原文:https://blog.51cto.com/13675040/2114580 1.由于数据量较大,对现有的表进行分区 操作方式.可以使用ALTER TABLE来进行更改表为分区表,这个操作会创建一个分区表,然后自动进行数据copy然后删除原表, 猜测服务器资源消耗比较大. ALTER TABLE tbl_rtdata PARTITION BY RANGE (Month(fld_date))( PARTITION p_Apr VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2012-

之前开发的一个监控系统,数据库的日志表是单表,虽然现在数据还不大并且做了查询sql优化,不过以后数据库的日志表数据肯定会越来越庞大,将会导致查询缓慢,所以把日志表改成分表,日志表可以按时间做水平分表,我是按月分的,每个月一张表,这时候的问题是 数据库有多张同样的分表如何根据条件查询? 在进行分页的时候如何计算总记录数?如何查询出所有分表? 每个月的新表是如何创建?系统如何自动创建? 不确定哪个分表的情况如何查询某一条详细记录? 分表查询分表查询可以用union或者union all进行查询uni

// *********** 关于读取分表的数据*********** { // forum_thread 分表代码片段 -- 帖子列表 { // 定位某个板块的帖子落在哪个表(forum_thread_0) // ... // 到指定的表(forum_thread_0.forum_thread_1)中,读取帖子列表 // 注意:(分表的时候,要分得刚刚好,同一个板块的帖子不能跨表,不然会查不到) $threadlist = array_merge($threadlist, C::t('foru

1.概述 其实最简单的办法就是使用原生sql,如 session.createSQLQuery("sql"),或者使用jdbcTemplate.但是项目中已经使用了hql的方式查询,修改起来又累,风险又大!所以,必须找到一种比较好的解决方案,实在不行再改写吧!经过3天的时间的研究,终于找到一种不错的方法,下面讲述之. 2.步骤 2.1 新建hibernate interceptor类 /** * Created by hdwang on 2017/8/7. * * hibernate拦

本系列目录 CRL快速开发框架系列教程一(Code First数据表不需再关心) CRL快速开发框架系列教程二(基于Lambda表达式查询) CRL快速开发框架系列教程三(更新数据) CRL快速开发框架系列教程四(删除数据) CRL快速开发框架系列教程五(使用缓存) CRL快速开发框架系列教程六(分布式缓存解决方案) CRL快速开发框架系列教程七(使用事务) CRL快速开发框架系列教程八(使用CRL.Package) CRL快速开发框架系列教程九(导入/导出数据) CRL快速开发框架系列教程十(

关于分库分表方案详细介绍 http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7696085 这里就不作详细描述了 分库分表方案基本脱离不了这个结构,受制于实现的难度,好像没有看到有很方便的实现方案框架 为了解决此问题,在CRL框架基础上作了扩展,使CRL能很好实现此方案,以之前了解到的需求,基本能满足了 本方案拆分结构表示为 会员为业务核心,所有业务围绕会员来进行,所以垂直划分用会员编号作索引,将会员分配到不同的库 会员订单增长量是不固定的,所以需要平

为什么要分表和分区? 日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表.这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,如果涉及联合查询的情况,性能会更加糟糕.分表和表分区的目的就是减少数据库的负担,提高数据库的效率,通常点来讲就是提高表的增删改查效率. 什么是分表? 分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表,我们可以称为子表,每个表都对应三个文件,MYD数据文件,.MYI索引文件,.frm表结构文件.这些子表可以分布在

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最近在开发一个新的项目,可能会产生大数据量,需要对部分表进行分表操作,故来研究学习MySQL的分表功能. 由于实验报告已经写成Exlce文件了,各位看过就直接下载吧:MySQL分表分析报告.xls 以下是此次实验的结论: Insert时,分表和不分表的性能所差无几: 大量数据Insert时,大量数据整合成一条Sql的性能比逐个Insert的性能提高很多: 分表与否并不影响查询操作,其返回的结果还是和不分表的是一样的: 实际数据的存储,并不是完全按照分表策略执行的,会存在一定的偏差: 查询如果不是

为什么要分表和分区? 日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表.这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,如果涉及联合查询的情况,性能会更加糟糕.分表和表分区的目的就是减少数据库的负担,提高数据库的效率,通常点来讲就是提高表的增删改查效率. 什么是分表? 分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表,我们可以称为子表,每个表都对应三个文件,MYD数据文件,.MYI索引文件,.frm表结构文件.这些子表可以分布在

