在对很多客户的oracle数据库做优化的时候发现, 很多系统都有一些大表没有做分区, 导致性能不佳和维护不便.
今天说的这个案例发生在年初，某银行的一个数仓系统整体性能不佳，其中还有个奇怪的问题就是，两个结构比较类似的表，用sqlldr加载4000万左右的数据，一个需要1.5小时，另一个就要4.5小时，这对一个跑批业务来说影响是非常大的。客户自查了挺长时间也没找到原因。
1.1、需求背景 假设，你有一个销售记录表，记录着每个销售情况，那么你就可以把这个销售记录表按时间分成几个小表，例如说5个小表吧。2009年以前的记录使用一个表，2010年的记录使用一个表，2011年的记录使用一个表，2012年的记录使用一个表，2012年以后的记录使用一个表。那么，你想查询哪个年份的记录，就可以去相对应的表里查询，由于每个表中的记录数少了，查询起来时间自然也会减少。但将一个大表分成几个小表的处理方式，会给程序员增加编程上的难度。以添加记录为例，以上5个表是独立的5个表，在不同时间添加记录的时候，程序员要使用不同的SQL语句，例如在2011年添加记录时，程序员要将记录添加到2011年那个表里；在2012年添加记录时，程序员要将记录添加到2012年的那个表里。这样，程序员的工作量会增加，出错的可能性也会增加。 使用分区表就可以很好的解决以上问题。 1.2、解决方案 数据库结构和索引的是否合理在很大程度上影响了数据库的性能，但是随着数据库信息负载的增大，对数据库的性能也发生了很大的影响。可能我们的数据库在一开始有着很高的性能，但是随着数据存储量的急速增长—例如订单数据—数据的性能也受到了极大的影响，一个很明显的结果就是查询的反应会非常慢。在这个时候，除了你可以优化索引及查询外，你还可以做什么？建立分区表(Table Partition)可以在某些场合下提高数据库的性能，在SQL Server 2005中也可以通过SQL语句来创建表分区，但在SQL Server 2008中提供了向导形式来创建分区表。 1.3、本次分享课程适合人群如下 1）、有一定的.NET 开发基础。 2）、有一定的SQL SERVER基础知识。 如果您同样对本次分享《SQL Server数据库进阶之表分区实战演练》课程感兴趣的话，那么请跟着阿笨一起学习吧。废话不多说，直接上干货，我们不生产干货，我们只是干货的搬运工。
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。
当一个数据表的数据量达到千万级别以后，每次查询都需要消耗大量的时间，所以当表数据量达到一定量级后我们需要对数据表水平切割。水平分区分表就是把逻辑上的一个表，在物理上按照你指定的规则分放到不同的文件里，把一个大的数据文件拆分为多个小文件，还可以把这些小文件放在不同的磁盘下。这样把一个大的文件拆分成多个小文件，便于我们对数据的管理。
什么数据库需要进行分区？首先看一下我们的案例：2010年6月我们六期IT开发团队接到一个XX全国连锁店的餐饮系统，经过一周的敏捷开发之后，XX餐饮系统正式上线了，由于该软件的功能强大，操作简单，功能灵活等特性，很快在全国各地铺展开来。XX餐饮店的美食也颇受顾客的喜爱，有的店每天的收入高达1W元人民币，每天这么多的收入，那么每天要产生多大的订单呢？< xmlnamespace prefix =”o” ns =”urn:schemas-microsoft-com:office:office” />
如转载，请注明出处：http://blog.csdn.net/robinson_0612/archive/2009/11/07/4783702.aspx
在前面，我们介绍过怎么样直接创建一个分区表，也介绍过怎么将一个普通表转换成一个分区表。那么，这两种方式创建的表有什么区别呢？现在，我又最新地创建了两个表：
首先祝大家新年快乐，身体健康，万事如意。 一般来说一个系统最先出现瓶颈的点很可能是数据库。比如我们的生产系统并发量很高在跑一段时间后，数据库中某些表的数据量会越来越大。海量的数据会严重影响数据库的读写性能。 这个时候我们会开始优化系统，一般会经过这么几个过程：
在示例表插入两条记录，按分区规则，记录分别落在p_2018和p_2019分区。 可见，该表包含了一个.frm文件和4个.ibd文件，每个分区对应一个.ibd文件：
本文中的问题精选自上期【你问我答】——数据库专题中读者的提问。【你问我答】是由美团点评技术团队推出的线上问答服务，你在工作学习中遇到的各种技术问题，都可以通过我们微信公众号发问，我们5000+工程师会义务为你解答，欢迎大家踊跃提问。高质量、定义清晰的问题会优先获得解答。 Q1：能不能推荐几本关于SQL的书籍。谢谢！谢谢！ A：推荐图灵出的《SQL必知必会（第4版）》，这也是Amazon上最畅销的SQL图书的中文版，写得很明快，概念非常清楚。这本书用来学习关系型数据库也很不错，至少基本概念比大部头的教材说得
1、数据库中某个表中的数据很多。很多是什么概念？一万条？两万条？还是十万条、一百万条？这个，我觉得是仁者见仁、智者见智的问题。当然数据表中的数据多到查询时明显感觉到数据很慢了，那么，你就可以考虑使用分区表了。如果非要我说一个数值的话，我认为是100万条。
