大数据量的查询,不仅查询速度非常慢,而且还会导致数据库经常宕机(刚接到这个项目时候,数据库经常宕机o(╯□╰)o). 那么,如何处理上亿级的数据量呢?如何从数据库经常宕机到上亿数据秒查?仅以此篇文章作为处理的总结. 数据背景:下面是存放历史数据表的数据量,数据量确实很大,3亿多条.但这也仅仅是测试数据而已,因为客户端服务器上的数据可能远不止于此. 为什么说远不止于此呢?实际情况是这样的: 有一个实时数据表,THTF_TABLE_AI,以及历史数据表,THTF_TABLE_AI_HIS 实时数据表

当对数据表进行水平分表之后,若要进行数据统计,往往需要对所有分表一起进行联合查询.在使用 Laravel 框架时,可以利用 Model 类的 setTable 方法对于多个表进行合并查询. 举个例子,假设 users 表水平拆分为 16 个表,users_0.users_1.users_2……一直到 users_f,这几个表都有相同的结构,使用 SQL 的 UNION ALL 合并查询所有表的结果集,然后调用 Model 类的 setTable 方法,把结果集的别名赋值给 Model 类的 ta

最近有一个项目,其中某个功能单表数据在可预估的未来达到了亿级,初步估算在90亿左右.与同事详细讨论后,决定采用一致性Hash算法来完成数据库的自动扩容和数据迁移.整个程序细节由我同事完成,我只是将其理解并成文,供有相同问题的同行参考. 参看此文的兄弟,默认各位已经熟悉一致性hash算法了.此文仅仅阐述代码细节,实现语言为Java. 项目背景 项目是一个实验室项目 其中有一个表叫做试验表,用于存储车型的试验数据,每个试验大概有6000条数据 总计初期约有2万个车型,每个车型初期包含超过50个试验.

选择开源核心组件的一个非常重要的考虑通常是社区活跃性,一旦项目团队无法进行自己后续维护和扩展的情况下更是如此. 至于为什么选择sharding-jdbc而不是Mycat,可以参考知乎讨论帖子https://www.zhihu.com/question/64709787. 还可以参考https://blog.csdn.net/u013898617/article/details/79615427. 关于分库分表和读写分离.主从 一般来说,需要分库分表的系统是流量比较大的,而且比较容易出现峰值的比如

(1) 表空间及分区表的概念表空间: 是一个或多个数据文件的集合,所有的数据对象都存放在指定的表空间中,但主要存放的是表, 所以称作表空间.分区表:        当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会变慢,应用程序的性能就会下降,这时就应该考虑对表进行分区.表进行分区后,逻辑上表仍然是一张完整的表,只是将表中的数据在物理上存放到多个“表空间”(物理文件上),这样查询数据时,不至于每次都扫描整张表而只是从当前的分区查到所要的数据大大提高了数据查询的速度.  (2).表分区的具体作用Oracl

就像在电话里提到的那样,Oracle内部的优化器是根据一系列的内部算法基于表上的统计信息来产生执行计划的.对于特别复杂的SQL语句,Oracle的优化器有一定几率不能得到最优的执行计划(因为机器代码实际上是比较死板的,虽然得到的执行计划按照内部的算法来看是比较快的,但是实际上这个执行计划可能在实际执行中比较慢).我们现在碰到的就是这种情况,虽然表的统计信息是准的,但恰恰优化器在基于这个统计信息使用内部算法得到的执行计划是不优化的一这是优化器的固有限制.这时候就需要DBA/Oracle Suppo

此文从以下几个方面来整理关于分区表的概念及操作:         1.表空间及分区表的概念         2.表分区的具体作用         3.表分区的优缺点         4.表分区的几种类型及操作方法         5.对表分区的维护性操作. (1.) 表空间及分区表的概念 表空间: 是一个或多个数据文件的集合,所有的数据对象都存放在指定的表空间中,但主要存放的是表, 所以称作表空间.   分区表: 当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会变慢,应用程序的性能就会下降,这时就应该

转载:https://www.cnblogs.com/congcidaishangjiamianju/p/8045804.html 一 表空间及分区表的概念 表空间: 是一个或多个数据文件的集合,所有的数据对象都存放在指定的表空间中,但主要存放的是表, 所以称作表空间.   分区表: 当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会变慢,应用程序的性能就会下降,这时就应该考虑对表进行分区.表进行分区后,逻辑上表仍然是一张完整的表,只是将表中的数据在物理上存放到多个表空间(物理文件上),这样查询数据时,

需求:添加创建了分库分表后,业务可能将数据已经写入,但未来得及接入到otter汇总库.接入汇总库前需要初始化这部分数据. 1.导出 ip_port_list ) len=${#ip_port_list[@]} ;i;i++)) do db_ip=`echo ${ip_port_list[i]} | awk -F[:] '{print $1}'` db_port=`echo ${ip_port_list[i]} | awk -F[:] '{print $2}'` mysql >/dev/null

direct path read深入解析 前言 最近碰到一件很奇葩的事情,因为某条SQL执行缓慢,原因是走了笛卡尔(两组大数据结果集),而且笛卡尔还是NL的一个部分,要循环31M次. 很容易发现是统计信息没有导致的,收集完就好了. 结果过了个51假期回来有人反馈其他的SQL慢了,看了下慢的SQL涉及到的表就刚好是上次收集统计信息的表. 统计问题SQL的历史执行情况,发现时间刚好在那天收集完后开始变慢.咋回事. 后边发现慢的原因是对收集的那两张表做全表扫描时候用了直接路径读(DPR).暂定为表A和

