我最新最全的文章都在南瓜慢说 www.pkslow.com,欢迎大家来喝茶! 1 简介 表分区是解决一些因单表过大引用的性能问题的方式,比如某张表过大就会造成查询变慢,可能分区是一种解决方案.一般建议当单表大小超过内存就可以考虑表分区了.PostgreSQL的表分区有三种方式: Range:范围分区: List:列表分区: Hash:哈希分区. 本文通过示例讲解如何进行这三种方式的分区. 2 例讲三种方式 为方便,我们通过Docker的方式启动一个PostgreSQL,可参考:<Docker启动

本系列目录 CRL快速开发框架系列教程一(Code First数据表不需再关心) CRL快速开发框架系列教程二(基于Lambda表达式查询) CRL快速开发框架系列教程三(更新数据) CRL快速开发框架系列教程四(删除数据) CRL快速开发框架系列教程五(使用缓存) CRL快速开发框架系列教程六(分布式缓存解决方案) CRL快速开发框架系列教程七(使用事务) CRL快速开发框架系列教程八(使用CRL.Package) CRL快速开发框架系列教程九(导入/导出数据) CRL快速开发框架系列教程十(

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1. 背景 项目中有1000万条历史案卷,为某地方坐标系数据,我们的真实需求是将地方坐标系坐标反转成WGS84坐标,如果现在需要将其转换成百度坐标系数据.常规方案是先建立好整个该市的本地坐标和百度坐标之间的控制点库后再进行转换.但是在具体实施中发现转换特别慢,由于控制点库也有200多万条记录,大概一个点需要一秒钟才能转换完. 2.将Update变成Insert关键字段值

分享一个MySQL分库备份脚本(原) 开发思路: 1.路径:规定备份到什么位置,把路径(先判断是否存在,不存在创建一个目录)先定义好,我的路径:/mysql/backup,每个备份用压缩提升效率,带上时间方便整理 2.取数据库:抓取数据库名称,我用的awk和grep配合取数据库的名称(如果想按照表备份可以再细化一下)注意要用mysql -e选项 这样才能做成脚本 3.系统环境变量:因为用到了函数,所以非系统内置的命令 最好在脚本里面用 . /etc/profile  把系统当前的环境变量传过来

关于分库分表方案详细介绍 http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7696085 这里就不作详细描述了 分库分表方案基本脱离不了这个结构,受制于实现的难度,好像没有看到有很方便的实现方案框架 为了解决此问题,在CRL框架基础上作了扩展,使CRL能很好实现此方案,以之前了解到的需求,基本能满足了 本方案拆分结构表示为 会员为业务核心,所有业务围绕会员来进行,所以垂直划分用会员编号作索引,将会员分配到不同的库 会员订单增长量是不固定的,所以需要平

接上篇Mysql性能优化二 对表进行水平划分 如果一个表的记录数太多了,比如上千万条,而且需要经常检索,那么我们就有必要化整为零了.如果我拆成100个表,那么每个表只有10万条记录.当然这需要数据在逻辑上可以划分.一个好的划分依据,有利于程序的简单实现,也可以充分利用水平分表的优势.比如系统界面上只提供按月查询的功能,那么把表按月拆分成12个,每个查询只查询一个表就够了.如果非要按照地域来分,即使把表拆的再小,查询还是要联合所有表来查,还不如不拆了.所以一个好的拆分依据是 最重要的.关键字:UN

你们团队使用SpringMVC+Spring+JPA框架,快速开发了一个NB的系统,上线后客户订单跟雪花一样纷沓而来. 慢慢地,你的心情开始变差,因为客户和产品的抱怨越来越频繁,抱怨的最多的一个问题就是:系统越来越慢了. 1 常规优化 你组织团队,进行了一系列的优化. 1.1 数据表索引优化 经过初步分析,发现瓶颈在数据库.WEB服务器的CPU闲来无事,但数据库服务器的CPU使用率高居不下. 于是,请来架构组的DBA同事,监控数据库的访问,整理出那些耗时的SQL,并且进行SQL查询分析.根据分析

sharding-jdbc是当当开源的一款分库分表的数据访问层框架,能对mysql很方便的分库.分表,基本不用修改原有代码,只要配置一下即可,完整的配置参考以下内容: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/

一般来说,当我们的数据库的数据超过了100w记录的时候就应该考虑分表或者分区了,这次我来详细说说分表的一些方法.目前我所知道的方法都是MYISAM的,INNODB如何做分表并且保留事务和外键,我还不是很了解. 首先,我们需要想好到底分多少个表,前提当然是满足应用.这里我使用了一个比较简单的分表方法,就是根据自增id的尾数来分,也就是说分0-9一共10个表,其取值也很好做,就是对10进行取模.另外,还可以根据某一字段的md5值取其中几位进行分表,这样的话,可以分的表就很多了. 好了,先来创建表吧,

