2,3个字段的表,数据量大了,需要分表吗? [问题点数:100分]

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超大数据量存储常用数据分表分库算法总结
这篇文章主要介绍了超大<em>数据</em>量存储常用<em>数据</em>库<em>分表</em>分库算法总结,本文讲解了按自然时间来<em>分表</em>/分库、按数字类型hash<em>分表</em>/分库、按md5值来<em>分表</em>/分库三种方法,以及<em>分表</em>所带来的问题探讨,<em>需要</em>的朋友可以参考下 当一个应用的<em>数据</em><em>量大</em>的时候,我们用单表和单库来存储会严重影响操作速度,如mysql的myisam存储,我们经过测试,200w以下的时候,mysql的访问速度都很快,但是如果超过200w以上的
数据量的存储分表常见算法
当一个应用的<em>数据</em><em>量大</em>的时候,我们用单表和单库来存储会严重影响操作速度,如mysql的myisam存储,我们经过测试,200w以下 的时 候,mysql的访问速度都很快,但是如果超过200w以上的<em>数据</em>,他的访问速度会急剧下降,影响到我们webapp的访问速度,而且<em>数据</em>量太大的话,如 果用单表存储,就会使得系统相当的不稳定,mysql服务很容易挂掉。所以当<em>数据</em>量超过200w的时候,建议系统工程师...
数据库大表是分库,分区,还是分表
想问下,<em>数据</em>库大表超过2000万 多条的,都是怎么处理的,是分库,分区,还是<em>分表</em>?
Navicat Premium 的常用功能
1.快捷键 1.1. F8 快速回到当前对象列表 1.2. Ctrl + q 打开查询界面 1.3. Ctrl + d 快速修改当前的表结构 1.4. Ctrl + r 运行当前查询界面里面的 sql 语句 1.5. Ctrl + shift + r 运行当前选中的 sql 语句2.快速查看表结构 2.1.右键表信息->选择对象信息 3.工具 3.1.<em>数据</em>传输:是把一个<em>数据</em>库的里面的
海量数据进行分库分表及其实践
项目github地址:https://github.com/wushidong125/sharding-db 背景情况 用户表达到了 几千万级别,在做很多操作都比较吃力,.所以,考虑对其进行<em>分表</em>、分库 常用的切分方案 可以分为两种切分模式。一种是按照功能将表划分成不同的表来切分到不同的<em>数据</em>库之上,这种切可以称之为<em>数据</em>的垂直切分;另外一种则是根据将一个表中的<em>数据</em>按
数据量的分表方法
当一个应用的<em>数据</em><em>量大</em>的时候,我们用单表和单库来存储会严重影响操作速度,如mysql的myisam存储,我们经过测试,200w以下的时候,mysql的访问速度都很快,但是如果超过200w以上的<em>数据</em>,他的访问速度会急剧下降,影响到我们webapp的访问速度,而且<em>数据</em>量太大的话,如果用单表存储,就会使得系统相当的不稳定,mysql服务很容易挂掉。所以当<em>数据</em>量超过200w的时候,建议系统工程师还是考虑<em>分表</em>
数据量大的表的分表方案 以及 跨(同类型的)表查询遇上分组时需要注意的点
最近着手对<em>数据</em>量比较大的表的改善工作。当一张表的<em>数据</em>量很大,并且在定时或实时的增加<em>数据</em>时,这时候就<em>需要</em>考虑表的容量,因为一张表的<em>数据</em>不可能无限大,所以考虑<em>分表</em>就迫在眉睫~~   解决方案: 1)结合表内<em>数据</em>的Insert频率,大概计算下表<em>数据</em>的大小。规划每张表最大的<em>数据</em>量,考虑按年或月或天<em>分表</em>,表名基本相同,以时间字符串作为后缀(如:表名_yyyy,表名_yyyyMM,表名_yyyyMMdd
MYSQL(分表)千万级数据量的优化方法积累
转载http://blog.sina.com.cn/s/blog_85ead02a0101csci.html 1、分库<em>分表</em> 很明显,一个主表(也就是很重要的表,例如用户表)无限制的增长势必严重影响性能,分库与<em>分表</em>是一个很不错的解决途径,也就是性能优化途径,现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢,同事的做法是将其散列到100个表中,分别从memb
MySQL——分表,分库操作
说明大<em>数据</em>量并且访问频繁的表,将其分为若干个表。如果不分的话,进行一次查询就会将表锁住,导致不能进行其他操作,故<em>分表</em>。 表分割 垂直分割应用场景:热<em>数据</em>放一个表里,冷<em>数据</em>放一个表里。冷<em>数据</em>使用MyIsam 可以有更好的查询<em>数据</em>。活跃<em>数据</em>,可以使用Innodb ,可以有更好的更新速度。对于一些特殊的活跃<em>数据</em>,也可以考虑使用memcache ,redis之类的缓存,等累计到一定量再去更新<em>数据</em>库。垂
千万数据的分库分表(一)
转自:https://blog.csdn.net/mingover/article/details/71108852 千万<em>数据</em>的分库<em>分表</em>(一) 2017年05月03日 11:41:36 单表<em>数据</em>量达到1000W以后,就要拆了. 背景情况 用户表达到了 几千万级别,在做很多操作都比较吃力,.所以,考虑对其进行<em>分表</em>. 常用的切分方案 <em>数据</em>的切分(Sharding)根据其切分规则的类型,可...
