如果将应用的所有数据简单地放在一台 MySQL 服务器实例上,就不用谈什么扩展性了。但是业务能稳定持续的增长,那么应用肯定会碰到性能瓶颈。
MySQL是目前最受欢迎和广泛使用的关系型数据库之一。在企业中,经常会遇到MySQL实例磁盘告警的情况,这对于保持数据库的稳定性和可用性非常重要。本文将详细介绍一次MySQL DB实例磁盘告警的处理过程,以及相关的操作和注意事项。
前些天处理了一个需求,当时的数据库环境是Oracle,我算是想尽了Oracle相关的方案,而且在问题的处理过程中,还在不断的琢磨,如果失败了还有什么其他的方案。 所以尽管Oracle这么一个成熟的商业数据库,做起来还是有些难度,需要一些额外的技巧,比如规避bug,间接实现需求等。 但是换个角度,2亿多数据的表,其实MySQL也不是新鲜事儿了。如果MySQL碰到了这种情况,该怎么处理呢。 梳理业务需求 假设业务需求还是不变,如下: 业务同学反馈,数据库中有一个表数据量很大,因
最近由于业务需求,需要将公有云RDS(业务库)的大表数据归档至私有云MySQL(历史库),以缩减公有云RDS的体积和成本。
“增删改查”都是查找问题,因为你都得先找到数据才能对数据做操作。那存储系统性能问题,其实就是查找快慢问题。
改造总是要付出很多代价的,肯定会跌很多坑,这是必然的... 性能问题也总会呈现先下降后再上升的一个历程(调试、磨合、找到针对性、适应性解决方案)。
一、什么是执行计划? 1)执行计划 执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案,这个方案是由查询优化器自动分析产生的,比如一条SQL语句如果用来从一个 10万条记录的表中查1条记录,那查询优化器会选择“索引查找”方式,如果该表进行了归档,当前只剩下5000条记录了,那查询优化器就会改变方案,采用 “全表扫描”方式。 可见,执行计划并不是固定的,它是“个性化的”。产生一个正确的“执行计划”有两点很重要: a、SQL语句是否清晰地告诉查询优化器它想干什么? b、查询优化器得
目前一共包含6个脚本,若脚本的扩展名为“.sql”则表示该脚本为sql脚本,若脚本的扩展名为“.pl”则表示该脚本为perl脚本。
一、时间结构 如果业务系统对时效性较高,比如新闻发布系统的文章表,可以把数据库设计成时间结构,按时间分有几种结构: 1) 平板式 表类似: article_200901 article_200902 article_200903 用年来分还是用月可自定,但用日期的话表就太多了,也没这必要。一般建议是按月分就可以。 这种分法,其难处在于,假设我要列20条数据,结果这三张表里都有2条,那么业务上很有可能要求读三次表。如果时间长了,有几十张表,而每张表是0条,那不就是要读完整个系统
LCS 是一个基于 Python Django 框架的项目,业务核心是物流订单的履约过程,包括连接上游和第三方物流服务的创建订单、轨迹与运费更新。在部署上,LCS 依据业务所在的市场不同,应用层分市场部署,并使用各自市场对应的数据库。在项目起步初期,这些不同市场的数据库共用同一套物理集群,共享内存和磁盘空间,在资源上看,是足以应付初期流量的。
# tar -zxvf percona-toolkit-2.2.17.tar.gz # yum -y install perl perl-IO-Socket-SSL perl-DBD-MySQL perl-Time-HiRes perl-TermReadKey # yum -y install perl-Digest-MD5
其中fast_recovery_area文件夹占用了2.3G,应该是开启了归档,这是一台开发库,没有那么高级别保障的要求,因此可以关闭归档,删除旧的日志文件。
我们都知道,在Mysql 中,如果数据量过大的话,就有可能在查询过程中会出现各种超时的情况,毕竟如果一个表的数据量过大的时候,一个简单的单表查询都会有点慢,所以,就有了各种中间件的存在,比如说 MyCat,ShardingJDBC 等分库工具,但是今天了不起不说这个,我们来说说这个Mysql自己的分区,我们不做分库操作。
几乎每一个分布式系统,都会给用户提供自定义路由的功能。因为,仅通过range、mod、hash等方法,很大概率已经满足不了用户的需求。下面以一个实际场景为例,说一下数据路由的思路。
MySQL数据库是轻量级、开源数据库的佼佼者,其功能和管理,健壮性与Oracle相比还是有相当的差距。因此有很多功能强大第三方的衍生产品,如percona-toolkit,XtraBackup等等。percona-toolkit是一组高级命令行工具的集合,可以查看当前服务的摘要信息,磁盘检测,分析慢查询日志,查找重复索引,实现表同步等等。这个工具套件对DBA及运维人员着实不可多得。本文简要描述这个工具的安装及其工具的大致介绍。
