你们团队使用SpringMVC+Spring+JPA框架,快速开发了一个NB的系统,上线后客户订单跟雪花一样纷沓而来. 慢慢地,你的心情开始变差,因为客户和产品的抱怨越来越频繁,抱怨的最多的一个问题就是:系统越来越慢了. 1 常规优化 你组织团队,进行了一系列的优化. 1.1 数据表索引优化 经过初步分析,发现瓶颈在数据库.WEB服务器的CPU闲来无事,但数据库服务器的CPU使用率高居不下. 于是,请来架构组的DBA同事,监控数据库的访问,整理出那些耗时的SQL,并且进行SQL查询分析.根据分析

分区 分区就是把一个数据表的文件和索引分散存储在不同的物理文件中.把一张表的数据分成N多个区块,这些区块可以在同一个磁盘上,也可以在不同的磁盘上,数据库不同实现方式有所不同. 与分表不同,一张大表进行分区后,他还是一张表,不会变成二张表,但是他存放数据的区块变多了.分区的概念,我觉得就想突破磁盘I/O瓶颈,想提高磁盘的读写能力,来增加数据库的性能. 分区实现是比较简单的,建立分区表,根建平常的表没什么区别,并且对开发代码端来说是透明. postgresql10以上的自动分区分表功能: 1.首先创

数据库单表数据量太大可能会导致数据库的查询速度大大下降(感觉都是千万级以上的数据表了),可以采取分区分表将大表分为小表解决(当然这只是其中一种方法),比如数据按月.按年分表,最后可以使用视图将小表重新并为总的虚拟表,其实并不影响上层程序的使用(程序也许都不知道分表了). 主要步骤: 1.新建文件组,将数据表文件保存路径指向相应文件组(应将文件组和文件放入不同的磁盘中,甚至不同服务器形成分布式数据库,因为数据的读取瓶颈很大程度在于磁盘的的读写速度,多个磁盘存放一个表可以负载均衡) 2.设置分区函数

目录 mysql 的备份和恢复 mysql 的分区分表 mysql 的主从复制读写分离 mysql 的备份和恢复 创建备份管理员 创建备份管理员,并授予管理员相应的权限 备份所需权限:select,reload,lock tables,replication client,show view,event,process # 创建管理员 create user 'backup'@'localhost' identified by '123456'; # 给管理员授权 grant select,re

http://blog.csdn.net/lgb934/article/details/8662956 http://www.2cto.com/database/201503/380348.html 什么是分表? 分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表,我们可以称为子表,每个表都对应三个文件,MYD数据文件,.MYI索引文件,.frm表结构文件.这些子表可以分布在同一块磁盘上,也可以在不同的机器上.app读写的时候根据事先定义好的规则得到对应的子表名,然后去操作它 什么

(1) 表空间及分区表的概念表空间: 是一个或多个数据文件的集合,所有的数据对象都存放在指定的表空间中,但主要存放的是表, 所以称作表空间.分区表:        当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会变慢,应用程序的性能就会下降,这时就应该考虑对表进行分区.表进行分区后,逻辑上表仍然是一张完整的表,只是将表中的数据在物理上存放到多个“表空间”(物理文件上),这样查询数据时,不至于每次都扫描整张表而只是从当前的分区查到所要的数据大大提高了数据查询的速度.  (2).表分区的具体作用Oracl

为什么要分表和分区? 日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表.这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,如果涉及联合查询的情况,性能会更加糟糕.分表和表分区的目的就是减少数据库的负担,提高数据库的效率,通常点来讲就是提高表的增删改查效率. 什么是分表? 分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表,我们可以称为子表,每个表都对应三个文件,MYD数据文件,.MYI索引文件,.frm表结构文件.这些子表可以分布在

为毛要分表和分区,,,,所有数据库的通病,文件越大,性能越低...那问题就来了.数据越多文件越大...无解?哎,所以说知道 为毛要分区了吧!那分表又是毛线?分表就是把一张表拆分成若干表,,,根据情况常见2种方式,一种是横向(水平分表),不断复制完全一样的表,一种是纵向(垂直分表) 按列拆分成若干个表. 那分区又是毛线?说白了就是mysql帮咱们分表,储存到不同的位置(自定义)别扯了,说重点吧!好.分表水平分表 完全相同的数据结构来复制表,比如 user1 user2 user3 都有相同的数据结

一:分区/分表 为了什么? - 当MySQL单表的数据量过大时,数据库的访问速度会下降,需要处理大量数据,所以需要把数据分散存储. - 常用 "水平" 切分 二:MySQL常见的水平切分方案有哪些? - 分库分表 - 分区表 三:分库分表? - 把一个很大的库(表)的数据分到几个库(表)中,每个库(表)的结构都相同,但他们可以分布在不同的MySQL实例,甚至不同的物理机器上,以达到降低单库(表)数据量,提高读写性能的目的. - 分库分表往往是业务层实施的,分库分表后,往往需要升级系统:

分表: 分表分为水平分表和垂直分表. 水平分表原理: 分表策略通常是用户ID取模,如果不是整数,可以首先将其进行hash获取到整. 水平分表遇到的问题: 1. 跨表直接连接查询无法进行 2. 我们需要统计数据的时候 3. 如果数据持续增长,达到现有分表的瓶颈,需要增加分表,此时会出现数据重新排列的情况 解决方案建议: 1. 第1,2点可以通过增加汇总的冗余表,虽然数据量很大,但是可以用于后台统计或者查询时效性比较底的情况,而且我们可以提前算好某个时间点或者时间段的数据 2. 第3点解决建议: 1

