在大型数据库系统中,查询和检索数据的性能通常是一个关键问题。在MySQL中,如果单表数据量过大,查询的性能通常会变得很低。
《高性能MySQL》中:分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的表中,这样做可以将相关的数据放在一起,另外,如果想一次批量删除整个分区的数据也会变得很方便。
接上期,这边2个 1000万的表people people_1, 与一个range 的分区表people_range 1000万左右的数据表,分别进行JOIN 的运算
本来想着分区表在上一篇后就不续写了,最近又有同学咨询我分区表的新问题:无主键的分区表建议使用吗? 在此基础上的索引该如何设计? 基于这两个问题,我们来简单探讨下。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统,分区表是一种在MySQL数据库中处理大规模数据的最佳方案之一。分区表技术可以将一个大型的表按照某种规则进行拆分成多个小型表,每个小型表称为一个分区,从而提高系统性能、快速处理海量数据和节省存储空间。
分区是将一个表的数据按照某种方式,比如按照时间上的月份,分成多个较小的,更容易管理的部分,但是逻辑上仍是一个表。我们在此之前已经讲过MySQL分区表的原理,分区有利于管理非常大的表,它采用分而治之的逻辑,便于对数据的管理。本期我们就来进一步了解MySQL分区表,详细看一下MySQL分区表类型究竟有几个?
在示例表插入两条记录,按分区规则,记录分别落在p_2018和p_2019分区。 可见,该表包含了一个.frm文件和4个.ibd文件,每个分区对应一个.ibd文件:
我经常被问到这样一个问题:分区表有什么问题,为什么公司规范不让使用分区表呢?今天,我们就来聊聊分区表的使用行为,然后再一起回答这个问题。
分区是一种表的设计模式,通俗地讲表分区是将一大表,根据条件分割成若干个小表。但是对于应用程序来讲,分区的表和没有分区的表是一样的。换句话来讲,分区对于应用是透明的,只是数据库对于数据的重新整理。本篇文章给大家带来的内容是关于MySQL中分区表的介绍及使用场景,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。
当MySQL单表的数据量过大时,数据库的访问速度会下降,“数据量大”问题的常见解决方案是“水平切分”。
之前的篇章我们讨论的都是基于单列的分区表,那有无必要建立基于多列的分区表?这种分区表数据分布是否均匀?有无特殊的应用场景?有无特殊的优化策略?本篇基于这些问题来进行重点解读。
分区表可以用一张表存储大量数据,达到和物理分表同样的效果,但操作起来更简单,对于使用者来说和普通表无差别
对于分区表的检索无非有两种,一种是带分区键,另一种则不带分区键。一般来讲检索条件带分区键则执行速度快,不带分区键则执行速度变慢。这种结论适应于大多数场景,但不能以偏概全,要针对不同的分区表定义来写最合适的 SQL 语句。用分区表的目的是为了减少 SQL 语句检索时的记录数,如果没有达到预期效果,则分区表只能带来副作用。接下来我列举几个经典的 SQL 语句:
MySQL的数据量到达一定的限度之后,它的查询性能会下降,这不是调整几个参数就可以解决的,如果我们想要自己的数据库继续保证一个比较高的性能,那么分库分表在所难免。
对于分区表的检索无非有两种,一种是带分区键,另一种则不带分区键。一般来讲检索条件带分区键则执行速度快,不带分区键则执行速度变慢。这种结论适应于大多数场景,但不能以偏概全,要针对不同的分区表定义来写最合适的SQL语句。用分区表的目的是为了减少SQL语句检索时的记录数,如果没有达到预期效果,则分区表只能带来副作用。
文章摘要:一个小小的MySQL数据库B-Tree索引可能会带来意想不到的性能优化提升……
我们经常遇到一张表里面保存了上亿甚至过十亿的记录,这些表里面保存了大量的历史记录。 对于这些历史数据的清理是一个非常头疼事情,由于所有的数据都一个普通的表里。所以只能是启用一个或多个带where条件的delete语句去删除(一般where条件是时间)。 这对数据库的造成了很大压力。即使我们把这些删除了,但底层的数据文件并没有变小。面对这类问题,最有效的方法就是在使用分区表。最常见的分区方法就是按照时间进行分区。
mysq中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行。行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作。当出现这种情况时,我们可以考虑分表或分区。
分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的区域,这样的话就有很多好处。
分区表是数据库中一种用于优化大型表数据管理和查询性能的技术。它将一个表的数据根据特定的规则或条件分割成多个部分,每个部分称为一个分区。每个分区可以独立于其他分区进行存储、管理和查询,这样可以提高数据处理的效率,尤其是在处理大量数据时。
基于时间类分区我之前写过实现篇、细节篇。今天来继续分享一下时间类分区的真实案例:某家互联网公司数据库系统的表调优过程。
在我们日常处理海量数据的过程中,如何有效管理和优化数据库一直是一个既重要又具有挑战性的问题。
提到分区表,一般按照范围(range)来对数据拆分居多,以哈希来对数据拆分的场景相来说有一定局限性,不具备标准化。接下来我用几个示例来讲讲 MySQL 哈希分区表的使用场景以及相关改造点。
数据库分区是一种物理数据库设计技术。虽然分区技术可以实现很多效果,但其主要目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减sql语句的响应时间,同时对于应用来说分区完全是透明的。
MySQL表分区是一种数据库管理技术,用于将大型表拆分成更小、更可管理的分区(子表)。每个分区可以独立进行维护、备份和查询,从而提高数据库性能和管理效率。以下是详细介绍MySQL表分区的步骤和注意事项:
