MySQL大表优化方案mysql manong 2016年08月03日发布 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
A表：单副本14.9G,1002354875条数据 B表：单副本1.5G，40102307条数据 两个表通过partition_path字符串去full outer join关联，没有优化前执行要88分钟 第一种优化： 在sql结尾使用distribute by rand() ，reduce个数88个，但是还是有数据倾斜 select * from A full outer join B on a
https://cloud.tencent.com/developer/article/1402553?from=article.detail.1507132 问题概述 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。 问题前提：老系统，当
背景：由于业务量的递增以及客户并发请求的递增，某些数据的返回需经大表（3000W以上）查询返回，返回数据时间由能接受到了完全不能接受的地步，需要对数据库进行相应优化 目前架构：A-B-C 相当于单主下边挂着单从库 方案一： 基于成本足够的情况下，数据库切分，可以考虑PXC（三节点最优）+mycat架构
欢迎关注我的微信公众号 分库分表的文章网上非常多，但是大多内容比较零散，以讲解知识点为主，没有完整地说明一个大表的切分、新架构设计、上线的完整过程。 因此，我结合去年做的一个大型分库分表项目，来复盘一下完整的分库分表从架构设计 到 发布上线的实战总结。 1.前言 为什么需
大表分区的目的: 1、提高性能(主要原因)： sql 语句的where条件包含分区键的时候，可以过滤掉不需要的分区，不需要扫描那些不需要的分区的数据块。 可以把不同的分区映射到磁盘以平衡i/o，改善整个系统性能 2、管理维护方便，数据维护只操作某些分区即可: 如果
简介： DataX在数据迁移中的应用 1. DataX定义 首先简单介绍下datax是什么。DataX是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效
摘要：MySQL JDBC抽取到底应该采用什么样的方式，且听小编给你娓娓道来。 小编最近在云上的一个迁移项目中被MySQL抽取模式折磨的很惨。一开始爆内存被客户怼，再后来迁移效率低下再被怼。MySQL JDBC抽取到底应该采用什么样的方式，且听小编给你娓娓道来。 Java-JDBC通信原理 JDBC与数
大表快速迁移 参考资料：https://mariadb.com/kb/en/innodb-file-per-table-tablespaces/#copying-transportable-tablespaces 需求描述： mysql在不同数据之间迁移表源数据库： 10.100.19.214 testdb214.t2目标数据库：10.100.19.215 testdb215.t2 # 该方法先决条件 mysql> show
MapJoin流程图 使用场景 MapJoin通常用于一个很小的表和一个大表进行join的场景，具体小表有多小，由参数hive.mapjoin.smalltable.filesize来决定，该参数表示小表的总大小，默认值为25000000字节，即25M。 Hive0.7之前，需要使用hint提示 /*+ mapjoin(table) */才会执行MapJoin,否则执
用心分享每一篇干货一是什么决定了电商双11大促的成败？！ 就按照市面上的上线电商平台而言，一个交互性优越的前端架构，一个或多个web服务器（可横向扩展）及数据库服务器。 那么问题来了，数据库服务器并不能和web服务器一样进行横向扩展，毕竟不是代码，不能随意的粘贴复制，那么我们就来聊聊双11中
随着闲鱼业务的发展，用户规模达到数亿级，用户维度的数据指标，达到上百个之多。如何从亿级别的数据中，快速筛选出符合期望的用户人群，进行精细化人群运营，是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、
https://www.cnblogs.com/fulu/p/13913173.html 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
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
千万级大表如何优化，这是一个很有技术含量的问题，通常我们的直觉思维都会跳转到拆分或者数据分区，在此我想做一些补充和梳理，想和大家做一些这方面的经验总结，也欢迎大家提出建议。 从一开始脑海里开始也是火光四现，到不断的自我批评，后来也参考了一些团队的经验，我整理了下面的大纲内
问题背景 MySql(InnoDB)中的订单表需要按时间顺序分页查询，且主键不是时间维度递增，订单表在百万以上规模，此时如何高效地实现该需求？ 注：本文并非主要讲解如何建立索引，以下的分析均建立在有合适的索引的前提下 初步方案1 众所周知，MySql中，有一个limit offset, pageSize的用法，可以实
1、重命名表create table test_tmp like test;rename table test to test_bak20200619,test_tmp to test; 2、mysqldump test_bak20200619 3、设置硬链接ln /home/data/my3306/data/db1/test_bak20200619.ibd /home/data/my3306/data/db1/test_bak20200619.ibd.hdlk 4、mysql
表分区使用背景： 表分区用以解决特别大的表的问题。比如事实表，解决办法就是将表分成很多小且更容易管理的部分。通过让GreenPlum数据库查询优化器只扫描满足给定查询所需的数据而避免扫描大表的全部内容，分区表能够提升查询性能。 表分布与表分区的区别： Greenplum中每个表都需
# 问题数据库调优的方式有哪些？# 答案无论何种数据库，数据都是存储在硬盘，硬盘的读写效率是数据库存取速度的第一决定性因素，例如固态硬盘和机械硬盘的速度便有显著的不同。在基础物理存储介质确定的情况下，数据库本身的设计变成了决定性因素，我们继续缩小数据库范围到mysql去进行讨论。
ORACLE中如何找出大表分布在哪些数据文件中？ 在ORACLE数据中，我们能否找出一个大表的段对象分布在哪些数据文件中呢？ 答案是可以，我们可以用下面脚本来找出对应表的区、段分别位于哪些数据文件中 SET PAGESIZE 60;COL SEGMENT_TYPE FOR A12;COL FILE_NAME FOR A64;COL SEGMENT_
文章目录官方文档概述示例大表数据的分批处理修改大表的表结构方案一 : 从表修改，主从切换方案二： pt-online-schema-change 官方文档 https://dev.mysql.com/doc/ 如果英文不好的话，可以参考 searchdoc 翻译的中文版本 http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.
percona-toolkit中pt-online-schema-change工具安装和使用 pt-online-schema-change介绍 使用场景：在线修改大表结构 在线数据库的维护中，总会涉及到研发修改表结构的情况，修改一些小表影响很小，而修改大表时，往往影响业务的正常运转，如表数据量超过500W，1000W，甚至过亿时 在线修改
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，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
在开发中，可能经常使用mysql的各种join操作，当数据量小的时候，这种操作很ok。但当数据量达到几百万甚至几千万时，多表连接会出现耗时过大的问题。对于这种问题，可以将大表join操作拆分成小的表查询，再到代码层进行数据的整合，再传递给前端。 比如以下场景：教室和学生的一对多关系 一个
原文链接：https://blog.51cto.com/14113311/2376500 MySQL大表优化方案 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
