我们无法改变数据库中需要存储的数据，但是我们可以在数据的存储方式方面做一些优化。 一、数据类型的选择： 下面关于字段类型的优化建议主要适用于记录条数较多，数据量较大的场景。...4、ENUM & SET： 对于状态字段，可以尝试使用 ENUM 来存放，因为可以极大的降低存储空间，而且即使需要增加新的类型，只要增加于末尾，修改结构也不需要重建表数据。...二、表结构设计： 上面几点的优化都是为了减少每条记录的存储空间大小，让每个数据库中能够存储更多的记录条数，以达到减少 IO 操作次数，提高缓存命中率。...下面这个优化建议可能很多开发人员都会觉得不太理解，因为这是典型的反范式设计，而且也和上面的几点优化建议的目标相违背。...当我们的表中存在类似于 TEXT 或者是很大的 varchar 类型的大字段的时候，如果我们大部分访问这张表的时候都不需要这个字段，我们可以将其拆分到另外的独立表中，以减少常用数据表所占用的存储空间。
MySQL多层级树形结构表的搜索查询优化 业务中有思维导图的功能，涉及到大量的树形结构搜索、查询相关的功能，使用场景上查询量远高于增删改操作，记录一下当前的解决方案。...一、表结构 简化的表结构类似 create table nodes ( id int primary key auto_increment, name varchar(255) not null...comment '上级节点', index nodes_parent_id_index (parent_id), index nodes_name_index (name) ); 二、当前解决方案 更新表结构...查询ID为“5”的节点的所有子级、孙子级中name包含“搜索词”的记录 更新表后的查询方式： -- 查询父级节点记录，获取到父级的path select * from nodes where id =...MySQL多层级树形结构表的搜索查询优化 使用WordPress作为小程序后端——APPID有效性前置检查 使用WordPress作为小程序后端——小程序请求前置检查 Windows rclone挂载sftp
如果有一张表NODES，查询表结构可以使用一下几种方式（mysql下测试）： 1、desc NODES; ?
SQL优化、索引、缓存、参数配置 架构调整：分区、分表、分库（读写分离或者业务拆分） 读写分离主从复制的优势 主从复制，解决的是容灾类的问题，容灾需要保证数据库切换的实时性和数据的一致性，主机挂了的时候...错误的分表操作，会带来bug 分表的性能更好，不需要查询优化器来选择读取哪张表，但是分表编码更复杂，要通过代码指定数据存储到特定的表 分区只用操作数据库进行分区操作，代码不需要任何更改 数据库分库(物理层面进行拆分...水平分区：对表的行进行分区，不同分组中物理分隔的数据组合在一起，表中的所有列都可以在每个分区找到，维持了表的属性结构。...SQL经过优化请求时间依旧较长 数据量大 表中的数据是分段的 对数据的操作往往只涉及一部分数据，而不是所有的数据 分区解决的问题 和单个磁盘或文件系统分区相比，可以存储更多的数据。 优化查询。...使用range分区时表结构要么没有主键，要么分区字段必须是主键。 可以使用PRIMARY KEY (id,xxx)来将多个字段作为主键。
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，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...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： 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED...另外，还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作 部分查询能够从查询条件确定只落在少数分区上，速度会很快 分区表的数据还可以分布在不同的物理设备上，从而搞笑利用多个硬件设备 可以使用分区表赖避免某些特殊瓶颈...有一种早期的简单的分区实现 - 合并表（merge table），限制较多且缺乏优化，不建议使用，应该用新的分区机制来替代 垂直拆分 垂直分库是根据数据库里面的数据表的相关性进行拆分，比如：一个数据库里面既存在用户数据...NoSQL，彻底解决水平扩展问题，例如： 日志类、监控类、统计类数据 非结构化或弱结构化数据 对事务要求不强，且无太多关联操作的数据 ?
