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MySQL存储过程、索引、对比

MySQL存储过程、索引和是用于提高查询效率的三种不同方法,它们各自对查询效率有不同的影响和应用场景。...3.MySQL:•影响查询效率: 可以显著影响查询效率,特别是对于大型数据集。通过将数据分散到多个中,每个的大小减小,查询性能得到改善。还可以减轻单个的负载,提高可扩展性。...•适用场景: 适用于大型数据集的情况,特别是需要定期删除或归档旧数据的应用。基于范围或哈希的策略可以用于不同类型的查询需求。...综合考虑: •对于简单的查询和小型数据集,使用索引通常足够满足性能需求,而不需要引入存储过程或的复杂性。•对于复杂的业务逻辑和大型数据集,存储过程可以帮助减少通信开销,降低查询时间。...同时,也要注意定期监测和维护索引以及,以确保数据库性能持续优化。

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使用Merge存储引擎实现MySQL

使用Merge存储引擎实现MySQL 一、使用场景   Merge有点类似于视图。...使用Merge存储引擎实现MySQL,这种方法比较适合那些没有事先考虑,随着数据的增多,已经出现了数据查询慢的情况。 这个时候如果要把已有的大数据量表分开比较痛苦,最痛苦的事就是改代码。...所以使用Merge存储引擎实现MySQL可以避免改代码。   Merge引擎下每一张只有一个MRG文件。MRG里面存放着的关系,以及插入数据的方式。...它就像是一个外壳,或者是连接池,数据存放在表里面。 对于增删改查,直接操作总表即可。...INSERT_METHOD=LAST UNION=(`user1`,`user2`);   1) ENGINE = MERGE 和 ENGINE = MRG_MyISAM是一样的意思,都是代表使用的存储引擎是

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    利用merge存储引擎实现mysql

    一、使用场景   Merge有点类似于视图。使用Merge存储引擎实现MySQL,这种方法比较适合那些没有事先考虑,随着数据的增多,已经出现了数据查询慢的情况。...所以使用Merge存储引擎实现MySQL可以避免改代码。   Merge引擎下每一张只有一个MRG文件。MRG里面存放着的关系,以及插入数据的方式。...它就像是一个外壳,或者是连接池,数据存放在表里面。   ...merge合并的要求: 合并的使用的必须是MyISAM引擎 的结构必须一致,包括索引、字段类型、引擎和字符集   对于增删改查,直接操作总表即可。...INSERT_METHOD=LAST UNION=(`user1`,`user2`);   1) ENGINE = MERGE 和 ENGINE = MRG_MyISAM是一样的意思,都是代表使用的存储引擎是

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    分库(百亿级大数据存储

    (因异步操作,密集建建库时可能有一定几率失败,重试即可) 按时间序列分库 日志型的时间序列数据,特别适合分库存储,定型拆分模式是,每月一个库每天一张。...只能在多张上各自查询,如果系统设计不合理,甚至可能需要在所有上进行查询。 不建议做视图union,那样会无穷无尽,业务逻辑还是放在代码中为好,数据库做好存储与基础计算。...订单可以根据单号Crc16哈希,便于单行查找更新,作为宽拥有各种明细字段,同时还可以基于订单时间建立一套时间序列表,作为冗余,只存储单号等必要字段。...这样就解决了又要主键,又要按时间维度查询的问题。缺点就是订单数据需要写两份,当然,时间序列表只需要插入单号,其它更新操作不涉及。 至于是否需要分库,主要由存储空间以及性能要求决定。...分区和并没有本质的不同,两者都是为了把海量数据按照一定的策略拆分存储,以优化写入和查询。

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    万亿级企业MySQL海量存储分库设计实践

    互联网业务往往使用MySQL数据库作为后台存储存储引擎使用InnoDB。我们针对互联网自身业务特点及MySQL数据库特性,讲述在具体业务场景中如何设计。...本文从介绍MySQL相关基础架构设计入手,并结合企业实际案例介绍和索引的设计实战技巧。 - 01、什么是InnoDB记录存储方式?...策略:首先要明确数据库出现性能问题一般在数据量到达一定程度后!...所以要求我们提前做好预估,不要等需要拆分时再拆,一般把的数据量控制在千万级别;常用策略有两种:按key取模,读写均匀;按时间,冷热数据明确; 2、实际案例 案例一:用户设计 用户包含字段:uid...我们先来了解下系统消息的业务特点:系统消息保存的是服务器发出通知类型的消息,既然是通知,就会有实效性,我们规定系统消息有效期为30天,所以针对以上特点我们采取如下方案: 按月对系统消息进行

