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作者:哈哈链接:http://www.zhihu.com/question/19719997/answer/81930332来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 很多人第一反应是各种切分:我给的顺序是:第一优化你的sql和索引: 第二加缓存,memcached,redis: 第三以上都做了后,还是慢,就做主从复制或主主复制,读写分离,可以在应用层做,效率高,也可以用三方工具,第三方工具推荐360的atlas,其它的要么效率不高,要么没人维护: 第四如果以…
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…
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优化是一个相对来说比较重要的事情了,特别像对mysql读写比较多的网站就显得非常重要了,下面我们来介绍mysql大内存高性能优化方案 8G内存下MySQL的优化 按照下面的设置试试看:key_buffer = 3840Mmax_allowed_packet = 16Mtable_cache = 1024sort_buffer_size = 32Mread_buffer_size = 32Mread_rnd_buffer_size = 32Mmyisam_sort_buffer_size…
一则清理MySQL大表以释放磁盘空间的案例 一.基本情况: 1.dbtest库554G,先清理st_online_time_away_ds(37G)表的数据,保留半年的数据: 1)删除的数据:select count(1),tdate from dbtest.st_online_time_away_ds where tdate < '2017-08-01';(记录数为:462171894) 2)保留的数据:select count(1),tdate from dbtest.st_online_t…
记得5年前遇到一个SQL.就是一个简单的两表关联.SQL跑了几乎相同一天一夜,这两个表都非常巨大.每一个表都有几十个G.数据量每一个表有20多亿,表的字段也特别多. 相信大家也知道SQL慢在哪里了,单个进程的PGA 是绝对放不下几十个G的数据,这就会导致消耗大量temp tablespace,SQL慢就是慢在temp来回来回来回...的读写数据. 遇到这样的超级大表与超级大表怎么优化呢?这篇文章将告诉你答案. 首先创建2个測试表 t1,t2 数据来自dba_objects create tabl…
cmds系统数据库源端大表数据更新优化 以下脚本可以用于将表按照rowid范围分区,获得指定数目的rowid Extent区间(Group sets of rows in the table into smaller chunks), 以便于非分区表利用rowid来实现并行删除或更新 ``` REM  rowid_ranges should be at least 21 REM  utilize this script help delete large table REM  if update…
摘要:MySQL JDBC抽取到底应该采用什么样的方式,且听小编给你娓娓道来. 小编最近在云上的一个迁移项目中被MySQL抽取模式折磨的很惨.一开始爆内存被客户怼,再后来迁移效率低下再被怼.MySQL JDBC抽取到底应该采用什么样的方式,且听小编给你娓娓道来. Java-JDBC通信原理 JDBC与数据库之间的通信是通过socket完,大致流程如下图所示.Mysql Server ->内核Socket Buffer -> 客户端Socket Buffer ->JDBC所在的JVM JD…
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…
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…