大数据-分表分区分库问题集:1.分表时两张表的数据都一样么?如果一样,只是降低了表的访问量,但是如果数据多了还是没有提高查询的效率答:分表是对一张表中的数据按照某种规则进行拆分到三张表中,三张表的所有数据才是完整的数据2.如果是分库,分表联合使用,那么一个库进行读,一个库进行写,那么数据时怎么保持一致呢为什么要进行数据库数据表的分离:一个数据库,一张表,随着时间的推移,客户量的增多,一张表的数据量就很容易的提高一个甚至更多的量级,那么我们进行修改和查询就很费时,所以需要对数据进行切分操作.分区

一.基本操作 1.DDL 官网的DDL语法教程:点击查看 建表语句 CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, c

前言: 互联网应用, 当Mysql单机遇到性能瓶颈时, 往往采用的优化策略是分库分表. 由于互联网应用普遍的弱事务性, 这种优化效果非常的显著.而Hive作为数据仓库, 当数据量达到一定数量时, 查询性能会有所下降, 那如何利用数据的特点进行优化? 分区分桶作为Hive的优化的一个有力武器. *). 分区(静态.动态) Hive没有索引, 查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.倘若只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念.分区表指的是在创建表时指

现在硬盘越来越大,而原来的MBR分区方式,超过2T的硬盘就会识别不全,只有使用GPT的方式才可以,但是GPT如果用原来的BIOS是无法引导装系统了,不过如果你的主板支持EFI,那么可以用GPT+EFI的方式,支持3T大硬盘安装系统. 重要提示,安装系统可能会导致你的电脑所有文件丢失,务必先将硬盘里的文件拷到其它移动硬盘.U盘等处备份! 所需工具: 1.64位的Win7系统(EFI不支持32位系统,尽量使用原版系统,很多修改系统删除了EFI支持,也不要GHOST版),下载地址:http://diy

分桶表 将数据按照指定的字段进行分成多个桶中去,说白了就是将数据按照字段进行划分,可以将数据按照字段划分到多个文件当中去 开启hive的桶表功能 set hive.enforce.bucketing=true; 设置reduce的个数 set mapreduce.job.reduces=3; 创建桶表 create table course (c_id string,c_name string,t_id string) clustered by(c_id) into 3 buckets row

一.分区表 1.1 概念 Hive中的表对应为HDFS上的指定目录,在查询数据时候,默认会对全表进行扫描,这样时间和性能的消耗都非常大. 分区为HDFS上表目录的子目录,数据按照分区存储在子目录中.如果查询的where字句的中包含分区条件,则直接从该分区去查找,而不是扫描整个表目录,合理的分区设计可以极大提高查询速度和性能. 这里说明一下分区表并Hive独有的概念,实际上这个概念非常常见.比如在我们常用的Oracle数据库中,当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会下降,这时也可以对表进行分区

一.分区表 1.1 概念 Hive 中的表对应为 HDFS 上的指定目录,在查询数据时候,默认会对全表进行扫描,这样时间和性能的消耗都非常大. 分区为 HDFS 上表目录的子目录,数据按照分区存储在子目录中.如果查询的 where 字句的中包含分区条件,则直接从该分区去查找,而不是扫描整个表目录,合理的分区设计可以极大提高查询速度和性能. 这里说明一下分区表并 Hive 独有的概念,实际上这个概念非常常见.比如在我们常用的 Oracle 数据库中,当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会下降,

多表插入 作用:一条INSERT语句可以完成向多张表的插入任务(Multitable insert).有两种形式:insert all与insert first,准备测试环境:1.创建表T并初始化测试数据,此表作为数据源.create table t (x number(10), y varchar2(10));insert into t values (1,'a');insert into t values (2,'b');insert into t values (3,'c');insert

Hive sql是Hive 用户使用Hive的主要工具.Hive SQL是类似于ANSI SQL标准的SQL语言,但是两者有不完全相同.Hive SQL和Mysql的SQL方言最为接近,但是两者之间也存在着显著的差异,比如Hive不支持行级数据的插入.更新和删除,也不支持事务操作. 注: HIVE 2.*版本之后开始支持事务功能,以及对单条数据的插入更新等操作 Hive的相关概念 Hive数据库 Hive中的数据库从本质上来说仅仅就是一个目录或者命名空间,但是对于具有很多用户和组的集群来说,这个

一.分区表 1.1 概念 Hive 中的表对应为 HDFS 上的指定目录,在查询数据时候,默认会对全表进行扫描,这样时间和性能的消耗都非常大. 分区为 HDFS 上表目录的子目录,数据按照分区存储在子目录中.如果查询的 where 字句的中包含分区条件,则直接从该分区去查找,而不是扫描整个表目录,合理的分区设计可以极大提高查询速度和性能. 这里说明一下分区表并 Hive 独有的概念,实际上这个概念非常常见.比如在我们常用的 Oracle 数据库中,当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会下降,

[分桶概述] Hive表分区的实质是分目录(将超大表的数据按指定标准细分到指定目录),且分区的字段不属于Hive表中存在的字段:分桶的实质是分文件(将超大文件的数据按指定标准细分到分桶文件),且分桶的字段必须在Hive表中存在.   分桶的意义在于: 可以提高多表join的效率(因为通过分桶已经将超大数据集提取出来了.假如原数据被分了4个桶,此时2表join的时候只需要读取符合条件的一个分桶,则理论上效率可提升4倍) 加速数据抽样的效率(理由同上,只需要按照指定规则抽取指定分桶的数据即可,不需要