mysql數(shù)據(jù)量大怎么辦 mysql數(shù)據(jù)量大怎么處理

Mysql某個(gè)表有近千萬數(shù)據(jù)，CRUD比較慢，如何優(yōu)化？

數(shù)據(jù)千萬級別之多，占用的存儲(chǔ)空間也比較大，可想而知它不會(huì)存儲(chǔ)在一塊連續(xù)的物理空間上，而是鏈?zhǔn)酱鎯?chǔ)在多個(gè)碎片的物理空間上?？赡軐τ陂L字符串的比較，就用更多的時(shí)間查找與比較，這就導(dǎo)致用更多的時(shí)間。

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可以做表拆分，減少單表字段數(shù)量，優(yōu)化表結(jié)構(gòu)。

在保證主鍵有效的情況下，檢查主鍵索引的字段順序，使得查詢語句中條件的字段順序和主鍵索引的字段順序保持一致。

主要兩種拆分 垂直拆分，水平拆分。

垂直分表

也就是“大表拆小表”，基于列字段進(jìn)行的。一般是表中的字段較多，將不常用的， 數(shù)據(jù)較大，長度較長（比如text類型字段）的拆分到“擴(kuò)展表“。 一般是針對 那種 幾百列的大表，也避免查詢時(shí)，數(shù)據(jù)量太大造成的“跨頁”問題。

垂直分庫針對的是一個(gè)系統(tǒng)中的不同業(yè)務(wù)進(jìn)行拆分，比如用戶User一個(gè)庫，商品Product一個(gè)庫，訂單Order一個(gè)庫。 切分后，要放在多個(gè)服務(wù)器上，而不是一個(gè)服務(wù)器上。為什么？ 我們想象一下，一個(gè)購物網(wǎng)站對外提供服務(wù)，會(huì)有用戶，商品，訂單等的CRUD。沒拆分之前， 全部都是落到單一的庫上的，這會(huì)讓數(shù)據(jù)庫的單庫處理能力成為瓶頸。按垂直分庫后，如果還是放在一個(gè)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上， 隨著用戶量增大，這會(huì)讓單個(gè)數(shù)據(jù)庫的處理能力成為瓶頸，還有單個(gè)服務(wù)器的磁盤空間，內(nèi)存，tps等非常吃緊。 所以我們要拆分到多個(gè)服務(wù)器上，這樣上面的問題都解決了，以后也不會(huì)面對單機(jī)資源問題。

數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)層面的拆分，和服務(wù)的“治理”，“降級”機(jī)制類似，也能對不同業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分別的進(jìn)行管理，維護(hù)，監(jiān)控，擴(kuò)展等。 數(shù)據(jù)庫往往最容易成為應(yīng)用系統(tǒng)的瓶頸，而數(shù)據(jù)庫本身屬于“有狀態(tài)”的，相對于Web和應(yīng)用服務(wù)器來講，是比較難實(shí)現(xiàn)“橫向擴(kuò)展”的。 數(shù)據(jù)庫的連接資源比較寶貴且單機(jī)處理能力也有限，在高并發(fā)場景下，垂直分庫一定程度上能夠突破IO、連接數(shù)及單機(jī)硬件資源的瓶頸。

水平分表

針對數(shù)據(jù)量巨大的單張表（比如訂單表），按照某種規(guī)則（RANGE,HASH取模等），切分到多張表里面去。 但是這些表還是在同一個(gè)庫中，所以庫級別的數(shù)據(jù)庫操作還是有IO瓶頸。不建議采用。

水平分庫分表

將單張表的數(shù)據(jù)切分到多個(gè)服務(wù)器上去，每個(gè)服務(wù)器具有相應(yīng)的庫與表，只是表中數(shù)據(jù)集合不同。 水平分庫分表能夠有效的緩解單機(jī)和單庫的性能瓶頸和壓力，突破IO、連接數(shù)、硬件資源等的瓶頸。

水平分庫分表切分規(guī)則

1. RANGE

從0到10000一個(gè)表，10001到20000一個(gè)表；

2. HASH取模

一個(gè)商場系統(tǒng)，一般都是將用戶，訂單作為主表，然后將和它們相關(guān)的作為附表，這樣不會(huì)造成跨庫事務(wù)之類的問題。 取用戶id，然后hash取模，分配到不同的數(shù)據(jù)庫上。

