一. 表设计 库名.表名.字段名必须使用小写字母,“_”分割. 库名.表名.字段名必须不超过12个字符. 库名.表名.字段名见名知意,建议使用名词而不是动词. 建议使用InnoDB存储引擎. 存储精确浮点数必须使用DECIMAL替代FLOAT和DOUBLE. 建议使用UNSIGNED存储非负数值. 建议使用INT UNSIGNED存储IPV4. 整形定义中不添加长度,比如使用INT,而不是INT(4). 使用短数据类型,比如取值范围为0-80时,使用TINYINT UNSIGNED. 不建议使用…

mysql单表数据量巨大时,查询性能会很差,经常遇到的是存储日志相关的数据会每天产生大量的数据. 这里提供单表拆分成多表存储的三个思路: 一,固定N张表,ID取模存储 预先创建好N张表,记录按ID取模存储到相应的表中. 优点:简单粗暴 缺点: 受ID模式,预先创建好表的数量,不易扩展和改动. 按ID查询方便,但按时间查询就比较麻烦. 数据量大时迁移会影响性能. 例如:表test 拆分到100张表中 INSERT INTO test{$i} SELECT * FROM test WHERE id%…

这篇文章主要介绍了MySQL的表分区,例如什么是表分区.为什么要对表进行分区.表分区的4种类型详解等,需要的朋友可以参考下 一.什么是表分区通俗地讲表分区是将一大表,根据条件分割成若干个小表.mysql5.1开始支持数据表分区了.如:某用户表的记录超过了600万条,那么就可以根据入库日期将表分区,也可以根据所在地将表分区.当然也可根据其他的条件分区. 二.为什么要对表进行分区为了改善大型表以及具有各种访问模式的表的可伸缩性,可管理性和提高数据库效率.分区的一些优点包括:      1).与单个磁…

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的…

Mysql数据库表排序规则不一致导致联表查询,索引不起作用问题 表更描述: 将mysql数据库中的worktask表添加ishaspic字段. 具体操作:(1)数据库worktask表新添是否有图片字段ishaspic:新添字段时,报错 [SQL] alter table WorkTask add ishaspic int(10) Null;[Err] 1034 - Incorrect key file for table 'WorkTask'; try to repair it 解决方案:新建…

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的…

MySQL的表分区(转载) 一.什么是表分区 通俗地讲表分区是将一大表,根据条件分割成若干个小表.mysql5.1开始支持数据表分区了. 如:某用户表的记录超过了600万条,那么就可以根据入库日期将表分区,也可以根据所在地将表分区.当然也可根据其他的条件分区. 二.为什么要对表进行分区 为了改善大型表以及具有各种访问模式的表的可伸缩性,可管理性和提高数据库效率. 分区的一些优点包括:       1).与单个磁盘或文件系统分区相比,可以存储更多的数据.       2).对于那些已经失去保存意义…

我们知道一般的表都以堆(heap)的形式来组织的,这是无序的组织方式. Oracle还提供了一种有序的表,它就是索引组织表,简称IOT表.IOT表上必须要有主键,而IOT表本身不对应segment,表里所有的数据都存放在主键所在的索引的叶子节点里. 换句话说,在索引叶子节点里的索引条目里不仅存放了被索引的列的值,还同时存放了其他列的值. 对于总是通过主键访问数据的表来说,比较适合使用IOT表.如果使用普通表,则通过主键索引访问表时,至少要读取两个数据块:一个索引块,另一个是表的数据块. 而如果通…

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…

基本条件: 无索引 主表 test_0 数据:一百万条  数据库引擎 InnoDb 分表 test_1...test_100 数据 每张一万条,一共一百万条  数据库引擎 InnoDb 流程: 主表中修改100条数据,计算花费时间 某一张分表中修改1条数据,计算花费时间 在总表中查询一个SQL,计算花费时间 在100张分表中查询一个SQL,计算花费时间 可以看出,在总表和分表,在百万级别一下,修改的时间差不多,但在查询的时候,差别非常大,当然这是和索引有关,后自测100W,有索引,速度还是相当快…