一. 简介 DQL:指数据库中的查询(select)操作. DML:指数据库中的插入(insert).更新(update).删除(delete)等行数据变更操作. DDL:指数据库中加列(add column).修改列(change column).创建索引(create index).删除索引(drop index).删除表(drop table).清理表(truncate table)等表结构定义操作. 经常有同学会碰到索引加不上,或者drop table卡住等DDL执行问题,很想和他们解释

1. 系统与安装数据库 [root@zhang ~]# cat /etc/redhat-release # 也可以使用其他版本 CentOS Linux release (Core) [root@zhang ~]# yum install -y mariadb mariadb-server # CentOS7的mysql数据库为mariadb ……………… [root@zhang ~]# systemctl enable mariadb.service # 开机自启动mariadb Create

错误提示:ORA-00001: 违反唯一约束条件 (ABPPMGR.C0248833319_6192)ORA-06512: 在 "STG.FP_MO_SPLIT", line 199  ORA-06512: 在 "STG.FP_MO_SPLIT", line 1318 错误描述:MO拆分计划行程序中写入PRODUCTIONORDERS表数据出现重复导致报错(BUG) 存储过程:FP_MO_SPLIT 解决方法:

在线大表DDL操作的方法: 1.主从架构轮询修改 需要注意: a.主库会话级别的记录binglog的参数关闭 b.500\502错误异常捕捉 c.检查备库的second behind master是否有延迟 d.varchar有页分裂的情况,尽量减少varchar的长度 2.在线工具online-schema-change需要注意: 需要注意: a.超过1000w行,速度会变慢(半小时左右) 参考链接:http://www.it165.net/pro/html/201312/8928.html

http://www.cnblogs.com/janehoo/p/5382474.html 线大表DDL操作的方法: 1.主从架构轮询修改 需要注意: a.主库会话级别的记录binglog的参数关闭 b.500\502错误异常捕捉 c.检查备库的second behind master是否有延迟 d.varchar有页分裂的情况,尽量减少varchar的长度 2.在线工具online-schema-change需要注意: 需要注意: a.超过1000w行,速度会变慢(半小时左右) 参考链接:ht

目录 一．故障现象... 1 二．初步分析... 2 三．排障过程... 2 1．排查是否QPS或insert并发请求上升导致问题发生... 2 2．排查是否锁资源等待或block导致了insert变慢... 3 3．排查是否表上无用索引导致的写入时间较长... 5 4.人工抓取perf,排查CPU上升期间的资源消耗... 5 5.疑似触发MySQL BUG,进一步分析... 6 四．优化过程... 8 1．初步优化方案... 8 2．删除一批无用索引,将服务器内存升级到80G.. 9 3．未达

Mysql的单张表的最大数据存储量尚没有定论,一般情况下mysql单表记录超过千万以后性能会变得很差.因此,总结一些相关的Mysql千万级大表的优化策略. 1.优化sql以及索引 1.1优化sql 1.有索引但未被用到的情况(不建议) (1)避免like的参数以通配符开头时 尽量避免Like的参数以通配符开头,否则数据库引擎会放弃使用索引而进行全表扫描. 以通配符开头的sql语句,例如:select * from t_credit_detail where Flistid like '%0'\G

http://www.169it.com/article/3219955334.html     sql语句使用基本原则:1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引.2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id... sql语句使用基本原则: 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索

Hive中小表与大表关联(join)的性能分析 [转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ff05a2c01016j7n.html] 经常看到一些Hive优化的建议中说当小表与大表做关联时,把小表写在前面,这样可以使Hive的关联速度更快,提到的原因都是说因为小表可以先放到内存中,然后大表的每条记录再去内存中检测,最终完成关联查询.这样的原因看似合理,但是仔细推敲,又站不住脚跟. 多小的表算小表?如果所谓的小表在内存中放不下怎么办?我用2个只有几条记录的表做关联查询

一棵树,不一定是二叉树,在每个结点最多只属于一条链的情况下,处理出其中最长的前k个的长度. 最近训练赛做到两道题了,有必要总结一下. 不过我不知道是否有更专门的叫法. 借鉴了这位大佬的博客:https://www.cnblogs.com/Aragaki/p/11754534.html 例题1. 2019-2020 ACM-ICPC Brazil Subregional Programming Contest D - Denouncing Mafia https://codeforces.com/

