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。...2. mysql proxy：amoeba 做mysql集群,利用amoeba。 从上层的java程序来讲，不需要知道主服务器和从服务器的来源，即主从数据库服务器对于上层来讲是透明的。...------------------- ----------华丽的分割线-------------------------------------- 数据库架构 1、简单的MySQL主从复制: MySQL...但是，主从复制也带来其他一系列性能瓶颈问题： 写入无法扩展 写入无法缓存 复制延时 锁表率上升 表变大，缓存率下降 那问题产生总得解决的，这就产生下面的优化方案，一起来看看...2、MySQL垂直分区 如果把业务切割得足够独立，那把不同业务的数据放到不同的数据库服务器将是一个不错的方案，而且万一其中一个业务崩溃了也不会影响其他业务的正常进行，并且也起到了负载分流的作用，大大提升了数据库的吞吐能力
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...子句中对字段进行NULL值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描 值分布很稀少的字段不适合建索引，例如"性别"这种只有两三个值的字段 字符字段只建前缀索引 字符字段最好不要做主键 不用外键，由程序保证约束...，区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择 HASH分区：基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区，该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。...这个函数可以包含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达式 KEY分区：类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。...解决方案 由于水平拆分牵涉的逻辑比较复杂，当前也有了不少比较成熟的解决方案。这些方案分为两大类：客户端架构和代理架构。
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...； 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，如“性别”的这种； 字符字段只建立前缀索引【注意：不能用于ORDER BY和GROUP BY操作...大语句拆小语句，减少锁时间； -- c、一条大SQL可以堵死整个库； 不用 SELECT * ； OR 改写成 IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，IN的个数建议控制在200以内； 不用函数和触发器...，在应用程序实现； 避免后缀式（%xxx）查询； 少用 JOIN ； 使用同类型比较：'123'跟'123'比较，123跟123比较，数字跟数字比较，字符串跟字符串比较； 对于连续值，使用BETWEEN
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...但MySql会为每个客户连接发放该缓冲空间，所以应尽量适当设置该值，以避免内存开销过大。 record_buffer：每个进行一个顺序扫描的线程为其扫描的每张表分配这个大小的一个缓冲区。...，把多行分配给分区 LIST分区：类似于按RANGE分区，区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择 HASH分区：基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区，该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算...这个函数可以包含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达式 KEY分区：类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。...解决方案 由于水平拆分牵涉的逻辑比较复杂，当前也有了不少比较成熟的解决方案。这些方案分为两大类：客户端架构和代理架构。
应尽量避免在 WHERE子句中对字段进行 NULL值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描 值分布很稀少的字段不适合建索引，例如"性别"这种只有两三个值的字段 字符字段只建前缀索引 字符字段最好不要做主键...但MySql会为每个客户连接发放该缓冲空间，所以应尽量适当设置该值，以避免内存开销过大。 record_buffer：每个进行一个顺序扫描的线程为其扫描的每张表分配这个大小的一个缓冲区。...，区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择 HASH分区：基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区，该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。...这个函数可以包含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达式 KEY分区：类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。...解决方案 由于水平拆分牵涉的逻辑比较复杂，当前也有了不少比较成熟的解决方案。这些方案分为两大类：客户端架构和代理架构。
Mysql分库分表方案 1.为什么要分表： 当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。...： 写入无法扩展 写入无法缓存 复制延时 锁表率上升 表变大，缓存率下降 那问题产生总得解决的，这就产生下面的优化方案，一起来看看。...2、MySQL垂直分区 如果把业务切割得足够独立，那把不同业务的数据放到不同的数据库服务器将是一个不错的方案，而且万一其中一个业务崩溃了也不会影响其他业务的正常进行，并且也起到了负载分流的作用，大大提升了数据库的吞吐能力...如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是，当需要添加一列的时候，mysql会锁表，期间所有的读写操作只能等待。...MySQL使用为什么要分库分表 可以用说用到MySQL的地方,只要数据量一大, 马上就会遇到一个问题,要分库分表。 这里引用一个问题为什么要分库分表呢?MySQL处理不了大的表吗?
作者：兵小志大 链接：www.cnblogs.com/try-better-tomorrow Mysql分库分表方案 1.为什么要分表： 当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话...但是，主从复制也带来其他一系列性能瓶颈问题： 写入无法扩展 写入无法缓存 复制延时 锁表率上升 表变大，缓存率下降 那问题产生总得解决的，这就产生下面的优化方案，一起来看看。...2、MySQL垂直分区 如果把业务切割得足够独立，那把不同业务的数据放到不同的数据库服务器将是一个不错的方案，而且万一其中一个业务崩溃了也不会影响其他业务的正常进行，并且也起到了负载分流的作用，大大提升了数据库的吞吐能力...如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是，当需要添加一列的时候，mysql会锁表，期间所有的读写操作只能等待。...MySQL使用为什么要分库分表 可以用说用到MySQL的地方,只要数据量一大, 马上就会遇到一个问题,要分库分表。 这里引用一个问题为什么要分库分表呢?MySQL处理不了大的表吗?