3. 地理區(qū)域

比如按照華東，華南，華北這樣來區(qū)分業(yè)務(wù)，七牛云應(yīng)該就是如此。

4. 時(shí)間

按照時(shí)間切分，就是將6個(gè)月前，甚至一年前的數(shù)據(jù)切出去放到另外的一張表，因?yàn)殡S著時(shí)間流逝，這些表的數(shù)據(jù) 被查詢的概率變小，所以沒必要和“熱數(shù)據(jù)”放在一起，這個(gè)也是“冷熱數(shù)據(jù)分離”。

分庫分表后面臨的問題

事務(wù)支持

分庫分表后，就成了分布式事務(wù)了。如果依賴數(shù)據(jù)庫本身的分布式事務(wù)管理功能去執(zhí)行事務(wù)，將付出高昂的性能代價(jià)； 如果由應(yīng)用程序去協(xié)助控制，形成程序邏輯上的事務(wù)，又會(huì)造成編程方面的負(fù)擔(dān)。

跨庫join

只要是進(jìn)行切分，跨節(jié)點(diǎn)Join的問題是不可避免的。但是良好的設(shè)計(jì)和切分卻可以減少此類情況的發(fā)生。解決這一問題的普遍做法是分兩次查詢實(shí)現(xiàn)。在第一次查詢的結(jié)果集中找出關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的id,根據(jù)這些id發(fā)起第二次請求得到關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。

跨節(jié)點(diǎn)的count,order by,group by以及聚合函數(shù)問題

這些是一類問題，因?yàn)樗鼈兌夹枰谌繑?shù)據(jù)集合進(jìn)行計(jì)算。多數(shù)的代理都不會(huì)自動(dòng)處理合并工作。解決方案：與解決跨節(jié)點(diǎn)join問題的類似，分別在各個(gè)節(jié)點(diǎn)上得到結(jié)果后在應(yīng)用程序端進(jìn)行合并。和join不同的是每個(gè)結(jié)點(diǎn)的查詢可以并行執(zhí)行，因此很多時(shí)候它的速度要比單一大表快很多。但如果結(jié)果集很大，對應(yīng)用程序內(nèi)存的消耗是一個(gè)問題。

數(shù)據(jù)遷移，容量規(guī)劃，擴(kuò)容等問題

來自淘寶綜合業(yè)務(wù)平臺(tái)團(tuán)隊(duì)，它利用對2的倍數(shù)取余具有向前兼容的特性（如對4取余得1的數(shù)對2取余也是1）來分配數(shù)據(jù)，避免了行級別的數(shù)據(jù)遷移，但是依然需要進(jìn)行表級別的遷移，同時(shí)對擴(kuò)容規(guī)模和分表數(shù)量都有限制?？偟脕碚f，這些方案都不是十分的理想，多多少少都存在一些缺點(diǎn)，這也從一個(gè)側(cè)面反映出了Sharding擴(kuò)容的難度。

ID問題

一旦數(shù)據(jù)庫被切分到多個(gè)物理結(jié)點(diǎn)上，我們將不能再依賴數(shù)據(jù)庫自身的主鍵生成機(jī)制。一方面，某個(gè)分區(qū)數(shù)據(jù)庫自生成的ID無法保證在全局上是唯一的；另一方面，應(yīng)用程序在插入數(shù)據(jù)之前需要先獲得ID,以便進(jìn)行SQL路由.

一些常見的主鍵生成策略

UUID

使用UUID作主鍵是最簡單的方案，但是缺點(diǎn)也是非常明顯的。由于UUID非常的長，除占用大量存儲(chǔ)空間外，最主要的問題是在索引上，在建立索引和基于索引進(jìn)行查詢時(shí)都存在性能問題。

Twitter的分布式自增ID算法Snowflake

在分布式系統(tǒng)中，需要生成全局UID的場合還是比較多的，twitter的snowflake解決了這種需求，實(shí)現(xiàn)也還是很簡單的，除去配置信息，核心代碼就是毫秒級時(shí)間41位 機(jī)器ID 10位 毫秒內(nèi)序列12位。

