为什么要分库分表和读写分离？类似淘宝网这样的网站，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题，日益增长的业务数据，无疑对数据库造成了相当大的负载，同时对于系统的稳定性和扩展性提出很高的要求。随着时间和业务的发展，数据库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据操作的开销也会越来越大；另外，无论怎样升级硬件资源，单台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、网络IO、事务数、连接数）总是有限
在我们的数据管理中，依靠 MySQL 数据库来处理大量的数据是非常常见的。然而，随着数据量的增加，我们需要将一部分经常访问的数据（热数据）与不常访问的数据（冷数据）进行分离，并且还要妥善进行归档。这篇文章将详细阐述如何实现 MySQL 数据冷热分离和归档，保存数据的同时又能提升性能。
### 备份策略
在进行数据冷热分离之前，制定一个有效的备份策略十分重要。下面是一个备份流程图，展示了整个备份
对于冷热数据分层存储的最直接的目的就是节省成本，计算机结构里，内存->nvme ssd->ssd->机械盘，访问速度依次降低，单位成本依次降低，存储密度依次增大。对于像redis这种天生为高速大并发设计的高性能系统，数据存储也理应放在内存。但是我们大多数的使用redis的场景可能并不是所有数据冷热度是相同的，有些时候我们的系统中也实在用不到100%的redis性能，能满足场景需求
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2023-11-09 01:10:23
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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
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2023-09-22 21:04:19
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在企业级数据库管理中，随着业务增长，表数据量持续膨胀，系统性能逐渐下降，查询响应变慢、备份恢复耗时增加等问题日益突出。如何高效管理海量数据，成为数据库运维的重要课题。
本文围绕“历史数据积压导致性能下降”这一典型痛点，探讨如何通过MySQL的数据归档与冷热分离策略来优化数据库结构和提升系统性能。
问题：海量数据引发的性能瓶颈
在原始系统中，所有数据统一存储在同一张表中，未做任何生命周期管理。随着
参加 Hackathon 可以接触到内核、工具、生态各个领域中志同道合的小伙伴，通过他们的项目学习到非常好的创意。大家的想法都很奇妙，充满了创新力，在平时的研发过程中，很少能接触到这些，Hackathon 能够帮助我们打开思维，让我们知道原来 TiDB 还可以这么玩。—— He3 团队TiDB 在使用过程中，随着用户数据量的持续增长，存储成本在数据库总成本中的占比将会越来越高。如何有效降低数据库存
备份和恢复
备份类型：完全备份，部分备份
完全备份：整个数据集
1 部分备份：只备份数据子集，如部分库或表
完全备份、增量备份、差异备份
2增量备份：仅备份最近一次完全备份或增量备份（如果存在增量）以来变化的数据，备份较快，还原复杂
3差异备份：仅备份最近一次完全备份以来变化的数据，备份较慢，还原简单
注意：二进制日志文件不应该与数据文件放在同一磁盘
备份和恢复
冷、温、热备份冷备：读写操作均
数据现装目前项目中的数据存储在mysql数据库中，虽然mysql按照业务域分库（16个），单库256张表。但是表数据量目前300W，每日新增560w，平均每张物理表日新增数据量560W/256=2.18W。每张表数据量上限按照800W条计算，距离每张表的上限需要（800-300）/2.18=229天。业务还在持续增长，提前对DB做冷热隔离。前期技术选型压缩选型压缩比性能CPU消耗archive1/
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2024-02-29 07:48:50
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若干套 MySQL 环境，只有一套：∘ 行为异常，怀疑触发 bug∘ 性能异常，比其他环境都要低在这种场景下，我们一般的做法是首先控制变量，查看软硬件配置，以及 MySQL 的参数配置。关于 MySQL 的参数配置对比，如果我们人工对比的话只会关注某些重点参数，而缺少了整体细节上的的对比。在这里我们推荐给大家 Percona Toolkit 中的一个工具 pt-config-d
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2023-10-19 08:49:36
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MySQL 常用 OLTP 业务环境，一般会使用比较好的硬件资源来提供对外服务。现在 MySQL 数据对外提供的数据动不动好几个 T 也是正常的。在很多业务中，数据有较强的生命周期，在线一段时间后，可能就是失去业务意义，如：某个业务下线业务数据超过服务周期，例如某个业务只需要近 3 个月的数据业务操作的日志类型的数据进行归档分库分表的数据库需要合并到同一个地方，提供统计查询及分析能力定期的备份归档
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2023-10-27 11:26:03
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简介：mysql 日志slow log和 error log归档，发现还挺麻烦的。因为如果是大文件的话，比如大于200g，如果直接copy的话，就会把IO打满，影响mysql的生产业务。一 、安全清理mysql 日志文件脚本首先处理掉大的日志文件，因为logrotate轮转时是先copy，然后再清理日志文件，会打满磁盘IO。1、把日志文件slow log和error log重命名；2、然后进入my