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    MySQL分库浅谈一、分库类型二、分库查询三、分库的问题四、分库策略

    一、分库类型 1、单库单 所有数据都放在一个库,一张。 2、单库多表 数据在一个库,单水平切分多张。 3、多库多表 数据库水平切分,也水平切分。...二、分库查询 通过分库规则查找到对应的和库的过程: 如分库的规则是acc_id mod 4的方式,当用户新注册了一个账号,账号id的123,我们可以通过acc_id mod 4的方式确定此账号应该保存到...Acc_0003中。...三、分库的问题 分库需要按不同维度记录数据,否则无法满足业务场景不同维度的查询。...四、分库策略 1、按时间; 2、主表和详细信息; 3、按数据区间; 4、取模映射; 5、一致性Hash; 6、二叉树

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    分库

    一般来说,高并发,海量数据存储的解决方法有:缓存加速,读写分离,垂直拆分,分库,冷热数据分离,ES 辅助搜索,NoSQL 等方式,分库是海量数据存储与高并发系统的一个解决方案。...数据量大就,并发高就分库。 为什么要分库? 如果是创业公司。...比如注册用户20w, 每天日活1w, 每天单1000, 高峰期每秒并发 10 ,这个时候,一般不需要考虑分库,如果注册用户2000w, 日活100w, 单10w条,高峰期每秒并发1000,此时就要考虑分库... 如果单数据达到 几千万了,数据量比较大,会极大影响 SQL 查询性能, 后面的SQL 执行会很慢,经验来说,单数据几百万,就要考虑了。...所谓的,就是将一个的数据存放到多个中, 查询的时候就查一个。比如按照用户 id 来,将一个用户的数据存放在一个中,然后对这个用户操作时操作那个就好。

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    不要为了“分库”而“分库

    为什么要进行分库? 当数据库的数据量过大,大到一定的程度,我们就可以进行分库。那么基于什么原则,什么方法进行拆分,这就是本篇所要讲的。 为什么要进行分库?...关系型数据本身就比较容易形成系统瓶颈,单机存储容量,连接数,处理能力都有限。当单的数据量达到1000W或100G以后,由于查询维度较多,即使添加从库,优化索引,做很多操作时性能还是下降严重。...这个商品信息大所包含的字段有很多,所以我们将商品信息中常用的字段归为一个,商品信息中不常用的字段归为一个。 垂直的定义:将一个按照字段分为多表,每个表里面都存储其中一部字段。...:第一是由于数据量本身大,需要更长的读取时间;第二是跨页,页是数据库存储单位,很多查找及定位操作都是以页为单位,单页内的数据行越多数据库整体性能越好,而大字段占用空间大,单页内存储行数小,因此IO效率低...03水平分库 经过垂直分库,数据库性能问题得到一定程度的解决,但是随着业务量的增长,商品单存储数据已经超出预估。

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    6-2 邻接存储图的广度优先遍历 (20 )

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/103128882 6-2 邻接存储图的广度优先遍历 (20 ) 试实现邻接存储图的广度优先遍历...函数接口定义: void BFS ( LGraph Graph, Vertex S, void (*Visit)(Vertex) ); 其中LGraph是邻接存储的图,定义如下: /* 邻接点的定义...*/ }; typedef PtrToGNode LGraph; /* 以邻接方式存储的图类型 */ 函数BFS应从第S个顶点出发对邻接存储的图Graph进行广度优先搜索,遍历时用裁判定义的函数Visit...当访问邻接点时,要求按邻接顺序访问。题目保证S是图中的合法顶点。...*/ }; typedef PtrToGNode LGraph; /* 以邻接方式存储的图类型 */ bool Visited[MaxVertexNum]; /* 顶点的访问标记 */ LGraph

