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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数据量在什么情况下需要分表
为了保证<em>数据</em>库的查询效率,当<em>数据</em>达成一定量时建议进行<em>分表</em>操作1、oracle当oracle单表的<em>数据</em><em>量大</em>于2000万行时,建议进行水平分拆。2、mysql当mysql单表的<em>数据</em><em>量大</em>于1000万行时,建议进行水平分拆。具体情况根据<em>数据</em>库服务器的配置和架构有关,仅供参考。...
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
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
Mysql MERGE分表对大数据量的处理
对于大<em>数据</em>量的处理,始终也是没接触过,这几天<em>数据</em>库接近2000万,有要蹦的危险,在网上找了几种方法,但是感觉最实质性的问题是用<em>分表</em>的方法解决<em>数据</em>库瓶颈问题, 网上有为网友说他6G的<em>数据</em>单靠所以就能解决, 我想他的这种方法只对单个ID 进行查询也许可以,对多条件查询也是容易卡死, 一共进行3种测试        1, 索引,<em>数据</em>库引擎,编码,各种优化,基本上也没什么优化的了,
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
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
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...
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:...
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...
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...
海量数据存储--分库分表策略详解
海量<em>数据</em>存储--分库<em>分表</em>策略详解
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
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
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...
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...
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。
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>
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
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
mycat 单数据库实例多数据库分库分表插入查询配置
下载Mycat 1.6 window版:http://dl.mycat.io/1.6-RELEASE/Mycat-server-1.6-RELEASE-20161028204710-win.tar.gz配置server.xml:&amp;lt;?xml version=&quot;1.0&quot; encoding=&quot;UTF-8&quot;?&amp;gt; &amp;lt;!-- - - Licensed under the Apache Lic...
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
对于一张表的数据很大时查询数据的优化
根据条件查询一张很大表的<em>数据</em>:比如,根据  对账日期, 渠道编号和全部的交易类型查询<em>数据</em>查询<em>数据</em>t_cbs_recon_bank_order_cps这张表的<em>数据</em>量很大     交易类型:有 像: 消费  退货  线下退货  快退 托收等   正常的思路: 将交易类型封装成一个List,然后作为参数传进去, 这样整个表查询的话, 会很慢。   解决: 类似于分区的的思想, 将不同交易类型的<em>数据</em>
MyCAT单库分表
前面几篇如果理解了的话,后面的就是改改配置文件了。所以就简单的贴两个配置文件。说明:这个是在一个库里把t表分成,t1到t10等10个表,规则是mod取模,也可以按日期,hash具体环境就看自己业务要求了schema.xml&amp;lt;mycat:schema xmlns:mycat=&quot;http://io.mycat/&quot;&amp;gt;        &amp;lt;schema name=&quot;testdb&quot; check...
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
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
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
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
MYSQL性能优化--不停机分表,修改mysql表结构
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members0到members99,然后根据mid分发记录到这些表中,牛逼的代码大概是这样子: 复制代码 代码
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。
1亿条数据如何分表100张到Mysql数据库中(PHP)
来源:http://www.jb51.net/article/70265.htm 这篇文章主要介绍了当<em>数据</em>量猛增的时候如何把一亿条<em>数据</em><em>分表</em>100张到Mysql<em>数据</em>库中,<em>需要</em>的朋友可以参考下 下面通过创建100张表来演示下1亿条<em>数据</em>的<em>分表</em>过程,具体请看下文代码。 当<em>数据</em>量猛增的时候,大家都会选择库表散列等等方式去优化<em>数据</em>读写速度。笔者做了一个简单的尝试,1亿条<em>数据</em>,分100张表。具
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。
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
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...
mysql表的垂直拆分和水平拆分
垂直拆分 垂直拆分是指<em>数据</em>表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表 通常我们按以下原则进行垂直拆分: 把不常用的<em>字段</em>单独放在一张表; 把text,blob等大<em>字段</em>拆分出来放在附表中; 经常组合查询的列放在一张表中; 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jion关键起来即可; 水平拆分 水平拆分是指<em>数据</em>表行的拆分,
mysql 表格中的数据量过大,修改数据字段信息会花费很长的时间
遇到几百万的<em>数据</em>操作遇到很多问题,比如分区,比如<em>分表</em>,sql语句的效率问题。努力学习好mysql优化还是很有必要的。
MySQL使用存储实现快速创建多分表
经常设计<em>数据</em>库,有时候<em>分表</em>数量比较大,单个创建实在浪费时间,于是写了一个存储模板,可以快速创建多张<em>分表</em>,比如:-- 程序触发器 DROP PROCEDURE IF EXISTS `gameLog_month`; create procedure gameLog_month(in val_s int, in val_e int) begin declare i int; set i=val_s; w
Mysql千万数据分表设计及实现方案(2)附一致性哈希原理解析
首先,接着上篇博文:Mysql千万<em>数据</em>级<em>分表</em>设计及实现方案已经分析了自增id作<em>分表</em>key和全局服务id(16位)作<em>分表</em>key进行<em>分表</em>的两种设计方案。自增id优势在于简单,直接哈希取模即可<em>分表</em>完成。根据全局服务生成的16位用户id(或订单id)则需关注<em>分表</em>键生成策略,根据生成策略确定取模算法,保证<em>数据</em>尽量均匀分布。另外采取uid还得关注热点用户导致的<em>数据</em>热点问题,若出现热点问题,可针对热点<em>数据</em>做缓存...
