近期zabbix数据库占用的io高,在页面查看图形很慢,而且数据表已经很大,将采用把数据库的数据目录移到新的磁盘,将几个大表进行分表操作 一.数据迁移: 1.数据同步到新的磁盘上,先停止mysql(不停止同步的话就有问题): systemctl stop mariadb rsync -av /var/lib/mysql/ /mysql_data/ 2.修改mysql的配置文件/etc/my.cnf: datadir=/mysql_data 3.启动mysql: systemctl stop ma…

前提条件是主从同步操作完成(主从同步的前提是两个数据库表结构必须一样) 先看一下mysql配置文件 vi /usr/local/mysql/my.cnf 配置内容:------------------------------------------------------------------------------------ [client] port=3306 socket=/tmp/mysql.sock default-character-set=utf8   [mysql] no-a…

原文地址:MySQL数据库分表的3种方法作者:dreamboycx 一,先说一下为什么要分表 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,等待的同时,肯…

数据库分片(shard)是一种在数据库的某些表变得特别大的时候采用的一种技术. 通过按照一定的维度将表切分,可以使该表在常用的检索中保持较高的效率,而那些不常用的记录则保存在低访问表中.比如:销售记录按照时间来切分.(横向切分) 也可以根据地域进行拆分,使得每个地区访问自己的表从而进行负载均衡.(纵向切分) 也可以纵横切分,使表拆的更细致. 也可以分库,让不同的数据存放在不同的服务器上,从而进一步均衡负载. 当遇到这样的事情的时候,如果不是采用了MongoDB这种自动拆表的工具,一般来说,都要自…

2018年01月31日      随着我们系统用户数量的日增,业务数据处于一个爆发前,增长的数据量已经给我们的系统造成了很大的不确定.在上个周末用户量较多,并发较大的情况下,读写频繁的验证码表,数据量达到几十万上百万的时候出现了锁表阻塞,导致用户登录验证失败,进而导致系统的一度反应较慢,甚至登录不上等问题.查了很多资料,发现大家都是偏理论,索性自己实现了,发出来以作记录,也能给别人一些帮助.诸位有什么高明意见,欢迎交流.个人QQ:1612301243,非诚勿扰.      由于这种读写更新频繁的…

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.…

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…

本文的原文连接是: http://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/46882777 未经博主同意不得转载. 1,业务需求 比方一个社交软件,比方像腾讯的qq. 能够进行群聊天(gid),也能够单人聊天. 这里面使用到了数据库中间件mycat,和mysql数据表分区. 关于mycat分区參考: [ 数据库垂直拆分,水平拆分利器,cobar升级版mycat] http://blog.csdn.net/freewebsys/article/detail…

面对当今大数据存储,设想当mysql中一个表的总记录超过1000W,会出现性能的大幅度下降吗? 答案是肯定的,一个表的总记录超过1000W,在操作系统层面检索也是效率非常低的   解决方案: 目前针对海量数据的优化有两种方法: 1.大表拆小表的方式(主要有分表和分区两者技术) (1)分表技术 垂直分割 优势:降低高并发情况下,对于表的锁定. 不足:对于单表来说,随着数据库的记录增多,读写压力将进一步增大.     水平分割   如果单表的IO压力大,可以考虑用水平分割,其原理就是通过hash算法…

为什么要分表,分库: 当我们的数据表数据量,訪问量非常大.或者是使用频繁的时候,一个数据表已经不能承受如此大的数据訪问和存储,所以,为了减轻数据库的负担,加快数据的存储,就须要将一张表分成多张,及将一类数据存入不同的几张表,当分表已经不能满足需求是,我们还能够分库,及用几个数据库存储. 分表会随着需求和功能的不同有不同的实现方法.以下是我做项目中的一个样例: 需求:product.product_price两张表是一对多的关系,及产品和产品每日的价格,一个产品相应几种价格,如今因为产品表数据量非…