背景随着财经支付业务的快速发展，考虑到未来订单量持续增长，在线存储遇到更大的挑战，需提前做好规划。目前财经支付主要业务都是使用 mysql（InnoDB）作为数据存储，因历史订单信息访问频率低并占用了大量数据库存储空间，期望将历史数据跟生产最新交易数据进行分离，当前数据库保留最近一段时间的数据作为热库，历史交易存入另一个数据库压缩存储作为冷库(rocksdb)，即数据库冷热分离。此举将会极大的节省
转载
2023-11-03 17:53:03
182阅读
相一、实验效果实现两台服务器主从复制二、准备工作两台虚拟机，10.0.0.10（主），10.0.0.100（从），且安装mysql，我以mysql5.47为例子（不会安装可以看我前面的博客），两者都创建了一个名为msb的数据库。...mysqlcreate database msb;三、实例配置1、更改主服务器my.cnf配置文件...shellvi /etc/my.cnf#在mysqld模块中添
转载
2023-12-31 20:23:35
71阅读
分库：1、数据库分库而不是分表，分表需要考虑后期的查询问题，此外还需要注意分表的算法（哈希算法）。2、热数据只占全部数据的一部分，因此每次优先查询热库，以下情况才查询冷库 - 当查询条件未命中（结果集为空）时，查询冷库。 - 当查询条件部分命中时，查询冷库。3、为了区分部分命中和全部命中，可以在热库中建一张R表存放
转载
2023-09-22 21:04:19
249阅读
1. 对于预读机制以及全表扫描加载进来的一大堆缓存页在经过优化的LRU链表方案下，预读机制以及全表扫描加载进来的一大堆缓存页，都会被放在LRU链表的冷数据区域的前面。假设这个时候热数据区域已经有很多被频繁访问的缓存页了，就会发现热数据区域还是存放被频繁访问的缓存页的，只要热数据区域有缓存页被访问，它还是会被移动到热数据区域的链表头部去。而预读机制和全表扫描加载进来的一大堆缓存页，此时都在冷数据区域
转载
2023-11-27 16:46:53
91阅读
1.前提这次数据库的冷热分离算是第二次做了 其实之前已经做过一次冷热分离了,涉及到数据库复制时,当时是趋近于业务的(后面会详细讲),整体来讲不是很好用,这次算是重构了吧 做的最终结果还是和前一次一样: 数据库中的订单数据,是每时每刻都在增加 我们认为3个月以内的数据,用户会频繁的操作,称为热数据 3个月以前的数据,基本上不会有修改的地方了,查询也是很少量的,我们称为冷数据 所以将现有数据库称之为生
转载
2023-09-15 11:48:14
229阅读
本文是专题的第一篇文章，主要讲解优化数据存储，涉及到锁、批处理、重试机制以及数据一致性等问题。下面我们就开始吧。一、案例有一个客服工单系统，会从邮件服务器中获取客服邮箱收到的邮件，并且将这些邮件自动生成工单并自动分配给相应的客服组，每次客服人员从工单列表中选取一个工单进行处理，每处理一次就会产生一个工单处理记录，直到工单被客服关闭为止。该系统已经运行了一年，在这一年中一共产生了一千万个工单和五千万
推荐
原创
2022-10-01 18:49:34
10000+阅读
查询分离适用场景：1.数据量大 2.所有数据都需要写 3.无法分离冷热数据 4.即使是冷数据，依然要读写保持更新因此没法冷热分离查询分离从三个方式去建设：1）同步建立2）异步建立3）binlog方式 1）同步建立： 优点：可以一定程度上保证主从数据的一致性，可以从库容灾。(也可以MQ建立) 缺点：更新数据的时候要等待从库备份回应，数据更改的效率
转载
2023-12-26 12:48:17
114阅读
前提:1.原有库是mysql数据库,已经根据用户pin分片 2.每片是一主两从 3.主表已经分过表了 4.数据库所在服务器为4C8G 5.库中数据量已经超过千万,而且以每天3万多的数据持续增长,将来每天或许会更多 6.库内数据为订单数据，每时每刻都有新的订单产生，每个订单都要经历多个状态的变化，最终变成完成状态，每次变化状态，都会对数据库进行修改正题：现在这样的数据库，其实是完全可以支持现有业务，
转载
2023-10-26 20:37:12
134阅读
1. 基于冷热数据分离的思想设计LRU链表MySQL在设计LRU链表的时候，采取的实际上是冷热数据分离的思想。前面的问题，都是由于所有缓存页都混在一个LRU链表里，才导致的。真正的LRU链表，会被拆分为两个部分，一部分是热数据，一部分是冷数据，这个冷数据的比例是由 innodb_old_blocks_pct 参数控制的，它默认是37，也就是说冷数据占比 37%。LRU链表实际上看起来是下面这样子的
转载
2023-10-27 15:28:03
113阅读
热备份：
热备份可在服务正常运行时进行数据的备份，但是时间长，需要大空间，如果备份时出错就麻烦了。
冷备份：
冷备
原创
