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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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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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
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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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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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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适用场景相信很多程序员、架构师都有思考过，随着业务量的增加，数据量会快速增长，大量的查询或更新操作集中在一张大表中，会导致访问速度的下降。拿MySQL举例，单表数据量在百万级时读取效率还是可以的，可一旦达到千万级，性能会有较大的降低。如果是复杂的查询操作，分组、排序、悲观锁等都会对数据库资源造成非常大的消耗。这个时候想要提升数据库的性能，大家会想到增加数据资源、读写分离、冷热分离等方案。
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2023-11-14 08:35:30
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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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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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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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# 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
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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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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
# 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
## 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
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
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2023-10-05 22:31:01
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