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MySQL中的大表和大事務(wù)

千萬行數(shù)據(jù),表數(shù)據(jù)巨大。

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? ? ? ? ? ? 1、慢查詢的產(chǎn)生:很難在一定時間內(nèi)過濾出所需要的數(shù)據(jù)。

? ? ? ? ? ? 2、建立索引需要更長的時間。

Mysql版本5.5 建立索引會鎖表

Mysql版本=5.5 誰讓不會鎖表,但會引起主從延遲。

? ? ? ? ? ? 3、修改表結(jié)構(gòu)需要長時間鎖定表

? ? ? ? ? ? 4、會造成長時間的主從延遲。

? ? ? ? ? ? 5、影響正常的數(shù)據(jù)操作。

1、分庫分表把一張大表分為多個小表

難點:

分表主鍵的選擇

分表后跨分區(qū)數(shù)據(jù) 的查詢和統(tǒng)計

2、大表的歷史數(shù)據(jù)歸檔

? ? ? ? ? ? ? ?好處:

減少對前后端業(yè)務(wù)的影響。

? ? ? ? ? ? ? ?難點:

歸檔時間點的選擇

如何進行歸檔操作。

運行時間比較長,操作的數(shù)據(jù)比較多的事務(wù)。

鎖定太多的數(shù)據(jù),造成大量的阻塞和鎖超時。

? ? ? ? 回滾時間比較長

執(zhí)行時間比較長,容易造成主從延遲。

避免一次處理太多的數(shù)據(jù)。

移除不必要在事務(wù)中操作的select操作

MySQL數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化之分區(qū)分表分庫

分表是分散數(shù)據(jù)庫壓力的好方法。

分表,最直白的意思,就是將一個表結(jié)構(gòu)分為多個表,然后,可以再同一個庫里,也可以放到不同的庫。

當(dāng)然,首先要知道什么情況下,才需要分表。個人覺得單表記錄條數(shù)達到百萬到千萬級別時就要使用分表了。

分表的分類

**1、縱向分表**

將本來可以在同一個表的內(nèi)容,人為劃分為多個表。(所謂的本來,是指按照關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的第三范式要求,是應(yīng)該在同一個表的。)

分表理由:根據(jù)數(shù)據(jù)的活躍度進行分離,(因為不同活躍的數(shù)據(jù),處理方式是不同的)

案例:

對于一個博客系統(tǒng),文章標(biāo)題,作者,分類,創(chuàng)建時間等,是變化頻率慢,查詢次數(shù)多,而且最好有很好的實時性的數(shù)據(jù),我們把它叫做冷數(shù)據(jù)。而博客的瀏覽量,回復(fù)數(shù)等,類似的統(tǒng)計信息,或者別的變化頻率比較高的數(shù)據(jù),我們把它叫做活躍數(shù)據(jù)。所以,在進行數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)設(shè)計的時候,就應(yīng)該考慮分表,首先是縱向分表的處理。

這樣縱向分表后:

首先存儲引擎的使用不同,冷數(shù)據(jù)使用MyIsam 可以有更好的查詢數(shù)據(jù)。活躍數(shù)據(jù),可以使用Innodb ,可以有更好的更新速度。

其次,對冷數(shù)據(jù)進行更多的從庫配置,因為更多的操作時查詢,這樣來加快查詢速度。對熱數(shù)據(jù),可以相對有更多的主庫的橫向分表處理。

其實,對于一些特殊的活躍數(shù)據(jù),也可以考慮使用memcache ,redis之類的緩存,等累計到一定量再去更新數(shù)據(jù)庫?;蛘適ongodb 一類的nosql 數(shù)據(jù)庫,這里只是舉例,就先不說這個。

**2、橫向分表**

字面意思,就可以看出來,是把大的表結(jié)構(gòu),橫向切割為同樣結(jié)構(gòu)的不同表,如,用戶信息表,user_1,user_2等。表結(jié)構(gòu)是完全一樣,但是,根據(jù)某些特定的規(guī)則來劃分的表,如根據(jù)用戶ID來取模劃分。

分表理由:根據(jù)數(shù)據(jù)量的規(guī)模來劃分,保證單表的容量不會太大,從而來保證單表的查詢等處理能力。

案例:同上面的例子,博客系統(tǒng)。當(dāng)博客的量達到很大時候,就應(yīng)該采取橫向分割來降低每個單表的壓力,來提升性能。例如博客的冷數(shù)據(jù)表,假如分為100個表,當(dāng)同時有100萬個用戶在瀏覽時,如果是單表的話,會進行100萬次請求,而現(xiàn)在分表后,就可能是每個表進行1萬個數(shù)據(jù)的請求(因為,不可能絕對的平均,只是假設(shè)),這樣壓力就降低了很多很多。

延伸:為什么要分表和分區(qū)?

