【mysql memory表性能测试以及使用场景】的更多相关文章

mysql memory表性能测试以及使用场景

最近公司计划将风控逻辑移到slave库进行计算,因为考虑到业务表数据会比较大,此时如果还是走nest-loop的话,即使unique进行连接,因为还是需要至少2次以上LIO才能读一条记录,如果达到类似hash join效果的话,在大数据量下,性能通常可以大幅度提升. 因为memory引擎支持hash索引,根据mysql官方文档所述,其基本用途就是K/V存储,内部使用map而非b-tree的实现机制,这样来看,理论上确实达到了hash join的基础.所以,特地做了测试如下: drop table…

MySQL内存表(MEMORY)说明 | 一个PHP程序员的备忘录

MySQL内存表(MEMORY)说明 | 一个PHP程序员的备忘录 MySQL内存表(MEMORY)说明…

mysql分表场景分析与简单分表操作

为什么要分表 首先要知道什么情况下,才需要分表个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了,分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间. 表分割有两种方式: 1水平分割:根据一列或多列数据的值把数据行放到两个独立的表中. 水平分割通常在下面的情况下使用: 表很大,分割后可以降低在查询时需要读的数据和索引的页数,同时也降低了索引的层数,提高查询速度. 表中的数据本来就有独立性,例如表中分别记录各个地区的数据或不同时期的数据,特别是有些数据常用,而另外一些数据不常用. 需要把数据存…

详解MySQL大表优化方案( 转)

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…

MySQL 大表优化方案探讨

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MySQL大表优化方案

转:https://segmentfault.com/a/1190000006158186?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io 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…

MySQL 大表优化方案

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优秀后端架构师必会知识：史上最全MySQL大表优化方案总结

本文原作者“ manong”,原创发表于segmentfault,原文链接:segmentfault.com/a/1190000006158186 1.引言   MySQL作为开源技术的代表作之一,是互联网得以广泛流行的重要基础技术之一. 国外 GitHub.Airbnb.Yelp.Coursera 均在使用 MySQL 数据库,国内阿里巴巴.去哪儿网.腾讯.魅族.京东等等的部分关键业务同样使用了 MySQL 数据库.同时,MySQL 也是众多数据库排行榜单的第一名,丛多国内一线互联网企业都在用…

MySQL 大表优化方案（长文）

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 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UNSIGNED 2.VARC…

MySQL大表优化方案 Mysql的row_format(fixed与dynamic)

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/VY69wWlrVLjRtKU7ULrYGw 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.SM…