如果你的数据库中某一个表中的数据满足以下几个条件，那么你就要考虑创建分区表了。
众所周知SQL SERVER , ORACLE , PG 这几个数据库都可以使用分区表的功能，通过分区表来将数据进行分割，提高表的数据承载的能力。MYSQL 8.0 之前是在是没有听说有什么人用分区表的功能，分区表的功能对于mysql来说是一个摆设。
本文转载：http://blog.csdn.net/smallfools/article/details/4930810
我经常被问到这样一个问题：分区表有什么问题，为什么公司规范不让使用分区表呢？今天，我们就来聊聊分区表的使用行为，然后再一起回答这个问题。
在组件开发迭代的过程中，随着使用时间的增加，数据库中的数据量也不断增加，因此数据库查询越来越慢。
随着表的不断增大，对于新纪录的增加、查找、删除等(DML)的维护也更加困难。对于数据库中的超大型表，可通过把它的数据分成若干个小表，从而简化数据库的管理活动。对于每一个简化后的小表，我们称为一个单个的分区。
3.1.2 表分区，索引分区 （优化①粗略的进行了表分区，优化②为精确数据分区）
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……
在前面我们介绍过如何创建和使用一个分区表，并举了一个例子，将不同年份的数据放在不同的物理分区表里。具体的分区方式为：
Greenplum是一个分布式数据库系统，因此其所有的业务数据都是物理存放在集群的所有Segment实例数据库上；在Greenplum数据库中所有表都是分布式的，所以每一张表都会被切片，每个Segment实例数据库都会存放相应的数据片段。在下图中sale、customer、vendor、product四张表的数据都会切片存放在所有的Segment上，所有Segment实例同时工作，由于每个Segment只需要计算一部分数据，所以计算效率会大大提升。
在上一篇《Server层统计信息字典表 | 全方位认识 information_schema》中，我们详细介绍了information_schema系统库的列、约束等统计信息字典表，本期我们将为大家带来系列第三篇《Server层表级别对象字典表 | 全方位认识information_schema》。
我们很高兴向大家宣布，TiDB 6.1 于 6 月 xx 日发布了，这是 TiDB 6 系版本的第一个长期支持版（Long Term Support）。
如转载，请注明出处：http://blog.csdn.net/robinson_0612/archive/2009/11/10/4794371.aspx
随着2月的春风吹拂，Oracle 19c 的第一个 Exadata 版本发布将马上发布出来，等待可测试版本的朋友们马上即可如愿了。
MySQL的数据量到达一定的限度之后，它的查询性能会下降，这不是调整几个参数就可以解决的，如果我们想要自己的数据库继续保证一个比较高的性能，那么分库分表在所难免。
1）使用FOR或AFTER选顶定义的触发器为后触发器，即只有在引发触发器执行的语句中的操作都已成功执行，并且所有的约束检查也成功完成后，才执行触发器。 2）使用INSTEAD OF选顶定义的触发器为前触发器。这种模式的触发器中，指定执行触发器而不是执行引发触发器执行的SQL语句，从而替代引发语句的操作。 在触发器语句中可以使用两个特殊的临时工作表：INSERTED表和DELETED表。这两个表是在用户自行数据的更改操作时，SQL Server自动创建和管理的。 其中INSERTED表是用于存储INSERT和UPDATE语句所影响的行的副本。而DELETED表用于存储DELETE和UPDATED语句所影响的行的副本。 建立触发器语法是： CreateTRIGGER trigger_name ON { table | view } { { { FOR |AFTER | INSTEAD OF } { [ Insert ] [ , ] [ Update ] } AS [{ IF Update (column ) [{ AND | or } Update ( column )] […n ] | IF ( COLUMNS_UpdateD ( ) { bitwise_operator } updated_bitmask) { comparison_operator } column_bitmask […n ] }] sql_statement […n ] } }
Apache Paimon 最典型的场景是解决了 CDC (Change Data Capture) 数据的入湖；CDC 数据来自数据库。一般来说，分析需求是不会直接查询数据库的。
2、 数据库命名规范，统一：hs_xxxx；表名不超过40个字符（即最大只能40个字符）
MySQL日志主要包括查询日志、慢查询日志、事务日志、错误日志、二进制日志等。其中比较重要的是 bin log（二进制日志）和 redo log（重做日志）和 undo log（回滚日志）。