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
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
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 单表数据量大时,如何增加查询速度
首先引用Mysql手册中的一段话: MySQL 3.22限制的表大小为4GB。由于在MySQL 3.23中使用了MyISAM存储引擎,最大表尺寸增加到了65536TB(2567 – 1字节)。由于允许的表尺寸更大,MySQL<em>数据</em>库的最大有效表尺寸通常是由操作系统对文件大小的限制决定的,而不是由MySQL内部限制决定的。 InnoDB存储引擎将InnoDB表保存在一个表空间内,该表空间可由...
hive 分表
普通表和分区表区别:有大量<em>数据</em>增加的<em>需要</em>建分区表 1.创建<em>分表</em>,目的 就是操作<em>数据</em><em>量大</em>的时,crud时比较方便,可以快速定位。 hive>create table book (id bigint, name string) partitioned by (bookIndex string) row format delimited fields terminated by ' '; 2. 此
数据库分库分表思路
一. <em>数据</em>切分关系型<em>数据</em>库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的<em>数据</em>量达到1000W或100G以后,由于查询维度较多,即使添加从库、优化索引,做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了,切分的目的就在于减少<em>数据</em>库的负担,缩短查询时间。<em>数据</em>库分布式核心内容无非就是<em>数据</em>切分(Sharding),以及切分后对<em>数据</em>的定位、整合。<em>数据</em>切分就是将<em>数据</em>分散存储到多个...
数据数据分表例子
-- 1、 创建"主表",所有分区都从它继承。 CREATE TABLE "public"."ds_product_imagery" ( "id" float8 DEFAULT 0, "productname" varchar(100) COLLATE "default" NOT NULL, "fgeometry" "public"."geometry" NOT NULL, "brows
Mycat(6):聊天消息表,按月分表 java客户端跨月查询数据
1,业务需求上次分析聊天业务按照月进行拆。http://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/47003577 具体拆分方案已经有了: 但是在操作的时候还是有点小问题,但基本上是按照这个设计实现的。 首先是mycat的,mycat正式版本是1.3.0.3-release,但是这个不包括PartitionByMonth这个类,其次PartitionBy
[数据库][分库分表]分库分表之后,id主键如何处理
面试题 分库<em>分表</em>之后,id 主键如何处理? 面试官心理分析 其实这是分库<em>分表</em>之后你必然要面对的一个问题,就是 id 咋生成?因为要是分成多个表之后,每个表都是从 1 开始累加,那肯定不对啊,<em>需要</em>一个全局唯一的 id 来支持。所以这都是你实际生产环境中必须考虑的问题。 面试题剖析 基于<em>数据</em>库的实现方案 <em>数据</em>库自增 id 这个就是说你的系统里每次得到一个 id,都是往一个库的一个表里插入...
千万数据的分库分表(一)
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,可以分为两种切分模式。一种是按照不同的表(或者Schema)来切分到不同的<em>数据</em>库(主机)之上,这种切可以称之为<em>数据</em>的垂直(纵向)切分;另外一种则是根据表中的<em>数据</em>的逻辑关系,将同一个表中的
当SqlServer数据量很大时,如何优化表格能加快处理速度
表设计和查询的一些参考 1.合理使用索引 索引是<em>数据</em>库中重要的<em>数据</em>结构,它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的<em>数据</em>库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处,其使用原则如下: ●在经常进行连接,但是没有指定为外键的列上建立索引,而不经常连接的<em>字段</em>则由优化器自动生成索引。 ●在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by操作)的列上建立索...
