前言数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.1、优化一览图2、优化笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是操作数据库即可,而硬优化则是操作服务器硬件及参数设置.2.1 软优化2.1.1 查询语句优化1、首先我们可以用EXPLAIN或DESCRI
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2023-09-04 20:18:51
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MySQL海量数据优化（理论+实战） 让面试官哑口无言前言一、准备表数据二、优化方式1.分页查询优化2.普通索引优化3.复合索引优化4.SQL查询优化5.事务优化6.数据库性能优化7.系统内核参数优化8.表字段优化9.分布式场景下常用优化手段总结作者寄语 提示：下方有源代码地址，请自行拿取前言朋友们，又见面了，上篇文章咱们讲到MySQL分库分表的方法，这篇文章咱们就针对上一篇文章模拟在MySQL
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2023-11-24 09:28:17
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在数据库程序的开发中，性能是最让人关心和担心的问题之一，而影响到其性能的一个关键因素就是查询效率，往往查询效率的瓶颈都集中在大量耗时的sql语句上。以下就将列举一些MySQL中行之有效的查询优化手法和准则：1.只要能满足你的需求，应尽可能使用更小的数据类型：例如使用MEDIUMINT代替INT。2.尽量把所有的列设置为NOT NULL，如果你要保存NULL，手动去设置它，而不是把它设为默认值。3.
如果仅仅是海量的结构性数据，那么解决的办法就比较的单一，用户通过购买更多的存储设备，提高存储设备的效率等解决此类问题。然而，当人们发现数据库中的数据可以分为三种类型：结构性数据、非结构性数据以及半结构性数据等复杂情况时，问题似乎就没有那么简单了。大数据汹涌来袭当类型复杂的数据汹涌袭来，那么对于用户IT系统的冲击又会是另外一种处理方式。很多业内专家和第三方调查机构通过一些市场调查数据发现，大数据时代
近年来,数字技术加速融入社会发展的各领域和全过程。数字经济的重要特征是生产力的全面数字化,产生的数据需要领先且强大的数字基础设施来管理,数据库软件在其中扮演了核心角色。用户在数据库的选型过程中,为保障核心业务运营的可扩展、安全性,需要选择能够成为主流、极具发展前景的技术路线和产品。目前,openGauss是面向未来的主流技术路线,已成为业界共识。作为openGauss生态贡献仅次于华为的第二大社区
7月14至15日，主题为“创未来享非凡”的openGauss Developer Day 2022在京举办。在7月15日上午主论坛环节，海量数据联席总裁王振伟受邀出席大会，并现场发布了基于openGauss 3.0的商业发行版——海量数据库Vastbase G100 v2.2.9。openGauss社区理事会理事长江大勇出席
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2023-10-26 20:53:10
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数据库的高可用方案一、概述单机部署谈不上高可用，因为单点故障问题。高可用都是多个节点的。、二、主从半同步复制主从同步过程：主从复制有三个线程：master(binlog dump thread)、slave（IO thread、SQL thread）master binlog，主从复制的基础是master所有的变更记录到binlog日志文件master binlog dump thread，当bi
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2023-09-19 00:48:25
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三、实现小数据量和海量数据的通用分页显示存储过程建立一个web 应用，分页浏览功能必不可少。这个问题是数据库处理中十分常见的问题。经典的数据分页方法是:ADO 纪录集分页法，也就是利用ADO自带的分页功能（利用游标）来实现分页。但这种分页方法仅适用于较小数据量的情形，因为游标本身有缺点：游标是存放在内存中，很费内存。游标一建立，就将相关的记录锁住，直到取消游标。游标提供了对特定集合中逐行扫描的手段
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精选
2013-08-12 22:48:25
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MySQL数据库多种优化方案1、硬件优化(物理机)、CPU 8~16颗CPU ，2~4颗、mem 96G~128G，3~4个实例。 32~64G内存，2个实例、disk 数量越多越好，性能上：SSD (高并发)> SAS(普通) > sata (线下)块盘为例：RAID0 > RAID10 > RAID5> RAID1、网卡，多块网卡bond，buffer
前言有人反馈之前几篇文章过于理论缺少实际操作细节，这篇文章就多一些可操作性的内容吧。注：这篇文章是以 MySQL 为背景，很多内容同时适用于其他关系型数据库，需要有一些索引知识为基础。 优化目标 1.减少 IO 次数 IO永远是数据库最容易瓶颈的地方，这是由数据库的职责所决定的，大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的，减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先