Mycat使用之MySQL单库分表及均分数据
Mycat安装部署之MySQL单库<em>分表</em>及写入<em>数据</em>均分
mysql innodb引擎的表怎么分表
mysql innodb引擎的表怎么<em>分表</em>
Mycat 使用记录(一)分库分表
组件:windows环境navicat<em>数据</em>库连接工具mysql 5.7jdk 1.8mycat 1.6mysql 和jdk的环境搭建不在叙述。Mycat 官斱网站:http://www.mycat.io/Mycat 源码:https://github.com/MyCATApache/Mycat-ServerMycat 下载地址:https://github.com/MyCATApache/Myca...
如何在不带分表字段的情况下通过mycat进行大批量的数据查询
  之前项目中采用了mycat对mysql<em>数据</em>库进行<em>分表</em>,大大提高了在携带<em>分表</em><em>字段</em>下的<em>数据</em>操作的效率,但是也带来了一个比较恶心的问题,因为在业务中<em>需要</em>对某些表中的<em>数据</em>按照一定的维度进行<em>数据</em>统计,然而<em>数据</em>被分散在了共计240个分片上,从最开始处理这块代码到最后成功搞定,走了不少弯路,下面来说说:1. 像操作mysql一样直接从mycat查询这样好处是代码简单,但是坏处显而易见,在不带分片<em>字段</em>的情况下...
Hive整表数据分成256分表样式导出
不是由于mysql<em>数据</em>装载的<em>需要</em>,这样做实在太费时费力;即使用上32个并行,10来分钟就可以整场导出的表,要耗时1个半小时。/Users/nisj/PycharmProjects/BiDataProc/love/userLevel/HiveRunData-yicheng.py # -*- coding=utf-8 -*- import os import time import datetim...
数据量大表增加字段,导致网站跟表相关的所有操作都报超时的解决方案。
今天给一个线上的<em>数据</em><em>量大</em>的表增加<em>字段</em>,结果卡了 之后关闭navicat,然后再重新开navicat,可以打开看表,但是网站跟这个表关联的所有操作都超时了,访问接口没有报错信息,只是报超时。 然后打开navicat的工具->服务器监控,看到所有的请求都在等待表解锁,找到自己的操作的线程,关闭线程,网站恢复。 总结:线上的<em>数据</em><em>量大</em>的表操作<em>字段</em>时,会引起长时间的锁表,(操作需谨慎啊!)尽量
由于单表数据已经达到2000万数据,所以想分表,现假如分1000万为一单表,例有如一两个表:
由于单表<em>数据</em>已经达到2000万<em>数据</em>,所以想<em>分表</em>,现假如分1000万为一单表,例有如一两个表: 表a: id    title 1    张三 2    李四 ............ 表b: id    title 3    王五 4    赵六 ............. 表a和表b的结构是一样的,其中id为主键int型,title为varchar型字符串 现在的
mysql 超大数据/表管理技巧&MySQL 性能优化的最佳20多条经验
在实际应用中经过存储、优化可以做到在超过9千万<em>数据</em>中的查询响应速度控制在1到20毫秒。看上去是个不错的成绩,不过优化这条路没有终点,当我们的系统有超过几百人、上千人同时使用时,仍然会显的力不从心
用户表分表原理
当用户数量达到百万甚至千万级别的时候,可能无法靠单标满足现有需求。此时常用的处理方式就是分库<em>分表</em>。这里介绍一个简单的<em>分表</em>方法。 对用户进行<em>分表</em>,首先要解决的是将一个用户分配到那个表,然后如何知道去哪个表查询该用户的<em>数据</em>。解决了这个两个问题。无论将该用户的<em>数据</em>放在哪个表都无所谓。 首先来看一个方法: function getHash($uid) { return sprintf...
分库分表水平切分注意事项
水平切分注意事项 在做水平切分后,我们的部分业务实现方式或是开发方式可能<em>需要</em>随着改变;以下是我们再做水平切分时<em>需要</em>注意的点,主要是针对水平切分的弱点而言的: 根据业务场景确定切分<em>字段</em>;业务中根据什么<em>字段</em>去查询,就用什么<em>字段</em>去<em>分表</em>; 避免热点<em>数据</em>问题;通常切分时采用的hash算法理论上可以保证<em>数据</em>的分散性,但在实际应用中,仍可能遇到<em>数据</em>热点问题;理论是理论,实际归实际,没有绝对
MSSQLServer数据库大量数据按月份分表、存储过程指定时间段跨表分页查询
资源里包含SQL文档:创建<em>数据</em>库和存储过程.sql 生成<em>数据</em>.sql 测试.sql 比较完善的大量<em>数据</em><em>分表</em>功能代码,包含创建<em>数据</em>库、生成<em>数据</em>、测试结果。适合初学<em>分表</em>者使用。 <em>数据</em>按照每个月创建一个<em>数据</em>表,通过存储过程输入参数,按照指定日期跨表查询<em>数据</em>,并且可以分页查询。
数据库表的拆分
<em>数据</em>库表的拆分,根据不同的业务分为垂直拆分和水平拆分:   垂直拆分   垂直拆分是指<em>数据</em>列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表。垂直拆分更多时候就应该在<em>数据</em>表设计之初就 执行的步骤,然后查询的时候用join关联起来即可。     拆分原则:   1.把不常用的<em>字段</em>单独放在一张表;   2.把text,blob等大<em>字段</em>拆分出来放在附件表中;   3
数据高并发之-Mysql分表与分库使用场景以及设计方式
服务器端 1.linux服务器上搭建 【centos】 yum install -y git 2.搭建完成后使用命令查看 git –version 3. 服务器端创建 git 用户,用来管理 Git 服务,并为 git 用户设置密码 请依次执行一下命令 4.服务器端创建 Git 仓库 设置 /home/data/git/gittest.git 为 G...