使用阿里云rds for MySQL数据库（就是MySQL5.6版本），有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万，保留最近一年的数据量达到4000万，查询速度极慢，日常卡死。严重影响业务。
接上篇，上篇主要是从字段类型，索引，SQL语句，参数配置，缓存等介绍了关于MySQL的优化，下面从表的设计，分库，分片，中间件，NoSQL等提供更多关于MySQL的优化。
接下来分别尝试有分片键查询，二级索引（idx_name）查询，无分片键查询这三种非常典型查询，并查看执行计划（并且为了防止查询结果被缓存，每条SQL都加上SQL_NO_CACHE）：
在设计数据库时，经常没有考虑到表分区的问题，往往在数据表承重的负担越来越重时，才会考虑到分区方式，这时，就涉及到如何将普通表转换成分区表的问题了。
本来想着分区表在上一篇后就不续写了，最近又有同学咨询我分区表的新问题：无主键的分区表建议使用吗？ 在此基础上的索引该如何设计？ 基于这两个问题，我们来简单探讨下。
在大型数据库系统中，查询和检索数据的性能通常是一个关键问题。在MySQL中，如果单表数据量过大，查询的性能通常会变得很低。
联接的性能问题之一是数据量过大导致的性能问题。当进行联接操作时，如果参与联接的表包含大量的数据记录，可能会导致以下性能问题：
在 ACOUG 年会的活动上，分享了一些从前未曾分享过的内容，想起，今年还欠下一篇文章，就整理和回顾一下，分享我所见到的Oracle 19c的一些重要改变（本文内容来自OOW大会演讲，关注“数据和云”公众号回复：2018OOW 获取大会PPT）。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，分区表是一种在MySQL数据库中处理大规模数据的最佳方案之一。分区表技术可以将一个大型的表按照某种规则进行拆分成多个小型表，每个小型表称为一个分区，从而提高系统性能、快速处理海量数据和节省存储空间。
因为生产环境的性能瓶颈，经过诊断，给出的结论是需要把几个表和索引放入keep pool,几个索引放入recycle pool. 其实放入keep pool 确实对于频繁访问的数据，而且数据量不大的情况下，性能有一定的改善。避免了大量的物理读。大家的大体感觉都是把表放入keep pool,其实在一定的情况下，把索引放入keep pool也有一定的道理，某些较大的索引，可能已经走了索引但是还是因为索引占用的数据块较多，段太大，还是会走大量的物理读，放入keep pool也有一定的改善。 至于recycle po
达梦数据库分区表主要包括范围分区、哈希分区和列表分区三种方式， 企业可以使用合适的分区方法，如日期（范围）、区域（列表），对大量数据进行分区。由于达梦数据库划分的分区是相互独立且可以存储于不同的存储介质上的，完全可满足企业高可用性、 均衡IO、降低维护成本、提高查询性能的要求。今天我们主要讨论水平分区
分区表是MySQL中一种将数据分散存储在多个物理子表中的技术，但从逻辑上看，它们仍然被当作一个表来对待。这种技术可以极大地提高大型数据库的性能、管理和可维护性。
小鱼（邓秋爽） 云和恩墨专家，有超过5年超大型数据库专业服务经验，擅长oracle 数据库优化,SQL优化和troubleshooting 编辑手记：深入学习分区表的特性，更好地设计分区表的表结构 做表结构设计时我们经常会将大表做分区或者分表规划，oracle数据库中由于非常强大的分区功能可以不用分表的办法而直接使用分区表来规划，而我们使用分区表一个很重要的特性就是分区裁剪，这里将对分区表的分区裁剪简单的分析和探究： 分区剪裁就是对于分区表或者分区索引来说，优化器可以自动从from和where中根据分区键
在创建完分区表后，可以向分区表中直接插入数据，而不用去管它这些数据放在哪个物理上的数据表中。我们在创建好的分区表中插入几条数据：
MySQL数据库与 Oracle、 SQL Server 等数据库相比，有其内核上的优势与劣势。我们在使用MySQL数据库的时候需要遵循一定规范，扬长避短。本规范旨在帮助或指导RD、QA、OP等技术人员做出适合线上业务的数据库设计。在数据库变更和处理流程、数据库表设计、SQL编写等方面予以规范，从而为公司业务系统稳定、健康地运行提供保障。
Spark sql on hive的一个强大之处就是能够嵌在编程语言内执行，比如在Java或者Scala，Python里面，正是因为这样的特性，使得spark sql开发变得更加有趣。 比如我们想做一个简单的交互式查询，我们可以直接在Linux终端直接执行spark sql查询Hive来分析，也可以开发一个jar来完成特定的任务。 有些时候单纯的使用sql开发可能功能有限，比如我有下面的一个功能： 一张大的hive表里面有许多带有日期的数据，现在一个需求是能够把不同天的数据分离导入到不同天的es索引里面，方
当MySQL单表的数据量过大时，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”。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
