场景：某个ETL任务正常情况下每天11:30~12:00之间结束，突然某天后延到13：50，次日15点，然后逐步每天稳定在17:00，同服务器下其他任务也相对变慢。 一、IO层面问题排查 1.查看操作系统资源管理器磁盘活动，确定排名靠前的磁盘IO，定位具体进程，确认是否有异常或不必要的IO进程，此处定位并暂停O
笔者是在两年前接手公司的财务系统的开发和维护工作。在系统移交的初期，笔者和团队就发现，系统内有一张5000W+的大表。跟踪代码发现，该表是用于存储资金流水的表格，关联着众多功能点，同时也有众多的下游系统在使用这张表的数据。进一步的观察发现，这张表还在以每月600W+的数据持续增长，
前言 在数据库查询中，经常用到表关联，听到最多的规则是 “小表驱动大表”。那么问题来了 什么是小表驱动大表 ？ 为什么要用小表驱动大表 ？ 怎么区分那个是驱动表与被驱动表 ？ JOIN 查询如何选择驱动表与被驱动表 ? 索引应该建在驱动表还是被驱动表 ？ 什么是小表驱动大表 ？ 小表驱动大表
1 import os 2 import pandas as pd 3 path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\合并' 4 df_list =[] 5 for filename in os.listdir(path): 6 if filename[0] == '~': 7 continue 8 a = os.path.join(path, filename) 9
水平分表 把一个大表，拆分成多个小表，大表和小表的字段完全一致，只是小表的数据加一起才是大表的数据（如大表的资料有三个月的人员刷卡资料。小表分别会存一个月的刷卡资料） 垂直分表 把一个大表，拆分成多个小表。小表的字段总和（除id）等同于大表字段 例如：大表字段为id,empno,chname,
问题描述： 1、大表导出时，SQL语句没用使用Order by，出现数据重复。 2、当添加Order by时，由于数据表太大查询慢。 解决方案： 在大数据表中添加计数字段，即：类似自增主键，分页查询时，使用此字段当作条件。（目前使用此方法解决） 使用 Mybatis中的Cursor功能，只能单线程，将 fetchSize设置为
一.简介 源码地址 日期：2018/4/12 介绍：工具用于安全删除MySQL表，对于一些特定场景可能有用 应用场景：大批删除不走索引但是有主键的场景[可以是单列索引，也可是多列索引] 实现思路：根据where条件获取到主键值，然后重新拼接SQL 注：本工具仅用于学习，如用于生产，请充分测试 效果图： 二.使用
文章目录 一.问题描述二. 解决方案2.1 调整索引2.2 调整参数2.3 重新导入数据2.4 重建索引2.5 恢复mysql配置文件 一.问题描述 今天一个做Java开发的哥们向我咨询了一个问题。 他想把一个300多万条数据数据的表迁移到本地测试环境，他处理的方案是 先通过mysqldum
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降 方案概述 方案一：优化现有mysql数据库。优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，成本最低。缺点：有优化瓶颈，数据量过亿就玩完了。 方案二：升级数据库类型，换一种100%兼容mysql的数据库。优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码
如何做大表和大表的关联？ 对于大表和大表的关联： 1.reducejoin可以解决关联问题，但不完美，有数据倾斜的可能，如前所述。 2.思路：将其中一个大表进行切分，成多个小表再进行关联。package com;import org.apache.commons.lang.StringUtils;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import
假设我们需要修改一张生产环境正在使用的表的表结构，比如添加字段，修改字段类型，修改索引等，有两种方法。 假设原表为table1 一. 手动循环插入 首先创建新表table2，在新表中修改以满足自己的需要。循环原表，将数据分批插入新表中通过rename操作修改表名，实现两表的替换。（RENAME TABLE t
Join 背景介绍 Join 是数据库查询永远绕不开的话题，传统查询 SQL 技术总体可以分为简单操作（过滤操作、排序操作 等），聚合操作-groupby 以及 Join 操作等。其中 Join 操作是最复杂、代价最大的操作类型，也是 OLAP 场景中使用相对较多的操作。 另外，从业务层面来讲，用户在数仓建设的时