mysql 对于百万 千万级数据分表实现方法
首先,我们<em>需要</em>想好到底分多少个表,前提当然是满足应用。这里我使用了一个比较简单的<em>分表</em>方法,就是根据自增id的尾数来分,也就是说分0-9一共10个表,其取值也很好做,就是对10进行取模。另外,还可以根据某一<em>字段</em>的md5值取其中几位进行<em>分表</em>,这样的话,可以分的表就很多了。 CREATE TABLE `test`.`article_0` ( `id` BIGINT( 20 ) N
将单表600万的数据拆分到20张表的实现方法分享
将之前的单表<em>数据</em>600万按照用户id取模20的方式,拆分到20张表,平均每张表大概30万的<em>数据</em>,先写脚本将线上的老<em>数据</em>读取写入到20张表,记录最大的表的id,从昨天的下班的6点开始跑一直跑到第二天的凌晨4点多<em>数据</em>跑完今天上午10点20上代码测试,没问题了,再把最大的表的id到现在的<em>数据</em>再跑一次,保证<em>数据</em>没有丢失是最新的。最底层的方法:调用: $table_name_str = Util_Tool:...
性能优化-单表数据过大
1.项目背景 当<em>数据</em>库单表<em>数据</em>量达到一定程度时,<em>数据</em>查询变得很慢很慢,建立索引已经无法提高查询速度时,该如何对查询速度进行优化呢? 以单表的<em>数据</em>量达到八千万<em>数据</em>, 由于之前的架构设计,<em>数据</em>库设计的原因,直接导致<em>数据</em>库服务器负载过高,cpu 使用率接近百分百, 后端迟迟无法返回<em>数据</em>给前端或返回<em>数据</em>时间高达20-30s,前端不停的请求<em>数据</em>,进一步导致<em>数据</em>库负载增高,差点死亡。
关系型数据分表可能带来的问题
<em>分表</em>方法通过表中的一列(一般是主键)根据一定的映射,进行<em>分表</em>(将大表<em>数据</em>打撒到多个结构相同的<em>分表</em>中);引入的问题通过上述方法进行<em>分表</em>,假设使用另外一个<em>字段</em>(非<em>分表</em><em>字段</em>)查询怎么办?<em>分表</em>补偿方法针对上面的查询的<em>字段</em>必须和<em>分表</em>的<em>字段</em>有关系(包含,映射等等关系),即如果<em>分表</em><em>字段</em>是A,另外一个<em>字段</em>是B,那么必须能够有一种方法从B—>可导出A即可。问题原因分析通过分析可知,对关系结构(比如一个关系<em>数据</em>中的表)
mycat初使用体验与分库分表
引言:MyCat截至到2015年4月,保守估计已经有超过60个项目在使用,主要应用在电信领域、互联网项目,大部分是交易和管理系统,少量是信息系统。比较大的系统中,<em>数据</em>规模单表单月30亿。 在以前的项目中有幸也使用了一些分库<em>分表</em>的插件,今天就无事想把这两种框架搭建起来比较一下性能和适用场景! mycat号称分库<em>分表</em>,但看实际配置文件 通过配置可以看到对于同一张表确实进行了分库,但是<em>分表</em>却没有!
MySQL数据库表如何水平拆分和垂直拆分
目前很多互联网系统都存在单表<em>数据</em>量过大的问题,这就降低了查询速度,影响了客户体验。为了提高查询速度,我们可以优化sql语句,优化表结构和索引,不过对那些百万级千万级的<em>数据</em>库表,即便是优化过后,查询速度还是满足不了要求。这时候我们就可以通过<em>分表</em>降低单次查询<em>数据</em>量,从而提高查询速度,一般<em>分表</em>的方式有两种:水平拆分和垂直拆分,两者各有利弊,适用于不同的情况。水平拆分 水平拆分是指<em>数据</em>表行的拆分,表的行数
MySQL系列—修改多张分表的相同字段
既然是<em>分表</em>,肯定是按一定的规律进行<em>分表</em>的,比如:以下<em>分表</em>是按另一张表 cust_customs 的主键 id 进行<em>分表</em>的。那么,就可以按如下方法进行批量修改:在命令行下执行如下语句:select concat('ALTER TABLE task_sub_',id,' MODIFY two VARCHAR(5000);') from cust_customer输出结果如下:然后把输出的结果放到命令行里
mysql千万数据分表设计及实现方案
    针对系统<em>数据</em>表日渐增长的<em>数据</em>量,分库<em>分表</em>是减少<em>数据</em>库压力,增加db操作效率的常见解决方案。就目前项目系统而言,<em>数据</em>量级基本多张表已达3kw至6kw的量级。下面对笔者针对系统db结构,结合O2O业务特性整理的<em>分表</em>设计思路及实践方案的讨论。   设计思路: 1、首先确定是否要<em>分表</em>:就一般系统而言,<em>数据</em>量达到kw级别,慢sql数量增多,基本就<em>需要</em>考虑<em>分表</em>操作。 2、确定分成几张表:这个根...
MySQL分表分库----分表的方法以及原因简单明了-适合刚接触
感谢:<em>分表</em>3种方法 分享,更多问题请访问原网站一,先说一下为什么要<em>分表</em>当一张的<em>数据</em>达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。<em>分表</em>的目的就在于此,减小<em>数据</em>库的负担,缩短查询时间。根据个人经验,mysql执行一个sql的过程如下:1,接收到sql;2,把sql放到排队队列中 ;3,执行sql;4,返回执行结果。在这个执行过程中最花时间在什么地方呢?第一,是排...
