当一个大表和小表进行join操作时，使用mapjoin性能比普通的join要快很多，mapjoin还能解决数据倾斜问题，基本原理：在小数据量情况下，会将小表全部加载到执行join操作的程序的内存中，从而加快join的执行速度。 大小表join时，将小表放在前面，会将小表进行缓存。 mapjoin将小表放入内存，在map端
当一个大表和小表进行join操作时，使用mapjoin性能比普通的join要快很多，mapjoin还能解决数据倾斜问题，基本原理：在小数据量情况下，会将小表全部加载到执行join操作的程序的内存中，从而加快join的执行速度。 大小表join时，将小表放在前面，会将小表进行缓存。 mapjoin将小表放入内存，在map端
驱动表与被驱动表 先了解在join连接时哪个表是驱动表，哪个表是被驱动表：1.当使用left join时，左表是驱动表，右表是被驱动表2.当使用right join时，右表时驱动表，左表是驱动表3.当使用join时，mysql会选择数据量比较小的表作为驱动表，大表作为被驱动表 join查询如何选择驱动表与被驱动表
作者：赵客缦胡缨v吴钩霜雪明 来源：https://www.jianshu.com/p/336f682e4b91 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。老系统，当时设计系统的人大概是大
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，当时设计系统的人大概是大学没毕业，表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾，简直无法直视。原开发人
移动端IM技术分享 2018-12-17 13:16:20 1、引言 MySQL作为开源技术的代表作之一，是互联网得以广泛流行的重要基础技术之一。 国外 GitHub、Airbnb、Yelp、Coursera 均在使用 MySQL 数据库，国内阿里巴巴、去哪儿网、腾讯、魅族、京东等等的部分关键业务同样使用了 MySQ
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
先说明一下，在这里有一个前提，mysql开启了独立表空间，MySQL5.6.7之后默认开启。也就是在my.cnf中，有这么一条配置(这些是属于mysql优化的知识，后期给大家介绍)innodb_file_per_table = 1查看表空间状态，用下面的命令mysql> show variables like '%per_table'; +----------------
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。而事实上很多时
（1）下载安装 online-schema-change属于percona-toolkit程序包里面的一个工具, 需要下载安装percona-toolkit程序包 百度云盘下载地址：https://pan.baidu.com/s/1bp1OOgf yum install percona-toolkit-2.2.7-1.noarch.rpm -y （2）online-schema-change工具原理 创建一个和
你还在苦思冥想怎样快速统计一张装有大量数据的表的总记录数吗？你还在用select count(*) from table_name 吗？可以来试试我的新发现：如果想统计一张上千万或上亿的数据量的时候直接count（*）是非常耗时的，几千万的数据估计都要等上好几分钟。快速查询表的总记录数：select table_name, t.num
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，当时设计系统的人大概是大学没毕业，表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾，简直无法直视。原开发人
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。而事实上很多