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。...mysql proxy：amoeba 做mysql集群,利用amoeba。 从上层的java程序来讲，不需要知道主服务器和从服务器的来源，即主从数据库服务器对于上层来讲是透明的。...数据库架构 简单的MySQL主从复制: MySQL的主从复制解决了数据库的读写分离，并很好的提升了读的性能，其图如下： ? 其主从复制的过程如下图所示： ?...但是，主从复制也带来其他一系列性能瓶颈问题： 1、写入无法扩展 2、写入无法缓存 3、复制延时 4、锁表率上升 5、表变大，缓存率下降 那问题产生总得解决的，这就产生下面的优化方案，一起来看看。...MySQL垂直分区 如果把业务切割得足够独立，那把不同业务的数据放到不同的数据库服务器将是一个不错的方案，而且万一其中一个业务崩溃了也不会影响其他业务的正常进行，并且也起到了负载分流的作用，大大提升了数据库的吞吐能力
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...值指出在MySQL暂时停止回答新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中。...RANGE分区，区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择 HASH分区：基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区，该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。...这个函数可以包含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达式 KEY分区：类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。...解决方案 由于水平拆分牵涉的逻辑比较复杂，当前也有了不少比较成熟的解决方案。这些方案分为两大类：客户端架构和代理架构。
没得明确的定义, 本文的演示环境使用 15000W的数据做演示 (sysbench创建的) 实现和演示 主要又两种实现方案: 1....其实也可以算一种, 毕竟都是truncate (os) 本环境两张表, 一样的数据, 都是35GB (15000W行) 方案1: 在 os 层面创建硬链接 ln /data/mysql_3306/mysqldata.../db1/sbtest1.ibd /data/mysql_3306/mysqldata/db1/sbtest1.ibd.rm 然后在mysql上删除sbtest1表 drop table sbtest1...-s -100MB /data/mysql_3306/mysqldata/db1/sbtest1.ibd.rm; sleep 1; done 方案2 导出表空间, 然后修改掉掉表空间数据文件的名字,...100MB. mysql的表也尽量不要整这么大, 日志表之类的, 可以按时间分个区.
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。...子句中对字段进行NULL值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描 值分布很稀少的字段不适合建索引，例如"性别"这种只有两三个值的字段 字符字段只建前缀索引 字符字段最好不要做主键 不用外键，由程序保证约束...分区，区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择 HASH分区：基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区，该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。...这个函数可以包含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达式 KEY分区：类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。...解决方案 由于水平拆分牵涉的逻辑比较复杂，当前也有了不少比较成熟的解决方案。这些方案分为两大类：客户端架构和代理架构。
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...复合索引很重要的问题是如何安排列的顺序，比如where后面用到c1, c2 这两个字段，那么索引的顺序是(c1,c2)还是(c2,c1)呢，正确的做法是，重复值越少的越放前面，比如一个列 95%的值都不重复...三、分表历史数据迁移到MySQL8.0 X-Engine存储引擎 分表业务表保留3个月数据(这个根据公司需求来),历史数据按月分表到历史库X-Engine存储引擎表, 为什么要选用X-Engine存储引擎表...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
本次分表主要依据任务类型对任务分配表进行水平分表，而本文主要介绍了两种水平分表的方案，希望能给大家一些帮助。...2.环境介绍 操作系统:Linux 7.9 数据库信息:MGR 单主模式 版本 MySQL 5.7.26 3.大表拆分方案介绍 以下所有表均为测试表 方案一： 表结构： CREATE TABLE...1.备份全表方式 灾备节点执行 --因为我是有多张表拆分，所以采用的是mydumper进行全表备份 mkdir -p /backup/mysql/zxb nohup mydumper -u root...read; 3.开始迁移single_table 表 将id 值 <10000的迁移到single_table_1表，本文指定对应的字段值，id使用自增字段生成，这样用pt工具回退就不会存在主键冲突的问题...原因是存在两表关联，用pt-archiver进行数据归档解决不了。 方案二的第1步和第2步跟方案一保持一致。
