一.横向拆分 create table 新表的名称 select * from 被拆分的表 order by id limit int1,int2 int1为其实位置,int2为几条 注意:这样拆分后主键会失效手动让其主键生效即可所有要执行...alter table 新表的名称 modify 主键字段 int primary key auto_increment 二.纵向拆分 create table 新表的名称 select 需保留的字段...from 被拆分的表 拆分后原表都要保存 主要是把经常查的数据放在一个表里,不经常查的数据不做处理
弃用Myisam,改用Innodb,基于索引的行级锁技术,支持操作一张表时,并发的写(注意行级锁的使用,尽量避免表锁) 读写分离,让主库专注于写,让从库专注于读取(物理提升) 数据库分库:把不同的业务拆分到不同的数据库...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...分区、分表、分库 数据库分区和分表对比: 分表更复杂,但是性能稍微好一点点。但是如果Mysql可以高效的维护各个分区之间的关系的话,其实分表是没有必要的。...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...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。
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。...&提示:表优化设计是一个平衡性技巧: 当存储空间足够多时,可以侧重于对性能的追求,毕竟在商业环境下,响应速度越快,用户的体验感越好。...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。...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)》。
表的垂直拆分和水平拆分 垂直拆分 垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表 20191028234705.png 通常我们按以下原则进行垂直拆分: 把不常用的字段单独放在一张表...; 把text,blob等大字段拆分出来放在附表中; 经常组合查询的列放在一张表中; 垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤,然后查询的时候用join关键起来即可; 水平拆分 水平拆分是指数据表行的拆分...拆分原则 通常情况下,我们使用取模的方式来进行表的拆分;比如一张有 400w 的用户表users,为提高其查询效率我们把其分成4张表users1,users2,users3,users4 通过用 ID...into uid_temp values(null); 得到自增的 ID 后,又通过取模法进行分表插入; 注意,进行水平拆分后的表,字段的列和类型和原表应该是相同的,但是要记得去掉 auto_increment...——摘自《表的垂直拆分和水平拆分》
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...表分区 MySQL在5.1版引入的分区是一种简单的水平拆分,用户需要在建表的时候加上分区参数,对应用是透明的无需修改代码 对用户来说,分区表是一个独立的逻辑表,但是底层由多个物理子表组成,实现分区的代码实际上是通过对一组底层表的对象封装...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...) 事务处理复杂 水平拆分 概述 水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储,分库内分表和分库两部分,每片数据会分散到不同的MySQL表或库,达到分布式的效果,能够支持非常大的数据量。
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...表分区 MySQL在5.1版引入的分区是一种简单的水平拆分,用户需要在建表的时候加上分区参数,对应用是透明的无需修改代码 对用户来说,分区表是一个独立的逻辑表,但是底层由多个物理子表组成,实现分区的代码实际上是通过对一组底层表的对象封装...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...(需要水平拆分) 事务处理复杂 水平拆分 概述 水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储,分库内分表和分库两部分,每片数据会分散到不同的MySQL表或库,达到分布式的效果,能够支持非常大的数据量
