当需要对表进行ddl操作如加索引.增删列时,数据量小时直接在线修改表结构影响不大当表达到百万.千万数据就不能直接在线修改表结构 下面是具体的过程:1.备份数据select * from ih_order into outfile '/bak/order.txt';mysql> select * from ih_order into outfile 'D:/bak/order.txt';Query OK, 10001000 rows affected (1 min 30.18 sec) 2.复制原

摘  要:本文阐述了MySQL DDL 的问题现状.pt-online-schema-change的工作原理,并实际利用pt-online-schema-change工具在线修改生产环境下1.6亿级数据表结构. 在一个软件生命周期中,我们都知道,前期的表结构设计是非常重要的,因为当表数据量一上来后再进行表结构修改危险性比较大,而且要操作的时间也比较长. 在笔者参与的项目中,就曾遇到这样一个问题,首先上去查看了一下该表的信息,已有约2亿的数据量,而且每分钟还要并发写入4万条记录,而由于这个表有一个

摘  要:本文阐述了MySQL DDL 的问题现状.pt-online-schema-change的工作原理,并实际利用pt-online-schema-change工具在线修改生产环境下1.6亿级数据表结构. 在一个软件生命周期中,我们都知道,前期的表结构设计是非常重要的,因为当表数据量一上来后再进行表结构修改危险性比较大,而且要操作的时间也比较长. 在笔者参与的项目中,就曾遇到这样一个问题,首先上去查看了一下该表的信息,已有约2亿的数据量,而且每分钟还要并发写入4万条记录,而由于这个表有一个

当需要对表进行ddl操作如加索引.增删列时,数据量小时直接在线修改表结构影响不大当表达到百万.千万数据就不能直接在线修改表结构 下面是具体的过程:1.备份数据select * from ih_order into outfile '/bak/order.txt';mysql> select * from ih_order into outfile 'D:/bak/order.txt';Query OK, 10001000 rows affected (1 min 30.18 sec) 2.复制原

2014-07-31 09:38:31 ERROR OGG-01668 PROCESS ABENDING. 2014-07-31 09:38:31 ERROR OGG-01161 Bad column index (88) specified for table WIP.WIP_PARAMETERS, max columns = 88. 网上有说是表结构不一致的.可是我已经细致比对了每一个字段.是一致的. 那为什么初始化同步就出问题呢? 应该是打补丁导致源端表结构发生了变化,比方添加了字段.  

一.前言 这个问题是今天朋友提出来的,关于查询一个1200w的数据表的总行数,用count(*)的速度一直提不上去.找了很多优化方案,最后另辟蹊径,选择了用explain来获取总行数. 二.关于count的优化 网上关于count()优化的有很多.博主这边的思路就是没索引的就建立索引关系,然后使用count(1)或者count(*)来提升速度.这两个函数默认使用的是数据表中最短的那个索引字段.我朋友这边因为表中只有一个索引字段,所以使用count(1)和count(*)没什么区别. MySQL中

在线上进行DDL操作时,相对于其可能带来的系统负载,其实,我们最担心的还是MDL其可能导致的阻塞问题. 一旦DDL操作因获取不到MDL被阻塞,后续其它针对该表的其它操作都会被阻塞.典型如下,如阻塞稍久的话,我们会看到Threads_running飙升,CPU告警. mysql> show processlist; +----+-----------------+-----------+-----------+---------+------+---------------------------

本文不涉及复杂的底层数据结构,通过explain解释SQL,并根据可能出现的情况,来做具体的优化,使百万级.千万级数据表关联查询第一页结果能在2秒内完成(真实业务告警系统优化结果).希望读者能够理解SQL的执行过程,并根据过程优化,走上自己的"成金之路"   需要优化的查询:使用explain      出现了Using temporary:      有分页时出现了Using filesort则表示使用不了索引,需要根据下面的技巧来调整语句      rows过多,或者几乎是全表的记

简介: 2016年8月份,shlomi-noach在GitHub Engineering发文宣布gh-ost开源.gh-ost是什么?一个不依赖触发器实现的在线表结构变更工具. 对于数据库运维人员来说,MySQL的大表表结构变更一直都是个麻烦事,为了尽量不影响业务,业内常用的解决方案无外乎三种,一是利用Percona的pt-online-schema-change,Facebook的OSC等三方工具,二是在备库修改通过切换实现滚动变更,三则是升级MySQL到5.6/5.7通过官方Online D

某天,在生产环节中,发现一个定时任务表,由于每次服务区查询这个表就会造成慢查询,给mysql服务器带来不少压力,经过分析,该表中绝对部分数据是垃圾数据 需要删除,约1050万行,由于缺乏处理大数据的额经验,开始直接使用delete搭配where条件进行清理,最后执行了1个小时也没有完成,后来经过跟查询,1000万条数据 的删除需要几十个小时甚至上百小时,果断放弃,采用了迂回策略. 三步骤策略: 1.抽取需要保留的数据到备份表中 2.truncate旧表 3.备份的数据插入回来 通过以上思路果断在

