原文链接: https://segmentfault.com/a/1190000006158186 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.SMALL…

1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from…

一.mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 1.   直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法: select * from product limit start, count当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条), 如下: select * from product limit 10, 20   0.016秒select * from prod…

昨天跟同事聊起数据表性能的问题,能不能仅用覆盖索引实现数据的汇总统计.找了一个开发环境已有的数据表进行测试,通过explain命令,能看到mysql通过覆盖索引就能实现sum的需求,而无须去读取实际行数据. 但开发环境数据量太小,对执行时间的优化,没有直观感受,于是决定做一个数据量能到千万级的数据表,方便测试.写个java程序来填充随机数据是第一选择,但还要动用IDE太麻烦,尝试直接使用mysql的函数来实现. 1     数据表设计 目的是演示如何生成千万级数据,只设计了一个最简单常用的数据表…

将运行中的大表修改为分区表 本文章代码仅限于以数据时间按月水平分区,其他需求可自行修改代码实现 1. 创建一张分区表 这张表的表字段和原表的字段一摸一样,附带分区 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 CREATE TABLE `metric_data_tmp`  (     id bigint primary key auto_increment,     metric varchar(128),     datadt datetime not null unqine,    …

背景: 1.有一个定时任务,每10分钟入一批统计数据: 2.另一个定时任务,每天定时清理7天前数据,此定时任务每天01:18:00执行: 现象: 每天01:20:00的统计数据入库失败,异常信息如下,其他时间点均无问题: 分析: 1.按异常信息显示,插入数据时,等待锁超时,mysql事务锁等待时间默认为50秒,出现此问题,说明向此表写入数据时,有其他线程将表锁住了. 2.每天只在01:20:00的统计时,等待锁超时,而其他时间点没有问题,怀疑与定时任务有关. 3.搜索代码,每天01:20:00左…

有一个表有上千W数据, 用什么方法给这个表加一个字段最快?1. alert2. 建一个表和第一个表一样,只是多了要加的字段,然后用多个INSERT INTO SELECT语句limit写入3. 就是导出多个文件,然后用loadfile4. 其它? 试过2.5KW数据, alert要156m.INSERT INTO SELECT 100W要5m46s 两个工具选择: http://www.percona.com/software/percona-toolkit http://www.percona…

之前上次在部门的分享会上,听了关于MySQL大数据的分页,即怎样使用limit offset,N来进行大数据的分页,现在做一个记录: 首先我们知道,limit offset,N的时候,MySQL的查询效率特别的低,注意是在limit大数据量的时候,测试的表的数据量是1KW条,limit 5000000,N的时候,速度变的非常的慢,当然了offset特别小的时候,查询的速度没有什么差别.那我们来想一下什么没原因造成的? 那其实原因就是MySQL并不是跳过offset行,然后单取N行,而是取offs…

MySQL大数据量快速插入方法和语句优化是本文我们主要要介绍的内容,接下来我们就来一一介绍,希望能够让您有所收获! INSERT语句的速度 插入一个记录需要的时间由下列因素组成,其中的数字表示大约比例: 连接:(3) 发送查询给服务器:(2) 分析查询:(2) 插入记录:(1x记录大小) 插入索引:(1x索引) 关闭:(1) 这不考虑打开表的初始开销,每个并发运行的查询打开. 表的大小以logN (B树)的速度减慢索引的插入. 加快插入的一些方法 如果同时从同一个客户端插入很多行,使用含多个VA…

---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)---语句样式: MySQL中,可用如下方法…