1.怎样加快master数据库的写操作?分表原则!将表水平划分!减少表的锁定时间!!! 或者或者添加写数据库的集群!!!或者添加写数据库的集群!!! 2.既然分表了,就一定要注意分表的规则!要在代码层,代码层知道将数据insert/select到哪张表上. 3.要在代码层知道将数据操作到哪张表上!分表规则, 所以分表规则要用代码设计出来,与数据库中的分表规则对应!!!一样!!!一样的分表规则!! 4.那么按什么规则分表呢?有不同的策略,常见的有按照01234556789,账号尾数0对应0表,1对

原文地址:http://blog.csdn.net/zwan0518/article/details/11972853 目录(?)[-] 一查询优化 1创建索引 2缓存的配置 3slow_query_log分析 4分库分表 5子查询优化 二数据转移 21插入数据   如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对

分表后怎么做全文搜索 1.merge方式分表(不好) 2. 使用 sql union 3 使用Sphinx全文检索引擎 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,s

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

一.概念 1.为什么要分表和分区?日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表.这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,如果涉及联合查询的情况,性能会更加糟糕.分表和表分区的目的就是减少数据库的负担,提高数据库的效率,通常点来讲就是提高表的增删改查效率.2.什么是分表?分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表,我们可以称为子表,每个表都对应三个文件,MYD数据文件,.MYI索引文件,.frm表结构文件.这些子

关于分表:顾名思义就是一张数据量很大的表拆分成几个表分别进行存储. 我们先来大概了解以下一个数据库执行SQL的过程: 接收到SQL --> 放入SQL执行队列 --> 使用分析器分解SQL --> 按照分析结果进行数据的提取或者修改 --> 返回处理结果.在这个过程中一般比较花时间的是在队列里的等待时间和执行时间.归根到底就是执行时间,执行时间减少了等待时间自然就变短了. 为了保证数据的完整性,数据库有锁定机制.MySQL中有表锁定和行锁定,MySQL中myisam存储引擎是表锁定

简介     在大型项目中,我们会遇到分表分库的情景.      分库,将不同模块对应的表拆分到对应的数据库下,其实伴随着公司内分布式系统的出现,这个过程也是自然而然就发生了,对应商品模块和用户模块,我们会建立商品服务和用户服务,各个服务访问各自的数据库,系统间的交互,通过远程调用实现,而不是直接访问其数据库.     但是随着业务的进一步发展,数据表也会出现瓶颈,比如数据表的记录已经超过了千万级,到了这个量级,速度也会慢下来.所以接下来就是分表. 比如用户表,我们会分user_1,user_2

为什么要分表 首先要知道什么情况下,才需要分表个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了,分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间. 表分割有两种方式: 1水平分割:根据一列或多列数据的值把数据行放到两个独立的表中. 水平分割通常在下面的情况下使用: 表很大,分割后可以降低在查询时需要读的数据和索引的页数,同时也降低了索引的层数,提高查询速度. 表中的数据本来就有独立性,例如表中分别记录各个地区的数据或不同时期的数据,特别是有些数据常用,而另外一些数据不常用. 需要把数据存

对Sql细节优化 在sql查询中为了提高查询效率,我们常常会采取一些措施对查询语句进行sql优化,下面总结的一些方法,有需要的可以参考参考. 首先给大家介绍一下分库分表 分库分表 分库 垂直分库 业务关联少 水平分库 根据类型分库,例如:游戏分区 分表 垂直分表 一张表有些字段内容多,但是不经常用可以进行分开, 水平分表 一张表里的数据根据类型(Type),时间(一年,半年,一个月)等某个字段进行分表 sql查询语句的一些优化 .对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及

多个数据库 配置: DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3', 'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'), }, 'db2': { 'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3', 'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'), }, } 写入到 指定数据库 python manage.

本文介绍SpringBoot使用当当Sharding-JDBC进行分库分表. 1.有关Sharding-JDBC 有关Sharding-JDBC介绍这里就不在多说,之前Sharding-JDBC是当当网自研的关系型数据库的水平扩展框架,现在已经捐献给Apache,具体可以查看Github,地址是:https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/ shardingsphere文档地址是:https://shardings