随着大数据时代的来临，越来越大的数据量冲击着我们的系统，很多脆弱的系统在数据洪水的猛攻下早已不堪重负甚至垮掉。随着计算机硬件的飞速发展，千兆、万兆网卡，光纤，SSD硬盘，DDR4等等最新硬件的出现，计算机的硬件性能不再是我们系统优化的重要关注点，慢慢的我们发现现在的Web系统绝大多数性能的瓶颈都来自数据库。 &nb
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2024-10-17 17:54:19
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数据库分库分表前言公司最近在搞服务分离，数据切分方面的东西，因为单张包裹表的数据量实在是太大，并且还在以每天60W的量增长。之前了解过数据库的分库分表，读过几篇博文，但就只知道个模糊概念， 而且现在回想起来什么都是模模糊糊的。今天看了一下午的数据库分库分表，看了很多文章，现在做个总结，“摘抄”下来。（但更期待后期的实操） 会从以下几个方面说起： 第一部分：实际网站发展过程中面临的问题。&
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2024-08-02 15:16:03
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面对当今大数据存储，设想当mysql中一个表的总记录超过1000W，会出现性能的大幅度下降吗？ 答案是肯定的，一个表的总记录超过1000W，在操作系统层面检索也是效率非常低的 解决方案： 目前针对海量数据的优化有两种方法： 1、大表拆小表的方式（主要有分表和分区两者技术） （1）分表技术 垂直分割
优势：降
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2024-02-21 13:11:30
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MySQL分区和分表总结日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。什么是分表？ 分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表，我们可以称为
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2023-08-02 10:28:48
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分库分表： mysql表中最大的数据量为2000万，优化后可以最大达到5000万原则： 1.能不分就不分 2.数据量太大，正常运维影响正常业务访问 3.表设计不合理，需要对某些字段垂直拆分 4.某些数据出现无穷增长 5.安全性和可用性考虑 6.业务耦合性考虑方案： 1.垂直拆分 大表拆小表 根据列（字段）进行拆分 优点：数据简单维护 缺点：主键出现冗余，需要管理冗余列 2.水平拆分 &
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2023-10-05 17:40:48
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# MySQL大表拆分
在数据库设计中，我们经常会遇到数据库表变得越来越大的情况，这就是所谓的大表。大表在查询和维护时会带来一系列性能问题，为了解决这些问题，我们可以考虑对大表进行拆分。本文将介绍MySQL中如何对大表进行拆分，以提高数据库性能和管理效率。
## 为什么要拆分大表
当数据库表的数据量达到一定程度时，查询速度会变慢，维护变得困难。这时我们可以考虑对大表进行拆分，将原来的一张大表
原创
2024-02-23 03:59:48
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一、什么是表分区 通俗地讲表分区是将一大表，根据条件 分割成
若干个小表。
mysql5.1开始支持
数据表分区了。 如：某用户表的记录超过了600万条，那么就可以根据入库日期将表分区，也可以根据所在地将表分区。当然也可根据其他的条件分区。 二、为什么要对表进行分区 为了改善大型表以及具有各种访问模式的表的可伸缩性，可管理性和提高数据库效率。 分区的一些优点包括： &n
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2023-11-21 17:10:37
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当MySQL单表记录数过大时，数据库的CRUD性能会明显下降，一些常见的优化措施如下：1. 限定数据的范围 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如：我们当用户在查询订单历史的时候，我们可以控制在一个月的范围内；2. 读/写分离经典的数据库拆分方案，主库负责写，从库负责读；3. 垂直分区 根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。 例如，用户表中既有用户的登录信息又有用户的基本信息，可以
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2023-09-07 22:06:59
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# MySQL 大表拆分小表 数据迁移指南
在数据库管理中，随着数据量的增长，常常需要将一个大的表拆分成多个小表，以提升性能和可维护性。本文将指导你如何实现MySQL大表拆分小表的过程，并完成数据迁移。通过以下步骤，你可以更好地理解整个流程及其必要性。
## 流程概述
拆分表格的整体流程如下表所示：
| 步骤 | 描述
mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，为什么要出现这种机制，是为了保证数据的完整 性，如果有二个sql都要修改同一张表的同一条数据，mysql 对这种情况的处理是，一种是表锁定(myisam存储引擎)，一个是行锁定(innodb存储引擎)。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。如果数据太多，一次执行的
{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里云数据库专家保驾护航，为用户的数据库应用系统进行性能和风险评估，参与配合进行数据压测演练，提供数据库优化方面专业建议，在业务高峰期与用户共同保障数据库系统平
