如果对大表进行大量的delete和update,那么可以注意一下如下说明: (1) 查看执行计划,如果说删除的记录很多,走索引的成本会比全表扫描更大,因为更新数据时还需要做一些约束校验和创建index entry.而且对于多CPU 情况,全表扫描还可以使用并行的特性. (2)如果表上有索引,B-Tree 索引可以unusable索引,函数索引则disable 索引,等操作结束之后在rebuild索引. (3)如果是大规模的delete,那么可能还需要注意一下高水位的问题,在允许的情况下,可以用a

ORACLE中如何找出大表分布在哪些数据文件中?   在ORACLE数据中,我们能否找出一个大表的段对象分布在哪些数据文件中呢? 答案是可以,我们可以用下面脚本来找出对应表的区.段分别位于哪些数据文件中 SET PAGESIZE 60; COL SEGMENT_TYPE FOR A12; COL FILE_NAME FOR A64; COL SEGMENT_NAME FOR A24; COL TABLESPACE_NAME FOR A24; COL SEGMENT_OWNER FOR A12;

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

在某些情况下业务建的表某些列没有用到,需要进行删除,但是如果是数据量很大的大表,直接 alter table table_name drop column column_name;这种方法删除,那么将出现TM表锁,业务有可能hang住,所以不能这样子操作:Oracle 8i 引入了从表中删除列的能力.在此之前,有必要删除整个表并重建它.可以将列标记为未使用(逻辑删除)或完全删除(物理删除),下面介绍逻辑删除和物理删除. 一.逻辑删除 在大表上,物理删除列的过程非常耗时且耗费资源.决定从逻辑上删除

需求: 小表数据量20w条左右,大表数据量在4kw条左右,需要根据大表筛选出150w条左右的数据并关联更新小表中5k左右的数据. 性能问题: 对筛选条件中涉及的字段加index后,如下常规的update语句仍耗时半小时左右. UPDATE WMOCDCREPORT.DM_WM_TRADINGALL A SET ( A.RELATIONSHIPNO, A.PACKAGE ) = (SELECT B.RELATIONSHIPNO, CASE ' ' ' ') THEN 'BC' ') THEN 'P

insert into pntmall_point_detail(PNTMALL_PNT_ID,PNTMALL_PNT_DT,PNTMALL_VALIDITY,PNTMALL_LASTUPDATEDT, PNTMALL_RPTPNT_ID,PNTMALL_HAIERUID, PNTMALL_OPTYPE_ID,PNTMALL_OPTYPE_DESC, PNTMALL_NUM,PNTMALL_EXPDT,HPT_REDEMPT_POINT, HPT_LEFT_POINT,HPT_FULLREDEM

1.登录 2.创建用户create user new用户名 identified by new用户名创建new用户名用户,密码设置为new用户名. 3.授权new用户名用户的连接.资源权限.grant connect,resource to new用户名 4.指定表授权查询权限.grant select on old用户名.T_CSL_A to new用户名grant select on old用户名.T_ORG_B to new用户名grant select on old用户名.T_CSL_C

在线大表DDL操作的方法: 1.主从架构轮询修改 需要注意: a.主库会话级别的记录binglog的参数关闭 b.500\502错误异常捕捉 c.检查备库的second behind master是否有延迟 d.varchar有页分裂的情况,尽量减少varchar的长度 2.在线工具online-schema-change需要注意: 需要注意: a.超过1000w行,速度会变慢(半小时左右) 参考链接:http://www.it165.net/pro/html/201312/8928.html

http://www.cnblogs.com/janehoo/p/5382474.html 线大表DDL操作的方法: 1.主从架构轮询修改 需要注意: a.主库会话级别的记录binglog的参数关闭 b.500\502错误异常捕捉 c.检查备库的second behind master是否有延迟 d.varchar有页分裂的情况,尽量减少varchar的长度 2.在线工具online-schema-change需要注意: 需要注意: a.超过1000w行,速度会变慢(半小时左右) 参考链接:ht

mysql 中常用的删除的方法基本上有下面三种方式: 1.delete 一般用于删除少量表中的数据 优化建议,一定要加上where 条件,并且where条件的列上 一定要有主键或者索引.否则会出现全表扫描的情况 2.drop 直接将表删除,包括表的数据和表的定义. 这种操作,MySQL 会加上一个全局锁,删除期间会阻塞操作,所以对大表来说这样操作一定会对生产造成很大的影响 优化建议,大表不要使用drop  table 这种方式,可以考虑 truncate  table的方式 3.truncate

