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

一.原始方法 在删除大表的时候,经常会由于数据量太大,造成日志文件满了,接着无法删除数据. 以下是删除大表不记录日志的具体步骤: 1.临时设置自动提交关闭 (使用命令db2 list command options查看Auto-Commit参数状态是否为OFF,如果不是则使用db2set DB2OPTIONS=+c永久关闭) update command options using c off 2.设置不记录日志 ALTER TABLE tabname ACTIVATE NOT LOGGED I

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

如果表很大--千万级别的数据,又不能做truncate 操作,只能 delete 表中某部分数据时可以用以下来执行,这种方式只对大表操作时比较有效率,数据量小时不考虑 --示例如下 declare cursor mycursor is SELECT ROWID FROM tpr_zjjx1 WHERE jxrq=to_date('2013-06-30','yyyy-mm-dd') order by rowid; type rowid_table_type is table of rowid in

问题重现 select id from big_table where name = 'sdlkfjalksdjfla' limit 100; 首先看执行计划: hive> explain select * from big_table where name = 'sdlkfjalksdjfla' limit 100; OK STAGE DEPENDENCIES: Stage-0 is a root stage STAGE PLANS: Stage: Stage-0     Fetch Oper

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(

http://www.zhihu.com/question/19719997 提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据更新类SQL条件:有多少列经

http://www.169it.com/article/3219955334.html     sql语句使用基本原则:1.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.2.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... sql语句使用基本原则: 1.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

在oracle中由于表结构设计不合理或者需要清楚老数据的时候,经常需要对大表数据进行清理. 一般有一下几种方法: 1. 删除大部分数据,留下小部分数据.我们可以把需要保留的数据转移到别的表,然后再把大表drop掉,然后改名就行了: a) create table tablename_min as select * from tablename_max a where 需要保留的数据. b) drop table tablename_max ; c) rename tablename_min as

如何对Mysql中的大型表进行优化 @(mysql 笔记) 收集信息 1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据更新类SQL条件:有多少列经常出现UPDATE或DELETE的WHERE子句中: 5.SQL量的统计比,如:SELECT:UPDATE+DELETE:INSERT=多少? 6.预计大表及相

一则清理MySQL大表以释放磁盘空间的案例 一.基本情况: 1.dbtest库554G,先清理st_online_time_away_ds(37G)表的数据,保留半年的数据: 1)删除的数据:select count(1),tdate from dbtest.st_online_time_away_ds where tdate < '2017-08-01';(记录数为:462171894) 2)保留的数据:select count(1),tdate from dbtest.st_online_t

首先考虑如下因素: 1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据更新类SQL条件:有多少列经常出现UPDATE或DELETE 的WHERE子句中: 5.SQL量的统计比,如:SELECT:UPDATE+DELETE:INSERT=多少? 6.预计大表及相关联的SQL,每天总的执行量在何数量级? 7.表

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

小漫画 来,先来看小漫画陶冶一下情操 OK,这里就说了.假设,你有一个表erp,如果你直接进行下面的命令 drop table erp 这个时候所有的mysql的相关进程都会停止,直到drop结束,mysql才会恢复执行.出现这个情况的原因就是因为,在drop table的时候,innodb维护了一个全局锁,drop完毕锁就释放了. 这意味着,如果在白天,访问量非常大的时候,如果你在不做任何处理措施的情况下,执行了删大表的命令,整个mysql就挂在那了,在删表期间,QPS会严重下滑,然后产品经理

转自:http://database.51cto.com/art/201808/582324.htm OK,这里就说了.假设,你有一个表erp,如果你直接进行下面的命令: drop table erp 这个时候所有的mysql的相关进程都会停止,直到drop结束,mysql才会恢复执行.出现这个情况的原因就是因为,在drop table的时候,innodb维护了一个全局锁,drop完毕锁就释放了. 这意味着,如果在白天,访问量非常大的时候,如果你在不做任何处理措施的情况下,执行了删大表的命令,整

1. 系统与安装数据库 [root@zhang ~]# cat /etc/redhat-release # 也可以使用其他版本 CentOS Linux release (Core) [root@zhang ~]# yum install -y mariadb mariadb-server # CentOS7的mysql数据库为mariadb ……………… [root@zhang ~]# systemctl enable mariadb.service # 开机自启动mariadb Create

在线大表DDL操作的方法: 1.主从架构轮询修改 需要注意: a.主库会话级别的记录binglog的参数关闭 b.500\502错误异常捕捉 c.检查备库的second behind master是否有延迟 d.varchar有页分裂的情况,尽量减少varchar的长度 2.在线工具online-schema-change需要注意: 需要注意: a.超过1000w行,速度会变慢(半小时左右) 参考链接:http://www.it165.net/pro/html/201312/8928.html

http://www.cnblogs.com/janehoo/p/5382474.html 线大表DDL操作的方法: 1.主从架构轮询修改 需要注意: a.主库会话级别的记录binglog的参数关闭 b.500\502错误异常捕捉 c.检查备库的second behind master是否有延迟 d.varchar有页分裂的情况,尽量减少varchar的长度 2.在线工具online-schema-change需要注意: 需要注意: a.超过1000w行,速度会变慢(半小时左右) 参考链接:ht

官方建议: InnoDB Tables If you are deleting many rows from a large table, you may exceed the lock table size for an InnoDB table. To avoid this problem, or simply to minimize the time that the table remains locked, the following strategy (which does not

一个朋友问我在线对大表进行ddl操作,如何做能尽量避免主从延迟以及不影响在线dml操作呢?我想到一个开源的pt-online-schema-change工具,测试了吧,效果还可以. pt-online-schema-change原理 1.如果存在外键,根据alter-foreign-keys-method参数的值,检测外键相关的表,做相应设置的处理. 2.创建一个新的表,表结构为修改后的数据表,用于从源数据表向新表中导入数据. 3.创建触发器,用于记录从拷贝数据开始之后,对源数据表继续进行数据修