在网上找了一下,有说几乎没有限制的,也有说表多了肯定会影响性能的,综合起来应该讲: 1)一个库中表数是有限制的, 按照 UNSIGNED 类型,最多42亿多一点,正常应用根本达不到.   2)文件系统对同时打开文件数有限制,一般 2048.虽可修改,但是设计表结构时,对于那些有可能需要同时打开的数据表还是不要拆分过细,否则影响性能那是肯定滴.   3)拆分过多最大的坏处,体现在:数据库的维护上面.因此要慎重分析自己的业务模型,数据增长趋势,技术实力等综合因素.

1.查看数据库表数量SELECT count(TABLE_NAME) FROM information_schema.TABLES WHERE TABLE_SCHEMA='dbname'; select count(*) tables ,table_schema from information_schema.tables where table_schema='work_ad' group by table_schema;

本文转载自segmentfault,原文链接:https://segmentfault.com/a/1190000006158186. 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

MySQL表的四种分区类型 一.什么是表分区 通俗地讲表分区是将一大表,根据条件分割成若干个小表.mysql5.1开始支持数据表分区了. 如:某用户表的记录超过了600万条,那么就可以根据入库日期将表分区,也可以根据所在地将表分区.当然也可根据其他的条件分区. 二.为什么要对表进行分区 为了改善大型表以及具有各种访问模式的表的可伸缩性,可管理性和提高数据库效率. 分区的一些优点包括: 与单个磁盘或文件系统分区相比,可以存储更多的数据. 对于那些已经失去保存意义的数据,通常可以通过删除与那些数据有

一.什么是表分区通俗地讲表分区是将一大表,根据条件分割成若干个小表.mysql5.1开始支持数据表分区了.如:某用户表的记录超过了1000万条,那么就可以根据入库日期将表分区,也可以根据所在地将表分区.当然也可根据其他的条件分区.二.为什么要对表进行分区为了改善大型表以及具有各种访问模式的表的可伸缩性,可管理性和提高数据库效率.分区的一些优点包括:      1).与单个磁盘或文件系统分区相比,可以存储更多的数据.      2).对于那些已经失去保存意义的数据,通常可以通过删除与那些数据有关的

MySQL表分区技术 MySQL有4种分区类型: 1.RANGE 分区 - 连续区间的分区 - 基于属于一个给定连续区间的列值,把多行分配给分区: 2.LIST 分区 - 离散区间的分区 - 类似于按RANGE分区,区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择: 3.HASH 分区 - 平均分区 - 基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区,该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算,这个函数可以包含MySQL中有效的.产生非负整数值的任何表达式: 4.KEY

开启了Innodb的innodb_file_per_table这个参数之后[innodb_file_per_table = 1],也就是启用InnoDB的独立表空间模式,便于管理.此时,在新建的innodb表的数据库目录下会多出来一个.ibd这个文件.这个就是此时的数据文件了.mysql会把这个innodb表的数据存放在这个文件中.并且每个innodb表此时都会对应这么一个ibd文件. 看官方文档: If innodb_file_per_table is disabled (the defaul

为什么使用表连接 什么是表连接? 如果数据来自多个表,那么可以采用链接查询的方式来实现.因此表连接就是多个表连接合在一起实现查询效果 表连接的原理 表连接采用的是笛卡尔乘积,称之为横向连接. 笛卡尔乘积 表连接的基本原理就是采用笛卡尔乘积.笛卡尔乘积是指将两张表的所有数据相连,最后连接的结果数为两张表数量的乘积. 从上面图示可以看出表联接是将两张表的数据相乘而得到的结果,第一张表的每条记录都会和第二张表的所有记录相连.在数据库中将多表相连需要使用JOIN关键字.标准结构 笛卡尔乘积出来的结果数量

本文转自:http://www.cnblogs.com/itdragon/p/8194622.html MySQL 表锁和行锁机制 行锁变表锁,是福还是坑?如果你不清楚MySQL加锁的原理,你会被它整的很惨!不知坑在何方?没事,我来给你们标记几个坑.遇到了可别乱踩.通过本章内容,带你学习MySQL的行锁,表锁,两种锁的优缺点,行锁变表锁的原因,以及开发中需要注意的事项.还在等啥?经验等你来拿! MySQL的存储引擎是从MyISAM到InnoDB,锁从表锁到行锁.后者的出现从某种程度上是弥补前者的

基于Python 从mysql表读取千万数据实践   by:授客 QQ:1033553122 场景:   有以下两个表,两者都有一个表字段,名为waybill_no,我们需要从tl_waybill_bar_record表读取1000w条唯一的waybill_no,然后作为INSERT SQL语句的一部分,填充到ts_order_waybill的waybill_no字段中 tl_waybill_bar_record ts_order_waybill 另外tl_waybill_bar_record表