编译过后就是： struct('street',"zhejiang", 'city',"hangzhou", 'state',"hubin", 'zip',"201210") 而这种结构正符合表中定义的数据类型
[1240] 逻辑函数系列 逻辑函数系列一共涵盖了10个函数，原计划白茶打算分开写的，但是考虑到这部分函数相对而言简单一些，白茶决定一期搞定。...TRUE OR FALSE DAX=TRUE() OR FALSE() 这两个函数的返回结果依然是逻辑值TRUE或FALSE。...IF 与 SWITCH 语法1： DAX=IF(,,) 语法2： DAX=SWITCH(, , [, , ]…[, <其他...IFERROR DAX=IFERROR(, ) 根据表达式的返回结果的正确与否，决定输出正确结果或者容错值。...学习数学我们都知道，就是分母不能为0，因此第一参数返回结果是错误的，这个时候返回容错值。 注：两个参数的数据类型必须是一致的。
Mysql分库分表方案 1.为什么要分表： 当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。...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。...数据库架构 1、简单的MySQL主从复制: MySQL的主从复制解决了数据库的读写分离，并很好的提升了读的性能，其图如下： ? 其主从复制的过程如下图所示： ?...表变大，缓存率下降 那问题产生总得解决的，这就产生下面的优化方案，一起来看看。...2、MySQL垂直分区 如果把业务切割得足够独立，那把不同业务的数据放到不同的数据库服务器将是一个不错的方案，而且万一其中一个业务崩溃了也不会影响其他业务的正常进行，并且也起到了负载分流的作用，大大提升了数据库的吞吐能力
2、应尽量避免在WHERE子句中对字段进行NULL值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描 3、值分布很稀少的字段不适合建索引，例如”性别”这种只有两三个值的字段 4、字符字段只建前缀索引 5...但MySql会为每个客户连接发放该缓冲空间，所以应尽量适当设置该值，以避免内存开销过大。 record_buffer：每个进行一个顺序扫描的线程为其扫描的每张表分配这个大小的一个缓冲区。...分区，区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择 HASH分区：基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区，该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。...这个函数可以包含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达式 KEY分区：类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。...解决方案 由于水平拆分牵涉的逻辑比较复杂，当前也有了不少比较成熟的解决方案。这些方案分为两大类：客户端架构和代理架构。
数学函数系列 数学函数系列，顾名思义，是一些我们在学生时代经常使用的数学算法在PowerBI中的应用。 同样，本期的内容与上期的三角函数差不多，可以作为查询使用。...语法： DAX=CEILING(, ) COMBIN 与 COMBINA 返回给定项目的组合数。两个函数在这方面用途是一致的，区别是前者不包含重复项，而后者包含重复项目。...语法： DAX=COBIN/COMBINA (, ) DIVIDE 返回除法结果或者备用值。 注：此函数性能略差于直接使用“/”。...语法： DAX=PRODUCT() PRODUCTX 为表中每一行计算乘积。 语法： DAX=PRODUCTX(, ) QUOTIENT 除法运算取整数。...白茶会不定期的分享一些函数卡片 （文件在知识星球[PowerBI丨需求圈]） 这里是白茶，一个PowerBI的初学者。
[1240] DISTINCT函数 DISTINCT函数，隶属于“筛选”类函数。微软将其划分为两种模式，列与表模式。但是白茶觉得微软哪怕是不区分出来，相信大家也是了解的。...用途：去除表或列中的重复项。 语法 DAX= DISTINCT(表or列) 参数 DISTINCT参数可以是表，也可以是列；表达式也是可以的。 返回结果 去除重复值的表或列。...当表为单列单行时，可以作为值使用。 注：列模式下，返回结果受到筛选上下文影响；要与VALUES函数进行区分。...1、参数：DISTINCT可以使用表达式作为参数，而VALUES函数不可以。 2、计数：DISTINCT去掉重复值计数时，不会考虑重复项目；而VALUES会计算重复项目行数。...3、返回：DISTINCT返回的结果去掉重复项，且去掉空值；而VALUES则只去掉重复项，不去空值。 （注：第3点是高飞老师提出来的，涉及到数据完整性问题以及真空判定问题，白茶这里就不赘述了。）
[1240] RELATED函数 RELATEDTABLE函数 这两个函数属于“筛选”类函数，通常情况下适用于跨表计算。 用途：根据模型关系，匹配对应数值。...RELATED会根据模型关系将维度表的数据匹配到事实表，也就是多端找一端对应值； RELATEDTABLE是RELATED的表函数模式，通常是将事实表的数据匹配到维度表，即一端寻找多端的对应值。...返回结果 RELATED返回结果为当前行所对应的匹配值； RELATEDTABLE返回结果为整张表。...例子2： RELATEDTABLE错误示范 = RELATEDTABLE ( '例子' ) 结果： [1240] 这是白茶列举的一个错误示范，因为本身RELATEDTABLE函数属于表函数，结果返回一张表...严格意义来说，RELATED系列函数本质也是迭代行上下文进行取值，只不过是顺着模型关系进行迭代，匹配取值。 小伙伴们❤GET了么？
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