(最近在学习mysql优化的一些问题,以下为个人一些收获,如有不足,敬请提出!) 概述:当一个表的数据很大,比如200G,这时太大,我们只靠索引也不好使了,这时我们需要分表和分区处理.分表有两种形式(水平分表和垂直分表). 一.水平分表 核心思想:把一个大表,分割N个小表,小表和大表结构一样,只是把数据分散到不同的表中. 1.1 简单例子:比如说是通过ID直接登录(例如QQ号),可以直接使用下面的例子 每次登录验证的时候只要把传过来的Id除3取模,根据模可以找到对应的表,然后再去对应的表做查询操

好多年没发博,最近有时间整理些东西,分享给大家. 所有内容都在github项目liuzhibin-cn/my-demo中,基于SpringBoot,演示Dubbo微服务 + Mycat, Sharding-Proxy分库分表 + Seata分布式事务管理 + ZipKin, SkyWalking, PinPoint性能分析链路跟踪APM工具,有详细文档,可以快速运行 演示项目架构 运行演示项目 package.sh为打包脚本: sh package.sh:最简单运行方式,使用单个MySQL数据库

视图 对于复杂的查询,在多个地方被使用,如果需求发生了改变,需要更改sql语句,则需要在多个地方进行修改,维护起来非常麻烦   假如因为某种需求,需要将user拆房表usera和表userb,该两张表的结构如下:          测试表:usera有id,name,age字段         测试表:userb有id,name,sex字段      这时如果php端使用sql语句:select * from user;那就会提示该表不存在,这时该如何解决呢.解决方案:创建视图.以下sql语句创

当表中有大量的foreignkey 外键时,而且后期还有可能加入一些外键时, 使用django自带的contenttype表(表结构是app名和表的对应的每个类字段) 1. Django 中的 content_type 1. 在一对多的表关系中, 添加一条数据,就要去相对应的表中修改,这样做太麻烦,可以考虑用 Content_type 中的主力一对多关系的方法, 例子 from django.db import models # Create your models here. from dja

多表关系 一对一关系 一对多或多对一关系 多对多关系 MySQL引擎 所谓的MySQL引擎就是数据的存储方式,常用的数据库引擎有以下几种: Myisam与InnoDB引擎之间的区别(面试) ①批量插入与查询速度 Myisam引擎相对于InnoDB引擎,在插入与查询时,速度要略快一些. ②两者的存储方式不同 myisam:在数据表生成时会自动生成3个文件 *.frm :结构文件 *.MYD :数据文件 *.MYI :索引文件 innodb :在数据表生成时其结构如下: innodb在生成时,只会升

选择主键的原则: 最少性 尽量选择使用单个键作为主键 稳定性 尽量选择数值更新少的列作为主键 1.创建数据表(CREATE TABLE) --创建数据表Student create table Student( SID number(2) constraint PK_SID primary key,--指定该列为主键列,并指定主键名为PK_SID SName varchar2(16) not null ) --创建数据表Class create table Class( CID number(2

本文将主要介绍一些常见的全局主键生成策略,然后重点介绍flickr使用的一种非常优秀的全局主键生成方案.关于分库分表(sharding)的拆分策略和实施细则,请参考该系列的前一篇文章:数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示 本文原文连接: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7710738 ,转载请注明出处! 第一部分:一些常见的主键生成策略 一旦数据库被切分到多个物理结点上,我们将不能再依赖数据库自身的主键

本文将主要介绍一些常见的全局主键生成策略,然后重点介绍flickr使用的一种非常优秀的全局主键生成方案.关于分库分表(sharding)的拆分策略和实施细则,请参考该系列的前一篇文章:数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示 本文原文连接: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7710738 ,转载请注明出处! 第一部分:一些常见的主键生成策略 一旦数据库被切分到多个物理结点上,我们将不能再依赖数据库自身的主键

<sharding-jdbc 分库分表的 4种分片策略> 中我们介绍了 sharding-jdbc 4种分片策略的使用场景,可以满足基础的分片功能开发,这篇我们来看看分库分表后,应该如何为分片表生成全局唯一的主键 ID. 引入任何一种技术都是存在风险的,分库分表当然也不例外,除非库.表数据量持续增加,大到一定程度,以至于现有高可用架构已无法支撑,否则不建议大家做分库分表,因为做了数据分片后,你会发现自己踏上了一段踩坑之路,而分布式主键 ID 就是遇到的第一个坑. 不同数据节点间生成全局唯一主键

视图   视图本质就是对查询的封装   创建视图(定义视图 起名以v_开头) create view v_students as select classes.name as c_name ,students.* from students inner join classes on students.cls_id=classes.id;   查看视图                select * from v_students;   删除视图 drop view v_students;  

