告知MySQL5.7.18的使用者分区表使用中存在的陷阱,避免在该版本上继续踩坑.同时通过对源码的讲解,升级MySQL5.7.18时分区表性能下降的根本原因,向MySQL源码爱好者展示分区表实现中锁的运用. 问题描述 MySQL 5.7版本中,性能相关的改进非常多.包括临时表相关的性能改进,连接建立速度的优化和复制分发相关的性能改进等等.基本上不需要做配置修改,只需要升级到5.7版本,就能带来不少性能的提升. 我们在测试环境,把数据库升级到5.7.18版本,验证MySQL 5.7.18版本是否符

一,      分区概念  分区允许根据指定的规则,跨文件系统分配单个表的多个部分.表的不同部分在不同的位置被存储为单独的表.MySQL从5.1.3开始支持Partition. 分区和手动分表对比 手动分表  分区 多张数据表 一张数据表 重复数据的风险 没有数据重复的风险 写入多张表 写入一张表 没有统一的约束限制 强制的约束限制 MySQL支持RANGE,LIST,HASH,KEY分区类型,其中以RANGE最为常用: Range(范围)–这种模式允许将数据划分不同范围.例如可以将一个表通过年

mysql分表与分区表 转自:http://blog.51yip.com/mysql/949.html   一,什么是mysql分表,分区 什么是分表,从表面意思上看呢,就是把一张表分成N多个小表,具体请看mysql分表的3种方法 什么是分区,分区呢就是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 一,先说一下为什么要分表 当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了.分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短

一.分区表的应用场景 1.为什么是用分区表? 表非常大以至于无法全部都放在内存中,或者只在表的最后部分有热点数据,其他均是历史数据,分区表是指根据一定规则,将数据库中的一张表分解成多个更小的,容易管理的部分.从逻辑上看,只有一张表,但是底层却是由多个物理分区组成. 2.使用分区表的好处 (1)数据更容易维护 ​ 批量删除大量数据可以使用清除整个分区的方式 ​ 对一个独立分区进行优化.检查.修复等操作 (2)高效利用设备 数据可以分布在不同的物理设备上,高效地利用多个硬件设备,和单个磁盘或者文件系

以前版本中move table不能够online, move 会引rowid改变使对应的索引失效. 12c 中 alter table move online不会对新事务阻塞同时会自动的维护索引的有效性.-- 创建实验表SQL> create table andy_move (id int,name varchar2(10));Table created.-- 插入数据SQL> beginfor i in 1 .. 39 loopinsert into andy_move values(i,'

12c以前非分区表需要转换为分区, 如果不停业务的话可以使用在线重定义,只有在表进行切换的时候会有短暂的锁表. 12c 中alter table online clause 实现了表上现有的索引有效,又不停业务. 测试一:非分区表转分区表,索引转换为oracle内部规则.-- 建非分区表create table andy_clause as select  * from user_objects where  object_id is not null;--创建非分区表索引create inde

之前没特别注意,在有些场景下希望使用并行索引扫描的时候,发现parallel_index hint并没有生效,于是抽空看了下文档:The PARALLEL_INDEX hint instructs the optimizer to use the specified number of concurrent servers to parallelize index range scans for partitioned indexes. 但是有很多表即使实时数据量有上千万,但是也无法做到合理的维

未分区的表,只能存储在一个FileGroup中:对table进行分区后,每一个分区都存储在一个FileGroup中.表分区是将逻辑上一个完整的表,按照特定的字段拆分成Partition set,分散到(相同或不同的)FileGroup中,每一个Partition在FileGroup中都独立存储,每一个parititon都属于唯一的表对象,每一个Partition 都有唯一的ID. 在创建表时,使用On 子句指定table存储的逻辑位置: On  filegroup | "default"

http://blog.csdn.net/iefreer/article/details/12622097 MySQL查询语句执行过程及性能优化-查询过程及优化方法(JOIN/ORDER BY) 标签: mysql性能优化order by 2013-10-12 00:04 3054人阅读 评论(3) 收藏 举报  分类: Web(331)  MySQL(16)  architecture(18)  作者同类文章X •计算机编程模型简介 •Node.js日志框架选型比较:Bunyan •两款高性能

使用phpAnalysis打造PHP应用非侵入式性能分析器,查找PHP性能瓶颈. 什么是phpAnalysis phpAnalysis是一款轻量级非侵入式PHP应用性能分析器,适用于开发.测试及生产环境部署使用,方便开发及测试工程师诊断性能问题: 通过tideways收集PHP程序单步运行过程中所有的函数调用时间及CPU内存消耗等信息 信息永久存储到MySQL数据库 分析每个请求执行的信息,帮助开发测试人员快速定位性能问题 非侵入式,不需修改项目PHP代码 被动分析器,对性能的影响最小,同时收集

mysql索引总结(1)-mysql 索引类型以及创建 mysql索引总结(2)-MySQL聚簇索引和非聚簇索引 mysql索引总结(3)-MySQL聚簇索引和非聚簇索引 mysql索引总结(4)-MySQL索引失效的几种情况 非聚簇索引 索引节点的叶子页面就好比一片叶子.叶子头便是索引键值. 先创建一张表: CREATE TABLE `user` ( `id` INT NOT NULL , `name` VARCHAR NOT NULL , `class` VARCHAR NOT NULL);

