限制较多且缺乏优化，不建议使用，应该用新的分区机制来替代 垂直拆分 垂直分库是根据数据库里面的数据表的相关性进行拆分，比如：一个数据库里面既存在用户数据...（需要水平拆分） 事务处理复杂 水平拆分 概述 水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储，分库内分表和分库两部分，每片数据会分散到不同的MySQL表或库，达到分布式的效果，能够支持非常大的数据量。
一、InnoDB 表存储优化 1、OPTIMIZE TABLE 适时的使用 OPTIMIZE TABLE 语句来重组表，压缩浪费的表空间。这是在其它优化技术不可用的情况下最直接的方法。...例如，一秒需要提交几千事务的，或者每隔2-3个小时提交一次事务的不同应用表现。 1、AUTOCOMMIT 设置 MySQL 的默认设置 AUTOCOMMIT=1 会限制繁忙数据库的性能。...MySQL 5.7.10版本，InnoDB XA事务的两阶段提交是默认支持的，不能设置禁用innodb_support_xa。...对于极少使用的列及列选择性不大的列创建索引对于查询优化不会有太大帮助。如果针对一个表的查询非常多，则需要找到能够有助于最多查询的多列主键。...优化器以此可以更高的决定最优使用索引。 可以针对但查询事务进行相应的优化。
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