MySQL存储过程、索引和分表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。以下是它们的对比:
原创 官网商城开发团队 [vivo互联网技术](javascript:void(0)😉 1周前 收录于话题 #架构设计 16 #vivo商城 7 一、背景 随着用户量级的快速增长,vivo 官方商城 v1.0 的单体架构逐渐暴露出弊端:模块愈发臃肿、开发效率低下、性能出现瓶颈、系统维护困难。 从2017年开始启动的 v2.0 架构升级,基于业务模块进行垂直的系统物理拆分,拆分出来业务线各司其职,提供服务化的能力,共同支撑主站业务。 订单模块是电商系统的交易核心,不断累积的数据即将达到单表存储瓶颈,系统难以支
update student set name = 'zhangsan' where id = 10
前段时间,在优雅的使用pt-archiver进行数据归档一文中介绍了pt-archiver的使用方法,也将pt-archiver部署到了生产环境,这时候问题来了~
在以MySQL为主要存储组件的业务系统中,MySQL的性能直接影响到应用的响应速度、用户体验和系统的可扩展性。因此,优化数据库的性能,特别是SQL查询的执行效率,成为了提升整个应用性能的关键环节。
MySQL作为当下最流行的开源关系型数据库,有一个很关键和基本的能力,就是必须能够保证数据不会丢。那么在这个能力背后,MySQL是如何设计才能保证不管在什么时间崩溃,恢复后都能保证数据不会丢呢?有哪些关键技术支撑了这个能力?本文将为我们一一揭晓。
如今数据都在增长,SAP 数据也不例外。根据SNP对300多个SAP系统的分析,每年的数据增长在20%-40%之间。当某些企业未能将旧的 SAP 数据归档、数据保留和数据管理实施到标准 IT 流程中时,数据增长甚至更快。通常,归档不遵循云优先和数据分析策略,这会增加维护成本。
我们知道,在MySQL中,redo log是一个文件组,一般是3个文件,循环写入,写满的时候会做redo log层面的checkpoint,然后覆盖之前的redo log;而binlog是有归档功能的,每个binlog写满之后,都会重新开启下一个binlog开始写入,这也是为什么可以使用binlog来进行数据恢复的一个原因,就是因为它的归档功能。
生产环境需要做归档的任务有十几个,如果要知道每个归档任务成功与否、跑了多长时间、归档了多少数据,就得手工逐个查看日志,非常枯燥的重复劳动,那是否有办法可以统一管理呢?
最近在某银行进行OGG迁移时,遇到一个超过1T的数据库,由于开始没有注意到一些细节,导致在导入过程中出现了一些问题。现在将这些问题总结记录下来,防止之后再发生类似问题。
特分享出来最近在整理 MySQL 热备工具的实验题目时遇到的 REDO 日志归档问题!
开始和数据库玩耍以后,我们将一直与SQL和数据打交道。在日常的操作中,我们只需要对指定的数据库进行操作,执行增删改查,权限管理等。但有些时候由于项目的升级,或者服务器的更换,我们要将数据从一个地方转移到另一个地方,准确的说是从一个数据库服务转移到另一个数据库服务中,因为我们还要继续使用这些数据。
MySQL数据库归档历史数据主要可以分为三种方式:一.创建编写SP、设置Event;二.通过dump导入导出;三.通过pt-archiver工具进行归档。第一种方式往往受限于同实例要求,往往被大家舍弃。第二种,性能相对较好,但是归档表较多时运维也是比较头疼的事。所以很多DBA往往采用第三种方式--pt-archiver。
mysql:以表级锁为主,对资源锁定的粒度很大,如果一个session对一个表加锁时间过长,会让其他session无法更新此表中的数据。
一,引言 前段时间在优雅的使用pt-archiver进行数据归档一文中介绍了pt-archiver的使用方法,也将pt-archiver部署到了生产环境,这时候问题来了…… 生产环境需要做归档的任务有十余个,如果要知道每个归档任务成功还是失败、跑了多长时间、归档了多少数据,就得手工逐个日志查一查,非常枯燥的重复劳动,是否有办法可以统一管理呢?于是用python折腾了一个小工具…… 二,mysql_archiver 2.1 归档调度 db_archive_exec.py,从数据库获取归档任务的基本信息
