2021-01-19:mysql中,一张表里有3亿数据,未分表,其中一个字段是企业类型,企业类型是一般企业和个体户,个体户的数据量差不多占50%,根据条件把个体户的行都删掉。请问如何操作?
如何设计最优的数据库表结构,如何建立最好的索引,以及如何扩展数据库的查询,这些对于高性能来说都是必不可少的。但是只有这些还不够,要获得良好的数据库性能,我们还要设计合理的数据库查询,如果查询设计的很糟糕,即使增加再多的只读从库,表结构设计的再合理,索引再合适,只要查询不能使用到这些东西,也无法实现高性能的查询。所以说查询优化,索引优化,库表结构优化需要齐头并进。
之前提到在分表应用上线前我们需要将原有表的数据迁移到新表中,这样才能保证业务不受影响。
查询当前服务器执行超过60s的SQL,可以通过脚本周期性的来执行这条SQL,就能查出有问题的SQL。
ALTER TABLE old_table_name RENAME TO new_table_name;(大写为系统命令)
QPS:Queries Per Second意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
无论是垂直分表还是水平分表,都会涉及到数据迁移的问题,数据迁移要满足几个条件,首先数据要完整、准确,迁移过程不要影响现有业务,为了保证系统的持续性最好也不要停机迁移。
“增删改查”都是查找问题,因为你都得先找到数据才能对数据做操作。那存储系统性能问题,其实就是查找快慢问题。
相信很多小伙伴们,在日常对接开发时,有很多大表在业务上并没有采取任何形式的切分,数据不停地往一张表里灌入,迟早有一天,磁盘空间报警。作为一个DBA,侧重点是对数据库的操作性能(大表增加字段/索引,QPS等)和存储容量加以考虑,我们会建议开发对数据库里的大表进行数据归档处理,例如将3个月内的订单表保留在当前表,历史数据切分后保存在归档表中,之后归档表从主库上移走以便腾出磁盘空间,并将其迁移至备份机中(有条件的可以将其转换为TokuDB引擎),以便提供大数据部门抽取至HDFS上。
是MYSQL数据库中的一个重要的内存组件,介于外部系统和存储引擎之间的一个缓存区,针数据库的增删改查这些操作都是针对这个内存数据结构中的缓存数据执行的,在操作数据之前,都会将数据从磁盘加载到中,操作完成之后异步刷盘、写undo log、binlog、redolog等一些列操作,避免每次访问都进行磁盘IO影响性能。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
(1)HashMap 是基于 Map 接口的非同步实现,线程不安全,是为了快速存取而设计的;它采用 key-value 键值对的形式存放元素(并封装成 Node 对象),允许使用 null 键和 null 值,但只允许存在一个键为 null,并且存放在 Node[0] 的位置,不过允许存在多个 value 为 null 的情况。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
PLT 表示一个 跳转指令列表 , 执行该跳转指令 , 可以直接跳转到对应的 GOT 表中 , GOT 表记录 函数真实的位置 , 此时可以 跳转到 函数真实位置 ;
索引中唯一项的估计值 ,Cardinality/n_rows_in_table 越接近1越好。
导读 数据连接除了数据库连接池之外,还有一个非常重要的功能点,那就是数据库管理。也许你会说,这个很简单:查询、删除、导入、导出。那你知道导入、导出表时是否含表的触发器、索引等吗?本文将给大家讲述数据库管理的主要作用以及在数据库管理中可以作哪些操作及其说明相关事宜。 1 数据库管理作用 亿信BI数据库管理功能的主要作用有以下几点: 1. 可查看不同数据库的数据,了解数据库表的数据结构和数据类型,帮助我们更好的理解和制作报表。 2. 解决了查看不同类型数据库使用工具的麻烦。我们知道,链接不同类型数据库可能需要不
盘面号:扇区所在的磁头(或盘面) 柱面号:磁道,确定磁头的径向方向。扇区号:在磁道上的位置。也叫块号。确定了数据在盘片圆圈上的位置。
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线上A表有100G+的数据,如果直接modify XXX varchar(500),会锁全表,即使用pt-osc工具凌晨搞,预估一宿加不完,并且从库会出现大面积延迟,读取的数据将不准确。
su - mongodb mongo --port 30001 -u admin -p 123456 admin
备注:如果Python版本为Python 3,使用如下安装方式 pip3 install MySQL client
从标题可以看得出来,当时我们只做了分表;还是由于业务发展,截止到现在也做了分库,目前看来都还比较顺利,所以借着脑子还记得清楚来一次复盘。
目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree(B树)或其变种B+Tree(B+树)作为索引结构。B+Tree是数据库系统实现索引的首选数据结构。在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。MyISAM索引实现MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点的data域存放的是数据记录的地址。下图是MyISAM索引的原理图:image.png这里设表一共有三列,假设我
提到“索引”这个概念,读者大致都能说出“提升查询速度”,但若是更进一步的问“如何实现提升查询速度?底层原理是什么?”,读者也许就止步于此了。那么本篇文章就带领读者探寻一下索引是如何做到快速查询的。
如果不是被女朋友抛弃,我估计现在还没醒悟。大专生,18年通过校招进入湖南某软件公司,干了接近4年的CRUD,今年年初,感觉自己不能够在这样下去了,长时间呆在一个舒适的环境会让一个人堕落!而我已经在一个企业干了四年的CRUD,已经让我变得不思进取,谈了2年的女朋友也因为我的心态和工资和我分手了。于是,我决定要改变现状! 刚开始准备时,自己都蒙了,四年的CRUD让我的技术没有一丝的进步,提升的只有我的年龄... 没办法,我找到了我在腾讯的老哥,作为他的小老表,在他了解了我的情况后(几乎就是Java基础开始),直