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2024-02-09 22:01:10
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归档模式在归档模式下时，当LGWR后台进程的写操作从一个重做日志组切换到另一个重做日志组之后，归档写后台进程(ARCH/ARCn)就会将原来的重做日志文件的信息复制到归档日志文件中。可以把归档日志文件堪称是重做日志文件的克隆；要使归档的操作自动化，首先必须将数据库设置为归档模式，其次要启动归档后台进程(ARCn)，还要有足够的硬盘空间以存储持续产生的归档日志文件；将数据库设置为归档模式意味：1)当
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2023-10-26 16:21:34
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前言随着业务量的增长，存储在 MySQL 中的数据日益剧增达到千万及上亿数据量，这就导致跟其 Join 的表的 SQL 变得很慢，对应用接口的 response time 也变长了，影响了用户体验。一般常见增长量巨大的表都是一些记录、日志类型数据，只需要保留 2 到 3 月。此时需要对表做数据清理实现瘦身。那么这么大的数据如何进行删除，而不影响数据库的正常使用呢？如何进行删除？都有哪些方案？根据前
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2023-12-02 20:03:30
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一、引言前段时间，在优雅的使用pt-archiver进行数据归档一文中介绍了pt-archiver的使用方法，也将pt-archiver部署到了生产环境，这时候问题来了~生产环境需要做归档的任务有十几个，如果要知道每个归档任务成功与否、跑了多长时间、归档了多少数据，就得手工逐个查看日志，非常枯燥的重复劳动，那是否有办法可以统一管理呢？于是用python倒腾了一个小工具—mysql_archiver
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2024-08-30 20:59:31
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归档，在 MySQL 中，是一个相对高频的操作。它通常涉及以下两个动作：迁移。将数据从业务实例迁移到归档实例。删除。从业务实例中删除已迁移的数据。在处理类似需求时，都是开发童鞋提单给 DBA，由 DBA 来处理。于是，很多开发童鞋就好奇，DBA 都是怎么执行归档操作的？归档条件没有索引会缩表吗？安全吗，会不会数据删了，却又没归档成功？针对这些疑问，下面介绍 MySQL 中的数据归档神器 - pt-
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2023-08-29 17:44:25
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# MySQL 归档数据
随着数据量的不断增加，数据库的管理变得愈加复杂。MySQL 作为一个流行的关系数据库管理系统，提供了多种方式来处理大量数据，其中归档数据是一个重要的概念。本文将探讨 MySQL 中的数据归档，介绍其优势并提供代码示例，最后用甘特图展示归档流程。
## 什么是数据归档？
数据归档通常指的是将不再频繁使用的旧数据从主数据库迁移到另一个存储环境中。这可以帮助提高数据库的性
# MySQL 数据归档的实现流程
逐步归档 MySQL 数据是保持数据库性能和可维护性的一个关键环节。本文将为刚入行的小白开发者提供一个简单明了的流程，帮助你实现数据归档。
## 数据归档流程
以下是归档数据的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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一.主要概述MySQL数据库归档历史数据主要可以分为三种方式：一.创建编写SP、设置Event；二.通过dump导入导出；三.通过pt-archiver工具进行归档。第一种方式往往受限于同实例要求，往往被大家舍弃。第二种，性能相对较好，但是归档表较多时运维也是比较头疼的事。所以很多DBA往往采用第三种方式--pt-archiver。pt-archiver是Percona-Toolkit工具集中的一
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2023-10-16 16:34:09
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使用MySQL的过程，经常会遇到一个问题，比如说某张”log”表，用于保存某种记录，随着时间的不断的累积数据，但是只有最新的一段时间的数据是有用的；这个时候会遇到性能和容量的瓶颈，需要将表中的历史数据进行归档。下面描述一种典型的做法：比如说表结构如下： CREATE TABLE `history` (
`id` int(11) NOT NULL,
`value` text,
`add
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2023-07-07 19:38:20
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# MySQL Archive与OceanDB/MongoDB归档之比较
在现代数据管理中，归档是一个至关重要的话题。尤其是在大数据环境下，如何有效地存储和访问历史数据成为了存储系统设计的重要考量。本文将探讨MySQL的归档功能与OceanDB/MongoDB的归档方式，并通过代码示例展示这两种方法的实现。我们还将通过关系图形化它们之间的联系和不同。
## 1. 什么是归档？
归档通常指将不