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    mysql详解

    本人混迹qq群2年多了,经常听到有人说“数据太大了,需要”,“xxxx了,要”的言论,那么,到底为什么要? 难道数据量大就要?...(冷热数据) 5:装逼,需要用装逼的 优缺点 在上面,我们已经知道了为什么要该怎么呢?...水平分 根据数据的不同规则作为一个条件,区分数据以数据之间的叫做水平分 水平分是比较常见的方法,也是解决数据量大时候的方法,在水平分中,也根据场景的不同而方法不同 取模...($num+1); echo "{$userAccount}应该存储到{$tableName}"; //tioncico应该存储到user3  不建议使用id,因为一般情况下,我们是使用账号,或者其他唯一标识...,叫做垂直 垂直其实我们在设计数据库时,可能已经是用到了的,比如会员金额,关联会员的userId,这个时候,其实就可以叫做是垂直 把会员金额的字段分到了其他的中(会员金额) 垂直较为简单

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    分库初探

    1千万数据,未来1年还会增长多500万,性能比较慢,说下你的优化思路 回答这道题,不能直接分库,应当这样回答 这个可以从两方面来考虑,一种是分库,一种是优化,分库表带来的问题是很多的,所以要先考虑优化...垂直 垂直,垂直嘛,就是把一个从上往下切开,字段, //拆分前 CREATE TABLE `product` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT...,提高了并发能力,水平分库也可以分摊数据, 的好处 主要是水平分,避免大性能问题,将数据划分到不同 劣质: 这里就值得讨论讨论了, 因为要做分库,就是要把劣势都搞定,优势是效益!...问题一: 多表join联合查询、多维度查询 这个问题是分库下,导致的查询问题,多表联合查询,前,直接join就好了,后,join就会变的很麻烦 多维度查询,这个就比较有意思了 比如用户的订单...分库策略 我们做海量数据处理,一般指的是水平的分库, 那么的策略是什么?按照什么去??

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    MySQL 查询

    是一种数据库分割技术,用于将大拆分成多个小,以提高数据库的性能和可管理性。在MySQL中,可以使用多种方法进行,例如基于范围、哈希或列表等。...下面将详细介绍MySQL如何以及后如何进行数据查询。 基于哈希的 基于哈希的是一种将数据分散到多个子表中的数据库策略。这种方法通过计算数据的哈希值来决定数据应该存储在哪个子表中。...基于哈希的可以帮助平均分布数据,提高查询性能,并减轻单个的负载。下面是详细介绍如何基于哈希的的步骤: 步骤1:创建子表 首先,你需要创建多个子表,每个子表将存储一部分数据。...以下是详细介绍如何基于范围进行的步骤: 步骤1:创建子表 首先,你需要创建多个子表,每个子表将存储一部分数据。每个子表应该包含与原始表相同的结构,但只包含特定范围内的数据。...以下是详细介绍如何基于列表进行的步骤: 步骤1:创建子表 首先,你需要创建多个子表,每个子表将存储一部分数据。子表应该包含与原始表相同的结构,但只包含符合特定条件的数据。

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    分库-ShardingSphere

    分库拆常见分方法与特点 分片策略 数据分布 以后扩展 基于Hash:hash(分片键)%分片数 数据分布均匀 不易扩容,扩容需要数据迁移 范围分片:例如按年分,按月,按日 数据可能不均匀 易扩展...,扩展不需要数据迁移 分库的常见问题与解决方式 如何确定最初需要多少张?...如果是绑定,即有关联的一组,例如订单与订单详情,使用同一个分库策略。 如果要join的,是个字典小,数据变动不大),建议做成广播,所有的库都有存一份。...如果就是落在不同的库,例如订单,商品,可以采取 CQRS或者API Composition 用户了,某个用户手机号,找到用户信息?...加一张关联, phone -> userId, 先根据phone 查找userId,之后根据userId ,查询订单 分库后全局唯一ID如何生产?

