场景 一张历史表product_history 500万数据,凌晨的才会将正式表的数据迁移到历史表,此次需求将历史表迁移到一个更便宜的数据库实例进行存储. 条件 1.此表不是实时写,凌晨才会更新 2.夸数据库实例进行迁移 3.此表对数据准确性有要求,数据必须准确 选型 1.navicat 导出数据(转存储仅结构和数据) 2.重命名表,创建一张新表(适合同一个实例) 3.mysqldump 导数据 操作对比 navicat 支持两个数据库之间直接导数据,不需要先导出到本地再从本地导入到另外的实例

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(

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

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

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

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

大表分表后每个表的结构相同,可以用sql的union 比如a,b表结构相同可以通过union来联接 select * from aunion allselect * from bwhere.... 其实你还可以建一张主表将你要连表查询的字段放在其中,做好索引:你还记录下用户经常查询的条件,把查出的数据缓存,以便用户经常调用.

利用硬链接和truncate降低drop table对线上环境的影响 众所周知drop table会严重的消耗服务器IO性能,如果被drop的table容量较大,甚至会影响到线上的正常. 首先,我们看一下为什么drop容量大的table会影响线上服务 直接执行drop table,mysql会将表定义和表数据全都删除,包括磁盘上的物理文件,也包括buffer pool中的内存数据. 这就分两步,第一步从buffer pool中删除,这会涉及到table_cache的lock,如果持有table_

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

1. 能不加字段就不要加, 能不修改字段就不要修改, 能不删除字段就不要删除, 等等为什么要删除字段呢? 如果没事,不要蛋疼的找事. 实际上,我们那次更新失败后, 我们并没有增加那个字段, 然后我们一直运行到今天, 但是后来还是增加了其他字段 2. 增加字段的情况下, 如果可以通过增加一个新的表来增加这个字段, 那么就增加一个新的表, 通过cache 或 程序来实现join 的效果 3. 如果能停机, 并且停机的时间在你容忍范围之内, 数据备份之后停机来做. 如果是主从备份,做这样大的操作的时候

MySQL删除操作其实是假删除 因为近期在重构优化一个业务的时候 发现有一张表(send_log)数据量将近1700W 左右  占用数据大小17G,索引18G左右  而我们的核心应用在使用的时候 会去临时查询这张表 获取一些数据 先不管设计的合不合理吧,因为是维护  不出问题为第一要务 所以想到要物理删除一下表数据  计划把18年1000W左右数据给腾出空间  但运维执行删除操作后  发现情况没有那么理想  行数是少了  但表空间 大小 没降下去 在 InnoDB 中,你的 delete 操作,

使用MySQL的过程,经常会遇到一个问题,比如说某张”log”表,用于保存某种记录,随着时间的不断的累积数据,但是只有最新的一段时间的数据是有用的:这个时候会遇到性能和容量的瓶颈,需要将表中的历史数据进行归档. 下面描述一种典型的做法: 比如说表结构如下: CREATE TABLE `history` ( `id` ) NOT NULL, `value` text, `addtime` timestamp default current_timestamp, PRIMARY KEY (`id`)

一.表不存在时则创建 之前做项目实在是太赶了,很多东西都没记录.是时候补回来了 MySQL做一个大表,由于要存历史记录,所以数据量很大,查询很慢.恰好查询的时候,又不需要时间太久的冷数据.现在将其实现原理提取成一个控制台小程序. 首先,创建一个简单的数据库访问类. public static class CommonDao { private static MySqlConnection conn = new MySqlConnection(ConfigurationManager.AppSet

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

摘要:MySQL JDBC抽取到底应该采用什么样的方式,且听小编给你娓娓道来. 小编最近在云上的一个迁移项目中被MySQL抽取模式折磨的很惨.一开始爆内存被客户怼,再后来迁移效率低下再被怼.MySQL JDBC抽取到底应该采用什么样的方式,且听小编给你娓娓道来. Java-JDBC通信原理 JDBC与数据库之间的通信是通过socket完,大致流程如下图所示.Mysql Server ->内核Socket Buffer -> 客户端Socket Buffer ->JDBC所在的JVM JD

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

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