工作上会经常遇到量级比较大的数据表  :场景: 该数据表需要进行alter操作 比如增加一个字段,减少一个字段. 这个在一个几万级别数据量的数据表可以直接进行alter表操作,但是要在一个接近1000W的数据表进行操作,不是一件容易的事:可能情况:1.导致数据库崩溃或者卡死  2.导致其他进程 进行数据库读写I/O变慢  3.还有一个可能就是数据格式不一致 导致数据无法写入(比如一个varchar类型要改为int类型,当数据长度过大时会报错) 解决方案:-- 1.重新创建一张数据表  creat

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

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

MySQL千万级大表优化解决方案 非原创,纯属记录一下. 背景 无意间看到了这篇文章,作者写的很棒,于是乎,本人自私一把,把干货保存下来.:-) 问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死.严重影响业务. 问题前提:老系统,当时设计系统的人大概是大学没毕业,表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾,简直无法直视.原开发人员都已离职,到我来维护,这就是传说中的维

1.构建数据 --创建MyISAM模式表方便批量跑数据 CREATE TABLE `logs1` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `logtype` varchar(255) DEFAULT NULL, `logurl` varchar(255) DEFAULT NULL, `logip` varchar(255) DEFAULT NULL, `logdz` varchar(255) DEFAULT NULL, `ladduser` varchar

如果表很大--千万级别的数据,又不能做truncate 操作,只能 delete 表中某部分数据时可以用以下来执行,这种方式只对大表操作时比较有效率,数据量小时不考虑 --示例如下 declare cursor mycursor is SELECT ROWID FROM tpr_zjjx1 WHERE jxrq=to_date('2013-06-30','yyyy-mm-dd') order by rowid; type rowid_table_type is table of rowid in

当需要对表进行ddl操作如加索引.增删列时,数据量小时直接在线修改表结构影响不大当表达到百万.千万数据就不能直接在线修改表结构 下面是具体的过程:1.备份数据select * from ih_order into outfile '/bak/order.txt';mysql> select * from ih_order into outfile 'D:/bak/order.txt';Query OK, 10001000 rows affected (1 min 30.18 sec) 2.复制原

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 这是全表扫描,没有使用到索引,不建议使用. 不以通配符开头的sql语句,例如:select * from t_credit_detail where Fl

当需要对表进行ddl操作如加索引.增删列时,数据量小时直接在线修改表结构影响不大当表达到百万.千万数据就不能直接在线修改表结构 下面是具体的过程:1.备份数据select * from ih_order into outfile '/bak/order.txt';mysql> select * from ih_order into outfile 'D:/bak/order.txt';Query OK, 10001000 rows affected (1 min 30.18 sec) 2.复制原

一:概述 当我们设计一个系统时,需要考虑到系统的运行一段时间后,表里数据量大约有多少,如果在初期,就能估算到某几张表数据量非常庞大时(比如聊天消息表),就要把表创建好,这篇文章从创建表,增加数据,以及字段扩展,这几个方面来给出建议. 二:创建表 假如现在我们需要创建IM项目中的聊天消息表,这个表数据量大,读操作远超过写操作,我们都知道,mysql常用的数据库引擎主要有innodb,myisam,这两个数据库引擎主要区别是,innodb支持事务,支持外键,锁是行级锁(行级锁只是针对主键,非主键也会

问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死.严重影响业务. 问题前提:老系统,当时设计系统的人大概是大学没毕业,表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾,简直无法直视.原开发人员都已离职,到我来维护,这就是传说中的维护不了就跑路,然后我就是掉坑的那个!!! 我尝试解决该问题,so,有个这个日志. 方案概述 方案一:优化现有mysql数据库.优点:不影响现有业务

参考: 一  大的优化方向: 数据结构优化,慢查询优化,索引优化,mysql参数设置优化 数据结构优化:先读写分离.再垂直拆分.再水平拆分! 说3点 1. 设计合适的索引,基于主键的查找,上亿数据也是很快的; 2. 反范式化设计,以空间换时间,避免join,有些join操作可以在用代码实现,没必要用数据库来实现; 3. buffer,尽量让内存大于数据. 至于优化若是指创建好的表,不能变动表结构的话,那建议InnoDB引擎,多利用点内存,减轻磁盘IO负载,因为IO往往是数据库服务器的瓶颈 来自:

本文不涉及复杂的底层数据结构,通过explain解释SQL,并根据可能出现的情况,来做具体的优化.   需要优化的查询:使用explain      出现了Using temporary:      有分页时出现了Using filesort则表示使用不了索引,需要根据下面的技巧来调整语句      rows过多,或者几乎是全表的记录数:      key 是 (NULL):      possible_keys 出现过多(待选)索引.   1.使用explain语法,对SQL进行解释,根据其结

从关系型库中迁移数据算是比较常见的场景,这里借助两个工具来完成本次的数据迁移,考虑到数据量并不大(不足两千万),未采用snapshot快照的形式进行. Elasticsearch-jdbc,Github地址:https://github.com/jprante/elasticsearch-jdbc,从插件管方的兼容版本看,是不支持直接写入elasticsearch 5.6.1及更高版本中. Release date JDBC Importer version Elasticsearch vers

由于上周末小写把数据数据重复写入数据库,没办法,得去重! 最新使用的语句: use data set nocount ondelete DoRecordProperty from( select TID,SN,COUNT(0) as num,Max(id) as maxid from DoRecordProperty with (nolock) group by TID,SN having count(0)>1 ) p where p.TID=DoRecordProperty.TID and p

本文为本人最近利用几个小时才分析总结出的原创文章,希望大家转载,但是要注明出处 http://blog.sina.com.cn/s/blog_438308750100im0e.html 有什么问题可以互相讨论:yubaojian0616@163.com 于堡舰 上一篇文章我们测试一些order by查询和分页查询的一些基准性能,现在我们来分析一下条件索引查询的结果集的测试 现在我们继续进行一个测试相同的表结构插入1亿条数据这次用到的是Innodb表引擎,表名有些变化,这里为甚要新建一个表的很重要

小表不会产生性能问题,大表才会.要练习SQL调优,还非得有大表不可.但数据不会自然产生,没有数据时如何创建一张千万级别的大表呢? 之前,我想用Oracle的批量插入语法去插入数据,此语法如下: INSERT ALL INTO firsttb(NAME, age,createdtime) values('E1','',sysdate) INTO firsttb(NAME, age,createdtime) values('E2','',sysdate) INTO firsttb(NAME, age

由于直接使用临时表来创建中间表,其速度不如人意,因而就有了把临时表建成内存表的想法.但内存表和临时表的区别且并不熟悉,需要查找资料了.一开始以为临时表是创建后存在,当连接断开时临时表就会被删除,即临时表是存在于磁盘上的.而实际操作中发现临时表创建后去目录下查看发现并没有发现对应的临时表文件(未断开链接).因而猜测临时表的数据和结构都是存放在内存中,而不是在磁盘中.    这样一想内存表不是也是存在在内存中吗,那么他和临时表有什么区别?他们的速度是什么样子?    查找了官方手册有以下的一些解释:

从一月至今,我总共归纳了三种创建千万级大表的方案,它们是: 下面是这三种方案的对比表格: # 名称 地址 主要机制 速度 1 在Oracle中十分钟内创建一张千万级别的表 https://www.cnblogs.com/xiandedanteng/p/12169527.html connect by+Insert into select 由于插入量是线性增长的,导致速度在前三种方案里最慢 2 25分钟创建一千六百万大表全记录 https://www.cnblogs.com/xiandedante

原文地址:原创 mysql数据库千万级别数据的查询优化和分页测试作者:于堡舰 本文为本人最近利用几个小时才分析总结出的原创文章,希望大家转载,但是要注明出处 http://blog.sina.com.cn/s/blog_438308750100im0b.html 有什么问题:yubaojian0616@163.com 于堡舰 我原来的公司是一家网络游戏公司,其中网站交易与游戏数据库结合通过ws实现的,但是交易记录存放在网站上,级别是千万级别的数据库是mysql数据库. 可能有人会问mysql是否

概述:交代一下背景,这算是一次项目经验吧,属于公司一个已上线平台的功能,这算是离职人员挖下的坑,随着数据越来越多,原本的SQL查询变得越来越慢,用户体验特别差,因此SQL优化任务交到了我手上. 这个SQL查询关联两个数据表,一个是攻击IP用户表主要是记录IP的信息,如第一次攻击时间,地址,IP等等,一个是IP攻击次数表主要是记录每天IP攻击次数.而需求是获取某天攻击IP信息和次数.(以下SQL语句测试均在测试服务器上上,正式服务器的性能好,查询时间快不少.) 准备:查看表的行数: 未优化前SQL