在上一篇文章MySQL查询语句执行过程及性能优化-基本概念和EXPLAIN语句简介中介绍了EXPLAIN语句,并举了一个慢查询例子:

MySQL中distinct和group by性能比较[转] 之前看了网上的一些测试,感觉不是很准确,今天亲自测试了一番.得出了结论(仅在个人计算机上测试,可能不全面,仅供参考) 测试过程: 准备一张测试表 1 CREATE TABLE `test_test` ( 2 `id` int(11) NOT NULL auto_increment, 3 `num` int(11) NOT NULL default '0', 4 PRIMARY KEY (`id`) 5 ) ENGINE=MyISAM

paip.提升性能---mysql 优化cpu多核以及lan性能的关系. 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com 来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax //////环境 双核2.9g , 内存2g  ,XPSP2 mysql5.6 ,myisam 50W数据insert,需要50s...平均1w/s的速度了.呵. /////cpu多核大幅提升mysql性能 传输myisam,10w数据.20连接.. 在

教程所示图片使用的是 github 仓库图片,网速过慢的朋友请移步>>> (原文)Mysql 无法选取非聚合列. 更多讨论或者错误提交,也请移步. 1. 前言 最近升级博客,给文章页面底部增加了两个按钮,可以直接跳转到上一篇和下一篇.如下图所示: 实现这个功能的难点在于:数据库怎么选取出一条记录的前后两条相邻的记录? 2. 数据库设计 关于我文章数据库的设计如下图所示: 可以看到,每条记录的身份是索引Id.因为之前有很多文章记录被删除了,所以,Id并不是连续的. 如果当前文章的索引值是3

mysql索引总结(1)-mysql 索引类型以及创建 mysql索引总结(2)-MySQL聚簇索引和非聚簇索引 mysql索引总结(3)-MySQL聚簇索引和非聚簇索引 mysql索引总结(4)-MySQL索引失效的几种情况 聚簇索引就是对磁盘上的实际数据重新组织以按照特定的一个或者多个列的值排序的算法 特点是存储数据的顺序和索引顺序一致 一般情况下主键会默认生成聚簇索引 且一张表有且只有一个聚簇索引 聚簇索引和非聚簇索引的区别是: 聚簇索引(innobe)的叶子节点就是数据节点 而非聚簇索引

mysql show profiles使用分析sql性能 Show profiles是5.0.37之后添加的,要想使用此功能,要确保版本在5.0.37之后. 查看一下我的数据库版本 mysql> Select  version(); +---------------------+ | version()           | +---------------------+ | 5.0.82-community-nt | +---------------------+   www.2cto.co

MYSQL批量插入数据库实现语句性能分析 假定我们的表结构如下 代码如下   CREATE TABLE example (example_id INT NOT NULL,name VARCHAR( 50 ) NOT NULL,value VARCHAR( 50 ) NOT NULL,other_value VARCHAR( 50 ) NOT NULL) 通常情况下单条插入的sql语句我们会这么写: 代码如下   INSERT INTO example(example_id, name, valu

由于Windows系统的VMware出了一些问题,索性就不用VM了,直接装上双系统好了.但是在最后安装时出现错误提示“分配到/的分区/dev/sdc1开始于3584字节,使用磁盘的最小对齐,这可能造成非常差的性能...",点继续安装没反应,系统装不上,必须解决这个问题才行. 通过上网查询得知,一般的SSD分区时需要4k对齐,我就想试试把分给Ubuntu的盘格式化进行4k对齐,虽然我用的是机械盘,解决方法如下: 我在网上下载了分区助手DiskGenius,把分给Ubuntu的分区进行格式化,也就是

MYSQl 全表扫描以及查询性能 -- 本文章仅用于学习,记录 一. Mysql在一些情况下全表检索比索引查询更快: 1.表格数据很少,使用全表检索会比使用索引检索更快.一般当表格总数据小于10行并且数据行的长度非常小的时候会使用全表检索;   2.在ON或者WHERE中,没有使用索引列作为查询条件:   3.使用了索引列与一个常量进行比较,但是mysql发现该索引列覆盖的数据太大,反而全表检索更快(一般当索引列覆盖的数据大于全表数据的30%时,会触发mysql使用全表检索);   4.使用了一

查看表的分布状况mysql> select count(*) from  justin;+----------+| count(*) |+----------+|  5845246 |+----------+1 row in set (0.00 sec) mysql> select month(create_time),count(*) from justin group by  month(create_time);+-----------------------+----------+|