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

转自 http://foxmile.blog.163.com/blog/static/81169805201143191957184/ 我 们要删除表中不用的字段,如果直接drop column,对于大表,进行DDL操作的时间会比较长,会严重阻塞DML语句,导致应用服务器crash,通常的做法是先set unused column column_name 或者 set unused column_name,column_name...,然后再利用停机时间做alter table table_na

一个朋友问我在线对大表进行ddl操作,如何做能尽量避免主从延迟以及不影响在线dml操作呢?我想到一个开源的pt-online-schema-change工具,测试了吧,效果还可以. pt-online-schema-change原理 1.如果存在外键,根据alter-foreign-keys-method参数的值,检测外键相关的表,做相应设置的处理. 2.创建一个新的表,表结构为修改后的数据表,用于从源数据表向新表中导入数据. 3.创建触发器,用于记录从拷贝数据开始之后,对源数据表继续进行数据修

目录 背景 分析 select xxx_record语句 delete xxx_record语句 测试 实施 索引优化后 delete大表优化为小批量删除 总结 背景 XX实例(一主一从)xxx告警中每天凌晨在报SLA报警,该报警的意思是存在一定的主从延迟(若在此时发生主从切换,需要长时间才可以完成切换,要追延迟来保证主从数据的一致性) XX实例的慢查询数量最多(执行时间超过1s的sql会被记录),XX应用那方每天晚上在做删除一个月前数据的任务 分析 使用pt-query-digest工具分析最

作为一个企业或者DBA,我们通常会有这种想法,数据是一个公司的核心命脉,应该需要永久保存,很多时候DBA和开发沟通的时候,开发人员也会这么告诉我们,这份数据非常重要,数据需要永久保存.然而,如果将数据库的数据永久保存,那么迟早有一天,你会拥有一个非常大的数据库.作为一个DBA,通常为了业务对数据库的操作性能考虑和存储容量的考虑.我们会建议对数据库里大表进行数据归档,例如将使用的高频数据保留在当前表,对低频数据保留在归档表中.当然有些公司会将数据抽取到Hadoop.Hbase进行归档和离线分析,或

前言: 很早就听说 MySQL8.0 支持快速加列,可以实现大表秒级加字段.笔者自己本地也有8.0环境,但一直未进行测试.本篇文章我们就一起来看下 MySQL8.0 快速加列到底要如何操作. 1.了解背景信息 表结构的变更是业务运行过程中比较常见的需求之一,在 MySQL 的环境中,可以使用 Alter 语句来完成这些操作,这些 Alter 语句对应的操作通常也称之为 DDL 操作.通常情况下大表的 DDL 操作都会对业务有很明显的影响,需要在业务空闲,或者是维护的时候做.MySQL 5.7 支

SWAP_JOIN_INPUTS Oracle Hint(处理hash join强制大表(segment_size大)作为被驱动表) swap_join_inputs是针对哈希连接的hint,它的含义是让优化器交换原哈希连接的驱动表和被驱动表的顺序,即在依然走哈希连接的情况下让原哈希连接的驱动表变被驱动表,让原哈希连接的被驱动表变为驱动表. 注意,在swap_join_inputs hint中指定的目标表应该是原哈希连接中的被驱动表,否则oracle会忽略该hint. /*+ swap_join

在oracle中由于表结构设计不合理或者需要清楚老数据的时候,经常需要对大表数据进行清理. 一般有一下几种方法: 1. 删除大部分数据,留下小部分数据.我们可以把需要保留的数据转移到别的表,然后再把大表drop掉,然后改名就行了: a) create table tablename_min as select * from tablename_max a where 需要保留的数据. b) drop table tablename_max ; c) rename tablename_min as

当oracle单表数据量上亿时,对表进行alter table aa add column_1 varchar2(2) defalut 'Y';时,效率及安全性是必须考虑的因素. 本帖以2亿的数据表aa举例: alter table aa add column_1 varchar2(2) defalut 'Y'; Table altered Executed in 3600 seconds 直接用了一个小时,而且在这过程中是加上了表级锁,也就是连查询都是会被等待的,这是相当危险的操作. 为什么会

Oracle大表改为分区表及表空间切换方案 一.            背景 由于之前数据库表和索引放在一个表空间导致表空间数据文件增长太快,文件数量即将达到Oracle表空间的限制,需要对表(没有分区,有些表数据量多达几十亿,文件大小TB级)进行表空间迁移,并对某些表改造为分区表. 二.            可选方案分析 1.    使用IMP/EXP 导入(import)导出(export)工具年头已久,将数据导出为二进制文件,将会在11g r2之后废弃,只用于遗留数据的导入导出 此工具可