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同库前提下,历史表的存在,是否会对实时表的使用造成性能影响?
TurboWay
2016-12-20 05:01:50
一、场景模型。
SQLSERVER2008 目前所使用的数据库中,将历史表和实时表是放在一个数据库中的。
历史表存有5年的数据,平时不做任何操作,只有一年一次的数据转存;
实时表存有2年的数据,并且会一直写入新的数据,频繁增删改查。
整个数据库的mdf文件,几十到一百G左右。
拆分原库,将历史表放到历史库的利弊分析。
二、性能。
问题:历史表的存在,是否会对实时表的使用造成性能影响?这个不太懂有没大神可以解释下~
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同库前提下,历史表的存在,是否会对实时表的使用造成性能影响?
一、场景模型。 SQLSERVER2008 目前所使用的数据库中,将历史表和实时表是放在一个数据库中的。 历史表存有5年的数据,平时不做任何操作,只有一年一次的数据转存; 实时表存有2年的数据,并且会一直写入新的数据,频繁增删改查。 整个数据库的mdf文件,几十到一百G左右。 拆分原库,将历史表放到历史库的利弊分析。 二、性能。 问题:历史表的存在,是否会对实时表的使用造成性能影响?这个不太懂有没大神可以解释下~
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唐诗三百首
2016-12-20
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历史表的存在对实时表的使用造成性能影响不大, 基本可以忽略. 拆分原库, 将历史表放到历史库的做法可行, 推荐做法.
LongRui888
2016-12-20
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不会有太大的影响。 只要应用中不再访问这些历史数据的化,还是建议分库,把历史数据放到历史库中,有一些好的地方,比如:当前数据更小,做备份的时间也缩短了。 还有,数据库大了,有时候要收缩,也快了。 还有,做dbcc checkdb 检查数据库中的数据是否有损坏,也更快了。
江南雪_158
2016-12-20
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这个对实时表的性能应该不会有太大的影响,不过如果历史数据在功能中没有用到,可以放在单独的历史库中,这样对实时库的管理比较方便
ShardingSphere分库分
表
?看这个教程就行了
一、分库分
表
1、随着时间和业务发展,数据库数据量不可控,
造成
表
中数据越来越多,此时再进行CRUD操作的话,
会
造成
很大的
性能
问题,比如查询
实时
数据,
表
数据达到了千万级别,要求一分钟查询一次,但你一个select就要耗时2两分钟才能执行完,这岂不是很尴尬。 2、分库分
表
就是为了解决由于数据量过大而导致数据库
性能
降低的问题,将原来独立的数据库拆分成若干数据库组成 ,将数据大
表
拆分成若干数据
表
组成,使得单一数据库、单一数据
表
的数据量变小,从而达到提升数据库
性能
的目的。 3、
性能
解决方案 方案1 通过提升服
订单数据越来越多,如何优化数据库
性能
?
对于订单这类具有时间属性的数据,
会
随时间累积,数据量越来越多,为了提升查询
性能
需要对数据进行拆分,首选的拆分方法是把旧数据归档到
历史
表
中去。这种拆分方法能起到很好的效果,更重要的是对系统的改动小,升级成本低。在迁移
历史
数据过程中,如果可以停服,最快的方式是重建一张新的订单
表
,然后把三个月内的订单数据复制到新订单
表
中,再通过修改
表
名让新的订单
表
生效。如果只能在线迁移,那需要分批迭代删除
历史
订单数据,删除的时候注意控制删除节奏,避免给线上数据库
造成
太大压力。线上数据操作非常危险,在操作之前一定要做好数据备份。
MySQL分库分
表
分区
数据库存储的演进 单库单
表
单库单
表
是最常见的数据库设计,很多业务刚开始时都只需要单库单
表
,即数据存储只
使用
一个服务器结点,这个服务器上部署着一个数据库,数据库里对于每个存储场景只有一张
表
。(如果有多个服务器结点,就需要考虑分布式问题了,
会
使数据存储更加复杂。) 比如说将所有订单数据存放在一张
表
里,那么所有的
历史
订单都可以在这张
表
上查到。但是随着时间的推移和业务的发展,数据
表
中存放的数据量越来越大,当数据量达到一定程度的时候,
会
影响
到db的
性能
,因此可以考虑分区、分
表
、分库的方法来优化db的设计。其中,my
分库分
表
的几种常见玩法及如何解决跨库查询等问题
在谈论数据库架构和数据库优化的时候,我们经常
会
听到“分库分
表
”、“分片”、“Sharding”…这样的关键词。让人感到高兴的是,这些朋友所服务的公司业务量正在(或者即将面临)高速增长,技术方面也面临着一些挑战。让人感到担忧的是,他们系统真的就需要“分库分
表
”了吗?“分库分
表
”有那么容易实践吗?为此,笔者整理了分库分
表
中可能遇到的一些问题,并结合以往经验介绍了对应的解决思路和建议。 垂直分
表
垂直分
表
在日常开发和设计中比较常见,通俗的说法叫做“大
表
拆小
表
”,拆分是基于关系型数据库中的“列”(字段)进行的。通
BI 系统中为什么
会
有很多冗余的快照
表
?
观察一些大型用户的BI系统,经常
会
发现数据仓库中有很多快照
表
。如某交易业务的BI系统,交易明细
表
很大,被按月存储成多个分段
表
。还有一些相对不太大的
表
,计算时要和交易明细
表
关联,比如客户
表
、雇员
表
、商品
表
等等。每个月底,这些
表
的完整数据都
会
被存储成快照
表
,用于匹配当月的交易明细分段
表
。 那么,为什么
会
有这么多看似很冗余的快照
表
存在
呢?...
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