1.?背景介绍 当?MySQL中一个表的总记录数超过了1000万后,会出现性能的大幅度下降吗?答案是肯定的,但是性能下降的比率不一而同,要看系统的架构、应用程序,甚至还要根据索引、服务器硬件等多种因素而定。比如FCDB和SFDB中的关键词,多达上亿的数据量,分
1.?背景介绍
当?MySQL中一个表的总记录数超过了1000万后,会出现性能的大幅度下降吗?答案是肯定的,但是性能下降的比率不一而同,要看系统的架构、应用程序,甚至还要根据索引、服务器硬件等多种因素而定。比如FCDB和SFDB中的关键词,多达上亿的数据量,分表之后的单个表也已经突破千万的数据量,导致单个表的更新等均影响着系统的运行效率。甚至是一条简单的SQL都有可能压垮整个数据库,如整个表对某个字段的排序操作等。目前,针对海量数据的优化主要有2中方法:大表拆小表的方式和SQL语句的优化。SQL语句的优化可以通过增加索引等来调整,但是数据量的增大将会导致索引的维护代价增大。在此不详述,建议大家参考相应的High?Performance?MySQL等书籍。另外,大表拆小表的方式主要有两种:
垂直分表:
图1.?垂直分区示意图
对于垂直分表,它将一个N1+N2个字段的表Tab拆分成N1字段的子表Tab1和(N2+1)字段的子表Tab2;其中子表Tab2包含了关于子表Tab1的主键信息,否则两个表的关联关系就会丢失。当然垂直分表会带来程序端SQL的修改,若是应用程序已经应用很长的一段时间,然后程序的升级将是耗时而且易出错的,即升级的代价将会很大。
水平分表:
图2.?水平分区示意图
水平分区技术将一个表拆成多个表,比较常用的方式是将表中的记录按照某种Hash算法进行拆分,简单的拆分方法如取模方式。同样,这种分区方法也必须对前端的应用程序中的SQL进行修改方可使用。而且对于一个SQL,它可能会修改两个表,那么你必须得写成2个SQL语句从而可以完成一个逻辑的事务,使得程序的判断逻辑越来越复杂,这样也会导致程序的维护代价高,也就失去了采用数据库的优势。因此,分区技术可以有力地避免如上的弊端,成为解决海量数据存储的有力方法。
原文地址:MySQL 5.1分区技术初探(一), 感谢原作者分享。

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mysqlblob 요청 최적화는 다음 전략을 통해 수행 할 수 있습니다. 1. Blob 쿼리의 빈도를 줄이거나 독립적 인 요청을 사용하거나 지연로드를 사용하십시오. 2. 적절한 Blob 유형 (예 : TinyBlob)을 선택하십시오. 3. Blob 데이터를 별도의 테이블로 분리하십시오. 4. 응용 프로그램 계층에서 블로브 데이터를 압축합니다. 5. Blob Metadata를 색인하십시오. 이러한 방법은 실제 애플리케이션에서 모니터링, 캐싱 및 데이터 샤딩을 결합하여 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.

MySQL 사용자를 추가하는 방법을 마스터하는 것은 데이터베이스 관리자 및 개발자가 데이터베이스의 보안 및 액세스 제어를 보장하기 때문에 데이터베이스 관리자 및 개발자에게 중요합니다. 1) CreateUser 명령을 사용하여 새 사용자를 만듭니다. 2) 보조금 명령을 통해 권한 할당, 3) FlushPrivileges를 사용하여 권한이 적용되도록하십시오.

ChooseCharfixed-lengthdata, varcharforvariable-lengthdata, andtextforlargetextfields.1) charisefficientsconsentent-lengthdatalikecodes.2) varcharsuitsvariable-lengthdatalikeNames, 밸런싱 플렉스 및 성능

MySQL에서 문자열 데이터 유형 및 인덱스를 처리하기위한 모범 사례는 다음과 같습니다. 1) 고정 길이의 Char, 가변 길이의 Varchar 및 큰 텍스트의 텍스트와 같은 적절한 문자열 유형 선택; 2) 인덱싱에 신중하고, 과도한 인덱싱을 피하고, 공통 쿼리에 대한 인덱스를 만듭니다. 3) 접두사 인덱스 및 전체 텍스트 인덱스를 사용하여 긴 문자열 검색을 최적화합니다. 4) 인덱스를 작고 효율적으로 유지하기 위해 인덱스를 정기적으로 모니터링하고 최적화합니다. 이러한 방법을 통해 읽기 및 쓰기 성능의 균형을 맞추고 데이터베이스 효율성을 향상시킬 수 있습니다.


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