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，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...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： 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED...，从而进行SQL优化，如下图5条记录落在两个分区上： mysql> explain partitions select count(1) from user_partition where id in...有一种早期的简单的分区实现 – 合并表（merge table），限制较多且缺乏优化，不建议使用，应该用新的分区机制来替代 垂直拆分 垂直分库是根据数据库里面的数据表的相关性进行拆分，比如：一个数据库里面既存在用户数据...的需求并不大，并不要求ACID，可以考虑将这些表迁移到NoSQL，彻底解决水平扩展问题，例如： 日志类、监控类、统计类数据 非结构化或弱结构化数据 对事务要求不强，且无太多关联操作的数据
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，...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： 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上...另外，还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作 部分查询能够从查询条件确定只落在少数分区上，速度会很快 分区表的数据还可以分布在不同的物理设备上，从而搞笑利用多个硬件设备 可以使用分区表赖避免某些特殊瓶颈...MySQL有一种早期的简单的分区实现 - 合并表（merge table），限制较多且缺乏优化，不建议使用，应该用新的分区机制来替代 垂直拆分 垂直分库是根据数据库里面的数据表的相关性进行拆分，...的需求并不大，并不要求ACID，可以考虑将这些表迁移到NoSQL，彻底解决水平扩展问题，例如： 日志类、监控类、统计类数据 非结构化或弱结构化数据 对事务要求不强，且无太多关联操作的数据
1、尽量不要在一开始就考虑表拆分，会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度； 2、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问题不大； 注意： 1、Covering index：...索引覆盖：即当索引本身包含查询所需全部数据时，不再访问数据文件本身，也就是不再需要回表操作； 2、复合索引顺序：理论上索引对顺序是敏感的，但是由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引...优化 1、字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT作为整数类型，而非INT类型，如果非负加上UNSIGNED； VARCHAR的长度只分配真正需要的空间； 使用枚举或整型代替字符串类型...； 尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME； 单表不要有太多字段，建议在20以内； 避免使用NULL字段，很难查询优化且占用额外索引空间； 用整型来存IP; 2、索引 索引不是越多越好，要根据查询有针对性的创建...，考虑在WHERE和ORDER BY涉及到的列建索引，可以根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描； 避免在WHERE子句中对字段进行NULL值判断，否则将导致全表扫描； 值分布稀少的字段不适合建立索引
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，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...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： 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED...，从而进行SQL优化，如下图5条记录落在两个分区上： mysql> explain partitions select count(1) from user_partition where id in...有一种早期的简单的分区实现 – 合并表（merge table），限制较多且缺乏优化，不建议使用，应该用新的分区机制来替代 垂直拆分 垂直分库是根据数据库里面的数据表的相关性进行拆分，比如：一个数据库里面既存在用户数据...这种RDBMS的需求并不大，并不要求ACID，可以考虑将这些表迁移到NoSQL，彻底解决水平扩展问题，例如： 日志类、监控类、统计类数据 非结构化或弱结构化数据 对事务要求不强，且无太多关联操作的数据
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化。...单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，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。...，从而进行SQL优化，如下图5条记录落在两个分区上： mysql> explain partitions select count(1) from user_partition where id in...非结构化或弱结构化数据 对事务要求不强，且无太多关联操作的数据 原文出处：https://segmentfault.com/a/1190000006158186 END
背景 阿里云RDS FOR MySQL（MySQL5.7版本）数据库业务表每月新增数据量超过千万,随着数据量持续增加,我们业务出现大表慢查询,在业务高峰期主业务表的慢查询需要几十秒严重影响业务 方案概述...一、数据库设计及索引优化 MySQL数据库本身高度灵活，造成性能不足，严重依赖开发人员的表设计能力以及索引优化能力,在这里给几点优化建议 时间类型转化为时间戳格式,用int类型储存,建索引增加查询效率...三、分表历史数据迁移到MySQL8.0 X-Engine存储引擎 分表业务表保留3个月数据(这个根据公司需求来),历史数据按月分表到历史库X-Engine存储引擎表, 为什么要选用X-Engine存储引擎表...四、阿里云PloarDB MySQL8.0版本并行查询 分表之后我们的数据量依然很大,并没有完全解决我们的慢查询问题,只是降低了我们业务表的体量,这部分慢查询我们需要用到PolarDB的并行查询优化 PolarDB...六、后记 千万级大表优化是根据业务场景，以成本为代价优化的，不是一上来就数据库水平切分扩展，这样会给运维和业务带来巨大挑战，很多时候效果不一定好，我们的数据库设计、索引优化、分表策略是否做到位了，应该根据业务需求选择合适的技术去实现
MySql之自动同步表结构 开发痛点 在开发过程中，由于频繁的修改数据库的字段，导致rd和qa环境的数据库表经常不一致。 而由于这些修改数据库的操作可能由多个rd操作,很难一次性收集全。...解决之道 于是笔者就写了一个能够自动比较两个数据库的表结构，并生成alter语句的程序。同时还可以进行配置从而自动这行这些alter语句。...详情见github 原理 同步新增的表 如果rd环境新增的表，而qa环境没有，此程序可以直接输出create table语句。原理如下: ?...用到的sql主要有: show table from rd_db; show create table added_table_name; 同步表结构 如果rd表结构有改动，而qa环境没有，此程序可以直接输出...EXTRA from information_schema.columns where TABLE_SCHEMA='rd_db' and TABLE_NAME = 'rd_table'; 比较表结构的代码
