一.索引的作用 索引通俗来讲就相当于书的目录,当我们根据条件查询的时候,没有索引,便需要全表扫描,数据量少还可以,一旦数据量超过百万甚至千万,一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多,5秒以上就已经让人难以忍受了. 提升查询速度的方向一是提升硬件(内存.cpu.硬盘),二是在软件上优化(加索引.优化sql:优化sql不在本文阐述范围之内). 能在软件上解决的,就不在硬件上解决,毕竟硬件提升代码昂贵,性价比太低.代价小且行之有效的解决方法就是合理的加索引. 索引使用得当,能使查询速度提升上万倍,效

如果想查看 Mysql 数据库的总的数据量或者某个表的数据或者索引大小,可以使用系统库 information_schema 来查询,这个系统库中有一个 TABLES 表,这个表是用来记录数据库中表的大小.行数.索引大小等信息 mysql > use information_schema; Database changed mysql > show create table TABLES; mysql > desc TABLES; 表结构如下: sql: CREATE TEMPORARY

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

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

平时都是几百万的数据量,这段时间公司中了个大标,有上亿的数据量. 现在情况是数据已经在数据库里面了,需要用R分析,但是完全加载不进来内存. 面对现在这种情况,R提供了ff, ffbase , ETLUtils  的解决方案. 它可以很简单的加载,转换数据库的数据进入R内存,ETLUtils 包现在已经扩展了read.odbc.ffdf 方法用来查询Oracle, MySQL, PostgreSQL & sqlite databases.. 下面我们就来展示一个例子. require(ETLUti

SELECT CONCAT(ROUND((INDEX_LENGTH+DATA_LENGTH)/1024/1024, 2), 'MB') AS '总大小',CONCAT(ROUND(DATA_LENGTH/1024/1024, 2), 'MB')  AS '数据大小',CONCAT(ROUND(INDEX_LENGTH/1024/1024, 2), 'MB') AS '索引大小' FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES WHERE TABLE_SCHEMA='youwoapp

一.背景mysql 表中已有 4 亿数据,为提高查询效率,需创建分区,一开始计划是创建 HASH 分区,结果报错:ERROR 1659 (HY000): Field 'partno' is of a not allowed type for this type of partitioning1 查询得知报错原因,HASH 分区只支持数字分区,而我要分区的字段是 varchar 类型,故改用 KEY 分区二.解决 KEY 分区语句: alter table TABLENAME PARTITION

今天,探讨一个有趣的话题:MySQL 单表数据达到多少时才需要考虑分库分表?有人说 2000 万行,也有人说 500 万行.那么,你觉得这个数值多少才合适呢? 曾经在中国互联网技术圈广为流传着这么一个说法:MySQL 单表数据量大于 2000 万行,性能会明显下降.事实上,这个传闻据说最早起源于百度.具体情况大概是这样的,当年的 DBA 测试 MySQL性能时发现,当单表的量在 2000 万行量级的时候,SQL 操作的性能急剧下降,因此,结论由此而来.然后又据说百度的工程师流动到业界的其它公司,

本文阅读时间大约3分钟. 梁桂钊 | 作者 今天,探讨一个有趣的话题:MySQL 单表数据达到多少时才需要考虑分库分表?有人说 2000 万行,也有人说 500 万行.那么,你觉得这个数值多少才合适呢? 曾经在中国互联网技术圈广为流传着这么一个说法:MySQL 单表数据量大于 2000 万行,性能会明显下降.事实上,这个传闻据说最早起源于百度.具体情况大概是这样的,当年的 DBA 测试 MySQL性能时发现,当单表的量在 2000 万行量级的时候,SQL 操作的性能急剧下降,因此,结论由此而来.

今日格言:了解了为什么,问题就解决了一半. Mysql 单表适合的最大数据量是多少? 我们说 Mysql 单表适合存储的最大数据量,自然不是说能够存储的最大数据量,如果是说能够存储的最大量,那么,如果你使用自增 ID,最大就可以存储 2^32 或 2^64 条记录了,这是按自增 ID 的数据类型 int 或 bigint 来计算的:如果你不使用自增 id,且没有 id 最大值的限制,如使用足够长度的随机字符串,那么能够限制单表最大数据量的就只剩磁盘空间了.显然我们不是在讨论这个问题. 影响 My

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzNjUxMzk2NQ==&mid=2247484743&idx=1&sn=04337e020d268a951139ea1b36e74854&chksm=e8d7fa85dfa07393964671f307159a0a6eb13598b242e0b2a674b33d6b672d10383cc9ceb9df&mpshare=1&scene=23&srcid=0309zXCe6mDBW

