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

数据库单表数据量太大可能会导致数据库的查询速度大大下降(感觉都是千万级以上的数据表了),可以采取分区分表将大表分为小表解决(当然这只是其中一种方法),比如数据按月.按年分表,最后可以使用视图将小表重新并为总的虚拟表,其实并不影响上层程序的使用(程序也许都不知道分表了). 主要步骤: 1.新建文件组,将数据表文件保存路径指向相应文件组(应将文件组和文件放入不同的磁盘中,甚至不同服务器形成分布式数据库,因为数据的读取瓶颈很大程度在于磁盘的的读写速度,多个磁盘存放一个表可以负载均衡) 2.设置分区函数

分区 分区就是把一个数据表的文件和索引分散存储在不同的物理文件中.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,数据库不同实现方式有所不同. 与分表不同,一张大表进行分区后,他还是一张表,不会变成二张表,但是他存放数据的区块变多了.分区的概念,我觉得就想突破磁盘I/O瓶颈,想提高磁盘的读写能力,来增加数据库的性能. 分区实现是比较简单的,建立分区表,根建平常的表没什么区别,并且对开发代码端来说是透明. postgresql10以上的自动分区分表功能: 1.首先创

目录 mysql 的备份和恢复 mysql 的分区分表 mysql 的主从复制读写分离 mysql 的备份和恢复 创建备份管理员 创建备份管理员,并授予管理员相应的权限 备份所需权限:select,reload,lock tables,replication client,show view,event,process # 创建管理员 create user 'backup'@'localhost' identified by '123456'; # 给管理员授权 grant select,re

(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

为毛要分表和分区,,,,所有数据库的通病,文件越大,性能越低...那问题就来了.数据越多文件越大...无解?哎,所以说知道 为毛要分区了吧!那分表又是毛线?分表就是把一张表拆分成若干表,,,根据情况常见2种方式,一种是横向(水平分表),不断复制完全一样的表,一种是纵向(垂直分表) 按列拆分成若干个表. 那分区又是毛线?说白了就是mysql帮咱们分表,储存到不同的位置(自定义)别扯了,说重点吧!好.分表水平分表 完全相同的数据结构来复制表,比如 user1 user2 user3 都有相同的数据结

一:分区/分表 为了什么? - 当MySQL单表的数据量过大时,数据库的访问速度会下降,需要处理大量数据,所以需要把数据分散存储. - 常用 "水平" 切分 二:MySQL常见的水平切分方案有哪些? - 分库分表 - 分区表 三:分库分表? - 把一个很大的库(表)的数据分到几个库(表)中,每个库(表)的结构都相同,但他们可以分布在不同的MySQL实例,甚至不同的物理机器上,以达到降低单库(表)数据量,提高读写性能的目的. - 分库分表往往是业务层实施的,分库分表后,往往需要升级系统:

为什么要分表和分区? 日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表.这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,如果涉及联合查询的情况,性能会更加糟糕.分表和表分区的目的就是减少数据库的负担,提高数据库的效率,通常点来讲就是提高表的增删改查效率. 什么是分表? 分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表,我们可以称为子表,每个表都对应三个文件,MYD数据文件,.MYI索引文件,.frm表结构文件.这些子表可以分布在

大数据-分表分区分库问题集:1.分表时两张表的数据都一样么?如果一样,只是降低了表的访问量,但是如果数据多了还是没有提高查询的效率答:分表是对一张表中的数据按照某种规则进行拆分到三张表中,三张表的所有数据才是完整的数据2.如果是分库,分表联合使用,那么一个库进行读,一个库进行写,那么数据时怎么保持一致呢为什么要进行数据库数据表的分离:一个数据库,一张表,随着时间的推移,客户量的增多,一张表的数据量就很容易的提高一个甚至更多的量级,那么我们进行修改和查询就很费时,所以需要对数据进行切分操作.分区

分表: 分表分为水平分表和垂直分表. 水平分表原理: 分表策略通常是用户ID取模,如果不是整数,可以首先将其进行hash获取到整. 水平分表遇到的问题: 1. 跨表直接连接查询无法进行 2. 我们需要统计数据的时候 3. 如果数据持续增长,达到现有分表的瓶颈,需要增加分表,此时会出现数据重新排列的情况 解决方案建议: 1. 第1,2点可以通过增加汇总的冗余表,虽然数据量很大,但是可以用于后台统计或者查询时效性比较底的情况,而且我们可以提前算好某个时间点或者时间段的数据 2. 第3点解决建议: 1

http://blog.csdn.net/lgb934/article/details/8662956 http://www.2cto.com/database/201503/380348.html 什么是分表? 分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表,我们可以称为子表,每个表都对应三个文件,MYD数据文件,.MYI索引文件,.frm表结构文件.这些子表可以分布在同一块磁盘上,也可以在不同的机器上.app读写的时候根据事先定义好的规则得到对应的子表名,然后去操作它 什么

