根据经验,Mysql表数据一般达到百万级别,查询效率会很低,容易造成表锁,甚至堆积很多连接,直接挂掉:水平分表能够很大程度较少这些压力. 1.按时间分表 这种分表方式有一定的局限性,当数据有较强的实效性,如微博发送记录.微信消息记录等,这种数据很少有用户会查询几个月前的数据,如就可以按月分表.2.按区间范围分表 一般在有严格的自增id需求上,如按照user_id水平分表:table_1  user_id从1~100wtable_2  user_id从101~200wtable_3  user_i

这里做的是我的一个笔记. 水平分表比较简单, 理解就是: 合并的表使用的必须是MyISAM引擎 表的结构必须一致,包括索引.字段类型.引擎和字符集 数据表 user1 CREATE TABLE `user1` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(50) DEFAULT NULL, `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=MyISAM DE

坚信数据库的物理设计在对高级数据库的性能影响上远比其他因素重要.给大家说一下经过专家对Oracle的研究,他们解释了为什么拙劣的物理设计是数据库停机(无论是有计划的还是没计划的)背后的主要原因.但在这点上俺还是坚持DBA如果想要高性能的数据库就必须在数据库的物理设计上多思考的观点,这样才能减少响应时间使终端用户满意而不是引来骂声一片. 今天的文章是MySQL5.1的发布带来了设计超强动力数据库的强有力的武器,任何MySQL的DBA都应该尽快学习并使用它.俺觉得如果能很好滴使用这个5.1版带来的新

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. •需要把数据存放到多个介质上. 水平分割会给应用增加复杂度,它通常在查询时需要多个表名,查询所有数据需要union操作.在许多数据库应用中,这种复杂性会超过它带来

新建10张表,user_0,user_1,...user_9,方法不可串用,采用hash或取余法,获取要操作的表名,取值用对应存值的方法 1.hash取余法 public function part_table(){ $id=uniqid(); //php生成唯一 uuid $str = crc32($id); //hash 算法转换 $table_name = 'user_'.$str%10; //取余获取 表名 $user['id']=$id; $user['age']='20'; $use

业务表增长速度较快,单表数据较大,对表的读写有影响. 思路:化整为零,把单表拆解为多表,按指定的算法规则选择表. 好处:能大幅降低单表的数据,读写更快,同时分散了表数据, SQL语句也分散到不同的表中,可以大幅降低 “锁表” 的情况 以Laravel项目为例,分表读取代码如下: public function changeTable($companyId) { // 分表算法,根据companyId选择分表,请勿修改算法,以免混淆分表数据 $posfix = intval($companyId)

一.mysql中的优化 where语句的优化 1.尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作select id from uinfo_jifen where jifen/60 > 10000;优化后:Select id from uinfo_jifen where jifen>600000; 2.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,这将导致mysql放弃使用索引 select uid from imid where datediff(create_time,'2011-11

在MySQL中数据的优化尤其是大数据量的优化是一门很大的学问,当然其它数据库也是如此,即使你不是DBA,做为一名程序员掌握一些基本的优化信息,也可以让你在自己的程序开发中受益匪浅.当然数据库的优化有很多的方方面面,本篇主要讲,Mysql的水平分表技术,也可以说是其技术的其中之一. 在使用水平分表时,首先问下自己几个问题. 第一.为什么要水平分表? 第二.什么时候需要水平分表? 第三.怎样实现水平分表? 一.为什么要水平分表? 简而言之,当单表数据量过大时,无法对其进行有效的维护,以及查询速度严重

mysql语句的优化有局限性,mysql语句的优化都是围绕着索引去优化的,那么如果mysql中的索引也解决不了海量数据查询慢的状况,那么有了水平分表与垂直分表的出现(我就是记录一下自己的理解) 水平分表: 如上图所示:另外三张表表结构是一样的 只不过把数据进行分别存放在这三张表中,如果要insert 或者query 那么都需要对id进行取余 然后table名进行拼接,那么就是一张完整的table_name 但是如果我需要对name进行分表呢 或者对email呢? 那么就需要用MD5进行加密 因为

TDSQL MySQL版(TDSQL for MySQL)是部署在腾讯云上的一种支持自动水平拆分.Shared Nothing 架构的分布式数据库.TDSQL MySQL版 即业务获取的是完整的逻辑库表,而后端会将库表均匀的拆分到多个物理分片节点. 水平分表 概述 水平拆分方案是 TDSQL MySQL版 的基础原理,它的每个节点都参与计算和数据存储,且每个节点都仅计算和存储一部分数据.因此,无论业务的规模如何增长,我们仅需要在分布式集群中不断的添加设备,用新设备去应对增长的计算和存储需要即可.