日常開發(fā)中我們經(jīng)常會遇到大表的情況,所謂的大表是指存儲了百萬級乃至千萬級條記錄的表。這樣的表過于龐大,導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫在查詢和插入的時候耗時太長,性能低下,如果涉及聯(lián)合查詢的情況,性能會更加糟糕。分表和表分區(qū)的目的就是減少數(shù)據(jù)庫的負(fù)擔(dān),提高數(shù)據(jù)庫的效率,通常點來講就是提高表的增刪改查效率。

什么是分表?

分表是將一個大表按照一定的規(guī)則分解成多張具有獨立存儲空間的實體表,我們可以稱為子表,每個表都對應(yīng)三個文件,MYD數(shù)據(jù)文件,.MYI索引文件,.frm表結(jié)構(gòu)文件。這些子表可以分布在同一塊磁盤上,也可以在不同的機器上。app讀寫的時候根據(jù)事先定義好的規(guī)則得到對應(yīng)的子表名,然后去操作它。

什么是分區(qū)?

分區(qū)和分表相似,都是按照規(guī)則分解表。不同在于分表將大表分解為若干個獨立的實體表,而分區(qū)是將數(shù)據(jù)分段劃分在多個位置存放,可以是同一塊磁盤也可以在不同的機器。分區(qū)后,表面上還是一張表,但數(shù)據(jù)散列到多個位置了。app讀寫的時候操作的還是大表名字,db自動去組織分區(qū)的數(shù)據(jù)。

**MySQL分表和分區(qū)有什么聯(lián)系呢?**

1、都能提高mysql的性高,在高并發(fā)狀態(tài)下都有一個良好的表現(xiàn)。

2、分表和分區(qū)不矛盾,可以相互配合的,對于那些大訪問量,并且表數(shù)據(jù)比較多的表,我們可以采取分表和分區(qū)結(jié)合的方式(如果merge這種分表方式,不能和分區(qū)配合的話,可以用其他的分表試),訪問量不大,但是表數(shù)據(jù)很多的表,我們可以采取分區(qū)的方式等。

3、分表技術(shù)是比較麻煩的,需要手動去創(chuàng)建子表,app服務(wù)端讀寫時候需要計算子表名。采用merge好一些,但也要創(chuàng)建子表和配置子表間的union關(guān)系。

4、表分區(qū)相對于分表,操作方便,不需要創(chuàng)建子表。

我們知道對于大型的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用,數(shù)據(jù)庫單表的數(shù)據(jù)量可能達到千萬甚至上億級別,同時面臨這高并發(fā)的壓力。Master-Slave結(jié)構(gòu)只能對數(shù)據(jù)庫的讀能力進行擴展,寫操作還是集中在Master中,Master并不能無限制的掛接Slave庫,如果需要對數(shù)據(jù)庫的吞吐能力進行進一步的擴展,可以考慮采用分庫分表的策略。

**1、分表**

在分表之前,首先要選中合適的分表策略(以哪個字典為分表字段,需要將數(shù)據(jù)分為多少張表),使數(shù)據(jù)能夠均衡的分布在多張表中,并且不影響正常的查詢。在企業(yè)級應(yīng)用中,往往使用org_id(組織主鍵)做為分表字段,在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中往往是userid。在確定分表策略后,當(dāng)數(shù)據(jù)進行存儲及查詢時,需要確定到哪張表里去查找數(shù)據(jù),

數(shù)據(jù)存放的數(shù)據(jù)表 = 分表字段的內(nèi)容 % 分表數(shù)量

**2、分庫**

分表能夠解決單表數(shù)據(jù)量過大帶來的查詢效率下降的問題,但是不能給數(shù)據(jù)庫的并發(fā)訪問帶來質(zhì)的提升,面對高并發(fā)的寫訪問,當(dāng)Master無法承擔(dān)高并發(fā)的寫入請求時,不管如何擴展Slave服務(wù)器,都沒有意義了。我們通過對數(shù)據(jù)庫進行拆分,來提高數(shù)據(jù)庫的寫入能力,即所謂的分庫。分庫采用對關(guān)鍵字取模的方式,對數(shù)據(jù)庫進行路由。

數(shù)據(jù)存放的數(shù)據(jù)庫=分庫字段的內(nèi)容%數(shù)據(jù)庫的數(shù)量

**3、即分表又分庫**

數(shù)據(jù)庫分表可以解決單表海量數(shù)據(jù)的查詢性能問題,分庫可以解決單臺數(shù)據(jù)庫的并發(fā)訪問壓力問題。

當(dāng)數(shù)據(jù)庫同時面臨海量數(shù)據(jù)存儲和高并發(fā)訪問的時候,需要同時采取分表和分庫策略。一般分表分庫策略如下:

中間變量 = 關(guān)鍵字%(數(shù)據(jù)庫數(shù)量*單庫數(shù)據(jù)表數(shù)量)

