问题27:简述MySQL分表操作和分区操作的工作原理,分别说说分区和分表的使用场景和各自优缺点。
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):
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。
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。
说过很多次,不要拘泥于某一个技术的一点,技术是相通的。重要的是编程思想,思想是最重要的。当数据量大的时候,需要具有分的思想去细化粒度。当数据量太碎片的时候,需要具有合的思想来粗化粒度。
MBR(Master Boot Record)分区是传统的分区方式,它将硬盘分为四个主分区或者三个主分区和一个扩展分区。在每个主分区中都可以安装操作系统,扩展分区可以被多个逻辑分区所包含。MBR 分区表使用了一个特定的引导代码来启动软件,它位于硬盘主引导记录(MBR)的第一扇区。
以支付宝用户为例,8亿;微信用户更是10亿。订单表更夸张,比如美团外卖,每天都是几千万的订单。淘宝的历史订单总量应该百亿,甚至千亿级别,这些海量数据远不是一张表能Hold住的。事实上MySQL单表可以存储10亿级数据,只是这时候性能比较差,业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态,因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
20世纪60年代出现了支持多道程序的系统,为了能在内存中装入多道程序,且这些程序之间又不会相互干扰,于是将整个用户空间划分为若干个固定大小的分区,在每个分区中只装入一道作业,这样就形成了最早的、最简单的一种可运行多道程序的内存管理方式。
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”。
当我们业务数据库表中的数据越来越多,如果你也和我遇到了以下类似场景,那让我们一起来解决这个问题
内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 Mysql 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记,这一节讲述三高架构的另外两个部分切换和扩展,扩展指的是分库分表减轻数据库的压力,同时因为分库分表需要针对节点宕机问题引入了一些优化手段,而切换部分就是讲述节点宕机的切换问题的,最后我们结合复制的主从切换讲述如何搭建一个三高的架构。
3.1.2 表分区,索引分区 (优化①粗略的进行了表分区,优化②为精确数据分区)
Spark sql on hive的一个强大之处就是能够嵌在编程语言内执行,比如在Java或者Scala,Python里面,正是因为这样的特性,使得spark sql开发变得更加有趣。 比如我们想做一个简单的交互式查询,我们可以直接在Linux终端直接执行spark sql查询Hive来分析,也可以开发一个jar来完成特定的任务。 有些时候单纯的使用sql开发可能功能有限,比如我有下面的一个功能: 一张大的hive表里面有许多带有日期的数据,现在一个需求是能够把不同天的数据分离导入到不同天的es索引里面,方
本文中的问题精选自上期【你问我答】——数据库专题中读者的提问。【你问我答】是由美团点评技术团队推出的线上问答服务,你在工作学习中遇到的各种技术问题,都可以通过我们微信公众号发问,我们5000+工程师会义务为你解答,欢迎大家踊跃提问。高质量、定义清晰的问题会优先获得解答。 Q1:能不能推荐几本关于SQL的书籍。谢谢!谢谢! A:推荐图灵出的《SQL必知必会(第4版)》,这也是Amazon上最畅销的SQL图书的中文版,写得很明快,概念非常清楚。这本书用来学习关系型数据库也很不错,至少基本概念比大部头的教材说得
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。此文从以下几个方面来整理关于分区表的概念及操作: 1.表空间及分区表的概念 2.表分区的具体作用 3.表分区的优缺点 4.表分区的几种类型及操作方法 5.对表分区的维护性操作. (1.) 表空间及分区表的概念 表空间: 是一个或多个数据文件的集合,所有的数据对象都存放在指定的表空间中,但主要存放的是表, 所以称作表空间。 分区表: 当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会变慢,应用程序的性能就会下降,这时就应该考虑对表进行分区。表进行分区后,逻辑上表仍然是一张完整的表,只是将表中的数据在物理上存放到多个表空间(物理文件上),这样查询数据时,不至于每次都扫描整张表。 ( 2).表分区的具体作用 Oracle的表分区功能通过改善可管理性、性能和可用性,从而为各式应用程序带来了极大的好处。通常,分区可以使某些查询以及维护操作的性能大大提高。此外,分区还可以极大简化常见的管理任务,分区是构建千兆字节数据系统或超高可用性系统的关键工具。 分区功能能够将表、索引或索引组织表进一步细分为段,这些数据库对象的段叫做分区。每个分区有自己的名称,还可以选择自己的存储特性。从数据库管理员的角度来看,一个分区后的对象具有多个段,这些段既可进行集体管理,也可单独管理,这就使数据库管理员在管理分区后的对象时有相当大的灵活性。但是,从应用程序的角度来看,分区后的表与非分区表完全相同,使用 SQL DML 命令访问分区后的表时,无需任何修改。 什么时候使用分区表: 1、表的大小超过2GB。 2、表中包含历史数据,新的数据被增加都新的分区中。 (3).表分区的优缺点 表分区有以下优点: 1、改善查询性能:对分区对象的查询可以仅搜索自己关心的分区,提高检索速度。 2、增强可用性:如果表的某个分区出现故障,表在其他分区的数据仍然可用; 3、维护方便:如果表的某个分区出现故障,需要修复数据,只修复该分区即可; 4、均衡I/O:可以把不同的分区映射到磁盘以平衡I/O,改善整个系统性能。 缺点: 分区表相关:已经存在的表没有方法可以直接转化为分区表。不过 Oracle 提供了在线重定义表的功能。 (4).表分区的几种类型及操作方法 一.范围分区: 范围分区将数据基于范围映射到每一个分区,这个范围是你在创建分区时指定的分区键决定的。这种分区方式是最为常用的,并且分区键经常采用日期。举个例子:你可能会将销售数据按照月份进行分区。 当使用范围分区时,请考虑以下几个规则: 1、每一个分区都必须有一个VALUES LESS THEN子句,它指定了一个不包括在该分区中的上限值。