一.需求分析 日志数据在很多行业中都是非常敏感的数据,它们不能删除只能保存和查看,这样日志表就会越来越大,我们不可能永远让它无限制的增长下去,必须采取一种手段将数据分散开来.假设现在整个数据库需要保存的数据量比较少,但是只有日志表的数据量会很大,在这种情况下我们可以考虑使用分表策略分散保存日志数据. 针对当前系统来讲,可以这么做:每个月创建一张新表用于保存当月的日志数据.当然这只是初期的保存日志的思路. 1.解决问题的方法就是分表,那么什么时候创建新表呢? (1).如果服务器不关闭,假设一直处于

规则如下: 判断一个ID在哪个库里的公式是:id % 4 / 2判断一个ID在哪个表里的公式是:id % 4 % 2 其中4表示总共有多少个分表,2表示总共有多少个数据库:上面这个例子,表示总共有2个数据库,每个数据库有2个分表,所以是2 * 2 = 4: 所以,对于ID是1,2,3,4,5的这些情况,落到的库和表分别如下: ID=11 % 4 / 2 = 0     (注:0表示是index=0的库,即第一个库,这里计算得到的数值都是从0开始)1 % 4 % 2 = 1   (注:1表示是in

// *********** 关于读取分表的数据*********** { // forum_thread 分表代码片段 -- 帖子列表 { // 定位某个板块的帖子落在哪个表(forum_thread_0) // ... // 到指定的表(forum_thread_0.forum_thread_1)中,读取帖子列表 // 注意:(分表的时候,要分得刚刚好,同一个板块的帖子不能跨表,不然会查不到) $threadlist = array_merge($threadlist, C::t('foru

来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_640738130100tzeq.html 当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了.分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间. 根据个人经验,mysql执行一个sql的过程如下:1,接收到sql;2,把sql放到排队队列中 ;3,执行sql;4,返回执行结果.在这个执行过程中最花时间在什么地方呢?第一,是排队等待的时间,第二,sql的执行时间.其实这二个是一回事

公司的短信平台,数据量越来越大了,需要对数据进行一些优化,下面是拆分后的数据库量参考. 新开发的软件模块,必须支持分表,拆表的功能一个数据表里,不适合保存1000万以上的记录新开发的业务模块,能分表的全分表,否则,将来我们无法用其他小型数据库,例如mysql 现在系统的短信已经进行了拆表接着打算把日志也进行拆表确保数据库里,没有庞大的表,随时可以切换数据库 每个人把自己负责的事情,做到自己能力的及至,做到部门能力的及至,公司能力的及至,就很有希望了有时候我说话很随意,但是一般会注意,我说出去的话

一.mysql中的优化 where语句的优化 1.尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作select id from uinfo_jifen where jifen/60 > 10000;优化后:Select id from uinfo_jifen where jifen>600000; 2.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,这将导致mysql放弃使用索引 select uid from imid where datediff(create_time,'2011-11

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,

单库单表 单库单表是最常见的数据库设计,例如,有一张用户(user)表放在数据库db中,所有的用户都可以在db库中的user表中查到. 单库多表 随着用户数量的增加,user表的数据量会越来越大,当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢,从而影响整个DB的性能.如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是,当需要添加一列的时候,mysql会锁表,期间所有的读写操作只能等待. 可以通过某种方式将user进行水平的切分,产生两个表结构完全一样的user_0000,user_0001等

第一部分:实施策略 数据库分库分表(sharding)实施策略图解 1. 垂直切分垂直切分的依据原则是:将业务紧密,表间关联密切的表划分在一起,例如同一模块的表.结合已经准备好的数据库ER图或领域模型图,仿照活动图中的泳道概念,一个泳道代表一个shard,把所有表格划分到不同的泳道中. 2. 水平切分垂直切分后,需要对shard内表格的数据量和增速进一步分析,以确定是否需要进行水平切分.2.1若划分到一起的表格数据增长缓慢,在产品上线后可遇见的足够长的时期内均可以由单一数据库承载,则不需要进行水

1.分表,即把一个很大的表达数据分到几个表中,这样每个表数据都不多. 优点:提高并发量,减小锁的粒度 缺点:代码维护成本高,相关sql都需要改动 2.分区,所有的数据还在一个表中,但物理存储数据根据一定的规则存放在不同的文件中,文件也可以放到另外磁盘上 优点:代码维护量小,基本不用改动,提高IO吞吐量 缺点:表的并发程度没有增加 3.拆分业务,这个本质还是分表. 优点:长期支持更好 缺点:代码逻辑重构,工作量很大 http://www.cnblogs.com/freeton/p/4265228.

表分片 表分片通常也被称为分表,散表. 当某张表的数据量很大时,sql执行效率都会变低,这时通常会把大表拆分成多个小表,以提高sql执行效率. 我们将这种大表拆分成多个小表的策略称之为表分片. 先来看一段mango框架中表分片的代码: @DB(table = "t_order") @Sharding(tableShardingStrategy = TableShardingOrderDao.OrderTableShardingStrategy.class) public interfa

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