1. 介绍问题分析:随着互联网以及移动互联网的发展，应用系统的数据量也是成指数式增长，若采用单数据库进行数据存储，存在以下性能瓶颈：IO瓶颈：热点数据太多，数据库缓存不足，产生大量磁盘IO，效率较低。请求数据太多，带宽不够，网络IO瓶颈。CPU瓶颈：排序、分组、连接查询、聚合统计等SQL会耗费大量的CPU资源，请求数太多，CPU出现瓶颈。分库分表的中心思想就是将数据分散存储，使得单一数据库/表的数
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1、尽量使用TINYINT、SMALLIN
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2023-11-09 00:37:04
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一：有哪些因素影响mysql性能在一个类似此结构的服务器架构是哪些方面影响该服务器性能：QPS：每秒钟处理的查询量；sql查询速度，效率低下的sql会随着访问量来严重影响效率；比如10ms处理1个sql，那么QPS<=100TPS：并发量&CPU使用率：并发量是指同一时间处理请求的数量,大并发导致数据库连接被占满；超高的cpu资源耗尽而出现宕机；磁盘IO：磁盘吞吐量；风险磁盘IO性能
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2023-09-04 12:58:46
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目录一、前言1.1 数据量1.2 磁盘1.3 数据库连接二、垂直拆分 or 水平拆分？三、垂直拆分3.1 垂直分库3.2 垂直分表3.3 垂直拆分的优缺点四、水平拆分4.1 水平分表4.2 水平分库分表4.3 水平拆分的优缺点五、几种常用的分库分表的策略5.1 根据数值范围5.2 根据数值取模5.3 根据地理位置六、分库分表后带来的问题6.1 事务一致性问题6.1.1 分布式事务6.1.2 最终一
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2023-09-06 16:10:56
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Select是MySQL最常用的语句，是开发的重点，当然也是我们工作中，用的最多的。查询语句，分为单表单条件查询，单表多条件查询，多表查询，还有分组统计等，因为内容比较多，我们分开来具体说明，今天先说一下单表单条件查询，首先先看select的语法：SELECT 属性列表FROM 表名和视图列表[ WHERE 条件表达式1 ][ GROUP BY 属性名1 [ HAVING 条件表达式2 ] ][
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2023-08-20 22:55:53
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MySQL 性能优化系列之一 单表预处理背景介绍我们经常在写多表关联的SQL时，会想到 left jion（左关联），right jion（右关联），inner jion（内关联）等。但是，当表中数据量过大时，如果没有写好查询条件或者查询条件书写的先后顺序不同，可能会有明显的性能差别。 近期，有个同事遇到一个SQL查询比较慢的问题：tableA，tableB，tableC三张表
MySql常用语法–单表查询
1. 插入数据
insert into table TableName(field1，field2) values(value1,value2)
insert into table TableName values(value1,value2)
注意插入字段内容需要按照字段大小要求，否则无效2. 更新数据
eg：update user set name=“ne
# MySQL单表性能极限
在使用MySQL数据库时，我们经常需要考虑到数据库表的性能问题。单表性能的极限是数据库设计中一个非常重要的方面，它直接影响着查询和写入操作的效率。在实际应用中，我们需要根据实际情况合理设计表结构，以确保数据库的性能达到最佳状态。本文将介绍MySQL单表性能的极限，以及如何通过优化表结构和索引来提升表的性能。
## MySQL单表性能极限的概念
MySQL单表性能极
原创
2024-07-03 04:26:36
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近日，戴尔EMC公布了三款最新PowerEdge服务器，这些服务器面向常见高性能工作负载，比如虚拟化的存储区域网络(VSAN)、混合云应用程序、密集的虚拟化和大数据分析等。值得一提的是，这些服务器使用了AMD的Epyc（霄龙） 7000系列处理器。看来AMD在数据中心业务的努力上取得了成果。有趣的是，三款新的戴尔服务器中，PowerEdge R6415和R7415都是单路系统。因为一般来说，单路服
一、架构设计层面优化。MySQL是一个磁盘IO访问非常频繁的关系型数据库，在高并发和高性能的场景中，MySQL数据库必然会承受巨大的并发压力。在此时，我们优化的方式主要可以分为这么几个部分：1、搭建MySQL主从集群，单个MySQL服务器容易导致单点故障，一旦服务器宕机了，就会导致使用MySQL数据库的应用全部无法响应，我认为，无论是主从集群，或者是主主集群都可以保证MySQL的高可用性；2、读写
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2023-08-31 06:57:18
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MySQL单表大小的限制在目前的技术环境中，由所在主机的OS上面的文件系统来界定而不是由MySQL数据库本身来决定了。在老版本的MySQL 3.22中，MySQL单表大小为4GB，当时的MySQL的存储引擎还是ISAM存储引擎。但是，当出现MyISAM存储引擎之后，也就是从MySQL 3.23开始，MySQL单表最大限制就已经扩大到了64PB了（官方文档显示）。也就是说，从目前的技术环境来看，My
