原因是线上的数据库一般会存有大量的数据(百万级,千万级),基本的添加字段方式在线上数据库已经不太合适了。...解决方案 扩展新表方案 创建一个新表user_ext(id,user_id,flag),将user表的id导入user_ext,然后user表和user_ext通过关联就可以间接实现我们的需求。...通过中间表转换过去 创建一个临时的新表，首先复制旧表的结构（包含索引） > create table user_new like user; 给新表加上新增的字段 把旧表的数据复制过来 > insert...online ddl的知识） 使用pt_osc添加 如果表较大 但是读写不是太大，且想尽量不影响原表的读写，可以用percona tools进行添加，相当于新建一张添加了字段的新表，再将原表的数据复制到新表中...，切换后再将其他几个节点上添加字段 将现有MySQL版本5.7升级到8.0.12之后的版本 相关文章 Mysql事务 Mysql中的索引 Mysql通过binlog恢复数据
不要问我为什么不分表，改动太大，无能为力。...member_info 表有 775 条记录。 ④SQL 执行效率 优化前，如下图： ? 优化后，如下图： ? type 由 index→ref，ref 由 null→const： ?...调整索引需要执行的 SQL 执行的注意事项：由于表中的数据量太大，请在晚上进行执行，并且需要分开执行。...最终的 SQL 优化思路：先走覆盖索引定位到，需要的数据行的主键值，然后 INNER JOIN 回原表，取到其他数据。
1 需求 大促节零点时，从关注的用户中抽出N个人进行礼品发放，预计全网超过千万用户参加关注抽奖活动，要求： 同一用户不能重复参与 同一用户不允许二次中奖 2 设计方案 2.1 最原始 rand()，对每行随机产生一个随机数...select * from 关注用户表 order by rand() desc limit,0,100 预计千万级别的对技术倒排大概率凉凉。...offset = SELECT FLOOR(RAND() * COUNT(*)) AS offset from 关注用户表 select * from 关注用户表 limit offset,1 2.3...Redis Set随机弹出 step1： 在用户关注直播间在写入MySQL关注用户表时，再往Redis增加一个userlist Set，存储用户编号。...sadd userlist '123456:ikun' sadd userlist '123456:akun' sadd userlist '123456:bkun' 估算千万用户需3G内存，spop提取速度完全可控制在
日活百万，注册用户千万，而且若还未分库分表，则该DB里的用户表可能就一张，单表就上千万的用户数据。...# 查询最近登录过的用户 WHERE latest_login_time < xx ) 一般存储用户数据的表会分为两张表： 存储用户的核心数据，如id、name、昵称、手机号，即users表...再在内存里再做小批量的批次读数据操作，比如判断： 若结果在1k条内，就一下子读出来 若超过1k条，可通过Limit语句，每次就从该结果集里查1k条，查1000条就做一次批量的消息Push，再查下一批次的1k条数据 但在千万级数据量的大表下...然而Count在千万级大表场景下，都要花几十s。其实不同MySQL版本都可能会调整生成执行计划的方式。...生产环境当然不能随意更改这些设置，于是想了多种办法尝试去修改SQL语句的写法，在不影响其语义情况下，尽可能改变SQL语句的结构和格式，最终尝试出如下写法： SELECT COUNT(id) FROM users
概述： 交代一下背景，这算是一次项目经验吧，属于公司一个已上线平台的功能，这算是离职人员挖下的坑，随着数据越来越多，原本的SQL查询变得越来越慢，用户体验特别差，因此SQL优化任务交到了我手上。...这个SQL查询关联两个数据表，一个是攻击IP用户表主要是记录IP的信息，如第一次攻击时间，地址，IP等等，一个是IP攻击次数表主要是记录每天IP攻击次数。而需求是获取某天攻击IP信息和次数。...2、攻击IP用户表blacklist_attack_ip主要是具体IP的信息，如第一次攻击时间，地址，IP等等。...2、攻击IP用户表blacklist_attack_ip指定具体的IP获取信息： ? 然后结合在一起： ?...总结： 其实这个优化方案跟我上一篇文章MYSQL一次千万级连表查询优化（一）解决原理一样，都是解决了内联表后数据就变得臃肿了，这时候再进行条件查询和分组就太吃亏了，于是我们可以先对单表进行条件处理，再进行连表查询
今天我们聊一聊Mysql大表查询优化。 应急问题 商户反馈会员管理功能无法按到店时间、到店次数、消费金额 进行排序，一直转圈圈或转完无变化，商户要以此数据来做活动，比较着急，请尽快处理，谢谢。...不要问我为什么不分表，改动太大，无能为力。...member_info 表有775条记录。...const TOP 优化前 优化后 到店时间-降序 0.274s 0.003s 到店时间-升序 11.245s 0.003s 调整索引需要执行的SQL 执行的注意事项： 由于表中的数据量太大...1000,10 0.044s 0.004s limit 9000,10 0.247s 0.016s 最终的sql 优化思路：先走覆盖索引定位到，需要的数据行的主键值，然后INNER JOIN 回原表，
