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Mysql优化-表分区

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...当分区不能满足需求时，开始考虑分表，合理的分表对效率的提升会优于分区。表分区它是一种物理数据库设计技术，MySQL数据库默认使用水平分区。...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。

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表驱动法，逻辑控制优化利器

最近好多同学在开发过程中谈到设计表结构的一些idea，为了让大家少走一些弯路，今天就计划聊聊表驱动法吧~ 1、概念介绍表驱动法是一种编程模式，从表里查找信息而不使用逻辑语句（if/else）...应用原则适当的情况下，采用表驱动法，所生成的代码会比复杂的逻辑代码更简单，更容易修改，而且效率更高。 2、应用实践 2.1 直接访问 2.1.1 今天周几？...today = "周四"; case 5 : today = "周五"; default: today = "周六"; } 表驱动法...) { iDays = 31; } else if(11 == iMonth) { iDays = 30; } else if(12 == iMonth) { iDays = 31; } 表驱动法...表驱动法提供了一种复杂的逻辑和继承结构的替换方案。如果你发现自己对某个应用程序的逻辑或者继承关系感到困惑，那是否可以通过一个查询表来加以简化。

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MySQL 大表优化方案

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...，从而进行SQL优化，如下图5条记录落在两个分区上： mysql> explain partitions select count(1) from user_partition where id in...另外，还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作部分查询能够从查询条件确定只落在少数分区上，速度会很快分区表的数据还可以分布在不同的物理设备上，从而搞笑利用多个硬件设备可以使用分区表赖避免某些特殊瓶颈...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

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MySQL大表优化方案

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...，从而进行SQL优化，如下图5条记录落在两个分区上： mysql> explain partitions select count(1) from user_partition where id in...另外，还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作部分查询能够从查询条件确定只落在少数分区上，速度会很快分区表的数据还可以分布在不同的物理设备上，从而搞笑利用多个硬件设备可以使用分区表赖避免某些特殊瓶颈...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，

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Mysql大表优化方案

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...，从而进行SQL优化，如下图5条记录落在两个分区上： mysql> explain partitions select count(1) from user_partition where id in...另外，还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作部分查询能够从查询条件确定只落在少数分区上，速度会很快分区表的数据还可以分布在不同的物理设备上，从而搞笑利用多个硬件设备可以使用分区表赖避免某些特殊瓶颈...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

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MySQL大表优化方案

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

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MySQL 大表优化方案

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...，从而进行SQL优化，如下图5条记录落在两个分区上： mysql> explain partitions select count(1) from user_partition where id in...另外，还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作部分查询能够从查询条件确定只落在少数分区上，速度会很快分区表的数据还可以分布在不同的物理设备上，从而搞笑利用多个硬件设备可以使用分区表赖避免某些特殊瓶颈...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

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MySQL 大表优化方案

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。...，从而进行SQL优化，如下图5条记录落在两个分区上： mysql> explain partitions select count(1) from user_partition where id in...另外，还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作部分查询能够从查询条件确定只落在少数分区上，速度会很快分区表的数据还可以分布在不同的物理设备上，从而搞笑利用多个硬件设备可以使用分区表赖避免某些特殊瓶颈

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MySQL大表优化方案

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...三、分表历史数据迁移到MySQL8.0 X-Engine存储引擎分表业务表保留3个月数据(这个根据公司需求来),历史数据按月分表到历史库X-Engine存储引擎表, 为什么要选用X-Engine存储引擎表...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...六、后记千万级大表优化是根据业务场景，以成本为代价优化的，不是一上来就数据库水平切分扩展，这样会给运维和业务带来巨大挑战，很多时候效果不一定好，我们的数据库设计、索引优化、分表策略是否做到位了，应该根据业务需求选择合适的技术去实现

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MySQL中的表设计优化

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）》。

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故障分析 | MySQL 派生表优化

t 表 (派生表) 作为被驱动表大约 164W 行左右，与 a 表做关联查询时走的是全表扫描(ALL)， a 表(bm_id) 作为驱动表大约 1.3W 行左右，也就是说，表关联需要全表扫描...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？...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....这里 SQL 其实是因为驱动表 bm_id 最终是和派生表作表关联，导致无法利用索引，我们可以尝试将驱动表 bm_id 也放到子查询中，只要前后语义是一致的，那么改写就没问题。...（被驱动表 type 为 ref），然后 union all 汇聚数据，形成派生表，最后扫描派生表进行分组排序。

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MySQL 大表优化方案（长文）

|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...MySQL实现分区的方式也意味着索引也是按照分区的子表定义，没有全局索引用户的SQL语句是需要针对分区表做优化，SQL条件中要带上分区条件的列，从而使查询定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区，可以通过...另外，还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作 3、部分查询能够从查询条件确定只落在少数分区上，速度会很快 4、分区表的数据还可以分布在不同的物理设备上，从而搞笑利用多个硬件设备 5、可以使用分区表赖避免某些特殊瓶颈...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