分区键的任何值等于或者大于这个上限值的记录都会被加入到下一个高一些的分区中。 2、所有分区,除了第一个,都会有一个隐式的下限值,这个值就是此分区的前一个分区的上限值。 3、在最高的分区中,MAXVALUE被定义。MAXVALUE代表了一个不确定的值。这个值高于其它分区中的任何分区键的值,也可以理解为高于任何分区中指定的VALUE LESS THEN的值,同时包括空值。 例一: 假设有一个CUSTOMER表,表中有数据200000行,我们将此表通过CUSTOMER_ID进行分区,每个分区存储100000行,我们将每个分区保存到单独的表空间中,这样数据文件就可以跨越多个物理磁盘。下面是创建表和分区的代码,如下: CREATE TABLE CUSTOMER ( CUSTOMER_ID NUMBER NOT NULL PRIMARY KEY, FIRST_NAME VARCHAR2(30) NOT NULL, LAST_NAME VARCHAR2(30) NOT NULL, PHONE VARCHAR2(15) NOT NULL, EMAIL VARCHAR2(80), STATUS CHAR(1) ) PARTITION BY RANGE (CUSTOMER_ID) ( PARTITION CUS_PART1 VALUES LESS THAN (100000) TABLESPACE CUS_TS01, PARTITION CUS_PART2 VALUES LESS THAN (200000) TABLESPACE CUS_TS02 ) 例二:按时间划分 CREA
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。
1.表空间及分区表的概念 2.表分区的具体作用 3.表分区的优缺点 4.表分区的几种类型及操作方法 5.对表分区的维护性操作.
局部索引等价于我们通常说的本地索引,与主表的数据结构保持一对一的关系。局部索引没有单独分区的概念,一般来讲,主表的分区方式决定局部索引的分区方式,也就是说假设主表有10个分区,那么对于每个分区来讲,都有一个对应的局部索引。
外键的设计初衷是为了在数据库端保证对逻辑上相关联的表数据在操作上的一致性与完整性。
我们在数据库库设计的时候,可能会使用到外键约束这个属性,它是从数据库的层面对表之间的关系进行了约束,但是如果使用不正确,就可能带来一些隐患,例如Oracle中,我们熟知的某些场景下,如果外键无索引,就可能导致锁表,进而影响性能,任何一个特性,都需要了解它相关的知识,不能以一概全,才可以充分发挥特性的作用。
Kudu是为Apache Hadoop平台开发的列式数据库。Kudu拥有Hadoop生态系统应用程序的常见技术属性:它可以商用硬件上运行,可横向扩展,并支持高可用性操作。
List 适合与有固定取值的列,支持复合分区 有限的分区,插入记录在这一列的值不在List中,则数据丢失 一般只针对某一列
网上对这些数据库介绍有些误导,流传各种说法,比如:流传OB基于MySQL、GaussDB 200/300 和openGauss有啥区别,没办法谁让当前国产数据库太多...
SQL Server 2005仍然不直接地支持负载均衡——但是它为以前SQL Server版本中可用的所有负载均衡方法提供了令人激动的改善和支持。 目录 1、端到端拓扑的事务性复制 2、表分割 3、备份和重新存储上的改善(片段式重新存储) 4、数据库镜像和快照 端到端拓扑的事务性复制 SQL Server 2005对端到端(P2P)的拓扑结构上的事务性的复制加强了支持。 SQL Server 2000支持双向的复制,这就可以让两台服务器同时对彼此发布和订阅数据。服务器可以更新同一个共享数据,但是在这样的
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6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死。严重影响业务。
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。
B+树是一个平衡的多叉树,从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1,而且同层级的节点间有指针相互链接,是有序的
前言:分区是指根据一定的规则,数据库把一个表分解成多个更小的,更容易管理的部分。分区对应用来说是完全透明的,不影响应用的业务逻辑。
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:
已经基于行级锁的话,就没有办法从软件层面提升并发度了,否则会事务冲突。所以思路:行级锁、物理层面提升。
来源:https://www.jianshu.com/p/336f682e4b91
MySQL 作为一种广泛使用的关系型数据库管理系统,拥有丰富的功能集。然而,在日常使用中,有许多功能可能被忽视或误解。本篇文章将对一些 MySQL 中较为冷门的功能进行扫盲,探讨它们为何不常被使用以及在什么情况下可以考虑使用这些功能。
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。
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……
当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,所以我们本文会提供一些优化参考,大家可以参考以下步骤来优化:
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。
|原文链接:https://segmentfault.com/a/1190000006158186
1、因为任何有业务含义的列都有改变的可能性,主键一旦带上了业务含义,那么主键就有可能发生变更。主键一旦发生变更,该数据在磁盘上的存储位置就会发生变更,有可能会引发页分裂,产生空间碎片。
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: 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; VARCHAR的
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。
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