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Mysql分表准则
Mysql分表准则
在大量使用mysql时,数据量大、高访问时,为了提高性能需要分表处理,简介下mysql分表的标准,后续会继续补充
环境:
业务类型:OLTP
硬件:
cpu:8cpu 2.4GHZ
mem:48G
磁盘:raid5 6×sas
什么样的表需要拆分:根据表的体积、表的行数、访问特点来衡量表是否需要拆分
一.拆分标准是:
1.表的体积大于2G或行数大于1000w,以单表主键等简单形式访问数据,这个时候需要分表
2.表的体积大于2G或行数大于500W,以两表jion,小范围查询(结果集小100行)等形式访问数据,这个时候需要分表
3.表的体积大于2G或行数大于200w,以多表join,范围查询,order by,group by,高频率等复杂形式访问数据,尤其DML,这个时候需要分表
4.表的字段中含有text等大字段的、varchar(500)以上的、很少使用的字符型字段拆分成父子表,这种分表可以和以上联合使用
5.数据有时间过期特性的,需要做数据分表归档处理
只要达到上面任何一个标准,都需要做分表处理
二.分表方法:
1.冷热数据分表:适用小访问量,冷数据很少使用
1.1 单表字段很多,把频繁使用整型字段的和非频繁使用的字符型字段或大字段拆到两个表中
1.2 表数据具有时间过期性,把过期数据拆分到历史表里或者按时间梯度分表
2.横向分表:适用大访问量
2.1 如哈希等分切表或其他基于对某数字取余的切表,优点是方便数据分布,缺点是无法再扩展
2.2 按主键id递增分表,比如每100w个id一个分表,优点是方便扩展,缺点是压力不均
2.3 按日期分表,比如每天、每月、每年一个分表,优点是方便扩展,缺点是压力不均
说明
1.表的体积如何预估
CREATE TABLE `td_skate` (
`valid` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '值id',
`propertyid` BIGINT(20) NULL DEFAULT NULL COMMENT '属性id',
`text` VARCHAR(400) NULL DEFAULT NULL,
`entext` VARCHAR(400) NULL DEFAULT NULL,
`picurl` VARCHAR(200) NULL DEFAULT NULL COMMENT '属性值说明图片,保存图片相对地址',
`isother` BIGINT(20) NULL DEFAULT NULL COMMENT '是否是other值, 0 否 1 是',
`createtime` DATETIME NULL DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
`createuser` BIGINT(20) NULL DEFAULT NULL COMMENT '创建用户',
`lastmodify` DATETIME NULL DEFAULT NULL COMMENT '最后修改时间',
`updatetimeuser` BIGINT(20) NULL DEFAULT NULL COMMENT '最后修改人',
`deletetime` DATETIME NULL DEFAULT NULL COMMENT '删除时间',
`deleteuser` BIGINT(20) NULL DEFAULT NULL COMMENT '删除人',
`description` VARCHAR(4000) NULL DEFAULT NULL COMMENT '产品描述',
`isdelete` INT(11) NULL DEFAULT '0',
PRIMARY KEY (`valid`),
INDEX `fk_td_prodline_attrval_td_prodline_attr` (`propertyid`),
CONSTRAINT `fk_td_prodline_attrval_td_prodline_attr` FOREIGN KEY (`propertyid`) REFERENCES `td_prodline_attr` (`propertyid`)
)
COLLATE='utf8_general_ci'
ENGINE=InnoDB
AUTO_INCREMENT=2491650;
把表的所有字段占用字节数相加,再乘以预估行数就是表的体积,比如上面的表,预估有1000W,那他的体积是
(8+8+400+400+200+8+8+8+8+8+8+8+4000+8)×10000000=50.8G,可以看到这个表设计非常不合理,可以修改如下:
int替代bigint
timestamp替代datetime
状态位isdelete用tinyint替代
根据业务特点看能否把varchar(4000)放到一个字表中
优化后表大小:(4+4+400+400+200+4+4+4+4+4+4+4+1)×10000000=10.37G,如果要进一步提升性能,需要删除外键,分表,保证单表在2G以下。
如果需要查看description信息,通过主键关联查看子表,只会扫描有效的子表信息, 性能将会提升非常大。
2.表的行数预估就很简单,根据业务特点,访问量等预估
-------end------
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MySQL은 초보자가 데이터베이스 기술을 배우는 데 적합합니다. 1. MySQL 서버 및 클라이언트 도구를 설치하십시오. 2. SELECT와 같은 기본 SQL 쿼리를 이해하십시오. 3. 마스터 데이터 작업 : 데이터를 만들고, 삽입, 업데이트 및 삭제합니다. 4. 고급 기술 배우기 : 하위 쿼리 및 창 함수. 5. 디버깅 및 최적화 : 구문 확인, 인덱스 사용, 선택*을 피하고 제한을 사용하십시오.

MySQL은 테이블 구조 및 SQL 쿼리를 통해 구조화 된 데이터를 효율적으로 관리하고 외래 키를 통해 테이블 간 관계를 구현합니다. 1. 테이블을 만들 때 데이터 형식을 정의하고 입력하십시오. 2. 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정하십시오. 3. 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킵니다. 4. 데이터 보안 및 성능 최적화를 보장하기 위해 데이터베이스를 정기적으로 백업 및 모니터링합니다.

MySQL은 웹 개발에 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 주요 기능에는 다음이 포함됩니다. 1. 다른 시나리오에 적합한 InnoDB 및 MyISAM과 같은 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2.로드 밸런싱 및 데이터 백업을 용이하게하기 위해 마스터 슬레이브 복제 기능을 제공합니다. 3. 쿼리 최적화 및 색인 사용을 통해 쿼리 효율성을 향상시킵니다.

SQL은 MySQL 데이터베이스와 상호 작용하여 데이터 첨가, 삭제, 수정, 검사 및 데이터베이스 설계를 실현하는 데 사용됩니다. 1) SQL은 Select, Insert, Update, Delete 문을 통해 데이터 작업을 수행합니다. 2) 데이터베이스 설계 및 관리에 대한 생성, 변경, 삭제 문을 사용하십시오. 3) 복잡한 쿼리 및 데이터 분석은 SQL을 통해 구현되어 비즈니스 의사 결정 효율성을 향상시킵니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

MySQL 데이터베이스를 구축하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 및 테이블 작성, 2. 데이터 삽입 및 3. 쿼리를 수행하십시오. 먼저 CreateAbase 및 CreateTable 문을 사용하여 데이터베이스 및 테이블을 작성한 다음 InsertInto 문을 사용하여 데이터를 삽입 한 다음 최종적으로 SELECT 문을 사용하여 데이터를 쿼리하십시오.

MySQL은 사용하기 쉽고 강력하기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1.MySQL은 관계형 데이터베이스이며 CRUD 작업에 SQL을 사용합니다. 2. 설치가 간단하고 루트 사용자 비밀번호를 구성해야합니다. 3. 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택하여 데이터 작업을 수행하십시오. 4. Orderby, Where and Join은 복잡한 쿼리에 사용될 수 있습니다. 5. 디버깅은 구문을 확인하고 쿼리를 분석하기 위해 설명을 사용해야합니다. 6. 최적화 제안에는 인덱스 사용, 올바른 데이터 유형 선택 및 우수한 프로그래밍 습관이 포함됩니다.


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