高并发数据分表分库
大表<em>分表</em>后每个表的结构相同,可以用sql的union 比如a,b表结构相同可以通过union来联接 select * from a union all select * from b where 。。。。
oracle表数据量大时建立索引,需要加上online参数
在oracle建立索引时,会阻塞对该表的DML操作,select不属于DML,是DQL。 所以在大<em>数据</em>量的情况下建立索引,而此时会对该表进行DML操作时<em>需要</em>在建索引语句后加上online参数。同时建立索引时可以用并发,记得建完之后要关掉并发否则会影响oracle性能。
从分库分表后遗症,总结数据库表拆分策略
本文将主要从背景、分库<em>分表</em>带来的后遗症、<em>分表</em>策略以及一些注意事项等方面对<em>数据</em>库<em>分表</em>来进行小结。 一、背景 最近一段时间内结束了<em>数据</em>库表拆分项目,本次拆分主要包括订单和优惠券两大块,这两块都是覆盖全集团所有分子公司所有业务线。随着公司的业务飞速发展,不管是存储的要求,还是写入、读取的性能都基本上到了警戒水位。 订单是交易的核心,优惠券是营销的核心,这两块基本上是整个平台的正向最核心部分。为了支...
数据量大的表的分表方案 以及 跨(同类型的)表查询遇上分组时需要注意的点...
最近着手对<em>数据</em>量比较大的表的改善工作。当一张表的<em>数据</em>量很大,并且在定时或实时的增加<em>数据</em>时,这时候就<em>需要</em>考虑表的容量,因为一张表的<em>数据</em>不可能无限大,所以考虑<em>分表</em>就迫在眉睫~~   解决方案: 1)结合表内<em>数据</em>的Insert频率,大概计算下表<em>数据</em>的大小。规划每张表最大的<em>数据</em>量,考虑按年或月或天<em>分表</em>,表名基本相同,以时间字符串作为后缀(如:表名_yyyy,表名_yyyyMM,表名_yyyyMM...
为什么要分表和分区?
为什么要<em>分表</em>和分区? 日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大,导致<em>数据</em>库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,如果涉及联合查询的情况,性能会更加糟糕。<em>分表</em>和表分区的目的就是减少<em>数据</em>库的负担,提高<em>数据</em>库的效率,通常点来讲就是提高表的增删改查效率。 什么是<em>分表</em>? <em>分表</em>是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实
MySQL 中一个库中表数量是否有限制?表太多是否影响数据的性能?比如要把一张表拆成 1024 张,对于每个表的性能的影响是什么?这些影响需要考虑哪些因素?
1.限制那肯定是有的,因为系统<em>数据</em>库的表结构信息存储表,<em>字段</em>为:ID INT UNSIGNED 类型,最多42亿多一点,但肯定不会超过; 2.主要是文件系统,对同时打开多少个文件有限制性的:2048,但是可以修改内核参数 3.拆分过多最大的坏处,体现在:<em>数据</em>库的维护上面; 4.<em>数据</em>量没达到一定程度,且业务需求不<em>需要</em>,例如:新闻主题表,几百G正常,就可能不必要拆分,但是像新浪这样的
大表数据加索引,加字段
这段时间发现一个800W的用户表 查询非常慢,用了orderby ,排序的<em>字段</em>是string的,虽然也加了索引,但效果不理想。由于之前的经验,一张5000W的表,orderby 一个timestamp <em>字段</em>,只要加了 tree 索引,分页10条的速度也是非常快的,于是决定对这张800W表的 timestamp加索引。但这个表正在运行,有大量的更新,在这个过程停掉服务去处理非常冒险,而且服务是分布式的
数据库分库分表方案
MySQL使用为什么要分库<em>分表</em>  可以用说用到MySQL的地方,只要<em>数据</em>量一大, 马上就会遇到一个问题,要分库<em>分表</em>.  这里引用一个问题为什么要分库<em>分表</em>呢?MySQL处理不了大的表吗?  其实是可以处理的大表的.我所经历的项目中单表物理上文件大小在80G多,单表记录数在5亿以上,而且这个表  属于一个非常核用的表:朋友关系表.  但这种方式可以说不是一个最佳方式. 因为面临文件系统如
mysql innodb分表实战
目的:为了了解mysql单表分区方法,特此作为学习笔记记录一下。 一。准备表,创建一个学生表,包含主键sid和名称sname<em>字段</em> create table students( sid int(5) primary key, sname varchar(24) ); 二。准备<em>数据</em> insert into students(sid,sname) values(10003,'tom');
SQL 千万级大数据,按年份分表并删除原表数据
SQL 千万级大<em>数据</em>,按年份<em>分表</em>并删除原表<em>数据</em>
Mysql中的分表分库需要考虑的问题
1.<em>数据</em>库的切分引申的 <em>数据</em>源管理思考    可以理解为<em>数据</em>库的路由问题。即进行<em>数据</em>库的操作的时候,选择哪个<em>数据</em>库。     主要有两种思路: A. 客户端模式,在每个应用程序模块中配置管理自己<em>需要</em>的一个(或者多个)<em>数据</em>源,直接访问各个<em>数据</em>库,在模块内完成<em>数据</em>的整合;  B. 通过中间代理层来统一管理所有的<em>数据</em>源,后端<em>数据</em>库集群对前端应用程序透明; 可能 90%以上的人在面对上面这两种解决...