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
Sharding-JDBC分库分表使用实例
Sharding-JDBC是当当开源的用于分库<em>分表</em>的基础类库。定位轻量级java框架,可以通过客户端直接连接<em>数据</em>库,只<em>需要</em>在增加额外的<em>数据</em>源配置就可以轻松实现完整的分库<em>分表</em>功能。 Sharding-JDBC是一个开源的适用于微服务的分布式<em>数据</em>访问基础类库,它始终以云原生的基础开发套件为目标。 目前Sharding-JDBC已经实现的功能包括(最新稳定版本为2.0.0.M1): 分库<em>分表</em> 读写分离
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...
数据量的数据库表设计技巧
即使是一个非常简单的<em>数据</em>库应用系统,它的<em>数据</em>量增加到一定程度也会引起发一系列问题。如果在设计<em>数据</em>库的时候,就提前考虑这些问题,可以避免由于系统反映迟缓而引起的用户抱怨。 技巧1:尽量不要使用代码。比如性别这个<em>字段</em>常见的做法:1代表男,0代表女。这样的做法意味着每一次查询都<em>需要</em>关联代码表。 技巧2:历史<em>数据</em>中所有<em>字段</em>与业务表不要有依赖关系。如保存打印发票的时候,不要只保留单位代码,而应当把单位名
MySQL性能优化(五):分表
单表行数超过 500 万行或者单表容量超过 2GB,才推荐进行分库<em>分表</em>。 例如QQ,一般一个人有两个或者更多账号,整个中国QQ要有多上账号,可能有几十亿个账号 <em>分表</em>的关键是找到<em>分表</em>的标准,即根据什么值进行<em>分表</em>。 表名可以使用1、2、3等编号,对id去模 id%3 = 编号 插入查询都要计算出来要操作的表名 user0 user1 user2 或者其他唯一的<em>字段</em>,如手机号,邮箱,日...
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
如何应对数据库表数据量过大而导致的响应速度变慢
1.我们知道最直接最简单的方法就是把该表的<em>数据</em>量变小,那么把表<em>数据</em>变少有什么办法呢?最简单最直接的方法就是再建立一张具有相同结构的<em>数据</em>表,建好表之后,再把不<em>需要</em>经常调用的<em>数据</em>放到该备用表中,当<em>需要</em>查询的时候,再查该表,这种方法虽笨但很直接,我以oracle为例,oracle可以将表进行分区,这是一种好办法,如果在开始创表时分区就好多了,因为如果你想在插入很多<em>数据</em>以后的表中分区,这就复杂多了,你可能
Yii2-数据分表, id 统一生成方法
<em>数据</em>库做<em>分表</em>之后,没法使用简单的 auto_increment  id 来做 primary key,为了维持 id 在多个物理<em>分表</em>上的全局唯一,我们<em>需要</em>一种替代 auto_increment 方式的统一  id 生成方法。 所有的 id 都统一从这里生成,确保不同<em>分表</em>的 id 是全局唯一的。只要保证了不同物理<em>分表</em>的 id 是全局唯一的,我们就能很容易的在不同<em>分表</em>之间迁移<em>数据</em>,而不同担心 id 冲
postgresql 分表规则实时修改
postgresql<em>数据</em>库支持<em>数据</em>库<em>分表</em>,但是有时会遇到,现场的<em>数据</em>库已经在跑了,但是新的需求,<em>需要</em>增加一个<em>字段</em>,<em>字段</em>增加,<em>分表</em>会自动增加的,但是规则不会实时更新,规则不更新的话,<em>分表</em>新的<em>字段</em>的值就不会更新掉。其实只<em>需要</em>把所有的规则修改下就可以了,但是有时规则比较多,手动修改还是有点麻烦,所以,就写了一个函数来做这个功能,这个使用起来还是很快很方便的,这里使用到的就是游标、函数----------
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
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。
oracle如何最快的删除大数据量表中的多个字段
提到删除表的<em>字段</em>,我们最初想到的就是alter table xx drop column field1; 但是当我们要对生产环境中大<em>数据</em>量的表进行删除<em>字段</em>,而且不是删除一个两个,有可能删除多个<em>字段</em>,此方法是否可取。网上有文章说到可以先对要删除的<em>字段</em>进行unused的处理,然后在系统不忙的时候执行drop column,我个人认为此方法不是不可行,只不过我认为不是最快的。 我以我自己亲身处理的一
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...
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...
