mysql大表的水平拆分案例详解

优化数据库结构之数据库表的水平拆分 水平拆分后的每个表结构是相同的,有利于解决单表记录数量过多的问题. 拆分方法: 1 id执行hash运算 如果拆分成5个表,则使用mod(id, 5)取出0-4. 2 根据散列值把数据存到不同的表中. 问题: 1 跨分区表进行数据查询 2 统计及后台报表操作 解决方法: 前后端业务分离,前端查询分区表,后端统计时使用汇总表. 参考资料 数据库表的水平拆分 原文地址:https://www.cnblogs.com/WJQ2017/p/8505535.html

一. MySQL建表,字段需设置为非空,需设置字段默认值. 二. MySQL建表,字段需NULL时,需设置字段默认值,默认值不为NULL. 三. MySQL建表,如果字段等价于外键,应在该字段加索引. 四. MySQL建表,不同表之间的相同属性值的字段,列类型,类型长度,是否非空,是否默认值,需保持一致,否则无法正确使用索引进行关联对比. 五. MySQL使用时,一条SQL语句只能使用一个表的一个索引.所有的字段类型都可以索引,多列索引的属性最多15个. 六. 如果可以在多个索引中进行选择,My

详解MySQL大表优化方案 (1).字段 (2).索引 (3).规范查询SQL (4).存储引擎 (5).mysql配置参数优化 (6).mysql读写分离 (7).分区和分表 单表优化: 当单表的数据不是一直在暴增,不建议使用拆分,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.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量 (1).字段 l 尽量使用TINYINT.SMALLINT

一:业务背景 二:第一种业务水平拆分方案 三:第二种业务水平拆分方案 1.1由于业务量的急剧增加,某张表的数据越来越大,现在假设的情况为某家公司的P2P网站,由于前期宣传比较好,在近三个月的时间里业务量急剧增加,使得流水记录表(trade)的数据量变的越来越大,已经超过300万行记录,预计年内流水表的记录可能会超过1000万行,这个时候就需要考虑做表的水平拆分了 1.2 假设随着业务量的增加,用户量也增加了,由以前的几千个用户上升到100万,也想对其进行水平拆分 2.1假设年内达到1000万行记

今天看了一篇mysql大表优化方案的文章( https://mp.weixin.qq.com/s/qM6MAd_ZcrHEapz0D4nSrA ),应该说是属于科普级别的,但是技术肯定是要先大概理解了才能再深入的,深入的话推荐看 MySQL技术内幕:InnoDB存储引擎(第2版) 总结一下大表的优化方案就是: 分库分表加分区 各个层级加缓存(mysql层是缓存调参) 字段索引要优化 SQL语句别复杂 读写分离大法好 升级硬件是王道

MySQL大表备份是一个我们常见的问题,下面就为您介绍一个MySQL大表备份的简单方法,希望对您学习MySQL大表备份方面能有所帮助. 这里所说的大表是超过4G以上的表,我目前见到过最大为60多G的单表,对于这种表每天一个全备可以说是一件很痛苦的事.那么有没有办法,可以实现一个全备加增量的备份呢.答案当然是有的. 在常规环境直可以用全备加binlog一同保存.这种环境大多可以用一个Slave上进行备份操作. 思路:先停止Slave的同步,刷新buffer,对于Innodb 如果想直接拷贝还需要把

一．Join语法概述 join 用于多表中字段之间的联系,语法如下: ... FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON conditiona table1:左表:table2:右表. JOIN 按照功能大致分为如下三类: INNER JOIN(内连接,或等值连接):取得两个表中存在连接匹配关系的记录. LEFT JOIN(左连接):取得左表(table1)完全记录,即是右表(table2)并无对应匹配记录. RIGHT JOIN(右连接):与 LEF

MYSQL服务器my.cnf配置文档详解硬件:内存16G [client]port = 3306socket = /data/3306/mysql.sock [mysql]no-auto-rehash [mysqld]user = mysqlport = 3306socket = /data/3306/mysql.sockbasedir = /usr/local/mysqldatadir = /data/3306/dataopen_files_limit = 10240 back_log = 6

随笔 - 66 文章 - 0 评论 - 19 MySQL慢查询(二) - pt-query-digest详解慢查询日志 一.简介 pt-query-digest是用于分析mysql慢查询的一个工具,它可以分析binlog.General log.slowlog,也可以通过SHOWPROCESSLIST或者通过tcpdump抓取的MySQL协议数据来进行分析.可以把分析结果输出到文件中,分析过程是先对查询语句的条件进行参数化,然后对参数化以后的查询进行分组统计,统计出各查询的执行时间.次数.占比等