--select * from sys.partition_functions --select * from sys.partition_range_values use [UpdateLog] go CREATE TABLE [dbo].[ActionLog]( ) NOT NULL, ) NULL, ) NULL, [ActTime] [datetime] NULL, ) NULL, [ActType] [int] NULL, ) NULL, ) NULL, ) NULL, ) NULL,

数据库: sqlserver2008r2 表: device_data 数据量:2000w行左右 表结构 CREATE TABLE [dbo].[device_data]( [Id] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL, [DeviceId] [nvarchar](30) NOT NULL, [CollectCycle] [int] NOT NULL, [BroadcastCycle] [int] NOT NULL, [Behavior] [tinyint] NOT NUL

阅读导航 从文件系统中迁移文件到FileTable 批量加载文件到FileTable 如何批量加载文件到FileTable 通过博文[SQLServer大对象]——FileTable初体验,已经可以将文件加载到数据库中,并查看和访问这些文件. 将文件加载到 FileTable,可以使用工具xcopy或robocopy,也可以自己编写脚本(如PowerShell)或者应用程序,复制文件到FileTable中. 现在说一说文件的迁移. 从文件系统中迁移文件到FileTable 迁移文件条件 文件存储

SQLSERVER新建表的时候页面分配情况是怎样的? 再次感谢sqlskill网站和转载sqlskill网站文章并翻译的人,因为您们的转载和翻译让小弟又学习到新的东西o(∩_∩)o 文章中用到的工具:查看SQLSERVER内部数据页面的小插件Internals Viewer 参考文章:http://www.cnblogs.com/wcyao/archive/2011/06/28/2092270.html 在往下看之前,请看一下混合区和统一区的解释,如果不明白的话,大家可以百度一下“SQLSERV

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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表分区操作步骤 1.设计表进行分区的方案,水平分区.垂直分区 a.水平切割将减少表的行数,这样可以将历史数据归档,减少表大小,提高访问速度. b.垂直切割将分为主表和从表方式,将主要的列字段存放在主表中,次要的列字段存放在从表中,减少对不必要字段的访问和存放,只在需要的时候进行联表查询 2.根据业务规则确定按照日期或其他的分区原则选择分区列 3.根据选择的分区列,确定分区数,创建对应的文件组和数据文件数 最好一个分区对应一个文件组和一个数据文件,分区数据文件最好分布在不同的磁盘上,这样有利于数据

转:https://segmentfault.com/a/1190000006158186?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io 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

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本文原作者“ manong”,原创发表于segmentfault,原文链接:segmentfault.com/a/1190000006158186 1.引言   MySQL作为开源技术的代表作之一,是互联网得以广泛流行的重要基础技术之一. 国外 GitHub.Airbnb.Yelp.Coursera 均在使用 MySQL 数据库,国内阿里巴巴.去哪儿网.腾讯.魅族.京东等等的部分关键业务同样使用了 MySQL 数据库.同时,MySQL 也是众多数据库排行榜单的第一名,丛多国内一线互联网企业都在用

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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的长度只分配真正需要的空间 使用枚举或整数代替字符串类型 尽量使用TIMESTAMP

目录 一．故障现象... 1 二．初步分析... 2 三．排障过程... 2 1．排查是否QPS或insert并发请求上升导致问题发生... 2 2．排查是否锁资源等待或block导致了insert变慢... 3 3．排查是否表上无用索引导致的写入时间较长... 5 4.人工抓取perf,排查CPU上升期间的资源消耗... 5 5.疑似触发MySQL BUG,进一步分析... 6 四．优化过程... 8 1．初步优化方案... 8 2．删除一批无用索引,将服务器内存升级到80G.. 9 3．未达

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: 转自:https://segmentfault.com/a/1190000006158186 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

在写查询功能的过程中遇到一个这样的问题:按日期范围查询,sql语句是:where dt>=用户选择起始日期&&dt<=用户选择结束日期.数据库中的数据如图1,我选择的测试数据起始时间是2008-01-06结束日期是2009-06-01.期望的结果应该能查出第一条数据.执行sql语句并无错误,但是查询到的结果为空.在网上查找原因,这才知道字符串时间比较大小是按照数字一位位比较的.只有格式对应的字符串才能比较大小.用户选择的时间格式是YYYY-MM-dd而数据库数据的格式是YYYY

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

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

作为一个企业或者DBA,我们通常会有这种想法,数据是一个公司的核心命脉,应该需要永久保存,很多时候DBA和开发沟通的时候,开发人员也会这么告诉我们,这份数据非常重要,数据需要永久保存.然而,如果将数据库的数据永久保存,那么迟早有一天,你会拥有一个非常大的数据库.作为一个DBA,通常为了业务对数据库的操作性能考虑和存储容量的考虑.我们会建议对数据库里大表进行数据归档,例如将使用的高频数据保留在当前表,对低频数据保留在归档表中.当然有些公司会将数据抽取到Hadoop.Hbase进行归档和离线分析,或

最近公司有一个几千万行的大表需要按照城市的id字段拆分成不同的csv文件. 写了一个自动化的shell脚本 在/home/hdh 下面 linux-xud0:/home/hdh # lltotal 16-rwxrwxrwx 1 root root 902 Dec 28 07:47 cf.sh-rwxrwxrwx 1 root root 6 Dec 28 07:47 id_1.txt-rwxrwxrwx 1 root root 6 Dec 27 20:00 log vim  cf.sh #!/bi

在my.cnf中增大以下参数 myisam_sort_buffer_size = 1024Mtmp_table_size = 256M tmpdir = /home/tmpmyisam_max_sort_file_size=20G 该项参数可以提高myisam大表在重建索引的时候的速度