大家在日常工作中,往往需要对数据库的表结构做变更,一般涉及到增删字段,修改字段属性等ALTER的操作。
pt-osc模仿MySQL内部的改表方式进行改表,但整个改表过程是通过对原始表的拷贝来完成的,即在改表过程中原始表不会被锁定,并不影响对该表的读写操作。
我们上一篇讲了MySQL索引背后的数据结构及算法原理,我们知道了为什么使用索引查询数据效率那么高的原理了,我们接着看看MySQL的索引是如何实现的。
其余相关文章,参见: “分库分表" ?选型和流程要慎重,否则会失控 本篇文章从广度上说明了分库分表组件的选型和流程,以及其优缺点。尤其对比了驱动层和代理(proxy)层的中间件特点。如果你面试的时候有如此见解,包面试官满意。
这篇文章的题目,是我真实在面试过程中遇到的问题,某互联网众筹公司在考察面试者MySQL相关知识的第一个问题,我当时还是比较懵的,没想到这年轻人不讲武德,不按套路出牌,一般的问MySQL的相关知识的时候,不都是问索引优化以及索引失效等相关问题吗?怎么还出来了,存储文件的不同?哪怕考察个MVCC机制也行啊。所以这次我就好好总结总结这部分知识点。
同学A:...不知道同学B:因为索引其实就是一种优化查询的数据结构,比如Mysql中的索引是用B+树实现的,而B+树就是一种数据结构,可以优化查询速度,可以利用索引快速查找数据,所以能优化查询。
在数据库中,索引可以理解为是一种单独的,物理的对数据库表中的一列或者多列的值进行排序的一种存储结构。它的作用是能让我们快速检索到想要的数据,好比字典的目录,通过目录的页码能快速找到我们想查找的内容。
索引的本质其实就是一种数据结构。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快,因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。最基本的查询算法当然是顺序查找,这种复杂度为 O(n) 的算法在数据量很大时显然是糟糕的,好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法,例如二分查找、二叉树查找等。如果稍微分析一下会发现,每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上,例如二分查找要求被检索数据有序,而二叉树查找只能应用于二叉查找树上,但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构(例如,理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织),所以,在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构,就是索引。
SQL(Structured Query Language)是一种用于访问和操作关系型数据库的标准编程语言,是用于数据库查询和程序设计的语言。其主要功能包括数据查询、数据操作、事务控制、数据定义和数据控制等。
上一篇文章我们在研究MySQL查询过程的查询优化步骤中提到过优化索引可以优化查询优化的过程,索引到底是什么?它在查询过程中是一个怎样的角色?索引适用于什么场景?我们怎么用好它呢,这一节我们一起来深入了解下索引,理解索引相关的数据结构和算法,理解它的原理,帮助我们更好的使用索引。
目前大部分数据库系统及文件系统都采用 B-Tree(B 树)或其变种 B+Tree(B+树)作为索引结构。B+Tree 是数据库系统实现索引的首选数据结构。
resize() 方法中比较重要的是链表和红黑树的 rehash 操作,先来说下 rehash 的实现原理:
有赞是一家商家服务公司,向商家提供强大的基于社交网络的,全渠道经营的 SaaS 系统和一体化新零售解决方案。随着近年来社交电商的火爆,有赞大数据集群一直处于快速增长的状态。在 2019 年下半年,原有云厂商的机房已经不能满足未来几年的持续扩容的需要,同时考虑到提升机器扩容的效率(减少等待机器到位的时间)以及支持弹性伸缩容的能力,我们决定将大数据离线 Hadoop 集群整体迁移到其他云厂商。
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摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎 对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等。为了避免混乱,本文将只关注于BTree索 引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。 数据结构及算法基础 索引的本质 MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干,就可以得到
虽然InnoDB也使用B+Tree作为索引结构,但具体实现方式却与MyISAM截然不同。 第一个重大区别是InnoDB的数据文件本身就是索引文件。从上文知道,MyISAM索引文件和数据文件是分离的,索引文件仅保存数据记录的地址。而在InnoDB中,表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构,这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键,因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。
作为在后端圈开车的多年老司机,是不是经常听到过,“mysql 单表最好不要超过 2000w”,“单表超过 2000w 就要考虑数据迁移了”,“你这个表数据都马上要到 2000w 了,难怪查询速度慢”
这些名言民语就和 “群里只讨论技术,不开车,开车速度不要超过 120 码,否则自动踢群”,只听过,没试过,哈哈。
笔者是在两年前接手公司的财务系统的开发和维护工作。在系统移交的初期,笔者和团队就发现,系统内有一张 5000W+ 的大表。
字符集指的是一种从二进制编码到某类字符符号的映射。校对规则则是指某种字符集下的排序规则。
可以看到这是一颗二叉排序树,时间复杂度是和二分查找差不多的。每次都可以舍掉一半的数据。
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