在一些系统中有时某张表会出现百万或者千万的数据量,尽管其中使用了索引,查询速度也不一定会很快。这时候可能就需要通过分库,分表,分区来解决这些性能瓶颈。
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。
mysql> Create table engine1(id int) engine=innodb partition by range(id)(partition po values less than(10));
1、为什么要分表? 数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈。 mysql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。
数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈。
普通索引:(index) 对关键字没有要求,如果一个索引在多个字段提取关键字,称为复合索引
就访问数据库的应用程序而言,逻辑上只有一个表或者一个索引,但是实际上这个表可能由数十个物理分区对象组成,每个分区都是一个独立的对象,可以独自处理,可以作为表的一部分进行处理。
随着互联网的发展,各方面的数据越来越多,从最近两年大数据越来越强的呼声中就可见一斑。 我们所做的项目虽算不上什么大项目,但是由于业务量的问题,数据也是相当的多。 数据一多,就很容易出现性能问题,而为了解决这个问题我们通常很容易想到集群、分片等。 但是在某些时候却不一定必须要用集群、分片,也可以适当的使用数据分区。
通俗地讲表分区是将一大表,根据条件分割成若干个小表。mysql5.1开始支持数据表分区了。 如:某用户表的记录超过了600万条,那么就可以根据入库日期将表分区,也可以根据所在地将表分区。当然也可根据其他的条件分区。
要是分区数比现有的分区数多的话,只能使用 ADD来添加分区数.下面就表示增加了6个分区数
就访问数据库的应用而言,逻辑上只有一个表或一个索引,但是实际上这个表可能由数10个物理分区对象组成,每个分区都是一个独立的对象,可以独自处理,可以作为表的一部分进行处理。
本文将详细指导新手开发者如何将MySQL中的普通表转换为分区表。分区表在处理庞大数据集时展现出显著的性能优势,不仅能大幅提升查询速度,还能有效简化数据维护工作。通过掌握这一技巧能够更好地应对数据密集型应用带来的挑战,为系统的高效运行奠定坚实基础。
在 MySQL 8.x 版本中,MySQL 提供了窗口函数,窗口函数是一种在查询结果的特定窗口范围内进行计算的函数。
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。
第一层是 Partition,即分区。用户可以指定某一维度列作为分区列,并指定每个分区的取值范围,分区支持 Range 和 List 的划分方式。
分区是按照一定规则把一个表分解成多个更小的表,更容易管理的部分,当访问数据库应用而言,逻辑上是一个表或一个索引,实际上是可以有数个物理对象组成,每个分区都是一个独立的对象,可以独自处理作为表的一部分进行数据处理
在大数据领域中,Hive 是一个常用的数据仓库工具,用于管理和查询大规模数据集。在使用 Hive 进行数据分析和处理时,经常需要更新元数据以确保数据的准确性和一致性。本文将介绍如何在 Hive 中进行元数据更新的相关操作。
MySQL分区 是一种数据库优化的技术,它允许将一个大的表、索引或其子集分割成多个较小的、更易于管理的片段,这些片段称为“分区”。每个分区都可以独立于其他分区进行存储、备份、索引和其他操作。这种技术主要是为了改善大型数据库表的查询性能、维护的方便性以及数据管理效率。
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
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。
在最近的项目中,我们需要保存大量的数据,而且这些数据是有有效期的,为了提供查询效率以及快速删除过期数据,我们选择了MySQL的分区机制。把数据按照时间进行分区。 分区类型 ---- Range分区:最为常用,基于属于一个给定连续区间的列值,把多行分配给分区。最常见的是基于时间字段. 基于分区的列最好是整型,如果日期型的可以使用函数转换为整型。 List分区:LIST分区和RANGE分区类似,区别在于LIST是枚举值列表的集合,RANGE是连续的区间值的集合。 Hash分区:基于给定的分区个数,将
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。
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。
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。
在数据库技术的发展历程中,随着数据量的不断增长和业务需求的日益复杂,如何高效地存储、查询和处理数据成为了关键挑战。OceanBase作为一款高性能、高可用的分布式关系数据库,通过其独特的分区机制,为这一挑战提供了有力的解决方案。
为了能够借助Hive进行统计分析,首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中,那么我们需要先建立一张表。这里我们选择分区表,以日期作为分区的指标,建表语句如下:(这里关键之处就在于确定映射的HDFS位置,我这里是/project/techbbs/cleaned即清洗后的数据存放的位置)
基于给定的分区个数,将数据分配到不同的分区,HASH分区只能针对整数进行HASH,对于非整形的字段只能通过表达式将其转换成整数。表达式可以是mysql中任意有效的函数或者表达式,对于非整形的HASH往表插入数据的过程中会多一步表达式的计算操作,所以不建议使用复杂的表达式这样会影响性能。
因为项目需要,最近研究了一下在mysql数据库下如何动态新建以及删除分区表。如果全部借助存储过程的话,新建以及删除分区表在逻辑上比较死板、不灵活,而且还容易出错。因此,我新建了一个数据表table_fen_qu,借助这个表可以很(相对)灵活的对分区表进行管理。