作为传统的关系型数据库,MySQL因其体积小.速度快.总体拥有成本低受到中小企业的热捧,但是对于大数据量(百万级以上)的操作显得有些力不从心,这里我结合之前开发的一个web系统来介绍一下MySQL数据库在千万级数据量的情况下如何优化提升查询速度. 一.基本业务需求 该系统包括硬件系统和软件系统,由中科院计算所开发的无线传感器网络负责实时数据的监测和回传到MySQL数据库,我们开发的软件系统负责对数据进行实时计算,可视化展示及异常事件报警监测.宫殿的温湿度等数据都存储在data表中,由于业务需要,

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_85ead02a0101csci.html MYSQL千万级数据量的优化方法积累 1.分库分表 很明显,一个主表(也就是很重要的表,例如用户表)无限制的增长势必严重影响性能,分库与分表是一个很不错的解决途径,也就是性能优化途径,现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢,同事的做法是将其散列到100个表中,分别从members0到members99,然后根据mid分发记录到这些表中,牛逼的

一致性hash和solr千万级数据分布式搜索引擎中的应用 互联网创业中大部分人都是草根创业,这个时候没有强劲的服务器,也没有钱去买很昂贵的海量数据库.在这样严峻的条件下,一批又一批的创业者从创业中获得成功,这个和当前的开源技术.海量数据架构有着必不可分的关系.比如我们使用mysql.nginx等开源软件,通过架构和低成本服务器也可以搭建千万级用户访问量的系统.新浪微博.淘宝网.腾讯等大型互联网公司都使用了很多开源免费系统搭建了他们的平台.所以,用什么没关系,只要能够在合理的情况下采用合理的解决方

整理这篇文章的缘由: 互联网应用会频繁加功能,修改需求.那么表结构也会经常修改,加字段,加索引.在线直接在生产环境的表中修改表结构,对用户使用网站是有影响. 以前我一直为这个问题头痛.当然那个时候不需要我来考虑,虽然我们没专门的dba,他们数据量比我们更大,那这种问题也会存在.所以我很想看看业界是怎么做的,我想寻找有没有更高级的方案,呵呵,让我觉得每次开发一个新功能,我在线加字段都比较纠结.后来只知道,不清楚在什么时候,无意中看到一个资料介绍online-schema-change这个工具,于是

Spring Security默认提供的表结构太过简单了,其实就算默认提供的表结构很复杂,也无法满足所有企业内部对用户信息和权限信息管理的要求.基本上每个企业内部都有一套自己的用户信息管理结构,同时也会有一套对应的权限信息体系,如何让Spring Security在这些已有的数据结构之上运行呢? 自定义表结构 -- 角色 create table role( id bigint, name varchar(50), descn varchar(200) ); alter table role a

最近在折腾greenplum,遇到一个蛋疼的问题,那就是获取表结构,也就是建表语句.大家都知道在MySQL里面是非常easy的,show create table table_name 就搞定了,在gpdb里面就没这么容易,在查询大量资料以后终于找到了方法.那就是自己定义一个函数去获取,函数中可以嵌套python代码,非常的方便.但是资料中的代码有大量错误,在经过几番调试以后终于可以使用了. 如果没有这个函数其实也可以获取表结构,那就是只能导出这个表的结构进行查看了.导出表结构的命令是: pg_

优化目标减少 IO 次数IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段.降低 CPU 计算除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了.order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大户(这些操作基本上都是 CPU 处理内存中的数据比较运算).当我们的 IO 优化做到一定阶段之后

1. 数据太多.放在一个表肯定不行. 比如月周期表.一个月1000万,一年就1.2亿,如此累计下去肯定不行的.所以都是基于一个周期数据一个表.甚至一个周期数据就要分几个分表.主要是考虑实际的数据量而定.当你创建一个新表时,可能这个表需要有索引,但是都要先取消索引,或者先建立表,导入数据后,再建立索引. 必要时处理完,统计完后,就备份到磁带或者其他介质.然后清掉. 从问题域来看,一个周期内的数据关联性最大.比如统计一个客户某个帐期的话单总额,同比上月增幅,还有就是零话费客户等.如此种种,参照的数据

一,缓存 数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作.而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级.所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO. query_cache_size/query_cache_type (global) Query cache 作用于整个 MySQL Instance,主要用来缓存 MySQL 中的 ResultSet,也就是一条S

物理数据模型(PDM)->概念数据模型 (CDM)->面向对象模型 (OOM):适用于已经设计好数据库表结构了.   步骤如下: 一.反向生成物理数据模型PDM 开发环境 PowerDesigner 15 ,SQL Server2005 (1)在开始逆向生成PDM图之前,需要为指定的数据库创建ODBC数据源.以Windows xp操作系统为例,选择“开始”/“运行”命令,在“运行”对话框中输入odbcad32.exe,单击“确定”按钮,启动数据源管理器. (2)在“ODBC数据源管理器”对话框