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——添加表字段数据较大表导致表锁死
实习的时候,项目<em>需要</em>对一张表进行加<em>字段</em>,一共190万+条记录,<em>字段</em>20+多个的表,添加成功后,短时间内正常运行,大概三个小时吧后,造成该表锁死,无法打开。 网络查看资料,当出现这种问题时,应该查看Mysql错误日志,查找具体问题,对症改错。 事后查找资料: Mysql在5.6版本之前,直接修改表结构的过程中会锁表,具体的操作步骤如下: (1)首先创建新的临时
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
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
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
数据库增加字段注意事项
<em>数据</em>库 前提:单表大<em>数据</em>量,添加<em>字段</em>并且加默认值 问题:ALTER TABLE XXX ADD (AAA  NUMBER(19,4) DEFAULT 0); 描述:上述sql会占大量的undo空间,同时还会锁表,在线系统绝对不能这样做 解决方法:     第一步:ALTER TABLE XXX ADD (AAA  NUMBER(19,4));     第二步:ALTER TABLE X
千万数据的分库分表方案
这是项目中有一定量级的<em>数据</em>或用户,都会遇到的一个问题,故记录一下 自己的开源项目集合,见这里 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,可以分为两种切分模式。一种是按照不同的表(或者Schema)来切分到不同的<em>数据</em>库(主机)之上,...
mysql在线修改表结构大数据表的风险与解决办法归纳(数据量大的时候,alter死锁表)
详细见: 平时进行修改表的结构,更改<em>字段</em>,新增<em>字段</em>,更改<em>字段</em>名称一般都是通过ALTER TABLE  TABLENAE 语法进行修改的。对于测试库,在线小表或者并发访问不是很大的情况是OK。但是如果是在线大表。那就很麻烦。由于表<em>数据</em><em>量大</em>,复制表<em>需要</em>比较长的时间,在这个时间段里面,表是被加了锁的(写锁),加写锁时其他用户只能select表不能update、insert表。表<em>数据</em>量越大,耗时越长。
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    ...
电商系统订单分表方案怎么设计更好
题目背景: 之前做电商运营,打算转行做开发,参加了几个面试,几乎每家都会问到大<em>数据</em>量时的解决方案。暂时不讨论问这个题目的合理性,既然有需求,那自己就加强吧。所以基于目前个人做的一个系统,计划向大<em>数据</em>量做扩展设计。 涉及的业务场景: (1)市场中有多个卖家(seller),可查看、处理包含该卖家商品的订单(order) (2)买家(user)可查看跟踪自己的订单 订单表设计方案及查
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 10亿级数据,该不该换分表,分库?
启发 1.一切的一切悲观测试结果,增加硬件配置,会带来立竿见影的性能提升! 也许有的同学会提出分库、<em>分表</em>、分区、拆<em>字段</em>、上缓存、上搜索引擎、上大<em>数据</em>分析…但是这些执行完毕后,项目代码也要配套更新,紧接着是测试、安全、并发等等问题亟待解决(目前团队稳定么?有这些真实力么?技术成本提高后紧接着带来的是招聘成本和维护成本)… 一个高级工程师的月薪应该差不多够改善硬件了吧?不够?那么整个研发部门的月薪呢?...
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...
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
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
拉取淘宝订单服务数据mysql分表存储亿条数据
淘宝订单有每天晚上同步机制,公司有10万个淘宝卖家客户,如果每个客户平均1000个订单就达到1亿条订单的<em>数据</em>量,除去重复订单也会有千万买家会员<em>数据</em>,如果采用mysql存储查询起来性能肯定不行,这里指单台mysql服务器。         这里的表 主要是会员信息表和订单信息表以及会员订单关系表。         为解决这个办法我们采取了<em>分表</em>的方式,把一张大表分成几张小表,类似oracle的Pa
分表保持id自增方式
1、replace into 如果发现表中已经有此行<em>数据</em>(根据主键或者唯一索引判断)则先删除此行<em>数据</em>,然后插入新的<em>数据</em>。否则,直接插入新<em>数据</em>。 用法: insert into t(... , ...) values(... , ...) 修改为 replace into t(... , ...) values(... , ...) 2、清空表truncate table
Q:一个数据表中有大量数据,如何提高查询速度?
一个<em>数据</em>表中有大量<em>数据</em>,如何提高查询速度? 一、对SQL语句进行优化,主要目的在与让<em>数据</em>库引擎使用索引而不是全表扫描进行搜索应考虑在where或order by涉及的列上建立索引。 应尽量避免在where子句中<em>字段</em>进行null值判断。eg. select id from t where num is null;会导致全表扫描;解决方案:可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,
什么是DB的索引,多大的数据量下建索引会有性能的差别,什么样的情况下该对字段建索引?