 命令:alter table 需加外键的表 add constraint 外键名 foreign key(需加外键表的字段名) referencnes 关联表名(关联字段名); 注意:外键名不能重复

一个表有两个外键都指向另一个表的主键时,如何检索他们的数据? 例如,表TableA有两个列,puserID和friendID. 表TableB有两个列,userID和userName. 我们怎样检索数据并让这些数据按照puserID.puserIDName.friendID和friend_userName显示呢? 记录: SELECT t1.puserID,t2.userNameAS puserIDName ,t1.friendID,t3.userName AS friend_userName 

雪花算法 Redis生成主键

create table a(id  varchar(20) primary key,password varchar(20) not null) create table b(id int identity(1,1)  primary key,name varchar(50) not null,userId varchar(20),foreign key (userId) references a(id) on delete cascade)表B创建了外码userId 对应A的主码ID,声明了

SELECT ii.`COLUMN_NAME` FROM INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE AS ii WHERE ii.`CONSTRAINT_SCHEMA`='xius' AND ii.`TABLE_NAME`='comment_user' AND ii.`REFERENCED_COLUMN_NAME` != 'null'; xius: 数据库名 comment_user: 表名

一般来说,当我们的数据库的数据超过了100w记录的时候就应该考虑分表或者分区了,这次我来详细说说分表的一些方法.目前我所知道的方法都是MYISAM的,INNODB如何做分表并且保留事务和外键,我还不是很了解. 首先,我们需要想好到底分多少个表,前提当然是满足应用.这里我使用了一个比较简单的分表方法,就是根据自增id的尾数来分,也就是说分0-9一共10个表,其取值也很好做,就是对10进行取模.另外,还可以根据某一字段的md5值取其中几位进行分表,这样的话,可以分的表就很多了. 好了,先来创建表吧,

一般来说,当我们的数据库的数据超过了100w记录的时候就应该考虑分表或者分区了,这次我来详细说说分表的一些方法.目前我所知道的方法都是MYISAM的,INNODB如何做分表并且保留事务和外键,我还不是很了解. 首 先,我们需要想好到底分多少个表,前提当然是满足应用.这里我使用了一个比较简单的分表方法,就是根据自增id的尾数来分,也就是说分0-9一共10个 表,其取值也很好做,就是对10进行取模.另外,还可以根据某一字段的md5值取其中几位进行分表,这样的话,可以分的表就很多了. 好了,先来创建表

一般来说,当我们的数据库的数据超过了100w记录的时候就应该考虑分表或者分区了,这次我来具体说说分表的一些方法.眼下我所知道的方法都是MYISAM的,INNODB怎样做分表而且保留事务和外键,我还不是非常了解. 首先,我们须要想好究竟分多少个表,前提当然是满足应用.这里我使用了一个比較简单的分表方法,就是依据自增id的尾数来分,也就是说分0-9一共10个表,其取值也非常好做,就是对10进行取模.另外,还能够依据某一字段的md5值取当中几位进行分表,这种话,能够分的表就非常多了. 好了,先来创建表

一般来说,当我们的数据库的数据超过了100w记录的时候就应该考虑分表或者分区了,这次我来详细说说分表的一些方法.目前我所知道的方法都是MYISAM的,INNODB如何做分表并且保留事务和外键,我还不是很了解. 首 先,我们需要想好到底分多少个表,前提当然是满足应用.这里我使用了一个比较简单的分表方法,就是根据自增id的尾数来分,也就是说分0-9一共10个 表,其取值也很好做,就是对10进行取模. 好了,先来创建表吧,代码如下: CREATE TABLE `test`.`article_0` (

一般来说,当我们的数据库的数据超过了100w记录的时候就应该考虑分表或者分区了,这次我来详细说说分表的一些方法. 目前我所知道的方法都是MYISAM的,INNODB如何做分表并且保留事务和外键,我还不是很了解. 首先,我们需要想好到底分多少个表,前提当然是满足应用. 这里我使用了一个比较简单的分表方法,就是根据自增id的尾数来分,也就是说分0-9一共 10个表,其取值也很好做,就是对10进行取模. 另外,还可以根据某一字段的md5值取其中几位进行分表,这样的话,可以分的表就很多了. 我一共建立1

分表为什么分表 多表关联多表关系 ****** 表之间的关系 为什么要分表 多对一 一个外键 多对多 一个中间表 两个外键 一对一 一个外键加一个唯一约束外键约束 ****** foreign key(自己的字段) references 表名(对方的主键) 级联操作*** on update cascade on delete cascade 2. 1.修改表 2.复制表 3.蠕虫复制 sql注入攻击 ----------------------------------------分表为什么分表