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
转载
2023-10-12 09:52:23
282阅读
1. 单表数据量太大1.1 单表数据量太大为什么会变慢？一个表的数据量达到好几千万或者上亿时，加索引的效果没那么明显啦。性能之所以会变差，是因为维护索引的B+树结构层级变得更高了，查询一条数据时，需要经历的磁盘IO变多，因此查询性能变慢。1.2 一棵B+树可以存多少数据量大家是否还记得，一个B+树大概可以存放多少数据量呢？ InnoDB存储引擎最小储存单元是页，一页大小就是16k。 B+树叶子存的
转载
2023-09-19 10:41:23
496阅读
上一篇Mysql已有亿级数据大表按时间分区，介绍了亿级数据大表如何按时间分区，也留下了一个问题：备份亿级数据大表要耗时多久。本篇将就如何备份亿级数据大表展开讨论。 注意：我这里所说的备份指的是数据从一张表拷贝到另外一张表，也就是说单表备份。创建原表t_send_message_send的sql：CREATE TABLE `t_send_message_send` (
`id` bigint(2
转载
2023-08-31 00:00:49
492阅读
面对当今大数据存储，设想当mysql中一个表的总记录超过1000W，会出现性能的大幅度下降吗？ 答案是肯定的，一个表的总记录超过1000W，在操作系统层面检索也是效率非常低的 解决方案： 目前针对海量数据的优化有两种方法： 1、大表拆小表的方式（主要有分表和分区两者技术） （1）分表技术 垂直分割
优势：降
转载
2024-02-21 13:11:30
60阅读
数据库分库分表前言公司最近在搞服务分离，数据切分方面的东西，因为单张包裹表的数据量实在是太大，并且还在以每天60W的量增长。之前了解过数据库的分库分表，读过几篇博文，但就只知道个模糊概念， 而且现在回想起来什么都是模模糊糊的。今天看了一下午的数据库分库分表，看了很多文章，现在做个总结，“摘抄”下来。（但更期待后期的实操） 会从以下几个方面说起： 第一部分：实际网站发展过程中面临的问题。&
转载
2024-08-02 15:16:03
106阅读
MySQL分区和分表总结日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。什么是分表？ 分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表，我们可以称为
转载
2023-08-02 10:28:48
148阅读
MySQL的水平拆分与垂直拆分个人理解：当单表数据量过大的时候，查询速度会变得很慢，为了提高查询效率，可以采用拆分方案。、水平拆分所谓水平拆分，即数据表行的拆分列1列2列3列4列5列6列7拆分成列1列2列3列4列5列6列7列1列2列3列4列5列6列7通常情况下，采用取模的方式进行表的拆分。例如一张有400w的用户表users，我们可以拆分成4张表users1、users2、users3、users
转载
2023-09-04 13:23:04
137阅读
一、时间结构 如果业务系统对时效性较高，比如新闻发布系统的文章表，可以把数据库设计成时间结构，按时间分有几种结构： 1) 平板式 表类似： article_200901 article_200902 article_200903 用年来分还是用月可自定，但用日期的话表就太多了，也没这必要。一般建议是按月分就可以。 这种分法，其难处在于，假设我要列20条数据，结果这三张表里都有2
转载
2023-08-24 13:55:07
71阅读
分库分表： mysql表中最大的数据量为2000万，优化后可以最大达到5000万原则： 1.能不分就不分 2.数据量太大，正常运维影响正常业务访问 3.表设计不合理，需要对某些字段垂直拆分 4.某些数据出现无穷增长 5.安全性和可用性考虑 6.业务耦合性考虑方案： 1.垂直拆分 大表拆小表 根据列（字段）进行拆分 优点：数据简单维护 缺点：主键出现冗余，需要管理冗余列 2.水平拆分 &
转载
2023-10-05 17:40:48
217阅读
## MySQL单表1亿查询多久
在日常的数据库应用中，我们经常会遇到需要查询包含大量数据的表的情况。当表中数据量达到1亿时，查询的效率就成为了一个关键问题。本文将介绍在MySQL中对包含1亿条数据的单表进行查询所需的时间，以及如何优化查询效率。
### MySQL查询时间分析
在MySQL中，查询数据的效率受到多个因素的影响，包括索引的使用情况、查询条件的复杂度、硬件设备的性能等。当表中数