转自:http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/73650053 一.为什么要用到Flume 在以前搭建HAWQ数据仓库实验环境时,我使用Sqoop抽取从MySQL数据库增量抽取数据到HDFS,然后用HAWQ的外部表进行访问.这种方式只需要很少量的配置即可完成数据抽取任务,但缺点同样明显,那就是实时性.Sqoop使用MapReduce读写数据,而MapReduce是为了批处理场景设计的,目标是大吞吐量,并不太关心低延时问题.就像实验中所做的,每天定

(1.5)MySQL表的5种分区类型 关键词:mysql表分区    小细节: (1)Null 将会放入最小范围区间 (2)无论哪种类型的分区,要么没有主键.唯一键,要么分区表的主键/唯一键都必须包含分区键 (3)查看:information_schema.partitions   一.什么是表分区 通俗地讲表分区是将一大表,根据条件分割成若干个小表.mysql5.1开始支持数据表分区了. 如:某用户表的记录超过了600万条,那么就可以根据入库日期将表分区,也可以根据所在地将表分区.当然也可根据

一.需求分析 在<python 统计MySQL表信息>这篇博客中,链接如下: https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9901692.html 已经统计出来了一个MySQL服务器的所有表信息,但是还不够,还缺2个列.分别是备注和是否使用 库名 表名 表说明 建表语句 备注 是否使用 db1 users 用户表 CREATE TABLE `users` (...)   是   log2   CREATE TABLE `log2` (...) 废弃 否 注意

在Django之ORM模型中总结过django下mysql表的创建操作,接下来总结mysql表记录操作,包括表记录的增.删.改.查. 1. 添加表记录 class UserInfo(models.Model): user = models.CharField(max_length=) pwd = models.CharField(max_length=) 对于表单的添加有三种方式: #方法1 obj= models.UserInfo(user=") obj.save() #方法二: dic =

如何判断当前MySQL是否支持分区 命令:show variables like '%partition%' 运行结果: mysql> show variables like '%partition%'; +-------------------+-------+ | Variable_name | Value | +-------------------+-------+ | have_partitioning | YES | +-------------------+-------+ 1 r

数据导出 1.  使用 SELECT ...INTO OUTFILE ...命令来导出数据,具体语法如下. mysql> SELECT * FROM tablename INTO OUTFILE 'target_file' [option]; 其中 option 参数可以是以下选项: FIELDS TEMINATED BY 'string' (字符分断符) FIELDS [OPTIONALLY] ENCLOSED BY 'CHAR' (字段引用符,如果加OPTIONAL选项则只用在char.va

知识点十三:MySQL 表的分区(29) 一.什么要采用分区: 分区的定义: 当数据量过大的时候(通常是指百万级或千万级数据的时候),这时候需要将一张表划分几张表存储.一些查询可以得到极大的优化,这主要是借助于满足一个给定WHERE语句的数据可以 只保存在一个或者多个分区内,这样在查询时就不用查找其他剩余的分区. 查看MySQL是否支持分区: 通常以下命令查看MySQL是否支分区: 5.6以下的版本: SHOW VARABLES LIKE ‘%partition%’; 如果输出的变量为yes表示

为什么要优化: 随着实际项目的启动,数据库经过一段时间的运行,最初的数据库设置,会与实际数据库运行性能会有一些差异,这时我们 就需要做一个优化调整. 数据库优化这个课题较大,可分为四大类: >主机性能>内存使用性能>网络传输性能>SQL语句执行性能[软件工程师]下面列出一些数据库SQL优化方案: (01)选择最有效率的表名顺序(笔试常考) 数据库的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择

最近一次日常迭代中,业务线需要对一张大表进行联合查询,查询性能可想而知,测试过程中服务接口直接响应超时,导致服务不可用,最后临时对该表进行分区操作,暂时缓解性能问题.由于是第一次操作表分区,姑且记录一下整个操作过程. 测试表结构 12345678 CREATE TABLE `tb_partition_test` ( `user_id` bigint(20) NOT NULL , `city_id` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0', `record_type` sm

前言 事情是这样的,在某乎的邀请回答中看到了这个问题: - 然后当时我没多想就啪一下写下来这样的答案: 这个其实要通过 MySQL 后台线程来刷的,在 Buffer Pool 中被修改的过的 Page(页)都会被标记成脏页,放到一个链表(Flush 链表)里. 然后 MySQL 通过启动后台线程,在

今天改他们的代码的时候,遇到了MySQL表名和数据库关键字的问题. 由于表名是关键字,导致增删改查都报错. Hibernate: select leave0_.id as id22_, leave0_.stuNumber as stuNumber22_, leave0_.stuName as stuName22_, leave0_.academy as academy22_, leave0_.classes as classes22_, leave0_.leaveDays as leaveDay