mysql搭建亿级cmd5数据库的完整步骤发布时间：2020-04-23 09:36:58阅读：220作者：小新今天小编给大家分享的是mysql搭建亿级cmd5数据库的完整步骤，相信很多人都不太了解，为了让大家更加了解mysql搭建亿级cmd5数据库的步骤，所以给大家总结了以下内容，一起往下看吧。一定会有所收获的哦。前言：最近也在玩数据库，感觉普通机子搞数据库，还是差了点，全文查找，慢的要查一分钟
转载
2023-09-29 08:38:40
181阅读
1. 索引介绍需求: 一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询，就不得不提到索引了。索引: 简单的说,相当于图书的目录,可以帮助用户快速的找到需要的内容. 在MySQL中也叫做“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结
转载
2023-11-28 17:39:46
377阅读
# MySQL 亿级数据最左匹配查询优化
在处理亿级数据的 MySQL 数据库时，最左匹配查询（即对索引的前缀匹配查询）可能会导致性能瓶颈。本篇文章将带你了解如何优化这一类型的查询，通过合理的步骤和代码示例来提升查询性能。
## 文章结构
1. 问题分析
2. 优化步骤
3. 实现代码
4. 结论
## 1. 问题分析
在 MySQL 中，当我们对大表执行最左匹配的查询时，可能会遇到性能
# MySQL 单表亿级数据主键查询慢的原因与优化方法
在现代软件开发中，面对亿级数据的存储与查询，如何有效地进行主键查询是每个开发者必须掌握的技巧。本文将细致地为你介绍如何处理 MySQL 单表亿级数据的主键查询，包括运作的流程和相关的代码示例。
## 流程图
我们首先需要了解处理亿级数据的基本流程。以下是我们需要遵循的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[
参考：一 大的优化方向： 数据结构优化，慢查询优化，索引优化，mysql参数设置优化数据结构优化：先读写分离、再垂直拆分、再水平拆分！说3点1. 设计合适的索引,基于主键的查找,上亿数据也是很快的;2. 反范式化设计,以空间换时间,避免join,有些join操作可以在用代码实现,没必要用数据库来实现;3. buffer,尽量让内存大于数据.至于优化若是指创建好的表，不能变动表
前言前几个月公司要做一个发电站的项目，需要实时采集各个机器的发电用电情况，进行统计展示。初步估计一天产生的数据为 4000W 左右。于是和组长一起讨论设计了数据库方案。下面说下我们的解决思路，如果有不足，需要改进的地方，欢迎提出（因为这也是我第一次做分库分表 ╮(￣▽￣")╭）。一 基本情况数据是从 2000 多个节点分别采集输入到系统中，大约每 5s 采集一次，一天数据量在 4000W 到 50
转载
2024-09-24 20:46:09
34阅读
在MongoDB Scondary同步慢问题分析文中介绍了因Primary上写入qps过大，导致Secondary节点的同步无法追上的问题，本文再分享一个case，因oplog的写入被放大，导致同步追不上的问题。MongoDB用于同步的oplog具有一个重要的『幂等』特性，也就是说，一条oplog在备上重放多次，得到的结果跟重放一次结果是一样的，这个特性简化了同步的实现，Secondary不需要有
转载
2024-04-17 07:35:52
67阅读
# MySQL 过亿数据删除慢
## 介绍
MySQL 是一种非常常用的关系型数据库管理系统，而在大数据时代，数据量不断增大，我们经常会面临删除过亿数据的需求。然而，当数据量达到亿级别时，使用传统的删除语句往往会非常慢，甚至无法完成删除操作。本文将介绍 MySQL 删除大数据的问题原因以及解决方案，并提供相应的代码示例。
## 问题原因
1. **删除语句效率低下**：传统的 SQL 删除
原创
2023-09-13 15:19:12
311阅读
# 实现mysql亿级表和mongo的步骤
为了实现mysql和mongo的亿级表，我们需要按照以下步骤进行操作。下面是整个过程的流程图和类图。
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 设计数据表结构
设计数据表结构 --> 创建数据库和表
创建数据库和表 --> 导入数据
导入数据 --> 配置索引
配置索引 -
原创
2024-01-01 04:56:37
37阅读
通用技术 mysql 亿级数据优化一定要正确设计索引一定要避免SQL语句全表扫描，所以SQL一定要走索引（如：一切的 > < != 等等之类的写法都会导致全表扫描）一定要避免 limit 10000000,20 这样的查询一定要避免 LEFT JOIN 之类的查询，不把这样的逻辑处理交给数据库每个表索引不要建太多，大数据时会增加数据库的写入压力应尽量避免在 where 子句中使用!=或
转载
2024-06-21 10:32:55
40阅读