首先采用Mysql存储千亿级的数据，确实是一项非常大的挑战。...Mysql单表确实可以存储10亿级的数据，只是这个时候性能非常差，项目中大量的实验证明，Mysql单表容量在500万左右，性能处于最佳状态。...假设我们有5千万的客户，5个业务类型，每位客户平均2张卡，那么这张表的数据量将会达到惊人的5亿，事实上我们系统用户量还没有过百万时就已经不行了。...KEY 分区倒是可以支持多列，但也要求其中的一列必须是int类型；看我们的库表结构，发现没有哪一列是int类型的，如何做分区呢？...对每个节点进行加锁，那么当更改表结构的时候，这时候就会树进行加锁，当表文件大的时候，这可以认为是不可实现的。所以综上我们就必须进行分表与分库的操作。
Flask 用户权限划分 最近学习了下用户权限划分的数据库结构，并且结合到了 Flask 和 SQLAlchemy 中 [基础表] [用户表] [角色表] [权限表] [菜单表] [关联表] [用户角色表...] [角色权限表] [角色菜单表] [SQLAlchemy] [与 Flask 结合] 首先是数据库的整体结构图（简化版） ?...权限 基础表#### 用户表 class UserModel(db.Model): __tablename__ = 'user' username = db.Column(db.String...基础表完了就是关联表了 用户角色表 用户跟角色，肯定是多对多的关系，按照 Flask-SQLAlchemy 里的 Many-to-Many Relationships user_role = db.Table...与 Flask 结合 数据库表结构设计好了，下面就是跟 Flask 的结合了 在 Python 中，用 decorator 可以用来做用户验证，比如下面 def auth(method): @
二、深入讨论 那我们大表该如何修改表结构呢？网络搜索了一圈，基本都围绕了两种方法进行：第一种是在用户访问量少的时间段，进行表结构修改。第二种是采用copy替换原表的方法。...三、原表直接修改 对于用户访问量少的时间段进行表结构修改或者类似12306这种，凌晨11点-6点进行数据维护，直接停服修改表结构。...五、总结 直接修改表结构既然有这么多问题，那为什么大多数企业都选择直接修改表结构呢，而不是copy替换原表的形式呢。...其实很简单，一方面大部分公司的数据量达不到亿级，另一方面也没办法保证copy替换原表数据的完整性，所以宁愿选择用户访问量少的，也不愿意用其它的方式。...但是如果系统数据量进一步增加，用户对系统的要求又是24小时可靠，那这个时候修改原表的风险就会大大增强。特别是修改核心表结构的时候，后果可能是灾难级别。这就要求我们解决copy替换原表过程中核心难点。
- 作者：赵客缦胡缨v吴钩霜雪明 来源：https://www.jianshu.com/p/336f682e4b91 概述 使用阿里云rds for MySQL数据库（就是MySQL5.6版本），有个用户上网记录表...列表数据不要拿全表，要使用LIMIT来分页，每页数量也不要太大。 分区 可以让单表存储更多的数据。 分区表的数据更容易维护，可以通过清楚整个分区批量删除大量数据，也可以增加新的分区来支持新插入的数据。...分表 分表就是把一张大表，按照如上过程都优化了，还是查询卡死，那就把这个表分成多张表，把一次查询分成多次查询，然后把结果组合返回给用户。 分表分为垂直拆分和水平拆分，通常以某个字段做拆分项。...比如以id字段拆分为100张表：表名为 tableName_id%100。...恢复、监控、不停机扩容等全套解决方案，适用于TB或PB级的海量数据场景。
openpoker源码 erlang写的网游服务器源码，OpenPoker是一个大型多人扑克网游，内建支持了容错能力，负载平衡和无限制的规模大小。本文是open...
1.数据量：千万级 千万级其实只是一个感官的数字，就是我们印象中的数据量大。...1) 数据量为千万级，可能达到亿级或者更高 通常是一些数据流水，日志记录的业务，里面的数据随着时间的增长会逐步增多，超过千万门槛是很容易的一件事情。...2) 数据量为千万级，是一个相对稳定的数据量 如果数据量相对稳定，通常是在一些偏向于状态的数据，比如有1000万用户，那么这些用户的信息在表中都有相应的一行数据记录，随着业务的增长，这个量级相对是比较稳定的...（3）配置型数据 此类型数据数据量较小，而且结构简单，一般为静态数据，变化频率很低。...数据量增长情况数据表类型业务特点优化核心思想优化难度数据量为千万级，是一个相对稳定的数据量状态表OLTP业务方向能不拆就不拆读需求水平扩展****数据量为千万级，可能达到亿级或者更高流水表OLTP业务的历史记录业务拆分
这里是最终版介绍下如何在分库分表的基础上集成读写分离的功能。 二....项目实战 主从数据库配置 在配置前，我们希望分库分表规则和之前保持一致： 基于user表，根据id进行分库，如果id mod 2为奇数则落在ds0库，偶数则落在ds1库根据age进行分表，如果age mod...2为奇数则落在user_0表，偶数则落在user_1表 读写分离规则： 读都落在从库，写落在主库 因为使用我们使用Sharding-JDBC Spring Boot Starter，所以还是只需要在properties...其中user为逻辑表 分表主要取决于age行sharding.jdbc.config.sharding.tables.user.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.user_$...结果和之前的一样 根据分片算法和分片策略,不同的id以及age取模落入不同的库表 达到了分库分表 3.查询全部数据 打开浏览器输入 http://localhost:8080/select ?