跨分片的排序分頁

一般來講，分頁時(shí)需要按照指定字段進(jìn)行排序。當(dāng)排序字段就是分片字段的時(shí)候，我們通過分片規(guī)則可以比較容易定位到指定的分片，而當(dāng)排序字段非分片字段的時(shí)候，情況就會(huì)變得比較復(fù)雜了。為了最終結(jié)果的準(zhǔn)確性，我們需要在不同的分片節(jié)點(diǎn)中將數(shù)據(jù)進(jìn)行排序并返回，并將不同分片返回的結(jié)果集進(jìn)行匯總和再次排序，最后再返回給用戶。

mysql 數(shù)據(jù)量超過百萬后怎么處理

我們經(jīng)常會(huì)遇到操作一張大表，發(fā)現(xiàn)操作時(shí)間過長或影響在線業(yè)務(wù)了，想要回退大表操作的場景。在我們停止大表操作之后，等待回滾是一個(gè)很漫長的過程，盡管你可能對知道一些縮短時(shí)間的方法，處于對生產(chǎn)環(huán)境數(shù)據(jù)完整性的敬畏，也會(huì)選擇不做介入。最終選擇不作為的原因大多源于對操作影響的不確定性。實(shí)踐出真知，下面針對兩種主要提升事務(wù)回滾速度的方式進(jìn)行驗(yàn)證，一種是提升操作可用內(nèi)存空間，一種是通過停實(shí)例，禁用 redo 回滾方式進(jìn)行進(jìn)行驗(yàn)證。

仔細(xì)閱讀過官方手冊的同學(xué)，一定留意到了對于提升大事務(wù)回滾效率，官方提供了兩種方法：一是增加 innodb_buffer_pool_size 參數(shù)大小，二是合理利用 innodb_force_recovery=3 參數(shù)，跳過事務(wù)回滾過程。第一種方式比較溫和，innodb_buffer_pool_size 參數(shù)是可以動(dòng)態(tài)調(diào)整的，可行性也較高。第二種方式相較之下較暴力，但效果較好。

兩種方式各有自己的優(yōu)點(diǎn)，第一種方式對線上業(yè)務(wù)系統(tǒng)影響較小，不會(huì)中斷在線業(yè)務(wù)。第二種方式效果更顯著，會(huì)短暫影響業(yè)務(wù)連續(xù)，回滾所有沒有提交的事務(wù)。

mysql表很大sum不全

mysql表很大sum不全的解決辦法：

1、優(yōu)化sql和索引。

2、加緩存，memcached，redis。

3、以上都做了后，還是慢，就做主從復(fù)制或主主復(fù)制，讀寫分離，可以在應(yīng)用層做，效率高，也可以用三方工具，第三方工具推薦360的atlas，其它的要么效率不高，要么沒人維護(hù)。

4、以上都做了還是慢，不要想著去做切分，mysql自帶分區(qū)表，先試試這個(gè)，對應(yīng)用是透明的，無需更改代碼，sql語句是需要針對分區(qū)表做優(yōu)化的，sql條件中要帶上分區(qū)條件的列，從而使查詢定位到少量的分區(qū)上，否則就會(huì)掃描全部分區(qū)。

5、以上都做了，那就先做垂直拆分，其實(shí)就是根據(jù)模塊的耦合度，將一個(gè)大的系統(tǒng)分為多個(gè)小的系統(tǒng)，也就是分布式系統(tǒng)。

6、水平切分，針對數(shù)據(jù)量大的表，這一步最麻煩，最能考驗(yàn)技術(shù)水平，要選擇一個(gè)合理的shardingkey，為了有好的查詢效率，表結(jié)構(gòu)也要改動(dòng)，做一定的冗余，應(yīng)用也要改，sql中盡量帶shardingkey，將數(shù)據(jù)定位到限定的表上去查，而不是掃描全部的表。

每天數(shù)據(jù)增量很大時(shí)，mysql應(yīng)該怎么搞

1.優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，每張數(shù)據(jù)表字段4-5個(gè)，加上索引。還可以將不同的種類的數(shù)據(jù)存入不同的數(shù)據(jù)庫。減少單個(gè)數(shù)據(jù)庫的壓力。 2.寫入數(shù)據(jù)只是存的問題，問題在于讀取數(shù)據(jù)會(huì)變慢。建議使用緩存memcache，redis在向你招收哦。

文章題目：mysql數(shù)據(jù)量大怎么辦 mysql數(shù)據(jù)量大怎么處理
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