1.三个case以内或者散乱分布 相当于if-else语句 不需要生成大表 2.sub a,b (生成大表 大表每4bytes取一次值 a为参数 b为case最小值) cmp c,d (c为sub后传入局部变量的值 d为case最大值与最小值的差值) 3.case建议连续且相近 若删除部分case则大表填充default的地址 4.中
1.map join无reduce操作，所以没有shuffle。这样可以减少大量的网络I/O。（如：大表文件数500、文件250M，小表20M。map join的网络I/O共50020M，Common join的网络I/O共500250M+20M），同时不需要进行map sort和shuffle sort排序。 2.由于Common join的一个reduce包含两张表的数据，所以进行reduc
in：子查询为小表 该子查询返回数据放入内存，在主查询中对应内容。 exists：子查询为大表 该子查询实际上并不返回任何数据，而是返回值True或False。（子查询中的select *与select 1没有区别，因为只返回true或false）
今天收到运营同学的一个 SQL，有点复杂，尤其是这个 SQL explain 都很长时间执行不出来，于是我们后台团队帮忙解决这个 SQL 问题，却正好发现了一个隐藏很深的线上问题。 select a.share_code, a.generated_time, a.share_user_id, b.user_count, b.order_count, a.share_order_id, b.
一、大表 （1）列多： 纵向拆分大表： create t1; insert into t1 select id, name from test; （2）行多： 根据数据存放特点和逻辑进行横向拆分大表： a: 表分区 b: 分表（分多个表）：
转载：https://blog.csdn.net/u010003835/article/details/80911215 https://blog.csdn.net/Samaritan_H/article/details/79090103 桶（SMB）物理上，每个桶就是表(或分区）目录里的一个文件。smb的设计是为了解决大表和大表之间的join的。简单的说下她的思想：大表化成小表，map side join 解
背景 删除大表时，锁表时间长，影响线上业务 删除大量binlog日志文件时，增加系统负载，加重IO压力 解决思路 针对待删除对象建立硬链接 执行删除drop或purge命令 使用truncate命令收缩待删除文件得大小，直到足够小后再将其删除
1、分析 （1）小表永远驱动大表 （2）order by关键字优化 小总结： 默认的 age 和birth默认是升，全升和全降不可以，升降或者降生造成filesort
################################### 问题出现背景： falcon监控集群，一是由于长期大量的写数据，二是业务用来清理过期数据的定时任务异常而停止了，导致数据量持续增长，直到达到了报警阈值 当前现状：单表的ibd文件大小为2.1T，磁盘空间总共才2.6T [work@xxx ]$ ll -h
MySQL千万级大表在线变更表结构 我接触过很多公司的数据库架构都缺乏有效合理的设计，如果早期的设计不合理，后期随着表数据量的增加就不可避免的进行表结构变更。 分享一例MySQL千万级大表在线变更表结构的案例。处理问题的思路和角度各有不同，希望这篇文章可以抛砖引玉。 一
使用LEFT JOIN或RIGHT JOIN，不能直接变成JOIN，容易导致丢失查询结果。需要修改sql语句，使驱动表尽量能精确查询。 驱动表用EXPLAIN语句查找，EXPLAIN的第一行结果为查询语句的驱动表。 EXPLAIN的结果参考：https://blog.csdn.net/why15732625998/article/details/80388236 驱动表 小表
Q 题目 在MySQL中如何有效的删除一个大表？ A 答案 在Oracle中对于大表的删除可以通过先TRUNCATE + REUSE STORAGE参数，再使用DEALLOCATE逐步缩小，最后DROP掉表。在MySQL中，对于大表的删除，可以通过建立硬链接（Hard Link）的方式来
在MySQL中如何有效的删除一个大表？ 在DROP TABLE 过程中，所有操作都会被HANG住。 这是因为INNODB会维护一个全局独占锁（在table cache上面），直到DROP TABLE完成才释放。 在我们常用的ext3,ext4，ntfs文件系统，要删除一个大文件（几十G，甚至几百G）还是需要点时间的。 下面
