Mysql千万级记录表分表策略

https://www.zhihu.com/question/19719997 千万级,MySQL实际上确实不是什么压力,InnoDB的存储引擎,使用的是B+树存储结构,千万级的数据量,基本也就是三到四层的搜索,如果有合适的索引,性能基本也不是问题. 但经常出现的情况是,业务上面的增长,导致数据量还会继续增长,为了应对这方面的问题而必须要做扩展了此时可能首先需要考虑的就是分表策略了. 当然分表,可能还有其它几个原因,比如表变大了,千万级的数据库,为了减少运维成本,降低风险,就想到了通过分表来解决

Mysql的单张表的最大数据存储量尚没有定论,一般情况下mysql单表记录超过千万以后性能会变得很差.因此,总结一些相关的Mysql千万级大表的优化策略. 1.优化sql以及索引 1.1优化sql 1.有索引但未被用到的情况(不建议) (1)避免like的参数以通配符开头时 尽量避免Like的参数以通配符开头,否则数据库引擎会放弃使用索引而进行全表扫描. 以通配符开头的sql语句,例如:select * from t_credit_detail where Flistid like '%0'\G

MYSQL千万级数据表,创建表及字段扩展的几条建议 一:概述 当我们设计一个系统时,需要考虑到系统的运行一段时间后,表里数据量大约有多少,如果在初期,就能估算到某几张表数据量非常庞大时(比如聊天消息表),就要把表创建好,这篇文章从创建表,增加数据,以及字段扩展,这几个方面来给出建议. 二:创建表 假如现在我们需要创建IM项目中的聊天消息表,这个表数据量大,读操作远超过写操作,我们都知道,mysql常用的数据库引擎主要有innodb,myisam,这两个数据库引擎主要区别是,innodb支持事务,

对于一个千万级的大表,现在可能更多的是亿级数据量,很多人第一反应是各种切分,可结果总是事半功倍,或许正是我们优化顺序的不正确.下面我们来谈谈怎样的优化顺序可以让效果更好. MySQL数据库一般都是按照下面的步骤去演化,成本也是由低到高: 1/ SQL优化 1. 避免使用select * 返回结果过多,降低查询的速度: 过多的返回结果,增加数据传输量: 2. 可确定返回记录数的,尽量增加limit n: 3. 尽量少用like查询,会导致索引失效: 2/ 软件优化 1. 选择合理的引擎 MyISA

以下分享一点我的经验 一般刚开始学SQL的时候,会这样写 : SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 : SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; 也许耗费几十秒 网上很多优化的方法是这样的: SELECT * FROM table WHERE id >= (SELECT id FROM table LIMIT 1000000, 1) LIM

分库分表 是解决mysql水平扩展的主要手段. 网上有关策略的讨论很多,主要是hash扩展.按时间扩展.按范围扩展等等.但真正想实施分库分表的朋友们往往觉得“策略听来终觉浅,觉知此事要代码”,因此本文的主要目的是给朋友们提供一个可实现架构. JDBCTemplate和Hibernate 大家都知道Hibernate是ORM(对象-关系数据库 mapping)意义上的第一个真正的“统治级”产品. JDBCTemplate则是对Spring对jdbc的简单封装,相对于Hibernate,工程师需要自

mysql中的分库分表分库:减少并发问题分表:降低了分布式事务分表1.垂直分表把其中的不常用的基础信息提取出来,放到一个表中通过id进行关联.降低表的大小来控制性能,但是这种方式没有解决高数据量带来的性能损耗.优点1.拆分后业务清楚,达到专库专用.2.可以实现热数据和冷数据的分离,将不经常变化的数据和变动较大的数据分散到不同的库/表里面.3.便于维护.缺点1.不能解决数据量大带来的性能损耗,读写的压力依旧很大.2.不同的业务不能夸库关联,只能通过业务关联.2.水平分表以某个字段按照一定的规则将一

相关文章: 1. 使用Spring AOP实现MySQL数据库读写分离案例分析 2.MySQL5.6 数据库主从(Master/Slave)同步安装与配置详解 :http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/51331244 3.MySQL主从复制的常见拓扑.原理分析以及如何提高主从复制的效率总结 :http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/52451613 4.使用mysqlreplic

本文总结了30个mysql千万级大数据SQL查询优化技巧,特别适合大数据里的MYSQL使用. 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t wher