Oracle大表改为分区表及表空间切换方案 一.            背景 由于之前数据库表和索引放在一个表空间导致表空间数据文件增长太快,文件数量即将达到Oracle表空间的限制,需要对表(没有分区,有些表数据量多达几十亿,文件大小TB级)进行表空间迁移,并对某些表改造为分区表. 二.            可选方案分析 1.    使用IMP/EXP 导入(import)导出(export)工具年头已久,将数据导出为二进制文件,将会在11g r2之后废弃,只用于遗留数据的导入导出 此工具可

使用场景 在线数据库的维护中,总会涉及到研发修改表结构的情况,修改一些小表影响很小,而修改大表时,往往影响业务的正常运转,如表数据量超过500W,1000W,甚至过亿时 在线修改大表的可能影响 在线修改大表的表结构执行时间往往不可预估,一般时间较长 由于修改表结构是表级锁,因此在修改表结构时,影响表写入操作 如果长时间的修改表结构,中途修改失败,由于修改表结构是一个事务,因此失败后会还原表结构,在这个过程中表都是锁着不可写入 修改大表结构容易导致数据库CPU.IO等性能消耗,使MySQL服务器性

很好的一篇博客,转载 如何优化MySQL千万级大表 原文链接::https://blog.csdn.net/yangjianrong1985/article/details/102675334 千万级大表如何优化,这是一个很有技术含量的问题,通常我们的直觉思维都会跳转到拆分或者数据分区,在此我想做一些补充和梳理,想和大家做一些这方面的经验总结,也欢迎大家提出建议. 从一开始脑海里开始也是火光四现,到不断的自我批评,后来也参考了一些团队的经验,我整理了下面的大纲内容. 既然要吃透这个问题,我们势必

问题背景 MySql(InnoDB)中的订单表需要按时间顺序分页查询,且主键不是时间维度递增,订单表在百万以上规模,此时如何高效地实现该需求? 注:本文并非主要讲解如何建立索引,以下的分析均建立在有合适的索引的前提下 初步方案1 众所周知,MySql中,有一个limit offset, pageSize的用法,可以实现分页查询 select * from order where user_id = xxx and [其它业务条件] order by created_time, id limit

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

前言: 很早就听说 MySQL8.0 支持快速加列,可以实现大表秒级加字段.笔者自己本地也有8.0环境,但一直未进行测试.本篇文章我们就一起来看下 MySQL8.0 快速加列到底要如何操作. 1.了解背景信息 表结构的变更是业务运行过程中比较常见的需求之一,在 MySQL 的环境中,可以使用 Alter 语句来完成这些操作,这些 Alter 语句对应的操作通常也称之为 DDL 操作.通常情况下大表的 DDL 操作都会对业务有很明显的影响,需要在业务空闲,或者是维护的时候做.MySQL 5.7 支

为了对重复数据进行实验,下面建一个设计不太好(没有主键)表并插入了一些重复数据: create database testdb use testdb ; go create table DupsNoPK (Col1 int Null, Col2 char(5) Null ); go insert DupsNoPK(Col1,Col2) Values(1,'abc'), (2,'abc'), (2,'abc'), (2,'abc'), (7,'xyz'), (7,'xyz'); 为了验证表确实有重

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

在php中如何防止表单的重复提交?其实也有几种解决方法. 下面小编就为大家介绍一下吧.需要的朋友可以过来参考下 代码: <?php /* * php中如何防止表单的重复提交 * by www.jbxue.com */ session_start(); if (empty($_SESSION['ip'])) {//第一次写入操作,判断是否记录了IP地址,以此知道是否要写入数据库 $_SESSION['ip'] = $_SERVER['REMOTE_ADDR']; //第一次写入,为后面刷新或后退的

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

  MySQL ddl丢表: MySQL server层为了和innodb层保持数据一致性,在写binlog和redo log时,引入了两阶段提交,但不同的变更产生的日志并非都使用这种策略. 下面就来看看ddl语句产生的binlog日志写入交互过程,从源码的角度理解大家熟知的MySQL ddl丢表. 测试: create table mm(id int primary key, name varchar(100)); 注意:测试在MySQL的5.5.18版本.因为dll语句默认提交,所以环境变量