在不久前有位客户在进行数据迁移时发现。自己使用pt-archiver备份时总是会少一条数据;如源数据库中某表数据为2333,导入目的数据库后select结果只有2332。
今天来和大家分享MySQL的三个日志文件,可以说 MySQL 的多数特性都是围绕日志文件实现,而其中最重要的有以下三种:
当我们需要比较复杂的表的时候,且我们有明确的列信息,就可以使用AI工具直接生成我们的DDL语句,如果需要插入一些DML语句也可以直接让其生成,自行执行插入即可。
业务不断地在增长,集群分片中的数据也会随着时间的推移而增加,其中有相当一部分的数据是很少被使用的,例如几年前的订单记录、交易记录、商品评论等数据。这部分数据就称之为冷数据,与之相反经常被使用的数据则称之为热数据。
相信很多小伙伴们,在日常对接开发时,有很多大表在业务上并没有采取任何形式的切分,数据不停地往一张表里灌入,迟早有一天,磁盘空间报警。作为一个DBA,侧重点是对数据库的操作性能(大表增加字段/索引,QPS等)和存储容量加以考虑,我们会建议开发对数据库里的大表进行数据归档处理,例如将3个月内的订单表保留在当前表,历史数据切分后保存在归档表中,之后归档表从主库上移走以便腾出磁盘空间,并将其迁移至备份机中(有条件的可以将其转换为TokuDB引擎),以便提供大数据部门抽取至HDFS上。
到数据归档,很多人的第一个概念就是,不就是无用的数据,换个地方放吗,直接拷贝,删除不就得了,有那么麻烦。
Influxdb是一个开源分布式时序、事件和指标数据库,使用 Go 语言编写,无需外部依赖。该组件在蓝鲸的功能定位是存储蓝鲸监控处理后的时序指标数据,在社区版属于单节点,在企业版属于双节点,由etcd+tsdbproxy+influxdb组成双写的架构。
看到这报错,很简单对吧,找不到归档日志,便报错了,基本上没什么可说的,但对于初学者而言,还是记录以下,以便后来者参考。先说说这个错误怎么来的吧,事情的经过是这样的(回忆片段走起),上周四晚上回家途中,马上要下地铁了,手机微信里出现了一大片关于数据库的告警,数一数有 7 套数据库同时告警,感觉出大事了,后来说是存储那边出问题了,经过一天的修复,只剩下一台机器有问题了,操作系统无法启动,也修复不了,幸好修复不了的机器只是我们数据库的一个节点,可这就造成了我们其中的一台数据库由RAC 变成单点了。
我们有需要将物理盘上的mysql迁移到ssd上,先说一下生产环境一直有数据产生,且数据量达到500G。 方案一:使用mysqldump,不管是导入导出都太耗时,没有一天拿不下 方案二:直接物理磁盘上拷贝也是非常耗时,拷贝过程中需要停服务,这就导致停服务时间太长。 方案三:这个方案本来是很有优势的,但是实际情况导出导入也需要锁表或锁库,也是需要停服务,本来我们就不需要增量拷贝,innobackupex优势体现在增量拷贝。 方案四:拷贝速度快 综合停服务时间以及操作难易度,最终选择了方案四。 下面描述下操作步骤
前言 数据库管理员或者运维人员经常需定期对数据进行归档和清除,我们可以使用percona的pt-archiver工具能完成这一功能,使得数据归档变得方便简单。 归档之前准备 pt-archiver归档前,需要先建立归档表(备份表)且表结构要一样。 pt-archiver操作的表必须有主键。 1.查询表、数据信息 MySQL [pttest1]> show table status like 'demo_table'\G; *************************** 1. row *******
MySQL是一个功能强大的开源数据库。随着越来越多的数据库驱动的应用程序,人们一直在推动MySQL发展到它的极限。这里是101条调节和优化 MySQL安装的技巧。一些技巧是针对特定的安装环境的,但这些
随着唯品会业务的快速发展,订单量的不断增长,原有的订单存储架构已经不能满足公司的发展了,特别是在大促高峰期,原订单库已经成为抢购瓶颈,已经严重制约公司的发展。
在此博客中,我将演示如何在许多mysql实例之间将审计日志进行合并归档。在后续文章中,我将展示如何通过在该归档文件上创建一个简单的哈希链来扩展此示例–这样您就可以证明是否可以通过任何方式对其进行了修改或污染,以及在何处进行了修改。
云数据库 MySQL(TencentDB for MySQL)是腾讯云基于开源数据库 MySQL 专业打造的高性能分布式数据存储服务,让用户能够在云中更轻松地设置、操作和扩展关系数据库。同时云数据库MySQL集成了数据库的备份功能,可以针对数据库实现数据库的自动数据备份、手动数据备份以及日志备份。
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