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...表分区 MySQL在5.1版引入的分区是一种简单的水平拆分,用户需要在建表的时候加上分区参数,对应用是透明的无需修改代码 对用户来说,分区表是一个独立的逻辑表,但是底层由多个物理子表组成,实现分区的代码实际上是通过对一组底层表的对象封装...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,...(需要水平拆分) 事务处理复杂 水平拆分 概述 水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储,分库内分表和分库两部分,每片数据会分散到不同的MySQL表或库,达到分布式的效果,能够支持非常大的数据量
背景# 最近遇到一个关于MySQL单表过大的问题,该表存放的主要是日志文件,且其中有一个字段存放的数据过大,导致占用空间过大以及查询效率的降低,这种设计其实是不合理的。...目前该表占用1.2T容量,数据量超过3亿条,而这个RDS数据库的容量总共就2T,且由于种种原因无法扩容,迫不得已急需给出解决方案。 2....解决方案# 根据上面的背景,可得出以下这些问题,也给出了解决方案: 问题 解决方法 1 某字段占用空间较大,在MySQL中为text类型,存储的是json格式的数据,该字段平均占用空间为5KB 对字段进行压缩...,把json格式压缩成字节序列,压缩后可节省5倍空间左右 2 单表数据量过大,而我们的业务是基本只取本年的数据,该表中很多不使用的数据导致查询效率降低 对该表按年份分表,本年的数据为热数据,之前的数据为冷数据...这种方式不仅命中了索引,还避免了全表扫描 2.2.2 步骤二压缩# 上面查出了1万条数据,接着要做的就是批量压缩,如果采用for循环1个1个的压缩,那么效率必然不是最高的,可以利用go语言并发的优势,把
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。...表分区 MySQL在5.1版引入的分区是一种简单的水平拆分,用户需要在建表的时候加上分区参数,对应用是透明的无需修改代码 对用户来说,分区表是一个独立的逻辑表,但是底层由多个物理子表组成,实现分区的代码实际上是通过对一组底层表的对象封装...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...) 事务处理复杂 水平拆分 概述 水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储,分库内分表和分库两部分,每片数据会分散到不同的MySQL表或库,达到分布式的效果,能够支持非常大的数据量。
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
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...,不要设置过大 尽量不要使用TEXT类型,如必须使用建议将不常用的大字段拆分到其它表 MySQL对索引字段长度是有限制的, innodb引擎的每个索引列长度默认限制为767字节(bytes),所有组成索引列的长度和不能大于...对性能影响比较大的Compaction过程做了大量优化: 拆分数据存储粒度,利用数据更新热点较为集中的特征,尽可能的在合并过程中复用数据。...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
3、数据库表的垂直拆分 1、垂直拆分定义 所谓的垂直拆分,就是把原来一个有很多列的表拆分成多个表,这解决了表的宽度问题。...2、垂直拆分原则 通常垂直拆分可以按以下原则进行: 1、把不常用的字段表单独存放到一个表中。 2、把大字段独立存放到一个表中。 3、把经常一起使用的字段放到一起。...例子:以film表为例 ?...在该表中,title和description这两个字段占空间比较大,况且在使用频率也比较低,因此可以将其提取出来,将上面的一个达标垂直拆分为两个表(film和film_ext):如下所示: ?
数据库技术就是这么一路走过来,MySQL的优化器也是,所以在MySQL最流行的情况下,我只能更多的去摸清楚优化器里的一些实现差异。...上面这种情况其实MySQL是很容易区分的,难就难在这个情况真实情况是这样的。 如果碰到这种情况,MySQL优化器就有点懵了。...这两个大表自己关联,结果集到底有多大,因为没有更丰富的信息,要定位还是有些难的。 所以从执行计划来看,为什么性能差,最后优化器的判断是对两个大表做了全表扫描。...那么这里就有两个问题, 同样是表关联,小表大表关联和大表小表关联,这种写法在MySQL那么重要吗是否join的写法效果要更好一些? 要验证这两个问题,其实也不难。我们使用如下的SQL来验证。...我们简单总结一下,在这个SQL优化场景中,为了得到更好的性能,需要做到一个平衡,即小表和大表的关联方式,效率是最佳的,至于你是写成join还是逗号分隔的表关联,从目前的测试来看,差别不大。