记录一次经历的数据库从单库到分库分表的过程
项目中使用spring AbstractRoutingDataSource完成动态<em>数据</em>源对mysql集群的操作
Mysql分表以及实现
Mysql<em>数据</em>库的<em>分表</em>以及实现 1.现象 项目开发中,我们的<em>数据</em>库<em>数据</em>越来越大,随之而来的是单个表中<em>数据</em>太多。以至于查询书读变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了<em>数据</em>库性能瓶颈。当出现这种情况时,我们可以考虑<em>分表</em>,即将单个<em>数据</em>库表进行拆分,拆分成多个<em>数据</em>表,然后用户访问的时候,根据一定的算法,让用户访问不同的表,这样<em>数据</em>分散到多个<em>数据</em>表中,减少了单个<em>数据</em>表的访问压力。提
大表添加字段需要注意default问题
当oracle单表<em>数据</em>量上亿时,对表进行alter table aa add column_1 varchar2(2) defalut 'Y';时,效率及安全性是必须考虑的因素。 本帖以2亿的<em>数据</em>表aa举例: alter table aa add column_1 varchar2(2) defalut 'Y'; Table altered Executed in 3600
MongoDB分表与分片选择的一次实践
背景:最近公司在开发一款应用,由于应用的<em>数据</em>敏感,在假设客户端为安全的前提下,为避免由于有权限访问<em>数据</em>库的任何人及网络传输过程的泄密,用户的各业务类型<em>数据</em>均转成json然后由前端加密保存于后端,而后端返回给前端的<em>数据</em>也均为加密<em>数据</em>,前端通过不保存于系统的用户自定义密钥来进行加解密,后端的<em>数据</em>存储使用MongoDB(基于其它原因的选型),因此该内容的表设计大概就仅有_id、业务类型、密文、修改日期等字
数据量超大的情况下如何添加一个字段
通常会使用工具  pt-online-schema-change  http://blog.csdn.net/vivenwan/article/details/53261783 http://www.dataguru.cn/article-3460-1.html
表的数据量特别大时是怎么处理的
1、索引优化和SQL语句优化是必须的,避免模糊查询和非索引查询,删改操作根据聚集索引进行,删改操作太频繁的话还是<em>需要</em>考虑<em>分表</em>2、看需求,如果需求不限制,那就<em>分表</em>分区会增加管理复杂度和成本这个很难理解,分区增加不了多少工作,如果需求要求必须单表,分区是解决在千万到几亿<em>数据</em>量的比较合适的方法可能更大<em>数据</em>量还是要回到分的路上,但是可能更多考虑分布式3、我们一般都是把历史<em>数据</em>定期转存其他表(一样的表名后加年
oracle单表数据量的大小对索引性能的影响
实验内容: 表<em>数据</em>量与索引性能的关系 特别说明: 生产环境中的row_id为应用程序生成,无明显生成规则,因此使用row_id建立分区表可行度不高; 实验结论: 一、各表查询执行计划路线都相同,但cost、consistent gets、physical reads三个指标逐渐增加,说明<em>数据</em>量的增加对于CPU和物理块还是有影响的; 二、通过tkprof工具查看更
PHP数据库为什么要分表和分库
1 基本思想之什么是分库<em>分表</em>? 从字面上简单理解,就是把原本存储于一个库的<em>数据</em>分块存储到多个库上,把原本存储于一个表的<em>数据</em>分块存储到多个表上。 2基本思想之为什么要分库<em>分表</em>?   <em>数据</em>库中的<em>数据</em>量不一定是可控的,在未进行分库<em>分表</em>的情况下,随着时间和业务的发展,库中的表会越来越多,表中的<em>数据</em>量也会越来越大,相应地,<em>数据</em>操作,增删改查的开销也会越来越大;另外,由于无法进行分布式
Oracle如何按月分表
当<em>数据</em>库的一张表的<em>数据</em>达到几百万时,对该表的查询所花的时间会变的很多。如果有联合查询的话,将会更加耗费资源和时间。如何解决这一问题?答案就是创建<em>数据</em>库<em>分表</em>,定期(如每月一次)将没用的<em>数据</em>挪到<em>分表</em>中,保证主表的<em>数据</em>量不会非常庞大。这样在查询时,所花费的时间就在合理范围内了。     那么如何创建定期创建<em>数据</em>库<em>分表</em>?我的做法是在ORACLE中创建一个存储过程,然后用Java定时器定期触发它。下面就是
数据库分区分表以及读写分离
<em>数据</em>库结构的优化有多种方法,主要的有两种:     一是利用存储过程来代替常用的SQL查询语句,减少sql语句解析编译的过程。     另一种是使用<em>数据</em>库管理系统中的分区表方法进。使用存储过程的优化方法有执行速度快的优点,但是其本身不利于调试、没有办法使用<em>数据</em>库缓存机制等缺点,所以在系统安全性和性能要求更高的情况下,建议使用分区表的方法。但要注意:并不是只要<em>数据</em>量就够多就<em>需要</em>通过<em>数据</em>库分区表来
Sharding-JDBC分库分表绑定表规则优化使用
Sharding-JDBC分库<em>分表</em>绑定表规则优化使用 springboot配置 # t_order  根据order_id<em>分表</em> sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds.t_order_$-&amp;gt;{0..1} sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.t...
