一、 引言工作中，随着数据库表数据量的增大，我们会发现，对表数据的读写操作会变得越来越慢，有时候查询一条数据会耗费几十秒或几分钟才查出结果，甚至多点击几次查询还会出现宕机。这个时候，我们可能首先会想到通过对表结构、业务代码、索引、SQL语句等方面进行优化，以此来提高读写操作响应速度。然而，对于表数据量相对较大的情况，我们发现优化效果有限，并未达到预期效果。此时，我们可以考虑是否可以通冷热分离来提升
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2023-11-24 00:15:56
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冷热分离一直是数据库和存储领域离不开的话题，特别是大数据的年代，数量和存储成本的矛盾需要冷热分离来解决。对于生产系统，不同数据库的特点不同，冷热分离机制和算法也不同。本篇文章讲一下内存数据库的冷热分离。内存数据库最显著的特点是吞吐高、延迟低，但是内存数据库往往会对接一个外部存储，比如Redis的外存版本。这样就要求冷热分离算法的cost必须很低，才不会影响内存数据库的性能，或者说把影响降到最低。传
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2023-11-29 16:10:15
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1.数据库冷备份说明:通过数据库工具,定期将数据库文件进行转储,保证数据的安全性. (一般2-3天) 缺点:备份时由于突发的情况,可能导致备份失败.需要反复备份.由于冷备份是定期备份.所以可能导致数据的丢失.核心: 数据必须备份.备份的数据是恢复的最后有效的手段2.数据库热备份说明:可以通过数据库机制,自动的实现数据的备份操作. 优点: 可以实现自动化的操作,并且是实时备份. 备份实现原理:当数据
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2024-01-30 23:32:49
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Hyper是一个单机的数据库，不过现在有人把它分布式化了，性能还很好。数据的类型区分：Hyper将数据分为了冷数据和热数据，冷数据就是经常读不常写的，热数据就是经常写的不经常读的。为了能够支持对热数据的快速访问，热的数据如果要压缩必须是轻量级的压缩。在hyper中，Relations被放到一个单独的tuples中，cold数据是被放在了一个不会被改变的区域（DataBlock区域）。其DataBl
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2024-08-26 20:52:37
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业务场景有一个系统的主要功能是这样的：它会对接客户的邮件服务器，自动收取发到几个特定客服邮箱的邮件，每收到一封客服邮件，就自动生成一个工单。之后系统就会根据一些规则将工单分派给不同的客服专员处理。这家媒体集团客户两年多产生了近2000万的工单，工单的操作记录近1亿。平时客服在工单页面操作时，打开或者刷新工单列表需要10秒钟左右。要求进行优化： 当时的数据情况如下： 1）工单表已经达到3000万条数
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2024-01-30 19:06:28
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一、 冷备份
冷备份发生在数据库已经正常关闭的情况下，当正常关闭时会提供给我们一个完整的数据库。冷备份时将要害性文件拷贝到另外的位置的一种说法。对于备份Oracle信息而言，冷备份是最快和最安全的方法。冷备份的优点是：
１、 是非常快速的备份方法（只需拷文件）
２、 轻易归档（简单拷贝即可）
３、 轻易恢复到某个时间点上（只需将文件再拷贝回去）
４、
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2024-06-20 08:15:52
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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。
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2023-10-28 13:37:24
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作为一家提供商业气象数据服务的创业公司，我们一直都有一项「欠交的作业」没有完成，那就是合理的数据规划和数据治理规范。对于早期的初创公司而言，可能很难从一开始就能构想到需要对数据存储进行合理的规划并制定长期规范，大多都是简单使用单实例的数据库，直到随着业务增长数据量累积到一个不得不严肃考虑这个问题的地步。数据库发展简介数据量的增长其实一直是随着互联网的发展呈现爆发式增长的，因为各种各样的数据都在不断
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2024-05-05 08:54:50
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架构简介PolarDB-X 采用 Shared-nothing 与存储分离计算架构进行设计，系统由4个核心组件组成。 计算节点（CN, Compute Node）计算节点是系统的入口，采用无状态设计，包括 SQL 解析器、优化器、执行器等模块。负责数据分布式路由、计算及动态调度，负责分布式事务 2PC 协调、全局二级索引维护等，同时提供 SQL 限流、三权分立等企业级
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2024-08-16 19:16:10
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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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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
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2023-12-31 20:23:35
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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
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2023-12-28 04:21:31
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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
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2023-09-15 11:48:14
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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
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2023-12-26 12:48:17
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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
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2023-11-03 17:53:03
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## 冷热数据分离 MySQL 的实现指南
在数据库系统中，冷热数据分离是一种通过将频繁访问的数据（热数据）和不常访问的数据（冷数据）放置于不同的存储层级，来提高系统性能和可维护性的策略。本文将指导你如何在 MySQL 中实现冷热数据分离，流程如下：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 设计数据库结构 |
| 2 | 定义热数据与冷数据 |
| 3
# 实现 MySQL 冷热数据分离的指南
冷热数据分离是一个常见的数据库优化策略，旨在提高系统的性能与维护性。通过将频繁访问的数据（热数据）与不常访问的数据（冷数据）分开存储，可以在提高查询效率的同时降低存储成本。本文将详细介绍如何实现 MySQL 的冷热数据分离。
## 流程总览
在实现冷热数据分离的过程中，我们通常可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述
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
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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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
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2023-11-27 16:46:53
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