比如我们对商城业务垂直拆分后的 用户系统 进行水平拆分就比对整个商城业务进行水平拆分好找维度,我们可以根据用户注册时间的区间、用户的区域或者用户 ID 的范围、 hash 等条件,然后关联相关表的记录将数据进行拆分...分表 分表也分为 数据表垂直拆分 和 数据表水平拆分 。 4.1 数据表垂直拆分 数据表垂直拆分就是纵向地把表中的列分成多个表,把表从“宽”变“窄”。...一般遵循以下几个点进行拆分: 冷热分离,把常用的列放在一个表,不常用的放在一个表。 大字段列独立存放 关联关系的列紧密的放在一起 我们把用户表中常用的和不常用的而且大字段分离成两张表: ?...4.2 数据表的水平拆分 表的水平拆分感觉跟库的水平拆分思想上都是一样的,只不过粒度不同。表结构维持不变。也就是说拆分后数据集的并集等于拆分前的数据集。...理解了 3.2 章节 之后这个就没有什么可说的了。 5. 总结 这里简单阐述了几个数据库优化概念,在实际操作中往往会组合使用。
4、数据库表的水平拆分 1、为什么水平拆分 表的水平拆分是为了解决单表数据量过大的问题,水平拆分的表每一个表的结构都是完全一致的,以下面的peyment表为例来说明 desc payment; ?...如果单表的数据量达到上亿条,那么这时候我们尽管加了完美的索引,查询效率低,写入的效率也相应的降低。...3、如何将数据平均分为N份 通常水平拆分的方法为: 1、对customer_id进行hash运算,如果要拆分为5个表则使用mod(customer_id,5)取出0-4个值。...2、针对不动的hashid把数据存储到不同的表中。 4、水平拆分面临的挑战 1、夸分区表进行数据查询 前端业务统计:业务上给不同的用户返回不同的业务信息,对分区表没有大的挑战。...2、统计及后台报表操作 但是对后台进行报表统计时,数据量比较大,后台统计时效性比较低,后台就用汇总表,将前后台的表拆分开。
在很久很久以前,笔者已经推出了拆分工作表的功能,并且重新定义了这个功能应用场景,最近项目中有类似需求,将原来的功能进行了优化,报错少了,并且性能推向了极致。...传送门: 个人永久性免费-Excel催化剂功能第23波-非同一般地批量拆分工作表 其他拆分场景也不错,用得到时。...个人永久性免费-Excel催化剂功能第48波-拆分工作薄内工作表,堪称Excel界的单反 个人永久性免费-Excel催化剂功能第126波-多工作薄工作表自由组合拆分 为了让常用的简单场景上能够有更好的性能支持...,重写了一些代码,让仅仅拆分当前工作表,并且仅拆分一列内容的简易高频场景着重在性能上作提升。...主要瓶颈在于Excel数据源转内存表,可以优化,但不想折腾了,一杯茶的功夫应该大家都可以接受,起码结果是真的跑得出来,而不是永久死机下去。
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?...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....既然无法在原有 SQL 的基础上优化,那么我们只能考虑改写 SQL,通过 SQL 改写来达到优化的目的。
|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...表分区 MySQL在5.1版引入的分区是一种简单的水平拆分,用户需要在建表的时候加上分区参数,对应用是透明的无需修改代码 对用户来说,分区表是一个独立的逻辑表,但是底层由多个物理子表组成,实现分区的代码实际上是通过对一组底层表的对象封装...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...(需要水平拆分) 事务处理复杂 水平拆分 概述 水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储,分库内分表和分库两部分,每片数据会分散到不同的MySQL表或库,达到分布式的效果,能够支持非常大的数据量。
原因是tb_category的表最小,只有300条数据,mysql查询优化器通常情况下都会以小表作为驱动表。...使用了Batched Key Access进行了优化以达到减少索引回表查找的IO次数,随后关联tb_cmt表,这次关联中,mysql使用了tb_cmt的article_id_idx字段。...四张表的关联结果集有611万数据 如果读者了解Mysql关联查询原理的话,读者便会知道mysql的关联查询之后,如果再进行条件筛选是无法使用非驱动表索引的(换一句话讲,mysql关联查询只会使用驱动表的索引进行条件筛选...数据量少,mysql查询优化器会使用tb_category作为驱动表。...我们看到,mysql以tb_article作为驱动表,并且查询不再涉及semi-join,达到了当前步骤的优化目的 步骤二:尽力使用索引 当前的查询语句以tb_article作为驱动表,同时使用了tb_article
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