数据库分区分表和提升性能
http://my.oschina.NET/tinyframework/blog/186583 序言 一直在做企业应用,目前要做一些互联网应用,当然只是应用是放在互联网的,<em>数据</em>量距离真正的互联网应用还是有相当大的差距的。但是不可避免的,在<em>数据</em>库出现瓶颈的情况还是有的,现在做互联网上的应用,当然也要未雨绸缪,要考虑<em>数据</em><em>量大</em>的时候的解决方案。 这个目前开源的商用的也都有不少解
分库分表落地与实践
本篇博客主要是对美团订单系统分库<em>分表</em>系统的一些解析和加入了自己的理解 垂直切分垂直切分是什么意思? 简单来说就是竖着切,试想一下,把一个库中很多张表竖着切,这些表就会散开,其实垂直切分就是这个意思,将不同模块的表放
分库分表需要解决的问题(二)
上篇文章介绍了<em>数据</em>库优化,以及分库<em>分表</em>的一个概念,这篇主要是介绍分库<em>分表</em><em>需要</em>解决的问题 1、ID问题      当我们进行分库<em>分表</em>的拆分之后,如果继续使用原来的表自增的方式显然最终查询出来的结果会出现id重复问题,处理分库<em>分表</em>下的id,一般有两种方法 1、1 UUID      使用uuid作为主键是最简单的方案,缺点也很明显,uuid长度太长,占据的空间比较大,作为索引并且基于索引的查询...
mysql 分表数据冗余
文献表有200W<em>数据</em><em>数据</em>量比较大,<em>字段</em>在20个左右,其中有一些<em>字段</em>用到的频率会很低,也就是所谓的冷<em>数据</em>,从而考虑到<em>分表</em>的操作,将表进行垂直分割,然后了解了一些<em>分表</em>的知识,抛砖引玉一下。1、大表拆小表的方式(主要有<em>分表</em>和分区两者技术) (1)<em>分表</em>技术 垂直分割 优势:降低高并发情况下,对于表的锁定。 不足:对于单表来说,随着<em>数据</em>库的记录增多,读写压力将进一步增大。水平分割 如果单表的
ORACLE TABLE有大量记录,如果增加字段带default值需要很长时间
1.先排除无人使用 SELECT P.SPID,s.STATUS,s.terminal,s.machine,s.program,s.osuser,s.CLIENT_INFO,s.LOGON_TIME FROM V$SESSION S,V$ACCESS A,V$PROCESS P WHERE S.SID=A.SID   AND S.PADDR=P.ADDR   AND A.OBJE
Sql server修改大数据量表字段
主要考虑的方面有两个: 1.减小修改<em>字段</em>所耗时间 2.尽量减少对线上系统的影响 主要考虑使用临时表进行中转。 1.新建临时表 select top 1 * into 临时表 2.truncate 临时表 3.修改表<em>字段</em> 4.插入<em>数据</em> insert into 备份表 select * from 原表 5.对原表进行重命名,将临时表重命名成原表名称 6.检查线上程序是否有报错,是否有<em>数据</em>入到修改<em>字段</em>后...
拆分数据库表字段,用拆分后的字段重新建表并删除关联表
写这篇文章是因为被这个问题折腾够呛,因为一些让人无语的原因导致磁盘上的文件部分丢失,<em>需要</em>重新将<em>数据</em>写入一遍<em>数据</em>库,在重新写入<em>数据</em>库之前<em>需要</em>将丢失的文件的<em>数据</em>记录删除。
mysql数据库,亿级别数据量,修改表结构中的字段类型
直接改,似乎不太可行。 不如根据原来的表结构以及你要改的<em>字段</em>类型创建一个新的表: 原表为t, 新表为t2 1. create table t2(col1,....colN)其中包括你修正以后的某<em>字段</em> 2. insert into t2 select * from t 3. 将原表重命名备份:    rename t to t_orig; 4. 将新表重命名为原表    rename
Mycat实践之二:分表分库原则
摘自《Mycat权威指南》   <em>分表</em>分库虽然能解决大表对<em>数据</em>库系统的压力,但它并不是万能的,也有一些不利之处,因此首要问题是,分不分库,分哪些库,什么规则分,分多少分片。 原则一:能不分就不分,1000 万以内的表,不建议分片,通过合适的索引,读写分离等方式,可以很好的解决性能问题。 原则二:分片数量尽量少,分片尽量均匀分布在多个 DataHost 上,因为一个查询 SQL 跨分片越多
oracle分表添加表字段
--批量增加<em>分表</em><em>字段</em>脚本 DECLARE     V_SQL VARCHAR2(2000);     V_TABLE_NAME VARCHAR2(100); CURSOR C1 IS     SELECT TABLE_NAME FROM USER_TABLES where TABLE_NAME like 'department%'; --查询当前用户下的所有的<em>分表</em> BEGIN    ...