MySQL 查看表结构 mysql查看表结构命令,如下: desc 表名; show columns from 表名; describe 表名; show create table 表名; use information_s...… mysql查看表结构命令 mysql查看表结构命令 mysql查看表结构命令,如下: desc 表名;show columns from 表名;describe 表名;show create table...表名; use inf … mysql查看表结构，字段等命令 mysql查看表结构命令,如下: desc 表名; show columns from 表名; describe 表名; show create...’\G; mysql> show table status like ‘x’\G; . row … mysql 查看表结构方法 留给自己备查: mysql 导出为 csv 文件时如果直接使用导出命令是无法导出表结构的..., 因此我们需要能够查询表结构的方法: 方法如下: 1.desc(描述)命令 desc tablename;de … MySQL查看表结构及查看建表语句 查看表结构:desc 表名 mysql> use
在MySQL数据库中，表设计的优劣同样对性能有非常重要的影响。本节将介绍表设计的优化方法，包括巧用多表关系、表结构设计优化和表拆分等。...表结构设计优化 在进行表结构设计时，选择合适的数据类型，慎用NULL值，适度冗余，适当进行表拆分等方法对提高性能是至关重要的。表结构设计优化采取的措施通常包括以下几个方面。...NULL值不利于索引，MySQL难以优化可为NULL的列查询。当可为NULL的列被索引时，每个索引记录需要一个额外的字节用于标识其是否可空。如果某列计划要创建索引，要尽量避免将其设计成可为NULL。...上述仅是理想状态下表结构设计优化措施，在实际商业环境下，需要根据实际情况进行灵活设计，合理平衡。 表单分拆 通常情况下，随着时间的推移及业务量的增大，数据库中的数据会越来越多。...图4 垂直拆分效果 说明：本文节选自北京理工大学出版社新出版的《MySQL从入门到部署实战（视频教学版）》。
需求如下 导出表的结构，和字段备注信息，表名等。不需要借用第三方工具即可实现。...SELECT TABLE_NAME 表名, COLUMN_NAME 列名, COLUMN_TYPE 数据类型, DATA_TYPE 字段类型, CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH...默认值, COLUMN_COMMENT 备注 FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS where -- developerclub为数据库名称，到时候只需要修改成你要导出表结构的数据库即可
在我们使用数MySQL据库进行查询或者建表时，经常需要查看表结构，下面以employees数据库中的departments表为例进行表结构查询： 方法 1：DESC departments; 方法 2：...Key Default Extra dept_no char(4) NO PRI dept_name varchar(40) NO UNI 方法 4： 借用MySQL...方法4简化版（需要处于 information_schema数据库内） SELECT * FROM COLUMNS WHERE table_name = 'departments'; 查询结果如下： mysql... PRIVILEGES: select,insert,update,references COLUMN_COMMENT: GENERATION_EXPRESSION: 建表信息查询...： show create table departments\G mysql> show create table departments\G **************************
那么其实 SQL 优化也分为了 2 步，首先是多张子表的全表扫描，是否可以用索引扫描替换，加快数据检索。 而后是主要的环节，这个派生表作为被驱动表时，是否可以走索引？...三、派生表 既然这个 SQL 优化涉及到了派生表，那么我们先看下何谓派生表，派生表有什么特性？...MySQL 5.7 之前的处理都是对 Derived table(派生表) 进行 Materialize(物化)，生成一个 临时表 用于保存 Derived table(派生表) 的结果，然后利用 临时表...MySQL 5.7 中对 Derived table(派生表) 做了一个新特性，该特性允许将符合条件的 Derived table(派生表) 中的子表与父查询的表合并进行直接 JOIN，类似于 Oracle...四、SQL 优化 简单介绍了下派生表，下面我们开始尝试优化这个 SQL，步骤分 2 步： 1. 解决多张派生子表 union all 时全表扫描的问题。 2.
|原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000006158186 当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨...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： 字段 1、尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上...MySQL实现分区的方式也意味着索引也是按照分区的子表定义，没有全局索引 用户的SQL语句是需要针对分区表做优化，SQL条件中要带上分区条件的列，从而使查询定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区，可以通过...有一种早期的简单的分区实现 – 合并表（merge table），限制较多且缺乏优化，不建议使用，应该用新的分区机制来替代 垂直拆分 垂直分库是根据数据库里面的数据表的相关性进行拆分，比如：一个数据库里面既存在用户数据...的需求并不大，并不要求ACID，可以考虑将这些表迁移到NoSQL，彻底解决水平扩展问题，例如： 1、日志类、监控类、统计类数据 2、非结构化或弱结构化数据 3、对事务要求不强，且无太多关联操作的数据
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。...大表虽然修改表结构会产生很多问题，但是大表本身是可以做优化的，最明显的优化就是去除不必要的索引或者将多个单个索引合并成一个索引，减少大表索引数据量大小，进而减少修改表索引的时间。...4.3 切换表数据丢失问题 切换表名这一步，数据库层面做不了限制，首先MYSQL不支持在锁住表的情况下，再去修改表名。...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。
一、InnoDB 表存储优化 1、OPTIMIZE TABLE 适时的使用 OPTIMIZE TABLE 语句来重组表，压缩浪费的表空间。这是在其它优化技术不可用的情况下最直接的方法。...1、AUTOCOMMIT 设置 MySQL 的默认设置 AUTOCOMMIT=1 会限制繁忙数据库的性能。...MySQL 5.7.10版本，InnoDB XA事务的两阶段提交是默认支持的，不能设置禁用innodb_support_xa。...去除不必要的事务ID，有助于减少每次读写操作必须访问的内部数据结构大小。...因为主键InnoDB表的存储结构是高度整合的，主键的变更会引起整张表的重构。最好将主键定义包含在表创建语句中，避免不必要的后期更改。
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