Mysql对于大表的优化有很多方法和方案，所以要清楚的知道目前Mysql的版本、性能、问题与瓶颈。再认真分析目前的问题或未来可能遇到的问题，制定优化的目标，确定优化方法与方案。根据大牛的经验，进行了简单的总结，如下：第一优化你的sql和索引 这一步优化可解燃眉之急，高效、成本低、回报高，特别是对查询业务。需要精通SQL与索引的相关知识。第二加缓存
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2023-08-14 13:01:53
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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，我们势必要回到本源，我把这个问题分为三部分：“千万级”，“大表”，“优化”，
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2024-09-22 15:08:41
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## MySQL 大表 Join 大表
在数据库中，我们经常会遇到需要将两个或多个表连接起来查询的情况。但是当我们需要连接的表非常庞大时，就会面临一些性能和效率的问题。本文将介绍如何在 MySQL 数据库中处理大表 Join 大表的问题，并提供一些优化的技巧和实例。
### 问题背景
在数据库中，通常使用 JOIN 操作将多个表中的数据关联起来。这对于小表来说，并不会带来太大的性能问题。但是
原创
2024-01-24 07:04:02
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对于我们这些 MySQL的使用者来说，平时用的最多的就是查询功能。DBA时不时丢过来一些慢查询语句让优化，如果连查询是怎么执行的都不清楚还优化个毛线，所以是时候掌握真正的技术了。 MySQL有一个称为 查询优化器的模块，一条查询语句进行语法解析之后就会被交给查询优化器来进行优化，优化的结果就是生成一个所谓的 执行计划，这个执行计划表明了应该使用哪些索引进行查询，表之间的连接顺序是啥样的，最后会按照
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2024-01-05 19:09:58
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文章目录mysql 如何给大表添加字段怎么快速删除大数据量表mysql千万级数据大表该如何优化?MySQL数据库如何优化性能硬优化（1）CPU、内存、磁盘（2）优化数据库的配置参数（3）数据库集群，分库分表，实现读写分离（4）建立redis缓存集群软优化（1）优化查询语句，尽量避免全表查询（2）优化子查询，尽量使用join来代替子查询（3）使用索引（4）适当增加冗余字段数据库设计和表设计要考虑性
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2023-11-23 13:53:43
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1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t wh
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2023-09-27 14:27:11
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SQL Join联接子句用于在两个或更多在数据库中的表的记录组合。JOIN是通过使用从两个表字段共通的值组合连接起来。MySQL官方只提供了三种join方式，内连接、左连接和右连接，不支持其他的连接关键字。但是可以通过一定的语法将达到其他的连接的效果。1.内连接 inner join最频繁使用的和重要的联接是INNER JOIN。它也被称为一个等值连接。 INNER JOIN通过结合基于联接谓词两
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2024-01-28 18:36:16
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场景：大数据所用的MySQL数据库中，部分表是myisam引擎的，部分表是innodb引擎的。并且表空间是共享表空间。 大数据部门想将所有的myisam引擎的表，转换为innodb引擎的表，并大共享表空间转换为独立表空间。迁移方案：1、新搭建一个实例。
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2023-11-14 07:36:13
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第十五章 联结表 最强大的功能之一就是能在数据检索查询的执行中联结（join）表。联结是利用sql的select能执行的最重要的操作，能很好的理解联结及其语法是学习sql的一个极为重要的组成部分。 外键：外键为某个表中的一列，它包含另一个表的主键值，定义了两个表之间的关系。 &
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2023-08-22 09:47:40
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-- 大表数据迁移,每天凌晨1点到5点执行,执行间隔时间10分钟，迁移旧数据到历史表。DELIMITER $$USE `dbx`$$电脑技术网对《FalseMySQL存储过程-->通过游标遍历和异常处理迁移数据到历史表》总结来说，为我们程序员很实用。DROP PROCEDURE IF EXISTS `pro_xx`$$CREATE PROCEDURE `pro_xx`()BEGINDECLA
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2023-09-25 13:20:00