2012-11-29 17:07:11
755阅读
# MySQL 冷热归档：数据库管理的有效策略
在现代数据库管理中，高效的数据存储和检索至关重要。尤其是在面对海量数据时，如何合理管理这些数据，以满足不同的性能需求，成为了数据库管理员的挑战。冷热归档是一种有效的策略，能够帮助我们在不同的使用场景中优化数据使用。
## 什么是冷热归档？
冷热归档是一种数据管理策略，通过将数据分为“热数据”和“冷数据”，帮助数据库管理员优化性能和存储空间。
原创
2024-10-26 06:10:59
37阅读
摘要一、案例前置知识点分析二、案例拓扑图三、案例实施主从复制3.1、MySQL(主)3.2、MySQL2(从)3.3、MySQL3(从)3.4、测试四、案例实施读写分离摘要在企业应用中，成熟的业务通常数据量都比较大，单台MySQL在安全性、高可用性和高并发方面都无法满足实际的要求，配置多台主从数据库服务器以实现读写分离一、案例前置知识点分析1.1、MySQL主从复制原理1.1.1、MySQL的复制
转载
2024-08-12 15:59:42
79阅读
MySQL主从复制技术与读写分离技术amoeba应用前言：眼下在搭建一个人才站点，估计流量会非常大，须要用到分布式数据库技术，MySQL的主从复制+读写分离技术。读写分离技术有官方的MySQL-proxy,阿里巴巴的Amoeba。Amoeba能在阿里巴巴这么大流量的平台投入使用并且执行稳定，Amoeba的性能是非常优越的。相信眼前事实，所以选择了Amoeba。一、名词解析1. 主从复制。
转载
2024-01-30 23:08:17
103阅读
目录一.冷热分离概念：二.解决方案：三.具体实现思路：四.难点： 业务背景：系统在使用的过程中随着业务数据量越来越多，已经超过了数据库中单表的承受能力，系统的瓶颈在数据库IO上，这时候可以通过冷热数据分离的方式来解决查询速度慢的问题。
转载
2023-10-28 13:37:24
257阅读
冷热分离当数据库表数据体量大，即使是做了很多SQL层面的优化(索引、执行计划、优化语句、表结构设计)读写依然很慢可以考虑从冷热数据分离去提高速度热数据：对用户而言，是需要经常用到的数据。从数据获取后需要快速反应面向用户/系统使用，数据需要保持质量和稳定、有效。 在数据处理层面上也是优先的。 比如：在订单系统中，还未完成的订单中的数据可以认为是热数据，及时反应给用户/系统作查询比对处理&
转载
2023-08-08 21:53:02
530阅读
# MySQL 冷热数据的管理与优化
在数据库管理中，“冷热数据”是一个常见的概念，尤其在使用MySQL等关系型数据库时尤为重要。简单来说，热数据是指经常被访问和修改的数据，而冷数据则是指较少访问、较少变化的数据。在实际应用中，合理地管理热数据和冷数据可以提升性能、降低成本。本文将探讨冷热数据的特性、管理策略以及Laravel中的应用示例。
## 1. 冷热数据的特性
冷热数据具有以下几个显
# MySQL冷热分离实现指南
在web应用中，为了提高数据库的性能和可用性，可以使用冷热分离的方法。简单而言，冷热分离是将频繁访问的数据与不常访问的数据分开存储和处理。以下是实现MySQL冷热分离的基本流程和详细步骤。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|--------------------
SQL SERVER 分区表的总结--分区表的维护和管理 在依据需求建立好分区表之后，就要实现对分区表的管理维护。主要内容就是两点：1. 利用滑动窗口方案(Sliding Window Scenario)，实现分区表与数据移动中间表的互切。2. 分区表本身的结构变更管理。当然以上两点，都是理论上的点。我工作中主要是遇到两种需求：1. 过时分
转载
2023-12-15 21:12:08
154阅读
在某些应用场景中，随着时间的流逝，历史数据很少被访问，主要是访问新产生的数据。这种情况下会把很少访问的数据存储到IO比较慢的存储设备上，而把长期查询的数据存放到IO比较快的存储设备上面。比如，像网上交易系统，可以把几个月前的历史数据存放到机械硬盘上面，而把当月的数据存放到固态硬盘上面。从而让成本最优的情况下，提升用户体验。 pgo
转载
2023-12-28 04:21:31
99阅读
冷热分离的简介：冷热分离就是在处理数据的时候，将数据分为冷库和热库，冷库存放到走到终态的数据，不经常使用的数据，热库存放还需要修改和经常使用的数据。什么情况下我们可以使用冷热分离：1，数据走到终态后，只有读的需求，没有写的需求，比如说订单走到终态，就不会再有状态变更，2，用户能接受新旧数据分开查询，比如某些电商默认只让查3个月以内的订单，要想查询3个月以外的，就得访问其他的页面。也就是说不会出现同
转载
2023-10-05 22:31:01
231阅读