分区是将一个表的数据按照某种方式,逻辑上仍是一个表,也就是所谓的分区表。分区引入了分区键的概念,分区键用于根据某个区间值(或者范围值)、特定值列表或者hash函数值执行数据的聚集,让数据根据规则分布在不同的分区中,让一个大对象变成一些小对象,从而实现对数据的分化管理。作为MySQL数据库中的一个重要机制,MySQL分区表优点和限制也是一目了然的,然而又能够同时实现共存。
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/partitions-table.html
众所周知SQL SERVER , ORACLE , PG 这几个数据库都可以使用分区表的功能,通过分区表来将数据进行分割,提高表的数据承载的能力。MYSQL 8.0 之前是在是没有听说有什么人用分区表的功能,分区表的功能对于mysql来说是一个摆设。
表非常大以至于无法全部都放在内存中,或者只在表的最后部分有热点数据,其他均是历史数据,分区表是指根据一定规则,将数据库中的一张表分解成多个更小的,容易管理的部分。从逻辑上看,只有一张表,但是底层却是由多个物理分区组成。
使用起来和不分区是一样的,看起来只有一个数据库,其实有多个分区文件,比如我们要插入一条数据,不需要指定分区,MySQL会自动帮我们处理
在上一篇《Server层统计信息字典表 | 全方位认识 information_schema》中,我们详细介绍了information_schema系统库的列、约束等统计信息字典表,本期我们将为大家带来系列第三篇《Server层表级别对象字典表 | 全方位认识information_schema》。
接下来分别尝试有分片键查询,二级索引(idx_name)查询,无分片键查询这三种非常典型查询,并查看执行计划(并且为了防止查询结果被缓存,每条SQL都加上SQL_NO_CACHE):
缘起:有个朋友问我分区表在58的应用,我回答不出来,在我印象中,百度、58都没有听说有分区表相关的应用,业内进行一些技术交流的时候也更多的是自己分库分表,而不是使用分区表。于是去网上查了一下,并询问了58到家的DBA专家,将自己收到的信息沉淀下来,share给大伙。
如果愿意的话,可以把合并表看成一种较老的、有更多限制的分区表,但是它们也有自己的用处,并且能提供一些分区表不能提供的功能。
作者简介 姜宇祥,2012年加入携程,10年数据库核心代码开发经验,相关开发涉及达梦,MySQL数据库。现致力于携程MySQL的底层研发,为特殊问题定位和处理提供技术支持。 前言:希望通过本文,使MySQL5.7.18的使用者知晓分区表使用中存在的陷阱,避免在该版本上继续踩坑。同时通过对源码的分享,升级MySQL5.7.18时分区表性能下降的根本原因,向MySQL源码爱好者展示分区表实现中锁的运用。 问题描述 MySQL 5.7版本中,性能相关的改进非常多。包括临时表相关的性能改进,连接建立速度的优化和
在数据仓库建设中,元数据管理是非常重要的环节之一。根据Kimball的数据仓库理论,可以将元数据分为这三类:
缘起:有个朋友问我分区表在58的应用,我回答不出来,在我印象中,百度、58都没有听说有分区表相关的应用,业内进行一些技术交流的时候也更多的是自己分库分表,而不是使用分区表。于是去网上查了一下,并询问了58到家的DBA专家,将自己收到的信息沉淀下来,share给大伙。 解决什么问题? 回答:当mysql单表的数据库过大时,数据库的访问速度会下降,“数据量大”问题的常见解决方案是“水平切分”。 mysql常见的水平切分方式有哪些? 回答:分库分表,分区表 什么是mysql的分库分表? 回答:把一个很大的库(表)
MYSQL 在分区表上的缺失不同,POSTGRESQL 的分区表那算是“硬可”。PG11 已经推出了HASH 分区。具体操作是怎样
告知MySQL5.7.18的使用者分区表使用中存在的陷阱,避免在该版本上继续踩坑。同时通过对源码的讲解,升级MySQL5.7.18时分区表性能下降的根本原因,向MySQL源码爱好者展示分区表实现中锁的运用。
MySQL的分区表没有禁止NULL值作为分区表达式的值,无论它是列值还是用户提供的表达式的值,需要记住NULL值不是数字。MySQL的分区实现中将NULL视为小于任何非NULL值,与order by类似。
在 MySQL 中, InnoDB存储引擎长期以来一直支持表空间的概念。在 MySQL 8.0 中,同一个分区表的所有分区必须使用相同的存储引擎。但是,也可以为同一 MySQL 服务器甚至同一数据库中的不同分区表使用不同的存储引擎。
随着业务的发展,当然现在比较流行的微服务无非就是业务垂直拆分+功能水平拆分,应用加节点是比较简单的,但是每个业务的单库单表扛不住了;数据库分库分表相对来说更复杂一点,但是分区表可以继续支持业务发展两三年,人手有限的情况下,我觉得分布表更合适一点。架构的终极目标是用最小的人力成本来满足就构建维护系统的需求。
接上篇,上篇主要是从字段类型,索引,SQL语句,参数配置,缓存等介绍了关于MySQL的优化,下面从表的设计,分库,分片,中间件,NoSQL等提供更多关于MySQL的优化。
目前用户常用的两款大数据架构包括EMR(数据建模和建仓场景,支持hive、spark、presto等引擎)和DLC(数据湖分析场景,引擎支持spark、presto引擎),其中EMR场景存储为HDFS(支持本地盘和对象存储cos),数据格式支持Iceberg、orc、parquet、text等,均支持内外表;DLC场景存储为cos,内表数据格式为Iceberg,外表数据格式为orc和text。下文通过离线和实时两种模式描述如何通过Inlong实现mysql数据的同步到HDFS和DLC,同时实现下游用户可读。
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