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MySql InnoDB 存储引擎表优化

一、InnoDB 表存储优化 1、OPTIMIZE TABLE 适时的使用 OPTIMIZE TABLE 语句来重组表，压缩浪费的表空间。这是在其它优化技术不可用的情况下最直接的方法。...1、AUTOCOMMIT 设置 MySQL 的默认设置 AUTOCOMMIT=1 会限制繁忙数据库的性能。...MySQL 5.7.10版本，InnoDB XA事务的两阶段提交是默认支持的，不能设置禁用innodb_support_xa。...覆盖索引查询（使用二级索引即可获得所需的数据，而不需要访问表数据）三、InnoDB只读事务优化 InnoDB 可以避免给只读事务赋 transaction ID (TRX_ID )。...对于极少使用的列及列选择性不大的列创建索引对于查询优化不会有太大帮助。如果针对一个表的查询非常多，则需要找到能够有助于最多查询的多列主键。

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MySQL千万大表优化实践

Mysql执行流程如下，首先mysql以tb_category作为驱动表，看到这，有没有感到很奇怪，tb_category在整个查询中只是作为一个子查询存在，tb_category怎么成为驱动表了呢？...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。...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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掌握MySQL连接查询到底什么是驱动表

连接查询优化要理解连接查询优化，得先理解连接查询的算法，连接查询常用的一共有两种算法，我们简要说明一下 Simple Nested-Loop Join Algorithms （简单嵌套循环连接算法）...} Index Nested-Loop Join Algorithms （索引嵌套循环连接算法）上面双重for循环的查询中，相信很多研发人员看到这种情况第一个想法就是性能问题，是的，join查询的优化思路就是小表驱动大表...,而且在大表上创建索引(也就是被动表创建索引)，如果驱动表创建了索引,MySQL是不会使用的 for (row1 : 驱动表) { 索引在被驱动表中命中，不用再遍历被驱动表了 } Block Nested-Loop...从上面的执行计划中其实我们已经看到了 useing join buffer了，是的，那是因为我们对两张表都有创建索引三种算法优先级第一种算法忽略，MySQL不会采用这种的，当我们对被驱动表创建了索引...，那么MySQL一定使用的第二种算法，当我们没有创建索引或者对驱动表创建了索引，那么MySQL一定使用第三种算法 MySQL连接算法官方文档 https://dev.mysql.com/doc/refman

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MySQL表连接优化的初步分析

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。

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MySQL 大表如何优化查询效率？

MySQL 大表如何优化查询效率？背景 XX 实例（一主一从）xxx 告警中每天凌晨在报 SLA 报警，该报警的意思是存在一定的主从延迟。...**优化方法也是：**建立单独索引 indx_receive_time(receive_time)。测试拷贝 arrival_record 表到测试实例上进行删除重新索引操作。...XX 实例 arrival_record 表信息： du -sh /datas/mysql/data/3316/cq_new_cimiss/arrival_record* 12K /datas/mysql...30G /datas/mysql/data/3308/test/arrival_record.ibd 没有碎片，和mysql的该表的大小一致 cp -rp /datas/mysql/data/3308...delete 大表优化为小批量删除应用端已优化成每次删除 10 分钟的数据（每次执行时间 1s 左右），xxx 中没在出现 SLA（主从延迟告警）：另一个方法是通过主键的顺序每次删除 20000 条记录

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MySQL亿级大表优化实战....

优化方法也是：建立单独索引 indx_receive_time(receive_time)。测试拷贝 arrival_record 表到测试实例上进行删除重新索引操作。...XX 实例 arrival_record 表信息： du -sh /datas/mysql/data/3316/cq_new_cimiss/arrival_record* 12K /datas/mysql...30G /datas/mysql/data/3308/test/arrival_record.ibd 没有碎片，和mysql的该表的大小一致 cp -rp /datas/mysql/data/3308...delete 大表优化为小批量删除应用端已优化成每次删除 10 分钟的数据（每次执行时间 1s 左右），xxx 中没在出现 SLA（主从延迟告警）： ?...，除了关注访问该表的响应时间外，还要关注对该表的维护成本（如做 DDL 表更时间太长，delete 历史数据）。

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如何优雅地优化MySQL大表

作者：manong 原文：https://segmentfault.com/a/1190000006158186 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...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。...，从而进行SQL优化，如下图5条记录落在两个分区上： mysql> explain partitions select count(1) from user_partition where id in...另外，还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作部分查询能够从查询条件确定只落在少数分区上，速度会很快分区表的数据还可以分布在不同的物理设备上，从而搞笑利用多个硬件设备可以使用分区表赖避免某些特殊瓶颈...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。

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MySQL数据库：表结构优化

我们无法改变数据库中需要存储的数据，但是我们可以在数据的存储方式方面做一些优化。一、数据类型的选择：下面关于字段类型的优化建议主要适用于记录条数较多，数据量较大的场景。...二、表结构设计：上面几点的优化都是为了减少每条记录的存储空间大小，让每个数据库中能够存储更多的记录条数，以达到减少 IO 操作次数，提高缓存命中率。...下面这个优化建议可能很多开发人员都会觉得不太理解，因为这是典型的反范式设计，而且也和上面的几点优化建议的目标相违背。...当我们的表中存在类似于 TEXT 或者是很大的 varchar 类型的大字段的时候，如果我们大部分访问这张表的时候都不需要这个字段，我们可以将其拆分到另外的独立表中，以减少常用数据表所占用的存储空间。...3、尽量使用 not null：（1）null 类型比较特殊，SQL 难优化。

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