//数据库表存储大小 select table_schema,table_name,table_rows,concat(round(data_length/1024/1024/1024,2),'GB') length from tables where table_schema='ERP' order by table_rows desc; //一台服务器传输到另一台服务器 路径写法 scp /home/table_t_user.sql  root@115.29.249.149:/home //

很好的一篇博客,转载 如何优化MySQL千万级大表 原文链接::https://blog.csdn.net/yangjianrong1985/article/details/102675334 千万级大表如何优化,这是一个很有技术含量的问题,通常我们的直觉思维都会跳转到拆分或者数据分区,在此我想做一些补充和梳理,想和大家做一些这方面的经验总结,也欢迎大家提出建议. 从一开始脑海里开始也是火光四现,到不断的自我批评,后来也参考了一些团队的经验,我整理了下面的大纲内容. 既然要吃透这个问题,我们势必

转自http://tech.ddvip.com/2013-07/1373269453198566.html 微博上讨论MySQL在删除大表engine=innodb(30G+)时,如何减少MySQL hang的时间,现做一下简单总结: (微博地址:http://weibo.com/1642466057/yuPz2guYJ) 当buffer_pool很大的时候(30G+),由于删除表时,会遍历整个buffer pool来清理数据,会导致MySQL hang住,解决的办法是: 1.当innodb_f

1.权限问题 alter routine 编辑或删除存储过程 create routine 建立存储过程 execute 创建存储过程 2.存储过程相关的一些命令 show procedure status\G  查看数据库中有哪些存储过程 show procedure status where db = 'db_name'\G 查看指定数据库(db_name)中有哪些存储过程 select name from mysql.proc where db = 'db_name';  查看指定数据库(

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

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

前言:本来小表驱动大表的知识应该在前面就讲解的,但是由于之前并没有学习数据批量插入,因此将其放在这里.在查询的优化中永远小表驱动大表. 1.为什么要小表驱动大表呢 类似循环嵌套 for(int i=5;.......) { for(int j=1000;......) {} } 如果小的循环在外层,对于数据库连接来说就只连接5次,进行5000次操作,如果1000在外,则需要进行1000次数据库连接,从而浪费资源,增加消耗.这就是为什么要小表驱动大表. 2.数据准备 根据MySQL高级知识(十)—

一.为什么要用小表驱动大表 1.驱动表的定义 当进行多表连接查询时, [驱动表] 的定义为: 1)指定了联接条件时,满足查询条件的记录行数少的表为[驱动表] 2)未指定联接条件时,行数少的表为[驱动表](Important!) 忠告:如果你搞不清楚该让谁做驱动表.谁 join 谁,请让 MySQL 运行时自行判断 既然“未指定联接条件时,行数少的表为[驱动表]”了,而且你也对自己写出的复杂的 Nested Loop Join 不太有把握(如下面的实例所示),就别指定谁 left/right jo

MySQL千万级大表优化解决方案 非原创,纯属记录一下. 背景 无意间看到了这篇文章,作者写的很棒,于是乎,本人自私一把,把干货保存下来.:-) 问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死.严重影响业务. 问题前提:老系统,当时设计系统的人大概是大学没毕业,表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾,简直无法直视.原开发人员都已离职,到我来维护,这就是传说中的维

//假设一个for循环 ; $i < ; $i++) { ; $i < ; $j++) { } } ; $i < ; $i++) { ; $i < ; $j++) { } } 看以上两个for循环,总共循环的次数是一样的.但是对于mysql数据库而言,并不是这样了,我们尽量选择第②个for循环,也就是小表驱动大表.数据库最伤神的就是跟程序链接释放,第一个建立了10000次链接,第二个建立了50次.假设链接了两次,每次做上百万次的数据集查询,查完就走,这样就只做了两次:相反建立了上百

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 这是全表扫描,没有使用到索引,不建议使用. 不以通配符开头的sql语句,例如:select * from t_credit_detail where Fl

问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死.严重影响业务. 问题前提:老系统,当时设计系统的人大概是大学没毕业,表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾,简直无法直视.原开发人员都已离职,到我来维护,这就是传说中的维护不了就跑路,然后我就是掉坑的那个!!! 我尝试解决该问题,so,有个这个日志. 方案概述 方案一:优化现有mysql数据库.优点:不影响现有业务