原创
2024-03-17 03:45:25
390阅读
垂直拆分垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表通常我们按以下原则进行垂直拆分:把不常用的字段单独放在一张表;把text，blob等大字段拆分出来放在附表中;经常组合查询的列放在一张表中;垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤，然后查询的时候用jion关键起来即可;水平拆分水平拆分是指数据表行的拆分，表的行数超过200万行时，就会变慢，这时可以把一张的表的数据拆成多张
转载
2023-06-14 21:11:15
195阅读
这是学习笔记的第 1863篇文章
原创
2021-07-23 14:58:46
1246阅读
一、拆分策略选择1. 水平分区（Sharding/分片）适用场景：数据可逻辑分割（如按用户ID、地域、时间）。方案：应用层分片：在业务代码中路由数据到不同物理表。扩展工具：使用 Citus（PostgreSQL 分布式扩展）自动分片，支持并行查询和分布式JOIN。优化点：分片键选择高基数字段（如 user_id），确保数据均匀分布。避免跨分片查询，优先本地化操作。2.
1.水平拆分 按照表中逻辑关系和相关条件把表拆分成多个分表。将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库(主机)上面。 提到，通过取模方式来： 一般情况下使用“取模”的形 ...
转载
2021-09-26 03:20:00
1378阅读
2评论
my.ini参数table_cache=512
bulk_insert_buffer_size = 100M
innodb_additional_mem_pool_size=30M
innodb_flush_log_at_trx_commit=0
innodb_buffer_pool_size=207M
innodb_log_file_size=128M innodb_flush_log
转载
2023-10-28 22:08:42
67阅读
# MySQL拆分表实现指南
## 1. 引言
MySQL拆分表是一种在数据库中分割数据以提高性能和扩展性的方法。本文将介绍如何实现MySQL拆分表，以及每个步骤所需的代码。
## 2. 整体流程
下表显示了实现MySQL拆分表的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 选择合适的拆分策略 |
| 2 | 创建拆分表 |
| 3 | 插入数据 |
| 4 | 查询数
原创
2023-09-19 12:26:46
42阅读
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INT而非BIGINT，
转载
2024-08-14 10:01:03
44阅读
一、概念先行1)SQL相关的逻辑表：水平拆分的数据库(表)的相同逻辑和数据结构表的总称。例：订单数据根据主键尾数拆分为2张表，分别是t_order_0到t_order_1，他们的逻辑表名为t_order。真实表：在分片的数据库中真实存在的物理表。例：示例中的t_order_0到t_order_1数据节点：数据分片的最小单元。由数据源名称和数据表组成，例：ds_0.t_order_0；ds_0.t_
转载
2024-07-24 22:11:38
47阅读
一：业务背景二：第一种业务水平拆分方案三：第二种业务水平拆分方案1.1由于业务量的急剧增加,某张表的数据越来越大,现在假设的情况为某家公司的P2P网站,由于前期宣传比较好,在近三个月的时间里业务量急剧增加,使得流水记录表(trade)的数据量变的越来越大,已经超过300万行记录,预计年内流水表的记录可能会超过1000万行,这个时候就需要考虑做表的水平拆分了1.2 假设随着业务量的增加，用户量也增加
转载
2023-09-02 14:40:06
79阅读
案例库表描述：这表的ancestors列存放的是所有的祖先节点,以,分隔例如我查询dept_id为103的所有祖先节点,现在我只有一个dept_id该怎么查然后我去网上找到这样一个神奇的sql,改改表名就成了下面的这样SELECT
substring_index( substring_index( a.ancestors, ',', b.help_topic_id + 1 ), ',',- 1
转载
2024-07-20 21:30:11
58阅读