一.前言 程序访问 MySQL 数据库时,当查询出来的数据量特别大时,数据库驱动把加载到的数据全部加载到内存里,就有可能会导致内存溢出(OOM). 其实在 MySQL 数据库中提供了流式查询,允许把符合条件的数据分批一部分一部分地加载到内存中,可以有效避免OOM:本文主要介绍如何使用流式查询并对比普通查询进行性能测试. 二.JDBC实现流式查询 使用JDBC的 PreparedStatement/Statement 的 setFetchSize 方法设置为 Integer.MIN_VALUE 或

本文系阅读<高性能MySQL>,Baron Schwartz等著一书中第五章 创建高性能的索引的笔记,索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构. 索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对性能的影响愈发重要.在数据量较小且负载较低时,不恰当的索引对性能的影响可能还不明显,但当数据量逐渐增大时,性能则会急剧下降. 索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引有时比一个好的索引性能要好两个数量级. 索引基础 在mysql中

原文:MySQL性能优化(三):索引 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/vbirdbest/article/details/81061053 一 索引原理 如果一本新华字典假如没有目录,想要查找某个字,就不得不从第一页开始查找,一直找到最后一页(如果要找的字在最后一页),这个过程非常耗时,这种场景相当于数据库中的全表扫描的概念,也就是循环表中的每一条记录看看该记录是否满足条件

1.索引的优点 索引可以让服务器快速地定位到表的指定位置.总结下来有三大优点: 索引大大减少了服务器需要扫描的数据量 索引可以帮助服务器避免排序和临时表 索引可以将随机I/O变为顺序I/O 2.高性能的索引策略 独立的列 我们通常会看到一些查询不当地使用索引,或者使得Mysql无法使用已有的索引,比如: SELECT ID FROM B WHERE ID + = ; Mysql无法解析这个方程式,我们应该养成简化where条件的习惯,下面是另一个常见错误: SELECT A FROM B TO_

问题来源于以下场景: 我们需要对一张数据表做导出文件操作,需要判断如果数据量不多的时候,直接导出提供下载,如果数据量超过一定数值,则异步处理导出和下载. 这里就引入一个问题,如果我们直接count一张表,当表比较大的时候,太过耗时: select count(1) from table;// 数据量大的时候速度慢 需要如何优化? 我们根据自己的需求,是不需要知道数据量具体又多少,只是想知道多不多的问题. 这个时候,我们能不能限制下数据长度,假设我们要判断超过5000数据量时异步导出.那么我们先限

索引的概念: 索引是一个分散存储的数据结构(检索)对数据库表中一列或多列的值进行排序 为什么要用索引? 索引能极大的减少存储引擎需要扫描的数据量 索引可以把随机IO变成顺序IO 索引可以帮助我们进行分组,排序操作时,避免使用临时表 聚集索引: 数据库表行中数据的物理顺序与键值的逻辑(索引)顺序相同 辅助索引末尾指向主键索引,然后通过主键索引找值 如果innodb没有建索引,默认会创建一个隐式主键索引 6bit 只要是索引是连续的,那么数据在存储介质上的存储位置也是连续的 联合索引 例如创建的索引

转自:http://www.cnblogs.com/xuxm2007/archive/2011/09/01/2161929.html http://www.geminikwok.com/2011/04/02/hadoop-job解决大数据量关联时数据倾斜的一种办法/ 数据倾斜是指,map /reduce程序执行时,reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间很长,这是因为

原文地址:http://blog.csdn.net/zwan0518/article/details/11972853 目录(?)[-] 一查询优化 1创建索引 2缓存的配置 3slow_query_log分析 4分库分表 5子查询优化 二数据转移 21插入数据   如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对

现象 新建了一张员工表,插入了少量数据,索引中所有的字段均在where条件出现时,正确走到了idx_nap索引,但是where出现部分自左开始的索引时,却进行全表扫描,与MySQL官方所说的最左匹配原则"相悖". 数据背景 CREATE TABLE `staffs` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名', `age` int(11) NOT

利用MySQL数据库如何解决大数据量存储问题? 各位高手您们好,我最近接手公司里一个比较棘手的问题,关于如何利用MySQL存储大数据量的问题,主要是数据库中的两张历史数据表,一张模拟量历史数据和一张开关量历史数据表,这两张表字段设计的很简单(OrderNo,Value,DataTime).基本上每张表每天可以增加几千万条数据,我想问如何存储数据才能不影响检索速度呢?需不需要换oracle数据库呢?因为我是数据库方面的新手,希望可以说的详细一点,万分感谢!!?-0-#暂时可以先考虑用infobri