背景介绍 1.什么是DB索引 知识剖析 常见问题 解决方案 编码实战 扩展思考 参考文献 更多讨论
MySQL分表、分区
1. 什么是<em>分表</em>、分区?<em>分表</em>(你自己的设计 - 提高并发)<em>分表</em>是将一个大表(指存储了百万级乃至千万级条记录的表)按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的子表。程序读写表<em>数据</em>时可以根据建表时定好的规则而知道应该查询的表名,继而去操作相应的字表。分区(MySQL的设计 - 提高I/O)分区是将一个表的<em>数据</em>分段在多个位置存放,表还是那一张表,但是DB会依据自定义的条件去组织分区的<em>数据</em>。查询时DB会依据分
[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 ...
sharding-jdbc分库分表规则(1)-单表查询
前言当<em>数据</em>量到达一定数量级的时候,一般都会考虑分库<em>分表</em>。sharding-jdbc是一个开源的客户端分库<em>分表</em>基础类库,以一个jar包的形式提供,基于原生的JDBC驱动进行增强,基本能够无缝整合旧代码,非常的便捷。本小节以一个最简单的单表查询浅析概要流程。
数据库单表拆分问题
本期焦点问题:单一<em>数据</em>库内<em>分表</em> 本期多个项目出现了在单一<em>数据</em>库内<em>分表</em>的情况,典型的做法是: 某个表(表A)预期会有几千万乃至上亿条<em>数据</em>,于是在单库内拆分成若干张独立的表: A_1, A_2, A_3, … , A_n,用“表名+后缀”来区分。   在绝大多数情况下,这并不是合适的做法,下表给出了库内<em>分表</em>对一些关键指标的影响: 项目 库内<em>分表</em> 应用开发难度...
mysql分区、分表、分库、数据分片
当读压力很大的时候,可以考虑添加Slave机器的分式解决(读写分离、一主多备),但是当Slave机器达到一定的数量就得考虑分库了。 当写压力很大的时候,就必须得进行分库操作(<em>分表</em>分库)。 分区 将表的<em>数据</em>均衡分摊到不同的硬盘,系统或是不同服务器存储介子中,实际上还是一张表。分区表 水平分区:通过某个属性列来分割。eg:一个包含十年发票记录的表可以被分区为十个不同的分区,每个分区包含的是其中...
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...
关系型数据库大数据性能优化解决方案之:分表(当前表历史表)、表分区、数据清理原则
原因和目的由于交易<em>量大</em>或者日积月累造成<em>数据</em>库的<em>数据</em>量越来越大。会导致系统性能大幅下降,所以要对部分业务的表<em>数据</em>作备份和清理减少<em>数据</em>量,来提升请求响应的速度,提升用户体验<em>数据</em>是否<em>需要</em>清理的阀值判断通常当表的磁盘大小超过5GB,或对于OLTP系统(联机事务处理),表的记录超过3000万,都应考虑对表进行分区或者<em>分表</em>。除了上述阀值之外,还可以根据<em>数据</em>库性能指标情况来考虑分区或者<em>分表</em>,比如在已经充分挖掘了
强连通分量及缩点tarjan算法解析
强连通分量: 简言之 就是找环(每条边只走一次,两两可达) 孤立的一个点也是一个连通分量   使用tarjan算法 在嵌套的多个环中优先得到最大环( 最小环就是每个孤立点)   定义: int Time, DFN[N], Low[N]; DFN[i]表示 遍历到 i 点时是第几次dfs Low[u] 表示 以u点为父节点的 子树 能连接到 [栈中] 最上端的点   int
php-5.2.14-Win32.zip --PHP安装包下载
php-5.2.14-Win32.zip --PHP安装包下载 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/xiaosou100/2635597?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/xiaosou100/2635597?utm_source=bbsseo[/url]
RS232-485串口通信详解下载
目前RS-232是PC机与通信工业中应用最广泛的一种串行接口。RS-232被定义为一种在低速率串行通讯中增加通讯距离的单端标准。RS-232采取不平衡传输方式,即所谓单端通讯。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/neroanelli/2000175?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/neroanelli/2000175?utm_source=bbsseo[/url]
终级破解WEP、WPA无线网络密码下载
终级破解WEP、WPA无线网络密码 ①WINDOWS系统软件 WinAirCrack下载地址如下: (http://www.demonalex.org/download/wireless/aircrack/WinAircrackPack.zip) WINDOWS下的破解软件,更新很慢,支持的网卡型号少,不推荐使用,具体的破解步骤可以参考网上相关WINDOWS下破解的相关文章。 ②Linux系统 很大黑客工具都在Linux系统下有很好支持,破解无线网络的Linux系统有BackTrack、wifiway等Linux LIVE CD。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/siland/2036558?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/siland/2036558?utm_source=bbsseo[/url]
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