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MySQL大表备份是一个我们常见的问题，下面就为您介绍一个MySQL大表备份的简单方法，希望对您学习MySQL大表备份方面能有所帮助。这里所说的大表是超过4G以上的表,我目前见到过最大为６０多Ｇ的单表，对于这种表每天一个全备可以说是一件很痛苦的事。那么有没有办法，可以实现一个全备加增量的备份呢。答案当然是有的。在常规环境直可以用全备加binlog一同保存。这种环境大多可以用一个Slave上进行备份
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2023-08-26 23:44:43
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删除表，大家下意识想到的命令可能是直接使用DROP TABLE "表名"，这是初生牛犊的做法，因为当要删除的表达空间到几十G，甚至是几百G的表时候。这样一条命令下去，MySQL可能就直接夯住了，外在表现就是QPS急速下降，客户请求变慢。
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2023-08-02 11:07:34
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#MYSQL#这是我第七篇MySQL教程，本篇主要介绍的是如何创建高级联表查询，主要包括使用表的别名，和自连接，外连接，和使用聚合函数连接，已经如何创建链接的条件。希望对你有所帮助。在MySQL中除了可以给计算字段起别名之外还可以给表取别名，这样做主要目的有两个，第一可以缩短SQL语句，第二允许在单条的SELECT语句中多次使用相同的表。就是说你想使用表里面的某一个字段是，你使用一个别名和使用数据
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2023-07-13 01:28:35
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一、事件背景一个大表里面存储有数据28亿，大表结构是hash 100个分区,占用空间1.8T，里面保留了2年多的数据，数据文件大小持续在增大，目前MySQL数据目录datadir占用磁盘95%，无法通过drop分区回收空间,计划保留最新3个月数据。二、实施步骤在凌晨业务低峰期执行1.新增同结构新表注意：create table like 语句会丢失 auto 值create table rb_te
原创
2023-06-19 15:52:22
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# MySQL大表管理与优化指南
在现代应用中，数据库是存储和管理数据的关键，而MySQL作为一种流行的关系型数据库管理系统，在处理大量数据时面临着各种挑战。本篇文章将探讨处理MySQL大表的有效方法，并提供实用的代码示例来帮助读者更好地理解。
## 什么是大表？
大表通常指行数极多（数百万甚至数亿）的数据表。当数据库表的数据量超过一定阈值，如10万或100万条记录时，就可能存在性能瓶颈。对
# MySQL大表的影响及优化策略
在数据库管理中，MySQL作为一种广泛使用的关系数据库，因其易用性和灵活性受到开发者的喜爱。然而，随着数据量的增加，特别是当表变得非常庞大时，性能问题开始显露出来。这篇文章将探讨MySQL大表的影响，并提供一些优化策略和代码示例。
## 大表的影响
1. **查询性能下降**：当数据表变得庞大时，查询的响应时间往往会显著增加。特别是在没有有效索引的情况下，
原创
2024-08-27 07:54:54
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一、背景丁奇大佬推荐的一个在线DDL工具，使用Go语言编写。gh-ost是一款无需添加触发器、可测试、可暂停、动态控制（再配置）、可审计的MySQL结构在线迁移工具。二、原理详解2.1 架构模式a 连接从库，在主库做迁移（默认）在主库上读写，创建_xxx_gho（目标表）、_xxx_ghc（记录 gh-ost 执行过程的表）。从库上读取二进制日志事件，将变更应用到主库上的_xxx_gho表；在主库
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2024-06-19 22:23:51
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# 实现“mysql 搜索含有中文的表”
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
start[开始]
step1[连接到 mysql 数据库]
step2[选择需要搜索的数据库]
step3[执行 SQL 查询语句]
step4[输出搜索结果]
end[结束]
start --> step1
step1 -
原创
2024-07-10 06:30:16
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实际情况概述生产环境数据库磁盘快满了，此时：需要完全删除一个记录历史数据的大表(约160GB)；需要将一张大表中7月之前的数据全部删除。基础知识MySQL中，drop和truncate是DDL(data define language)操作，操作立即生效，原数据不放到 rollback segment中，无法回滚；而delete语句为DML(data maintain Language)，这个操作
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2020-10-27 21:58:25
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大表优化方案一、Mysql出现性能问题表数据量过大sql查询太复杂，基于Sql语句的优化，比如最左匹配原则，用索引字段查询、降低sql语句的复杂度等sql查询没走索引，根据业务调整sql走索引查询或者增加索引数据库服务器的性能过低，器硬件升级二、表数据过大的解决方案之前讲过Mysql三层B+树大约可以存储千万级数据量，超过这个就算大表。当MySQL单表记录数过大时，数据库的CRUD性能会明显下降，
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2023-08-27 15:52:05
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