mysql迁移之巨大数据量快速迁移方案-增量备份及恢复 --chenjianwen 一.前言: 当mysql库的大小达到几十个G或者上百G,迁移起来是一件非常费事的事情,业务中断,导出导入耗费大量的时间:所以,需要考虑怎么去节省时间的问题. 二.方案:[直接停业务操作主库,因为没有做从库,若做了从库,在从库上执行,则能够更大的降低业务中断的时间] 1.制定维护时间,中断业务,登录 mysql,刷新日志 2.全备数据,备份后得到 binlog 日志文件 mysql-bin.000001 3.迁移走

MySQL大数据量快速插入方法和语句优化是本文我们主要要介绍的内容,接下来我们就来一一介绍,希望能够让您有所收获! INSERT语句的速度 插入一个记录需要的时间由下列因素组成,其中的数字表示大约比例: 连接:(3) 发送查询给服务器:(2) 分析查询:(2) 插入记录:(1x记录大小) 插入索引:(1x索引) 关闭:(1) 这不考虑打开表的初始开销,每个并发运行的查询打开. 表的大小以logN (B树)的速度减慢索引的插入. 加快插入的一些方法 如果同时从同一个客户端插入很多行,使用含多个VA

mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 测试实验 1.   直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法: select * from product limit start, count当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条), 如下: select * from product limit 10, 20   0.016秒select * from p

---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)---语句样式: MySQL中,可用如下方法

MySQL大数据量分页查询方法及其优化   ---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)

Mysql 大数据量导入程序<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" /> 网络上转载许多都有错误,请注意代码的规范和正确性.经测试以下代码是正确无错的,转载请保留版权,尊重程序作者!<?php /******************************************//* PhyMyAdmin Data Importer *//* http://w

---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)---语句样式: MySQL中,可用如下方法

大家下午好,我是来自当贝网络科技大数据平台的基础开发工程师 王昱翔,感谢社区的邀请来参与这次分享,关于 Apache DolphinScheduler 在当贝网络科技大数据环境中的应用. 本次演讲主要包含四个部分: 平台建设的背景 大数据平台重构 大数据调度平台建设 下一步规划 王昱翔 当贝大数据平台基础开发工程师 毕业于电子科技大学,主要是做大数据平台的构建.集成及组件的运维的工作. 01 背景 在当贝网络科技使用 Apache DolphinScheduler 作为大数据调度平台之前,我们在

之前上次在部门的分享会上,听了关于MySQL大数据的分页,即怎样使用limit offset,N来进行大数据的分页,现在做一个记录: 首先我们知道,limit offset,N的时候,MySQL的查询效率特别的低,注意是在limit大数据量的时候,测试的表的数据量是1KW条,limit 5000000,N的时候,速度变的非常的慢,当然了offset特别小的时候,查询的速度没有什么差别.那我们来想一下什么没原因造成的? 那其实原因就是MySQL并不是跳过offset行,然后单取N行,而是取offs

一.基本概念 大数据也称之为LOB(Large Objects),LOB又分为:clob和blob,clob用于存储大文本,blob用于存储二进制数据,例如图像.声音.二进制文等. 在实际开发中,有时是需要用程序把大文本或二进制数据直接保存到数据库中进行储存的. 对MySQL而言只有blob,而没有clob,mysql存储大文本采用的是Text,Text和blob分别又分为: TINYTEXT.TEXT.MEDIUMTEXT和LONGTEXT TINYBLOB.BLOB.MEDIUMBLOB和L

mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 测试实验 1.   直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法: select * from product limit start, count当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条), 如下: select * from product limit 10, 20   0.016秒select * from p

mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 测试实验 1.   直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法: select * from product limit start, count当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条), 如下: select * from product limit 10, 20   0.016秒select * from p

一.基本概念 大数据也称之为LOB(Large Objects),LOB又分为:clob和blob,clob用于存储大文本,blob用于存储二进制数据,例如图像.声音.二进制文等. 在实际开发中,有时是需要用程序把大文本或二进制数据直接保存到数据库中进行储存的. 对MySQL而言只有blob,而没有clob,mysql存储大文本采用的是Text,Text和blob分别又分为: TINYTEXT.TEXT.MEDIUMTEXT和LONGTEXT TINYBLOB.BLOB.MEDIUMBLOB和L

一.基本概念 大数据也称之为LOB(Large Objects),LOB又分为:clob和blob,clob用于存储大文本,blob用于存储二进制数据,例如图像.声音.二进制文等. 在实际开发中,有时是需要用程序把大文本或二进制数据直接保存到数据库中进行储存的. 对MySQL而言只有blob,而没有clob,mysql存储大文本采用的是Text,Text和blob分别又分为: TINYTEXT.TEXT.MEDIUMTEXT和LONGTEXT TINYBLOB.BLOB.MEDIUMBLOB和L

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一.mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 1.   直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法: select * from product limit start, count当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条), 如下: select * from product limit 10, 20   0.016秒select * from prod

一.基本概念 大数据也称之为LOB(Large Objects),LOB又分为:clob和blob,clob用于存储大文本,blob用于存储二进制数据,例如图像.声音.二进制文等. 在实际开发中,有时是需要用程序把大文本或二进制数据直接保存到数据库中进行储存的. 对MySQL而言只有blob,而没有clob,mysql存储大文本采用的是Text,Text和blob分别又分为: TINYTEXT.TEXT.MEDIUMTEXT和LONGTEXT TINYBLOB.BLOB.MEDIUMBLOB和L

MySQL迁移通常使用的有三种方法:   1.数据库直接导出,拷贝文件到新服务器,在新服务器上导入. 2.使用第三方迁移工具. 3.数据文件和库表结构文件直接拷贝到新服务器,挂载到同样配置的MySQL服务下.   第一种方案的优点:会重建数据文件,减少数据文件的占用空间,兼容性最好,导出导入很少发生问题,需求灵活.缺点:使用传统导出导入时间占用长. 第二种方案的优点:设置完成后传输无人值守,自动完成.缺点:不够灵活,设置繁琐,传输时间长,异常后很难从异常的位置继续传输. 第三种方案的优点:时间占

在mysql中如果是小数据量分页我们直接使用limit x,y即可,但是如果千万数据使用这样你无法正常使用分页功能了,那么大数据量要如何构造sql查询分页呢?     般刚开始学SQL语句的时候,会这样写 代码如下:  代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 代码如下:  代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000

最近在做监控DB的迁移,由于数据量非常大,采用直接拷贝从机数据目录的方式,操作过程有几个注意事项,记录下来,以备后用: 操作步骤: 1.停掉从机的SQL线程,并将 innodb_max_dirty_pages_pct并将参数设置为0,使用SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Innodb_buffer_pool_pages_dirty';为0的时候.如果可以的话,最好将从机mysql进程停掉: 2.进行数据拷贝,scp或者rsync都可以,推荐rsync: 3.设置数据目录的属组和属

在日常的linux运维工作中,大数据量备份与还原,始终是个难点.关于mysql的备份和恢复,比较传统的是用mysqldump工具,今天这里推荐另一个备份工具innobackupex.innobackupex和mysqldump都可以对mysql进行热备份的,mysqldump对mysql的innodb的备份可以使用single-transaction参数来开启一个事务,利用innodb的mvcc来不进行锁表进行热备份,mysqldump备份是逻辑备份,备份出来的文件是sql语句,所以备份和恢复的