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2023-10-07 20:07:05
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现在我们某条业务线的数据每天都是几十万的增长，经过近一年的运行目前数据量已经积累到了大几千万，并且业务字段还有以下几个特征：1、热点字段，经常对当前字段进行更新。2、大字段，主要存储的Json字符串、text 文本数据。3、冗余字段，为了满足一些场景当时在设计的时候没有考虑完全，只是为了满足而满足。最近操作这张表的业务越来越吃力，黃豆的營養價值领导准备让我们提供一些优化方案，其中第一个是打算进行“
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2024-05-16 09:10:06
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如何设计或优化千万级别的大表？此外无其他信息，个人觉得这个话题有点范，就只好简单说下该如何做，对于一个存储设计，必须考虑业务特点，收集的信息如下：1.数据的容量：1-3年内会大概多少条数据，每条数据大概多少字节；2.数据项：是否有大字段，那些字段的值是否经常被更新；3.数据查询SQL条件：哪些数据项的列名称经常出现在WHERE、GROUP BY、ORDER BY子句中等；4.数据更新类SQL条件：
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2024-06-08 19:28:26
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问 题如题所说，分库分表、分区、读写分离 这些都是用在什么场景下，会带来具体的哪些好处解决方案用处 / 功能读写分离：提高数据库的读性能。分库、垂直分表：分散系统负载，让原来一台机器做的事，变成几台机器来做。水平分表、分区：缩小索引大小,使查找更快。使用场景读写分离：打开一个帖子内容页，需要select帖子表，和帖子评论表，每个耗时10ms的话。每秒1000次查询就是这个数据库的极限了。也就是说，
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2023-09-07 21:51:22
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# MySQL线上大表如何拆分
## 1. 引言
在实际应用中，随着业务的发展和数据量的增长，MySQL数据库中的某些表可能会变得非常庞大，这可能会导致查询效率降低、增删改操作变慢等问题。为了解决这个问题，我们可以考虑将大表拆分成多个小表，以提高数据库的性能和可维护性。本文将介绍一些常见的大表拆分方法，并给出相应的代码示例。
## 2. 水平拆分
### 2.1 基于范围的拆分
基于范围
原创
2024-01-25 08:55:11
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# 如何实现mongodb大表拆分
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(分析数据) --> B(确定拆分规则)
B --> C(创建新集合)
C --> D(导入数据)
D --> E(验证数据)
```
## 2. 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 分析数据 |
| 2 | 确
原创
2024-04-18 05:29:51
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运用场景: 对于大型的互联网应用来说，数据库单表的记录行数可能达到千万级甚至是亿级，并且数据库面临着极高的并发访问。我这边有一个单表过亿的表数据,目前查询起来极为困难解决方案:制定分表策略 在分表之前，首先需要选择适当的分表策略，使得数据能够较为均衡地分不到多张表中，并且不影响正常的查询！ 对于互联网企业来说，大部分数据都是与用户关联的，因此，用户id是最常用的分表字段。因为大部分查询都需要带上用
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2023-10-19 16:43:43
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场景一张历史表product_history 500万数据，凌晨的才会将正式表的数据迁移到历史表，此次需求将历史表迁移到一个更便宜的数据库实例进行存储。条件1.此表不是实时写，凌晨才会更新2.夸数据库实例进行迁移3.此表对数据准确性有要求，数据必须准确选型1.navicat 导出数据(转存储仅结构和数据)2.重命名表，创建一张新表(适合同一个实例)3.mysqldump 导数据操作对比navica
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2023-08-25 23:29:02
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分表和分区的目的
大表是指存储百万级乃至千万级条记录的表，这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率
分表和分区不矛盾，可以相互配合的，对于那些大访问量，并且表数据比较多的表，可以采取分表和分区结合的方式 (如
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2023-09-13 10:29:35
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分库分表的几种常见形式公司业务的发展过程中，提高系统的处理承载能力，在数据库端通常都会选择分库分表。今天对数据库的分库分表进行了一次学习与总结。1、垂直分表垂直分表在日常开发和设计中比较常见，通俗的说法叫做“大表拆小表”，拆分是基于关系型数据库中的“列”（字段）进行的。通常情况，某个表中的字段比较多，可以新建立一张“扩展表”，将不经常使用或者长度较大的字段拆分出去放到“扩展表”中，如下图所示：在字
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2024-01-08 13:26:38
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