超详细的EXPDP.IMPDP规范及常用技巧总结 https://www.toutiao.com/i6727232212850180619/ 原创 波波说运维 2019-08-24 00:06:00 概述 Oracle备份方式主要分为数据泵导出备份.热备份与冷备份三种,数据泵导出/导入属于逻辑备份,热备份与冷备份都属于物理备份.oracle10g开始推出了数据泵(expdp /impdp),可以使用并行参数选项,因此,相对于传统的exp命令来说,执行效率更高. 今天主要分享下EXPDP.IMPD

本文原作者“ manong”,原创发表于segmentfault,原文链接:segmentfault.com/a/1190000006158186 1.引言   MySQL作为开源技术的代表作之一,是互联网得以广泛流行的重要基础技术之一. 国外 GitHub.Airbnb.Yelp.Coursera 均在使用 MySQL 数据库,国内阿里巴巴.去哪儿网.腾讯.魅族.京东等等的部分关键业务同样使用了 MySQL 数据库.同时,MySQL 也是众多数据库排行榜单的第一名,丛多国内一线互联网企业都在用

记得5年前遇到一个SQL.就是一个简单的两表关联.SQL跑了几乎相同一天一夜,这两个表都非常巨大.每一个表都有几十个G.数据量每一个表有20多亿,表的字段也特别多. 相信大家也知道SQL慢在哪里了,单个进程的PGA 是绝对放不下几十个G的数据,这就会导致消耗大量temp tablespace,SQL慢就是慢在temp来回来回来回...的读写数据. 遇到这样的超级大表与超级大表怎么优化呢?这篇文章将告诉你答案. 首先创建2个測试表 t1,t2 数据来自dba_objects create tabl

Oracle大表改为分区表及表空间切换方案 一.            背景 由于之前数据库表和索引放在一个表空间导致表空间数据文件增长太快,文件数量即将达到Oracle表空间的限制,需要对表(没有分区,有些表数据量多达几十亿,文件大小TB级)进行表空间迁移,并对某些表改造为分区表. 二.            可选方案分析 1.    使用IMP/EXP 导入(import)导出(export)工具年头已久,将数据导出为二进制文件,将会在11g r2之后废弃,只用于遗留数据的导入导出 此工具可

一个简单的两表关联,SQL跑了差不多一天一夜,这两个表都非常巨大,每个表都有几十个G,数据量每个表有20多亿,表的字段也特别多. 相信大家也知道SQL慢在哪里了,单个进程的PGA 是绝对放不下几十个G的数据,这就会导致消耗大量temp tablespace,SQL慢就是慢在temp来回来回来回...的读写数据. 先创建2个测试表 t1,t2 数据来自dba_objects create table t1 as select * from dba_objects; create table t2

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

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

转:https://segmentfault.com/a/1190000006158186?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io 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

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的单张表的最大数据存储量尚没有定论,一般情况下mysql单表记录超过千万以后性能会变得很差.因此,总结一些相关的Mysql千万级大表的优化策略. 1.优化sql以及索引 1.1优化sql 1.有索引但未被用到的情况(不建议) (1)避免like的参数以通配符开头时 尽量避免Like的参数以通配符开头,否则数据库引擎会放弃使用索引而进行全表扫描. 以通配符开头的sql语句,例如:select * from t_credit_detail where Flistid like '%0'\G

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转自:https://mp.weixin.qq.com/s/VY69wWlrVLjRtKU7ULrYGw 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.SM

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的长度只分配真正需要的空间 使用枚举或整数代替字符串类型 尽量使用TIMESTAMP

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: 转自:https://segmentfault.com/a/1190000006158186 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

目录 背景 分析 select xxx_record语句 delete xxx_record语句 测试 实施 索引优化后 delete大表优化为小批量删除 总结 背景 XX实例(一主一从)xxx告警中每天凌晨在报SLA报警,该报警的意思是存在一定的主从延迟(若在此时发生主从切换,需要长时间才可以完成切换,要追延迟来保证主从数据的一致性) XX实例的慢查询数量最多(执行时间超过1s的sql会被记录),XX应用那方每天晚上在做删除一个月前数据的任务 分析 使用pt-query-digest工具分析最

cmds系统数据库源端大表数据更新优化 以下脚本可以用于将表按照rowid范围分区,获得指定数目的rowid Extent区间(Group sets of rows in the table into smaller chunks), 以便于非分区表利用rowid来实现并行删除或更新 ``` REM  rowid_ranges should be at least 21 REM  utilize this script help delete large table REM  if update

如果对大表进行大量的delete和update,那么可以注意一下如下说明: (1) 查看执行计划,如果说删除的记录很多,走索引的成本会比全表扫描更大,因为更新数据时还需要做一些约束校验和创建index entry.而且对于多CPU 情况,全表扫描还可以使用并行的特性. (2)如果表上有索引,B-Tree 索引可以unusable索引,函数索引则disable 索引,等操作结束之后在rebuild索引. (3)如果是大规模的delete,那么可能还需要注意一下高水位的问题,在允许的情况下,可以用a

在某些情况下业务建的表某些列没有用到,需要进行删除,但是如果是数据量很大的大表,直接 alter table table_name drop column column_name;这种方法删除,那么将出现TM表锁,业务有可能hang住,所以不能这样子操作:Oracle 8i 引入了从表中删除列的能力.在此之前,有必要删除整个表并重建它.可以将列标记为未使用(逻辑删除)或完全删除(物理删除),下面介绍逻辑删除和物理删除. 一.逻辑删除 在大表上,物理删除列的过程非常耗时且耗费资源.决定从逻辑上删除

最近公司有一个几千万行的大表需要按照城市的id字段拆分成不同的csv文件. 写了一个自动化的shell脚本 在/home/hdh 下面 linux-xud0:/home/hdh # lltotal 16-rwxrwxrwx 1 root root 902 Dec 28 07:47 cf.sh-rwxrwxrwx 1 root root 6 Dec 28 07:47 id_1.txt-rwxrwxrwx 1 root root 6 Dec 27 20:00 log vim  cf.sh #!/bi

在my.cnf中增大以下参数 myisam_sort_buffer_size = 1024Mtmp_table_size = 256M tmpdir = /home/tmpmyisam_max_sort_file_size=20G 该项参数可以提高myisam大表在重建索引的时候的速度

给出两个表,A和B,A和B表的数据量, 当A小于B时,用exists select * from A where exists (select * from B where A.id=B.id) exists的实现,相当于外表循环,每次循环对内表进行查询? for i in A for j in B if j.id == i.id then .... 相反,如果A大于B的时候,则用in select * from A where id in (select id from B) 这种在逻辑上类似