分表和分区详解
分区 分区就是把一个<em>数据</em>表的文件和索引分散存储在不同的物理文件中。 mysql支持的分区类型包括Range、List、Hash、Key,其中Range比较常用: RANGE分区:基于属于一个给定连续区间的列值,把多行分配给分区。 LIST分区:类似于按RANGE分区,区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择。 HASH分区:基于用户定义的表达式的返回值来进行选
数据存储之分表分库
随着访问量和<em>数据</em>量的增长,即使一台单机能服务高达几个TB的<em>数据</em>、提供几万QPS的服务能力,也不足以满足大型系统的需求,便要开始实现<em>分表</em>分库。 常用<em>分表</em>分库方法: 一、水平分库 对主键进行hash或者取模(其实是一种特殊的hash),把<em>数据</em>分布到不同的DB服务器上,客户端通过路由或规则访问特定的<em>数据</em>库,将整个系统的<em>数据</em>和访问负载分散到多台服务器上,降低了单台机器的负载压力。
hibernate 实现分表
因项目日志量过大,<em>需要</em>将表LogInfo进行拆分,针对每个月进行添加,为了加快用户的查询速度,我们打算按月存<em>数据</em>,经过自己的研究以及好友的帮助,研究出以下方法 来实现<em>分表</em>功能。 具体实现如下: 先设置一个拦截器: 按照策略添加<em>数据</em>,以下是按月<em>分表</em>添加: 在实现的过程中hibernate3可以获取session时可以这样实现:Session sessoin=sessionFacto
Oracle亿级数据查询处理(数据分表、分区实战)
大<em>数据</em>量的查询,不仅查询速度非常慢,而且还会导致<em>数据</em>库经常宕机(刚接到这个项目时候,<em>数据</em>库经常宕机o(╯□╰)o)。 那么,如何处理上亿级的<em>数据</em>量呢?如何从<em>数据</em>库经常宕机到上亿<em>数据</em>秒查?仅以此篇文章作为处理的总结。 <em>数据</em>背景: 下面是存放历史<em>数据</em>表的<em>数据</em>量,<em>数据</em>量确实很大,3亿多条。但这也仅仅是测试<em>数据</em>而已,因为客户端服务器上的<em>数据</em>可能远不止于此。 为什么说远不止于此呢?实际情况是这样的...
数据库】分库分表的几种方式及总结
分库<em>分表</em>的几种常见形式公司业务的发展过程中,提高系统的处理承载能力,在<em>数据</em>库端通常都会选择分库<em>分表</em>。今天对<em>数据</em>库的分库<em>分表</em>进行了一次学习与总结。1、垂直<em>分表</em>垂直<em>分表</em>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<em>数据</em>库中的“列”(<em>字段</em>)进行的。通常情况,某个表中的<em>字段</em>比较多,可以新建立一张“扩展表”,将不经常使用或者长度较大的<em>字段</em>拆分出去放到“扩展表”中,如下图所示:在字...
[Django]如何动态获取分表数据数据表结构相同,但是表名不同)
目录 需求解析 models层 views 层 需求解析 在实际开发中,<em>数据</em>量过大时,往往会涉及<em>分表</em>,那么问题来了。在使用django框架的时候,我们怎么样可以动态的调用这种<em>分表</em>呢,来完成对<em>分表</em>的增删改成呢? models层 class Base(models.Model): class Meta: abstract = True ...
Mycat分库分表的简单实践 / 用Mycat,学会数据库读写分离、分表分库
原创 杨建荣的学习笔记 2017-09-06 10:03 //没找到原创地址,转载别人的也没留地址 。。。 MySQL的使用场景中,读写分离只是方案中的一部分,想要扩展,势必会用到分库<em>分表</em>,可喜的是Mycat里已经做到了,今天花时间测试了一下,感觉还不错。 关于分库<em>分表</em> 当然自己也理了一下,分库<em>分表</em>的这些内容,如果分成几个策略或者阶段,大概有下面的几种。
mysql 存储过程,给分表批量添加字段及注释
DROP PROCEDURE IF EXISTS hanshuming; delimiter $$ CREATE PROCEDURE hanshuming () BEGIN DECLARE _SQL VARCHAR (8000) CHARSET utf8 ; DECLARE i INT ; SET i = 0 ; WHILE i &amp;lt; 128 DO IF i &amp;lt; 10 THEN...
pgsql分表
PostgreSQL 8.1 中文文档 Prev Fast Backward Chapter 5. <em>数据</em>定义 Fast Forward Next 5.9. 分区 PostgreSQL 支持基本的表分区功能。 本节描述为何<em>需要</em>表分区以及你如何在你的<em>数据</em>库设计里面实现表分区。 5.9.1. 概述 分区的意思是把逻辑上的一个大表分割成物理上的
MYSQL数据数据拆分之分库分表总结
<em>数据</em>存储演进思路一:单库单表 单库单表是最常见的<em>数据</em>库设计,例如,有一张用户(user)表放在<em>数据</em>库db中,所有的用户都可以在db库中的user表中查到。 <em>数据</em>存储演进思路二:单库多表 随着用户数量的增加,user表的<em>数据</em>量会越来越大,当<em>数据</em>量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢,从而影响整个DB的性能。如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是,当<em>需要</em>添加一列
数据库分库分表-水平分表笔记
<em>分表</em>笔记    作者Q:359559774  一起探讨 场景,主表与从表进行关联,主表<em>数据</em>较小,百万内,从表较大 <em>分表</em>方式:userId%从表<em>分表</em>总数 求余得到所在<em>分表</em>,主表不切分,从表切分 (例如从表按照主表userId进行切分) 结合业务逻辑和表间关系,将当前shard划分成多个更小的shard,通常情况下,这些更小的shard每一个都只包含一个主表(将以该表ID进行散列的表)和多个与其
Mycat单库分表实践
本文主要讲述Mycat单库<em>分表</em>的步骤,偏实践,不多讲理论。           我们知道<em>数据</em>拆分,有水平拆分和垂直拆分,具体的理论就不在这里赘述了。           Mycat采用的水平拆分,不管是分库还是<em>分表</em>,都是水平拆分的。分库是指,把一个大表的<em>数据</em>,分为多个同名的表,分别存到不同的<em>数据</em>库;<em>分表</em>是指,把一个大表,拆成多个不同名的表,放在一个<em>数据</em>库里。这里不论是分库还是<em>分表</em>,分拆出来的表
mysql存储过程--创建表以及根据已有的表进行分表分库
创建多表的存储过程 /* -----------------------t_user<em>分表</em>SQL--------------------------------*/ drop PROCEDURE if exists import_user_data; create PROCEDURE import_user_data(IN table_num int) -- table_num 表示有多少张表...