需求分析 系统有千万级的禁词需要去过滤 当中包含人名 特殊符号组成的语句 网址 单字组合成的敏感词 等等 初步设计 1.解决千万级禁词存储及查找问题 2.解决被过滤文本内容过多问题 详细设计 1....采用ES作为禁词库 千万级数据检索时间在毫秒级满足需求 2.不适用分词器需要完整匹配 分词后很多词都是合法的 组合之后才是敏感词 3.被过滤文本内容分词不完整 利用IK分词器分词结果不适合现在的业务场景
这个问题的简单回答是：约2千万。为什么是这么多呢？因为这是可以算出来的，要搞清楚这个问题，我们先从InnoDB索引数据结构、数据组织方式说起。...所以在InnoDB中B+树高度一般为1-3层，它就能满足千万级的数据存储。在查找数据时一次页的查找代表一次IO，所以通过主键索引查询通常只需要1-3次IO操作即可查找到数据。...sys_config表主键索引根页的page number均为3，而其他的二级索引page number为4。...(一致性和节省存储空间) 减少了出现行移动或者数据页分裂时二级索引的维护工作（当数据需要更新的时候，二级索引不需要修改，只需要修改聚簇索引，一个表只能有一个聚簇索引，其他的都是二级索引，这样只需要修改聚簇索引就可以了...，不需要重新构建二级索引）； 聚簇索引也称为主键索引，其索引树的叶子节点中存的是整行数据，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。
以文章评论为例，查询20191201~20191231日期间发表的经济科技类别的文章，同时需要显示这些文章的热评数目 涉及到的四张表结构如下所示 文章表结构和索引信息如下，文章表中存储了200万数据 ?...评论表结构和索引信息如下，评论表存储了1000万数据 ? ? 文章分类表结构如下，这张表数据比较少，仅仅存储了300条数据 ? 用户表结构如下，该表存储了100万数据 ?...Mysql为什么选择tb_category作为驱动表呢？原因是tb_category的表最小，只有300条数据，mysql查询优化器通常情况下都会以小表作为驱动表。...虽然这个查询会生成一个临时表t，但是临时表t比较小，数据量不足10万，所以这个临时表也不会造成太大的性能负担。...因为t表的生成过程完全走在索引上，所以t表的生成过程不是性能瓶颈所在，所以笔者猜测是引入的t表和tb_article表左关联时候性能太差的原因，于是笔者注释掉生成t表的子查询以验证笔者的猜想，注释后的代码如下所示
这里是最终版介绍下如何在分库分表的基础上集成读写分离的功能。...项目实战 主从数据库配置 在配置前，我们希望分库分表规则和之前保持一致： 基于user表，根据id进行分库，如果id mod 2为奇数则落在ds0库，偶数则落在ds1库根据age进行分表，如果age mod...2为奇数则落在user_0表，偶数则落在user_1表 读写分离规则： 读都落在从库，写落在主库 因为使用我们使用Sharding-JDBC Spring Boot Starter，所以还是只需要在properties...其中user为逻辑表 分表主要取决于age行sharding.jdbc.config.sharding.tables.user.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.user_$...结果和之前的一样 根据分片算法和分片策略,不同的id以及age取模落入不同的库表 达到了分库分表 3.查询全部数据 打开浏览器输入 http://localhost:8080/select ?
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...,如，存储网址的字段 查询的时候，不要直接查询字符串，效率低下，应该查诡该字串的crc32或md5 如何优化Mysql千万级快速分页 Limit 1,111 数据大了确实有些性能上的问题，而通过各种方法给用上...By:jack Mysql limit分页慢的解决办法（Mysql limit 优化，百万至千万条记录实现快速分页） MySql 性能到底能有多高？...可以快速返回id就有希望优化limit ， 按这样的逻辑，百万级的limit 应该在0.0x秒就可以分完。看来mysql 语句的优化和索引时非常重要的！...小小的索引+一点点的改动就使mysql 可以支持百万甚至千万级的高效分页！ 通 过这里的例子，我反思了一点：对于大型系统，PHP千万不能用框架，尤其是那种连sql语句都看不到的框架！
思路 总体设计思路如下： 千万级日志回放设计 PS：流量递增和动态增减尚未实现，还在研究goreplay的源码。...性能指标 本机6C16G配置测试数据 实测1千万URL读取速度约为9s ~ 13s，内存无压力，如果后续更大日志量需求，可以通过stream方式异步读取日志，实测日志读取速度在80万/s以上，满足目前需求...Users/oker/Desktop/log.csv" // def logfile = "/Users/oker/Desktop/fun.csv" //1千万日志...def tokenfile = "/Users/oker/Desktop/token.csv" //2万用户token List logs...; tasks << tester } disruptor.start(); new Concurrent(tasks, "这是千万级日志回放演示
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