在了解之前要先了解对应语法 in 与 exist. IN: select * from A where A.id in (select B.id from B) in后的括号的表达式结果要求之输出一列字段.与之前的搜索字段匹配,匹配到相同则返回对应行. mysql的执行顺序是先执行子查询,然后执行主查询,用子查询的结果按条匹配主查询. EXIST: select * from A where exists(select * from B where B.id= A.id) exist后的括号里则

小表驱动大表 1.概念 驱动表的概念是指多表关联查询时,第一个被处理的表,使用此表的记录去关联其他表.驱动表的确定很关键,会直接影响多表连接的关联顺序,也决定了后续关联时的查询性能. 2.原则 驱动表的选择遵循一个原则: 在对最终结果集没影响的前提下,优先选择结果集最小的那张表作为驱动表.改变驱动表就意味着改变连接顺序,只有在不会改变最终输出结果的前提下才可以对驱动表做优化选择.外连接的顺序改变就很可能影响结果. 预估结果集的原则: 如果where里没有相应表的筛选条件,无论on里是否有相关条件

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1000万条,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的数据,通常可以通过删除与那些数据有关的

问题描述:一开发同事在linux下调一个程序老是报错说找不到表,但是登陆mysql,show tables查看明明是已经创建了这张表的!!如下: mysql> show tables; +-------------------------------------------+ | Tables_in_huan_db | +-------------------------------------------+ | advertisement | | message_queue | | messa

1.       表损坏的原因分析 以下原因是导致mysql 表毁坏的常见原因: 1. 服务器突然断电导致数据文件损坏. 2. 强制关机,没有先关闭mysql 服务. 3. mysqld 进程在写表时被杀掉. 4. 使用myisamchk 的同时,mysqld 也在操作表. 5. 磁盘故障. 6. 服务器死机. 7. mysql 本身的bug . 2.       表损坏的症状 一个损坏的表的典型症状如下: 1 .当在从表中选择数据之时,你得到如下错误: Incorrect key file f

转自:http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/73650053 一.为什么要用到Flume 在以前搭建HAWQ数据仓库实验环境时,我使用Sqoop抽取从MySQL数据库增量抽取数据到HDFS,然后用HAWQ的外部表进行访问.这种方式只需要很少量的配置即可完成数据抽取任务,但缺点同样明显,那就是实时性.Sqoop使用MapReduce读写数据,而MapReduce是为了批处理场景设计的,目标是大吞吐量,并不太关心低延时问题.就像实验中所做的,每天定

MySQL复制异常大扫盲:快速溯源与排查错误全解https://mp.weixin.qq.com/s/0Ic8BnUokyOj7m1YOrk1tA 作者介绍王松磊,现任职于UCloud,从事MySQL数据库内核研发工作,主要负责UCloud云数据库UDB的内核故障排查工作以及数据库新特性的研发工作. 复制作为MySQL原生的数据同步功能,在MySQL高可用架构中起着至关重要的作用.本文梳理了MySQL高可用产品UDB在日常运维中遇到的复制问题,并总结了当复制发生异常时,排查复制异常的方法. 一.

索引组织表(IOT表):为什么引入索引组织表,好处在那里,组织结构特点是什么,如何创建,创建IOT的限制LIMIT. IOT是以索引的方式存储的表,表的记录存储在索引中,索引即是数据,索引的KEY为PRIMARY KEY.数据的查询可以通过查询索引的同时查询到数据,因为索引和数据存储在一个数据块中,减少了一次磁盘I/O.数据是按照主键顺序创建的索引,索引中有对应的数据,这样依据主键做范围扫描时,减少了读取的数据块数量,减少了磁盘I/O.也减少了索引的存储空间,因为索引和数据存在一起.如果是B树索

MySQL表碎片化(Table Fragmentation)的原因 关于MySQL中表碎片化(Table Fragmentation)产生的原因,简单总结一下,MySQL Engine不同,碎片化的原因可能也有所差别.这里没有深入理解.分析这些差别.此文仅以InnoDB引擎为主.总结如有不足或错误的地方,敬请指出. InnoDB表的数据存储在页(page)中,每个页可以存放多条记录.这些记录以树形结构组织,这颗树称为B+树索引.表中数据和辅助索引都是使用B+树结构.维护表中所有数据的这颗B+树索