userId分库,怎么通过其他字段查询
用户中心是几乎每一个公司必备的基础服务,用户注册、登录、信息查询与修改都离不开用户中心。当<em>数据</em>量越来越大时,<em>需要</em>多用户中心进行水平切分。最常见的水平切分方式,按照userId取模分库:例如:通过userId取模,将<em>数据</em>分布到多个<em>数据</em>库实例上去,提高服务实例个数,降低单库<em>数据</em>量,以达到扩容的目的。这样水平切分之后,userId属性上的查询可以直接路由到库,如上图,假设访问uid=10的<em>数据</em>,取模后能够
kettle案例-kettle分库分表导入数据
1.案例背景说明 1.该项目为互联网电商项目,随着互联网金融业务的发展,订单量逐渐的增大; 2.当前订单总量为 20000万 3.当前当前订单表为10张(ebiz_third_order),<em>分表</em>分别为 ebiz_third_order_0 ebiz_third_order_1 ebiz_third_order_2 ebiz_third_order_3 ebiz_third...
分表后多表,UNION 和UNION ALL查询分页
1.UNION ALL和UNION 的区别 UNION ALL理论上要比UNION的查询效率更高一些,因为UNION会将结果集中的<em>数据</em>进行过滤,将相同的<em>数据</em>进行剔除后返回,而UNION ALL不进行此操作,它会将结果集全部返回 2.UNION ALL分页要点 如果<em>需要</em>分页的时候只<em>需要</em>将他们联合查询的结果集当做一个表来查询就好了。
唯一索引和普通索引、数据分表
使用mysql 百万级别<em>数据</em>量表结构大致如下:基础表中<em>字段</em>artifactId,每个值都不一样。业务表<em>字段</em>artifactId可能会出现少量重复值。基础表和业务表<em>数据</em>量均在百万以上。两个表中还有state<em>字段</em>。state取值范围0-4;最终状态为4.现业务场景如下:有两种查询需求,1、<em>需要</em>对state进行批量查询。 对检查出来的<em>数据</em>做处理,而后对state进行批量更新。每次设置查询<em>数据</em>量设置不超过...
数据分表,SQL千万级分表
SQL,大<em>数据</em><em>分表</em>,SQL千万级<em>分表</em>,删除百万<em>数据</em>
Mysql单表性能测试(分表依据)
/** 本部分内容来自网络 <em>数据</em>在mysql中,大约10个<em>字段</em>,预计达到300万条。网站注册时<em>需要</em>在这300万条记录中找到相匹配的;如何做到优化? 500W<em>分表</em>,已经到300W了,应该储备知识,做好<em>分表</em>打算了。 mysql单表达到1000W到2000W的时候还能提供较好的服务,目前线上有一张表1000W多点,还没有出现性能问题,多张表在几百万的<em>数据</em>,开始考虑<em>分表</em>了,如果表比较简单,索引合理
快速给数据库大表添加字段或索引方法
第一,基础方法增加<em>字段</em>基本方法,该方法适合十几万的<em>数据</em>量,可以直接进行加<em>字段</em>操作。1ALTER TABLE tbl_tpl ADD title(255) DEFAULT '' COMMENT '标题' AFTER id;但是,线上的一张表如果<em>数据</em>量很大,执行加<em>字段</em>操作就会锁表,这个过程可能<em>需要</em>很长时间甚至导致服务崩溃,那么这样操作就有风险。第二,临时表方法思路如下:① 创建一个临时的新表,首先复制...
mysql数据分表及实现---MERGE分表
之前看别人弄网盘资源搜索网站,心血来潮,也想弄个玩玩,于是买了个域名,www1717search.com,也随便弄了个小网站。一开始在本地就在<em>数据</em>库查的,<em>数据</em>库<em>数据</em>是在网上爬的,速度及其慢,于是就弄了个mysql的<em>分表</em>(还是及其慢,后来又改成了mysql全文检索,依旧是及其的慢,最后用的solr来做的搜索,速度终于快了,这些在之后在写吧,先写个mysql的<em>分表</em>吧) 1,创建一个完整表存储着所
数据库设计--库的拆分与表的分割
mysql能容忍的数量级在百万静态<em>数据</em>可以到千万, 所以必要的时候我们<em>需要</em>处理大<em>数据</em>的问题
MySQL使用为什么要分库分表
1 基本思想之什么是分库<em>分表</em>? 从字面上简单理解,就是把原本存储于一个库的<em>数据</em>分块存储到多个库上,把原本存储于一个表的<em>数据</em>分块存储到多个表上。 2 基本思想之为什么要分库<em>分表</em>? <em>数据</em>库中的<em>数据</em>量不一定是可控的,在未进行分库<em>分表</em>的情况下,随着时间和业务的发展,库中的表会越来越多,表中的<em>数据</em>量也会越来越大,相应地,<em>数据</em>操作,增删改查的开销也会越来越大;另外,由于无法进行分布式式部署,而一台服务器的资
mysql 分表分区小记(一)
sql merge存储引擎<em>分表</em>   分区  第一种  RANGE分区:基于属于一个给定连续区间的列值,把多行分配给分区。  第二种  LIST分区:类似于按RANGE分区,区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择。  第三种  HASH分区:基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区,该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。这个函数可以包含MySQL 中有效的、产生非负整数值的任何表达式。 第四种  KEY分区:类似于按HASH分区,区别在于KEY分区只支持计算
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