1.某表的数据误删了,那么可以查询这个表某一时间节点之前的数据,并放到一个新建的表里. create table temptable as select * from t_billdefi  as OF TIMESTAMP TO_TIMESTAMP('2018-12-20 14:00:00',  'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'); 2.某表被删除了(备份还原工作一般会删除表的,恢复后,新表覆盖了老表(老表被删除了)) 下面命令可以查询 被删除的表名 select * from r

Date: 20140217 Auth: JIN 需求: 导出一个表的两个列的表的SQL语句(包含数据) 方法:创立一个临时表 mysql> desc kw_keywords;+------------+------------------+------+-----+---------+----------------+| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+------------+------------------+------+--

create table EGMAS_COUNT_DATA(TIMES       date not null, COUNT NUMBER(30) not null, SYSTEM_NAME VARCHAR2(30) not null, Operation_index VARCHAR2(30) not null);-- Add comments to the columns comment on column EGMAS_COUNT_DATA.TIMES is '日期';comment on c

oracle中的数据对象有表.视图.索引.序列等 表的相关操作 1.创建表 方式一: 方式二:create table person( create table person1 id number(18), as name varchar2(5), select * from person age number(3), sex varchar2(4) ); 2.删除表 方式一:只会删除表中的内容,不会删除表结构truncate delete 方式二:删除表结构truncate table per

一.基本操作 1.DDL 官网的DDL语法教程:点击查看 建表语句 CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, c

一.分区表 1.1 概念 Hive 中的表对应为 HDFS 上的指定目录,在查询数据时候,默认会对全表进行扫描,这样时间和性能的消耗都非常大. 分区为 HDFS 上表目录的子目录,数据按照分区存储在子目录中.如果查询的 where 字句的中包含分区条件,则直接从该分区去查找,而不是扫描整个表目录,合理的分区设计可以极大提高查询速度和性能. 这里说明一下分区表并 Hive 独有的概念,实际上这个概念非常常见.比如在我们常用的 Oracle 数据库中,当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会下降,

当数据量猛增的时候,大家都会选择库表散列等等方式去优化数据读写速度,举例说明: 1亿条数据,分100张表 1.首先创建100张表 $i=0;while($i<=99){echo "$newNumber \r\n";$sql="CREATE TABLE `code_".$i."` ( `full_code` char(10) NOT NULL, `create_time` int(10) unsigned NOT NULL, PRIMARY KEY 

ORACLE 查询一个数据表后通过遍历再插入另一个表中的两种写法 语法 第一种: 通过使用Oracle语句块  --指定文档所有部门都能查看 declare cursor TABLE_DEPT and STATUS>-; begin for c in TABLE_DEPT loop INSERT INTO G_KNOWDOCRIGHT(RID,DIRID,DOCID,USERID) VALUES(SYS_GUID(),'权限编号','文档编号',c.ID); end loop; commit;

初始Oracle时很难理解其中的物理结构和逻辑结构,不明白内存中和硬盘中文件的区别和联系,我也是初学Oracle,这里就简单的谈谈我我看法. 首先,你需要明白的一点是:数据库的物理结构是由数据库的操作系统文件所决定,每一个Oracle数据库是由三种类型的文件组成:数据文件.日志文件和控制文件.数据库的文件为数据库信息提供真正的物理存储. 每一个Oracle数据库有一个或多个物理的数据文件(data file).一个数据库的数据文件包含全部数据库数据.逻辑数据库结构(如表.索引等)的数据物理地存储

oracle的minus返回第一个表中有.第二个表中没有的数据 CREATE TABLE hovertree_union_1 ( id INT, val ) ); CREATE TABLE hovertree_union_2 ( id INT, val ) ); , 'A'); , 'B'); , 'C'); , 'A'); , 'A'); , 'B'); , 'D'); SQL> SELECT * FROM hovertree_union_1 MINUS SELECT * FROM hover