2.注释问题2.1 MySQL中的注释2.2 Hive中的注释3.乱码问题3.1 修改表字段注解和表注解3.2 修改分区字段注解3.3 修改索引注解3.4 修改metastore的连接URL4.数据库基本操作4.1 创建带属性的库4.2 显示数据库详情:4.3 查看正在使用哪个库4.4 查看数据库的详情语句5.删除数据库5.1 删除库原则5.2 删除不含表的数据库5.3 删除含表数据库6.切换库及创建表6.1 切换库6.2 创建表7.表详情及表操作7.1 表详情7.2 表操作8.分区8.1 查看分区8.2 添加分区8.3 修改分区8.4 删除分区
首先弄清楚什么是元数据和表数据:元数据就是表的属性数据,表的名字,列信息,分区等标的属性信息,它是存放在RMDBS传统数据库中的(如,mysql)。表数据就是表中成千上万条数据了。
PostgreSQL 如果使用较早的“大仙”们,在做分区的时候会提pg_pathman,为什么一个数据库使用分区表还要一个插件,可能习惯商业数据库的“人儿们”,不大理解。这点要从PG的分区表的来源来说, PG的分区表其实是PG的表继承概念的延伸。表继承允许planner只包含那些与查询兼容的子表(分区)。同时,用户在分区管理方面还有很多工作要做:创建继承的表,编写触发器来选择合适的分区进行行插入等。为了自动化这项工作,编写了pg_partman扩展。
本文介绍了Hive的HQL语言,包括数据定义、数据操作、安全措施、分区表等方面的内容。Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具,使用HQL语言进行数据查询。在Hive中,可以使用CREATE TABLE、ALTER TABLE、DROP TABLE等语句进行表的操作,包括定义表、修改表结构、删除表等。Hive还提供了数据操作相关的安全措施,如设置“strict”模式、单独为外部表的分区指定值和存储位置等。此外,还介绍了Hive中HQL的数据操作,包括LOAD DATA、INSERT INTO、SELECT INTO等语句,以及这些语句的使用方法和注意事项。通过使用Hive,用户可以方便地进行数据查询、数据处理和数据分析等工作。
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。
项目开发到一半,用户突然提出需要多个分公司共同使用,这种需要将系统设计成SaaS架构,将各个分公司的数据进行隔离。
适用分区或者说分表最多的场景依然是针对时间字段做拆分, 这节我们详细讲讲如何更好的基于时间字段来拆分。分别按照年、月、日几个维度的实现方法以及一些细节注意事项。
存储引擎:可以看作是数据表存储数据的一种格式,不同的格式具有的特性也各不相同。 举例说明:只有InnoDB存储引擎支持事务、外键、行级锁等特性,而MyISAM则支持压缩机制等特性。 存储引擎的特点:本身是MySQL数据库服务器的底层组件之一,最大的特点是采用“可插拔”的存储引擎架构。 “可插拔”的理解:指的是对正在运行的MySQL服务器依然可根据实际需求使用特定语句加载(插入,INSTALL PLUGIN语句)或卸载(拔出,UNINSTALL PLUGIN语句)所需的存储引擎文件。
当一个数据表的数据量达到千万级别以后,每次查询都需要消耗大量的时间,所以当表数据量达到一定量级后我们需要对数据表水平切割。水平分区分表就是把逻辑上的一个表,在物理上按照你指定的规则分放到不同的文件里,把一个大的数据文件拆分为多个小文件,还可以把这些小文件放在不同的磁盘下。这样把一个大的文件拆分成多个小文件,便于我们对数据的管理。
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。
自5.1开始对分区(Partition)有支持,一张表最多1024个分区 查询分区数据: SELECT * from table PARTITION(p0) 水平分区(根据列属性按行分) 举个简单例子:一个包含十年发票记录的表可以被分区为十个不同的分区,每个分区包含的是其中一年的记录。 垂直分区(按列分) 举个简单例子:一个包含了大text和BLOB列的表,这些text和BLOB列又不经常被访问,这时候就要把这些不经常使用的text和BLOB了划分到另一个分区,在保证它们数据相关性的同时还能提高访问速
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。
每月关注:35页数据库技术干货,汇总一个月数据库行业热点事件、新的产品特性,包括重要数据库产品发布、警报、更新、新版本、补丁等。
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mysql支持的分区类型包括Range、List、Hash、Key,其中Range比较常用:
简单来说,微服务架构就是把传统的一个单体应用以一套"小服务"的方式进行开发,这些"小服务"可以运行在不同机器上,它们在自己的进程中运行,"小服务"之间可以通过像是 HTTP API 这样的轻量级的机制进行通信,这些"小服务"紧紧围绕项目的业务需求开发,同时,它们是以业务边界进行划分成独立的微服务。这些微服务看似独立又像是一个整体,构成了一个业务集群。
1. 什么是表分区 2. 分区的两种方式 2.1 水平切分 2.2 垂直切分 3. 为什么需要表分区 4. 分区实践 4.1 RANGE 分区 4.2 LIST 分区 4.3 HASH 分区 4.4 KEY 分区 4.5 COLUMNS 分区 5. 常见分区命令 6. 小结 松哥之前写过文章跟大家介绍过用 MyCat 实现 MySQL 的分库分表,不知道有没有小伙伴研究过,MySQL 其实也自带了分区功能,我们可以创建一个带有分区的表,而且不需要借助任何外部工具,今天我们就一起来看看。 1. 什么是表分区
HIVE 为了能够借助Hive进行统计分析,首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中,那么我们需要先建立一张表。这里我们选择分区表,以日期作为分区的指标,建表语句如下:(这里关键之处就在于确定映射的HDFS位置,我这里是/project/techbbs/cleaned即清洗后的数据存放的位置)
需要注意的是:动态添加分区的时候,查询的分区字段必须放在最后面(order_dow),否则结果不是你想要的;
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