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    MySQL - 分库

    存储出现问题:     业务量剧增,单库数据量越来越大,给存储造成巨大压力。...这时候可以在设计上进行解决: 采用分库的形式,对于业务数据比较大的数据库可以采用,使得数据存储的数据量达到一个合理的状态。...分库方案更多的是对关系型数据库数据存储和访问机制的一种补充,而不是颠覆。...水平拆分的方式也很多,除了上面说的按照 id 拆,还可以按照时间维度取拆分,比如订单,可以按每日、每月等进行拆分。 每日表:只存储当天的数据。...水平拆分缺点 数据扩容有难度,维护量大 例如上面会员库一为二,根据userid % 2将数据分库或存储存储,但随着业务量快速提升,两个库已经不够用,需要分成更多,例如10个,那么分库逻辑也会改成

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    分库专题

    一:分库介绍 1.1什么是分库?...分库本质上就是为了解决由于库数据量过大而导致数据库性能降低的问题; 核心操作: 将原来独立的数据库拆分成若干数据库组成; 将原来的大(存储近千万数据的)拆分成若干个小; 目的:使得单一数据库...,解决单张大查询性能问题; 对于关系型数据库来说,磁盘I/O会成为其瓶颈,通过缓存热点数据,在一定程度来可提升系统性能; 二:分库方式 分库包括分库和两个部分,在生产中通常包括:...垂直分库、水平分库、垂直、水平分四种方式; 2.1垂直 2.1.1垂直定义 垂直就是在同一数据库内将一张按照指定字段分成若干,每张存储其中一部字段; 垂直拆解了原有的结构...,查看商品详情的用户与商品信息浏览互不影响; 2.1.3垂直原则 把不常用的字段单独放在一张;(因为数据库加载数据时,会将整整行的信息加载) 把text(大文本存储),blob(图片

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    分库 闲聊

    热数据:3 个月内的订单数据,查询实时性较高;使用 mysql 进行存储,当然需要分库; 冷数据 A:3 个月 ~ 12 个月前的订单数据,查询频率不高;对于这类数据可以存储在 ES 中,了利用搜索引擎特性基本上可以做到较快的查询...比如 0-4000 万到 group1,然后 group1 中再进行 Hash ,这样当扩容的时候,直接新增一个 group2,存储 4000 万到 8000 万的数据。...拆分的记录根据user_id%256取得对应的进行存储,前台应用则根据对应的 user_id%256,找到对应订单存储进行访问。...(即 id 除以 256 余数为 0 则查 0 号) 垂直 比如当用户浏览商品列表时,只有感兴趣的才会查看商品的详细描述,且该字段存储空间较大,访问频次低,只有商品名称,商品价格等字段是用户关心的...读写分离 读写分离一般适用于主从结构,从节点负责读,主节点负责写 分库 有时数据库可能既面临着高并发访问的压力,又需要面对海量数据的存储问题,这时需要对数据库既采用策略,又采用分库策略,以便同时扩展系统的并发处理能力

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    线性的顺序存储——顺序

    定义 线性的顺序存储又称为顺序, 它是用一组地址连续的存储单元依次存储线性中的数据元素. 逻辑上相邻的两个数据元素在物理位置上同样相邻....规律 顺序中逻辑顺序与物理顺序相同 L = (, , ..., , , ..., ) ? 其中在逻辑上相邻的两个数据元素,在顺序中也存放在相同的存储单元当中,每一个小格子就代表一个存储单元。...若线性存储的起始位置为Loc(A), sizeof(ElemType)为每个数据元素所占用的存储空间大小, 那么根据这一特点,我们可以计算出每一个数据元素存储的地址。 ?...10 // 存储空间的分配增量 typedef struct { ElemType *elem; // 存储空间的基址 int length; // 长 int size...; // 存储容量 int increment; // 扩容时,增加的存储容量 } SqList; //顺序 初始化顺序 Status InitSqlist

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    数据分库

    一.概述 分库,顾名思义,既分库亦,拆分方式有垂直和水平,通过将单一的数据库,进行拆分来提高整体数据库的性能 那么导致性能瓶颈的因素有哪些呢?...如一张很大的可以通过创建视图将常用column整合,提高查询速度; 进行分库 INS: 当一张每秒产生十万级数据时,如何实时去处理这些数据 1.通过数据库中间件canal订阅binlog,实时采集...datanode 特点:datanode数据库相同,结构不同,数据不同 垂直,将,根据column拆分到若干个datanode...水平分,将根据column拆分,按照设定的分配rule将数据分别存储到不同datanode 特点:结构相同,但数据不同 三.实现方式(中间件...,将库数据存储在后端的datanode中 目录结构: schema.xml:定义逻辑库,以及datanode和datahost信息,还有分片规则 server.xml:配置root,user的密码以及访问权限

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