上一篇Mysql数据库快速插入亿级数据，介绍了如何造亿级数据。OK，现在数据有了，怎么分区？常见的思路有两个： ①使用ALTER TABLE创建分区； ②先创建一张与原来一样的新表，对新的空表分区，然后将原表数据备份到新表，然后删除原表，将新表改名为原表名。 下面就来实践这两种思路。原表sql：CREATE TABLE `t_send_message_send` (
`id` bigint(2
转载
2023-08-10 13:58:04
349阅读
引子hello，各位小伙伴，大家好，这篇是mysql的第三篇了，还没看过前两篇的小伙伴可以去看看，对理解这一篇有很大的帮助哦。废话不多说，我们直接开始正文，作为一名java后端开发工程师，我们都知道，数据库中一张表最大存储数据官方建议是在两千万左右，而业界中，大家普遍认为，数据超过五百万了，就可以考虑分库分表了，也就是说，单表数据一般是不会超过五百万的。如何分库分表我们下一篇再聊，这篇，叶子主要想
转载
2023-05-17 21:29:02
207阅读
数据库Mysql 内容管理MySQL填充亿级数据Insert into select存储过程loop insertLoadfile 导入CVS文件MySQL基准测试： sysbench、mysqlslapsysbenchmysqlslapSQL优化分页查询优化慢SQL日志工具mysqldumpslowMySQL主从复制MySQL主从复制 knowledgeMySQL二进制日志log_bin和sql
转载
2023-10-04 19:19:00
45阅读
一、背景 在单表数据达到千万，过亿级别时，对数据库操作就非常吃力了，分库分表提上日程，目的很简单，减小数据库的压力，缩短表的操作时间。 二、数据切分策略 数据切分(Sharding)就是通过某种特定的条件，将存放在同一个数据库中的数据拆分存放到多个数据库中，从而达到分散单台机器负载的情况，即分库分表。 根据数据切分规则的不同，主要有两种模式， 垂直切分(纵向切分)，即对不同的表进行切分，存储到不同
转载
2023-09-04 20:51:43
621阅读
对MySQL的性能和亿级数据的处理方法思考，以及分库分表到底该如何做，在什么场景比较合适？比如银行交易流水记录的查询限盐少许，上实际实验过程，以下是在实验的过程中做一些操作，以及踩过的一些坑，我觉得坑对于读者来讲是非常有用的。首先：建立一个现金流量表，交易历史是各个金融体系下使用率最高，历史存留数据量最大的数据类型。现金流量表的数据搜索，可以根据时间范围，和个人，以及金额进行搜索。-- 建立一张
转载
2023-11-04 21:50:23
1157阅读
基于Mysql数据库亿级数据下的分库分表方案移动互联网时代，海量的用户数据每天都在产生，基于用户使用数据的用户行为分析等这样的分析，都需要依靠数据都统计和分析，当数据量小时，问题没有暴露出来，数据库方面的优化显得不太重要，一旦数据量越来越大时，系统响应会变慢，TPS直线下降，直至服务不可用，可能有人会提出来，为何不用Oracle呢，确实，很多开发者写代码时并不会关心SQL的问题，凡是性能问题都交给
转载
2024-06-26 15:16:29
45阅读
1.MySQL架构组成1.1 MySQL逻辑架构学习 MySQL 就好比盖房子，如果想把房子盖的特别高，地基一定要稳，基础一定要牢固。学习 MySQL 数据库前要先了解它的体系结构，这是学好 MySQL 数据库的前提。1.1.1 MySQL架构体系介绍 MySQL 由连接池、SQL 接口、解析器、优化器、
转载
2023-10-27 11:25:16
47阅读
亿级数据的统计系统架构 公司的统计系统经历了两次比较大的架构变动:1.数据直接入库的实时分析->2.数据写入日志文件再归并入库的非实时分析（及时性：天）->3.数据写入日志文件归并入库，建立不同维度的缓存表, 结合数据仓库（及时性：小时）当前的系统状况： 数据源：Goolge Analytics / WebServer Log数据库记录:5亿+单表最大记录：1.2亿+服务器数量：三台
转载
2023-11-14 19:39:19
373阅读
本文介绍BigTable/HBase类NoSQL数据库系统选型策略和schema设计原则。 数据规模 BigTable类数据库系统(HBase,Cassandra等)是为了解决海量数据规模的存储需要设计的。这里说的海量数据规模指的是单个表存储的数据量是在TB或者PB规模，单个表是由千亿行*千亿列这样的规模组成的。提到这个数据规模的问题，不得不说的就是现在在NoSQL市场中，最火的四种NoSQL
转载
2023-12-01 19:35:58
201阅读
目录1、造测试数据1.1 建表1.2 插入测试数据2、一般的分页查询：limit2.1 limit简介2.2 举例2.3 测试1 测试查询记录量对时间的影响2 测试查询偏移量对时间的影响3、使用子查询优化 limit4、id限定优化5、使用临时表优化关于数据表的id说明1、造测试数据1.1 建表CREATE TABLE `t_user` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO
转载
2023-10-19 21:30:35
159阅读