一.前言 大数据量的查询,不仅查询速度非常慢,而且还会导致数据库经常宕机,在尝试添加索引及查询方式修改后,还有没有更有效的解决方案呢? 分库.分表.分区这些概念咱就应该了解一下. 二.分表 假如一个大型商城有一个订购关系表,每个用户的订单都落在这个表里面,那么时间一长,要进行查询的时候,肯定慢得要死,这样的系统给客户用,那就凉凉思密达了... 拆分思想 咱可以对这个总表进行拆分,例如对年进行拆分,每个年表只存一年的记录,那么这样数据就分散开来了,每个表的数据就少很多,根据具体情况还可以按月分,按

以下文章转载博客:http://blog.csdn.net/bluishglc 讲的很深入透彻,转来分享下: 数据库Sharding的基本思想和切分策 http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6161475 关于垂直切分Vertical Sharding的粒度 http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6274841 数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示 ht

1.名词解释 分区:将一张大表在物理上分成多个分区,逻辑上仍然是同一个表名. 分表:将一张大表拆分成多张小表,不同表有不同的表名. 两种数据组织形式的原理图如下: 图 1分表与分区的原理图 2.实验目的 本实验的目的,在于对比分区与分表技术,分析其在"大图层"(大图层指要素数量超过200万条的图层)上的适用性. 3.实验数据 实验数据为贵州省87县地类图斑数据,要素总数为6695554.根据不同的数据组织+索引形式,形成了3个不同的实验主体: 分表存储+空间索引 按县分区+全局空间索引

分表是分散数据库压力的好方法. 分表,最直白的意思,就是将一个表结构分为多个表,然后,可以再同一个库里,也可以放到不同的库. 当然,首先要知道什么情况下,才需要分表.个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了. 1,分表的分类 1>纵向分表 将本来可以在同一个表的内容,人为划分为多个表.(所谓的本来,是指按照关系型数据库的第三范式要求,是应该在同一个表的.) 分表理由:根据数据的活跃度进行分离,(因为不同活跃的数据,处理方式是不同的) 案例: 对于一个博客系统,文章标题,作者,分类,

OneProxy分库分表演示 (杭州平民软件有限公司) OneProxy是为MySQL精心设计的数据访问层,可以为任何开发语言提供对MySQL数据库的智能数据路由功能,比如单点切换.读写分离.分库分表等高级功能.并且允许你在公有云和私有云环境下自由布署,打造属于自己的数据架构. 如果在测试中发现问题,请联系我(微博:平民架构,微信:anysql)! 分库分表 Oracle从8.0.x版本开始在数据库内部支持分区表,可以将数据按某一个字段的某一规律来进行分片存贮,以降低数据库索引的层级,提高访问效

本次预计讲解的知识点 1. 多表查询的操作.限制.笛卡尔积的问题: 2. 统计函数及分组统计的操作: 3. 子查询的操作,并且结合限定查询.数据排序.多表查询.统计查询一起完成各个复杂查询的操作: 一.多表查询的基本概念 在之前所使用的查询操作之中,都是从一张表之中查询出所需要的内容,那么如果现在一个查询语句需要显示多张表的数据,则就必须应用到多表查询的操作,而多表查询的语法如下: SELECT [DISTINCT] * | 字段 [别名] [,字段 [别名] ,-] FROM 表名称 [别名]

系统开发中,数据库是非常重要的一个点.除了程序的本身的优化,如:SQL语句优化.代码优化,数据库的处理本身优化也是非常重要的.主从.热备.分表分库等都是系统发展迟早会遇到的技术问题问题.Mycat是一个广受好评的数据库中间件,已经在很多产品上进行使用了.下面就针对Mycat的基础知识和应用做一总结性梳理,这些内容有的是从网上收集的,有的是自己做的测试验证信息,如有错误,烦请谅解和指出! 一.MyCat简单介绍MyCat是一个开源的分布式数据库系统,是一个实现了MySQL协议的服务器,前端用户可以

一.mycat的安装 环境准备:准备一台虚拟机192.168.152.128 1. 下载mycat cd /softwarewget http:-linux.tar.gz 2. 解压mycat tar -zxvf Mycat-server-1.6-RELEASE-20161028204710-linux.tar.gz 3. 剪切mycat到/usr/local目录下 mv /software/mycat /usr/local 4. 启动mycat /usr/local/mycat/bin/myc

一.数据处理分类 1. 海量数据处理,按照使用场景主要分为两种类型: 联机事务处理(OLTP) 面向交易的处理系统,其基本特征是原始数据可以立即传送到计算机中心进行处理,并在很短的时间内给出处理结果.简单地说,主要是对数据的插入.修改.删除,所以对事物和实时性要求比较高. 联机分析处理(OLAP) 通过多维的方式对数据进行分析.查询和报表,可以同数据挖掘工具.统计分析工具配合使用,增强决策分析功能.简单地说,主要是对海量数据的查询统计分析 2. OLTP和OLAP的比较   OLTP OLAP

概述 分库分表的必要性 首先我们来了解一下为什么要做分库分表.在我们的业务(web应用)中,关系型数据库本身比较容易成为系统性能瓶颈,单机存储容量.连接数.处理能力等都很有限,数据库本身的“有状态性”导致了它并不像Web和应用服务器那么容易扩展.那么在我们的业务中,是否真的有必要进行分库分表,就可以从上面几个条件来考虑. · 单机储存容量.您的数据量是否在单机储存中碰到瓶颈.比如饿了么一天产生的用户行为数据就有24T,那么在传统的单机储存中肯定是不够的. · 连接数.处理能力.在我们的用户量达到