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mysql分库分表
分表是分散数据库压力的好方法。
分表,最直白的意思,就是将一个表结构分为多个表,然后,可以再同一个库里,也可以放到不同的库。
当然,首先要知道什么情况下,才需要分表。个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。
1,分表的分类
1>纵向分表
将本来可以在同一个表的内容,人为划分为多个表。(所谓的本来,是指按照关系型数据库的第三范式要求,是应该在同一个表的。)
分表理由:根据数据的活跃度进行分离,(因为不同活跃的数据,处理方式是不同的)
案例:
对于一个博客系统,文章标题,作者,分类,创建时间等,是变化频率慢,查询次数多,而且最好有很好的实时性的数据,我们把它叫做冷数据。而博客的浏览量,回复数等,类似的统计信息,或者别的变化频率比较高的数据,我们把它叫做活跃数据。所以,在进行数据库结构设计的时候,就应该考虑分表,首先是纵向分表的处理。
这样纵向分表后:
首先存储引擎的使用不同,冷数据使用MyIsam 可以有更好的查询数据。活跃数据,可以使用Innodb ,可以有更好的更新速度。
其次,对冷数据进行更多的从库配置,因为更多的操作时查询,这样来加快查询速度。对热数据,可以相对有更多的主库的横向分表处理。
其实,对于一些特殊的活跃数据,也可以考虑使用memcache ,redis
之类的缓存,等累计到一定量再去更新数据库。或者mongodb 一类的nosql 数据库,这里只是举例,就先不说这个。
2>横向分表
字面意思,就可以看出来,是把大的表结构,横向切割为同样结构的不同表,如,用户信息表,user_1,user_2 等。表结构是完全一样,但是,根据某些特定的规则来划分的表,如根据用户ID来取模划分。
分表理由:根据数据量的规模来划分,保证单表的容量不会太大,从而来保证单表的查询等处理能力。
案例:同上面的例子,博客系统。当博客的量达到很大时候,就应该采取横向分割来降低每个单表的压力,来提升性能。例如博客的冷数据表,假如分为100个表,当同时有100万个用户在浏览时,如果是单表的话,会进行100万次请求,而现在分表后,就可能是每个表进行1万个数据的请求(因为,不可能绝对的平均,只是假设),这样压力就降低了很多很多。
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本篇文章给大家带来了关于mysql的相关知识,其中主要介绍了关于索引优化器工作原理的相关内容,其中包括了MySQL Server的组成,MySQL优化器选择索引额原理以及SQL成本分析,最后通过 select 查询总结整个查询过程,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。

sybase是基于客户/服务器体系结构的数据库,是一个开放的、高性能的、可编程的数据库,可使用事件驱动的触发器、多线索化等来提高性能。

visual foxpro数据库文件是管理数据库对象的系统文件。在VFP中,用户数据是存放在“.DBF”表文件中;VFP的数据库文件(“.DBC”)中不存放用户数据,它只起将属于某一数据库的 数据库表与视图、连接、存储过程等关联起来的作用。

数据库系统由4个部分构成:1、数据库,是指长期存储在计算机内的,有组织,可共享的数据的集合;2、硬件,是指构成计算机系统的各种物理设备,包括存储所需的外部设备;3、软件,包括操作系统、数据库管理系统及应用程序;4、人员,包括系统分析员和数据库设计人员、应用程序员(负责编写使用数据库的应用程序)、最终用户(利用接口或查询语言访问数据库)、数据库管理员(负责数据库的总体信息控制)。

microsoft sql server是Microsoft公司推出的关系型数据库管理系统,是一个全面的数据库平台,使用集成的商业智能(BI)工具提供了企业级的数据管理,具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点。SQL Server数据库引擎为关系型数据和结构化数据提供了更安全可靠的存储功能,使用户可以构建和管理用于业务的高可用和高性能的数据应用程序。

结构层次是“数据库→数据表→记录→字段”;字段构成记录,记录构成数据表,数据表构成了数据库。数据库是一个完整的数据的记录的整体,一个数据库包含0到N个表,一个表包含0到N个字段,记录是表中的行。

go语言可以写数据库。Go语言和其他语言不同的地方是,Go官方没有提供数据库驱动,而是编写了开发数据库驱动的标准接口,开发者可以根据定义的接口来开发相应的数据库驱动;这样做的好处在于,只要是按照标准接口开发的代码,以后迁移数据库时,不需要做任何修改,极大方便了后期的架构调整。

mysql查询为什么会慢,关于这个问题,在实际开发经常会遇到,而面试中,也是个高频题。遇到这种问题,我们一般也会想到是因为索引。那除开索引之外,还有哪些因素会导致数据库查询变慢呢?


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