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2023-07-05 10:38:54
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MySQL从5.0和5.1版本开始引入了很多高级特性，包括分区、触发器等，这些新特性也许不会频繁用到，但对于某些场景下，会给我们更多DB层面优化的选择，所以，了解一下总是有益的。一、分区表分区表，通过在创建表时，使用partition by子句来定义每个分区存放的数据，以达到将数据按照一个比较粗的粒度分在不同的表中，这样，就可以方便的对数据进行分区处理。分区表，一般在下面场景中，可以体现其价值表非
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2024-04-15 15:49:34
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mysqlslap是mysql自带的基准测试工具，优点:查询数据,语法简单,灵活容易使用.该工具可以模拟多个客户端同时并发的向服务器发出查询更新,给出了性能测试数据而且提供了多种引擎的性能比较.mysqlslap为mysql性能优化前后提供了直观的验证依据。可以模拟出大量客户端同时操作数据库的情况，通过结果信息来了解数据库的性能状况。mysqlslap 的一个主要工作场景就是对数据库服务器做基准测
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2023-07-10 15:01:23
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先介绍几种方案主从复制，包括一拖一的主从和一拖多的主从高可用性 ：比较高高可扩展性 ：无高一致性 ：比较高延迟性 ：比较小并发性 ：无事务性 ：无吞吐率 ：比较高数据丢失 ：不丢失可切换 ：可以切换环形复制,包括两个节点和多个节点形成的环形高可用性 ：比较高高可扩展性 ：无高一致性 ：比较高延迟性 ：比较小并发性 ：无事务性 ：无吞吐率 ：比较高数据丢失 ：不丢失可切换 ：可以切换2PC：高可用性
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2023-09-13 23:42:20
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在我们进行 MySQL 单表千万级性能优化的过程中，首先需要了解如何有效地管理大量数据，并通过一系列合理的步骤进行性能提升。下面是详细的过程记录，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南与扩展应用等方面。
## 环境准备
### 前置依赖安装
确保安装以下依赖：
- **MySQL Server**：版本需支持InnoDB存储引擎。
- **JDK**：如果需要通过Java进行程
### MySql单表数量量性能
在数据库设计和优化中，单表数据量是一个重要的考虑因素。过大的单表数据量可能会影响查询性能、增加维护成本，甚至导致数据丢失。本文将探讨MySql单表数量量对性能的影响，并提供一些优化建议。
#### 单表数据量的影响
过大的单表数据量会对数据库性能产生负面影响，主要表现在以下几个方面：
1. **查询性能下降**：随着数据量的增加，查询所需的时间也会增加，尤
原创
2024-07-19 09:30:20
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# MySQL单表数据更新性能
数据更新是数据库中最常见的操作之一。在MySQL中，当我们需要修改表中的数据时，可以使用UPDATE语句来实现。然而，随着数据量的增加，更新操作的性能会成为一个关键问题。本文将介绍一些提高MySQL单表数据更新性能的方法，并提供相应的代码示例。
## 1. 索引的重要性
索引在MySQL中起到了加速查询的作用，但是不仅仅对查询有帮助，对于更新操作同样有重要作用
原创
2023-11-18 03:11:54
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关于单台MySQL的QPS性能，优化的目标是在保证数据一致性与可用性的前提下，提升系统的处理能力。本次博文将详细记录我在这个过程中所经过的环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、扩展部署和迁移指南。
## 环境预检
首先，进行环境预检，确保我们有足够的资源来支持高性能的MySQL部署。为此，以下是我们的硬件配置：
| 硬件名称 | 配置 |
避免向数据库请求不需要的数据在访问数据库时，应该只请求需要的行和列。请求多余的行和列会消耗MySql服务器的CPU和内存资源，并增加网络开销。例如在处理分页时，应该使用LIMIT限制MySql只返回一页的数据，而不是向应用程序返回全部数据后，再由应用程序过滤不需要的行。当一行数据被多次使用时可以考虑将数据行缓存起来，避免每次使用都要到MySql查询。避免使用SELECT *这种方式进行查询，应该只
本章中，我们将使用第一章中建立的100万条记录的表，显示进行从无到有的一个mysql优化的过程。 当前我们的表并没有使用任何索引做过优化，现在我们对表进行一次查询，来观察一下查询时间。首先我们先查看表中是否使用索引：show index from big_table;上图可以看出，big_table表已经有了主键索引。但是没有建立其他的索引。现在在这个基础之上，我们来进行实战1.尽量不
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2023-10-21 18:18:12
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