14.1.2 Best Practices for InnoDB Tables InnoDB表最佳实践: 这个章节描述使用InnoDB表最佳实践: 1.指定一个主键用于每个表使用最多查询的列或者多列,或者一个自动递增值 如果没有明显的主键列 2.使用关联无论数据是从多个表拉出基于表示ID只从那些表. 对于快速链接性能, 定义外键在关键列,定义那些列有相同的数据类型在每个表. 增加外键组确保引用的列被索引,可以改善性能. 3.关掉自动提交, 每秒数百次提交堵塞性能 4.相关DML 分组操作到一个事

和垂直分库不同,水平分表,是将那些io频繁,且数据量大的表进行水平切分. 基本的配置和垂直分库一样,我们需要改的就是我们的 schema.xml和rule.xml文件配置(server.xml不用做任何修改) 除此之外,我们还需要在两个分片数据库服务器上建立分片用的数据库10.0.4.181上建立(orderdb01,orderdb02),10.0.4.183上建立(orderdb03,orderdb04) 现在我们对配置文件进行配置. 其中schema.xml这样配置. <?xml versi

利用Mybatis拦截器对数据库水平分表 需求描述 当数据量比较多时,放在一个表中的时候会影响查询效率:或者数据的时效性只是当月有效的时候:这时我们就会涉及到数据库的分表操作了.当然,你也可以使用比较完善的第三方组件:sharding-jdbc来实现:但是你使用后会发现,貌似对oracle的兼容性不是很好.所以最后我还是决定使用Mybatis拦截器对数据库进行水平分表. 为什么要选用Mybatis拦截器 拦截器:我们可以拦截某些方法的调用,我们可以选择在这些被拦截的方法执行前后加上某些逻辑,也可

1.搭建环 (1) 技术: SpringBoot2.2.1+ MyBatisPlus + Sharding-JDBC + Druid 连接池(2)创建 SpringBoot 工程

paip.mysql fulltext 全文搜索.最佳实践.  作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax  muysql5.5的只能myisam   能建立fulltext索引了... 5.6.10-log 这个innodb 能建立fulltext索引了... /////////默认不能中文搜索.. 必须先进行分词.然后,保存入库..走ok.. 如果进行汉字查询时,

相对于垂直拆分的区别是:垂直拆分是把不同的表拆到不同的数据库中,而水平拆分是把同一个表拆到不同的数据库中.水平拆分不是将表的数据做分类,而是按照某个字段的某种规则来分散到多个库之中,每个表中包含一部分数据. 例如,分库中的举例,orders表水平分到order_win和order_linux两个库中. 配置mycat的schema.xml 确认两个库中都有orders表,没有就新建下. 配置rule, vim /usr/local/mycat/conf/rule.xml 重启mycat,在myc

MySQL 5.7安装最佳实践 1.环境准备OS: CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) for VMwareMySQL: mysql-5.7.24-linux-glibc2.12-x86_64 2.安装包准备,依赖检查建议从官方下载,下载地址为:https://dev.mysql.com/get/Downloads/MySQL-5.7/mysql-5.7.24-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz 也可以在linux系统中用wget命令

最近一段时间处理了较多锁的问题,包括锁等待导致业务连接堆积或超时,死锁导致业务失败等,这类问题对业务可能会造成严重的影响,没有处理经验的用户往往无从下手.下面将从整个数据库设计,开发,运维阶段介绍如何避免锁问题的发生,提供一些最佳实践供读者参考. 设计阶段 在数据库设计阶段,引擎选择和索引设计不当可能导致后期业务上线后出现较为严重的锁或者死锁问题. 1. 表引擎选择使用myisam,引发table level lock wait. 从5.5版本开始,MySQL官方就把默认引擎由myisam转为i

1.   MyCAT概述 1.1 背景 随着传统的数据库技术日趋成熟.计算机网络技术的飞速发展和应用范围的扩充,数据库应用已经普遍建立于计算机网络之上.这时集中式数据库系统表现出它的不足: (1)集中式处理,势必造成性能瓶颈: (2)应用程序集中在一台计算机上运行,一旦该计算机发生故障,则整个系统受到影响,可靠性不高: (3)集中式处理引起系统的规模和配置都不够灵活,系统的可扩充性差. 在这种形势下,集中式数据库将向分布式数据库发展. 1.2 发展历程 MyCAT的诞生,要从其前身Amoeba和

一:环境准备: 应用 主机 mysql-master 192.168.205.184 mysql-slave 192.168.205.185 mycat-01,keeplived,jdk 192.168.205.182 mycat-02,keeplived,jdk 192.168.205.183 mysql主从环境(略) 二: 主机(192.168.205.183,192.168.205.182)上安装jdk,mycat,keeplived 以192.168.205.183主机为例,另外一台主机