数据结构优化一、选择格式的数据类型数据类型的选择，重点在于合适二字，如何确定选择的数据类型是否合适？1、使用可以存下你的数据的最小的数据类型。2、使用简单的数据类型，Int要比varchar类型在mysql处理上简单；3、尽可能的使用not null定义字段；4、尽量少使用text类型，非用不可时最好考虑分表。//使用int类型存储时间类型from_unixtime(),unix_timestam
原创
2016-04-10 00:33:05
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一、SQL优化1、优化SQL一般步骤1.1 查看SQL执行频率 SHOW STATUS LIKE 'Com_%'; Com_select：执行SELECT操作的次数，一次查询累加1。其他类似 以下参数只针对InnoDB存储引擎，累加算法略有不同  
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2023-07-06 22:01:31
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这里介绍的优化方式是指的sql的编写的细节上的优化：1：选取合适的字段属性mysql可以很好的支持大数据量的存取，但是一般来说，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。所以，在创建表的时候 ，为了获得更好的性能，我们可以将表中的字段的宽设的尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因
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2023-08-11 16:43:17
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数据库优化不一定上来就是分库分表，因为表一旦拆分，开发运维的复杂度会直线上升，对于业务量没那么大的需求先不考虑分库分表，数据量在千万条以下的先考虑做单表优化。一、单表优化1.表分区：mysql5.1后推出，可以看做是水平拆分，分区需要在建表时加分区参数，分区表底层由多个物理字表组成，，对于代码来说，分区表是透明的；Sql中的条件最好能带上分区条件的列，这样可定位到少量的分区上，否则会扫描全区。2.
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2023-08-11 21:49:13
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mysql数据库sql优化 文章目录mysql数据库sql优化1、优化原则2、sql执行顺序3、避免不走索引的场景4、其他优化5、查询条件优化6、建表优化 oracle相关sql优化1、优化原则
减少数据访问：设置合理的字段类型，启用压缩，通过索引访问等减少磁盘 IO。
返回更少的数据：只返回需要的字段和数据分页处理，减少磁盘 IO 及网络 IO。
减少交互次数：批量 DML 操作，函数存储等减少
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2023-10-20 14:00:43
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公司数据中心计划将海量数据做一次迁移，同时增加某时间字段（原来是datatime类型，现在增加一个date类型），单表数据量达到6亿多条记录，数据是基于时间（月）做的partition
由于比较忙，一直没有总结，所以很细节的地方都记不清楚了，此处只是简单总结下当时的情形，备忘
[b]乱打乱撞[/b]
最初接到任务，没有明确的入手点，直接就是se
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2024-06-22 05:17:22
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一、InnoDB缓冲池用户对数据库的最基本要求就是能高效的读取和存储数据，但是读写数据都涉及到与低速的设备交互，为了弥补两者之间的速度差异，所有数据库都有缓存池，用来管理相应的数据页，提高数据库的效率，当然也因为引入了这一中间层，数据库对内存的管理变得相对比较复杂。InnoDB维护一个称为缓冲池的内存存储区域 ，主要用来存储访问过的数据页面，它就是一块连续的内存，通过一定的算法可以使这块内存得到有
# 海量数据与数据库架构
在当今的信息时代，数据的生成速度和规模正在呈现指数级的增长。面对海量数据，传统的数据库架构往往无法满足业务的需求。本文将深入探讨海量数据的特性，展示一种基于分布式架构的数据库解决方案，并提供相应的代码示例，以帮助大家更好地理解这一主题。
## 海量数据的特性
海量数据，通常指的是数据量大、种类多且处理速度快的数据。这类数据常常具有以下特性：
1. **体量庞大**
HiStore是阿里中间件技术团队研发的数据库产品，是一款基于独特的知识网格技术的列式数据库，定位于海量数据高压缩比列式存储，是低存储成本，低维护成本，海量数据OLAP存储引擎；有效的解决了海量数据存储的成本问题，以及在百亿数据场景下支持实时高效的多维度自由组合的检索。
HiStore的优势• 存储数据量大：TB级数据大小，百亿条记录。数据量存储主要依赖自己提供的高速数据加载工具（
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2023-10-15 19:48:37
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数据库结构 优化选择合适的数据类型数据类型的选择，重点在于合适，如何确定选择的数据类型是否合适1、使用可以存下你的数据的最小的数据类型2、使用简单的数据类型，int要比varchar类型在mysql处理上简单3、尽可能的使用not null定义字段4、尽量少使用text类型，费用不可时最好考虑分表。ip地址的存储，利用inet_aton
原创
2023-04-23 12:28:11
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