庫 = 取整(中間變量/單庫數(shù)據(jù)表數(shù)量)

表 = (中間變量%單庫數(shù)據(jù)表數(shù)量)

實例:

1、分庫分表

很明顯,一個主表(也就是很重要的表,例如用戶表)無限制的增長勢必嚴(yán)重影響性能,分庫與分表是一個很不錯的解決途徑,也就是性能優(yōu)化途徑,現(xiàn)在的案例是我們有一個1000多萬條記錄的用戶表members,查詢起來非常之慢,同事的做法是將其散列到100個表中,分別從members0到members99,然后根據(jù)mid分發(fā)記錄到這些表中,牛逼的代碼大概是這樣子:

復(fù)制代碼 代碼如下:

?php

for($i=0;$i 100; $i++ ){

//echo "CREATE TABLE db2.members{$i} LIKE db1.members

";

echo "INSERT INTO members{$i} SELECT * FROM members WHERE mid%100={$i}

";

}

?

2、不停機修改mysql表結(jié)構(gòu)

同樣還是members表,前期設(shè)計的表結(jié)構(gòu)不盡合理,隨著數(shù)據(jù)庫不斷運行,其冗余數(shù)據(jù)也是增長巨大,同事使用了下面的方法來處理:

先創(chuàng)建一個臨時表:

/*創(chuàng)建臨時表*/

CREATE TABLE members_tmp LIKE members

然后修改members_tmp的表結(jié)構(gòu)為新結(jié)構(gòu),接著使用上面那個for循環(huán)來導(dǎo)出數(shù)據(jù),因為1000萬的數(shù)據(jù)一次性導(dǎo)出是不對的,mid是主鍵,一個區(qū)間一個區(qū)間的導(dǎo),基本是一次導(dǎo)出5萬條吧,這里略去了

接著重命名將新表替換上去:

/*這是個頗為經(jīng)典的語句哈*/

RENAME TABLE members TO members_bak,members_tmp TO members;

就是這樣,基本可以做到無損失,無需停機更新表結(jié)構(gòu),但實際上RENAME期間表是被鎖死的,所以選擇在線少的時候操作是一個技巧。經(jīng)過這個操作,使得原先8G多的表,一下子變成了2G多。

Mysql單表太大,性能受影響求指點

在查詢的時候加個時間或者其他的限制吧。比如查詢前一個月的。不是每個數(shù)據(jù)都需要查詢?nèi)康臄?shù)據(jù)的。

=。=有人點贊了,那就完善一下回答:

查看索引,如果是時間條件查詢的報警,那么看看是不是這個字段加了索引。

減少不需要的數(shù)據(jù)??梢詣h掉不需要的數(shù)據(jù)。比如3個月前的。

不想刪也行。歷史數(shù)據(jù)單獨存表。

分區(qū)。

mysql數(shù)據(jù)表太大 需要分表 怎么做最方便

管理員登錄后臺,站長,帖子分表。注意事項如下:forum_post(主表)必須保留300M的數(shù)據(jù),帖子分表前一定要先關(guān)閉站點,做好數(shù)據(jù)庫備份,期間絕對不能重起服務(wù)器或者停止MySQL服務(wù)。

利用MySQL數(shù)據(jù)庫如何解決大數(shù)據(jù)量存儲問題?

照你的需求來看,可以有兩種方式,一種是分表,另一種是分區(qū) 首先是分表,就像你自己所說的,可以按月分表,可以按用戶ID分表等等,至于采用哪種方式分表,要看你的業(yè)務(wù)邏輯了,分表不好的地方就是查詢有時候需要跨多個表。 然后是分區(qū),分區(qū)可以將表分離在若干不同的表空間上,用分而治之的方法來支撐無限膨脹的大表,給大表在物理一級的可管理性。將大表分割成較小的分區(qū)可以改善表的維護、備份、恢復(fù)、事務(wù)及查詢性能。分區(qū)的好處是分區(qū)的優(yōu)點: 1 增強可用性:如果表的一個分區(qū)由于系統(tǒng)故障而不能使用,表的其余好的分區(qū)仍然可以使用; 2 減少關(guān)閉時間:如果系統(tǒng)故障只影響表的一部分分區(qū),那么只有這部分分區(qū)需要修復(fù),故能比整個大表修復(fù)花的時間更少; 3 維護輕松:如果需要重建表,獨立管理每個分區(qū)比管理單個大表要輕松得多; 4 均衡I/O:可以把表的不同分區(qū)分配到不同的磁盤來平衡I/O改善性能; 5 改善性能:對大表的查詢、增加、修改等操作可以分解到表的不同分區(qū)來并行執(zhí)行,可使運行速度更快; 6 分區(qū)對用戶透明,最終用戶感覺不到分區(qū)的存在。

當(dāng)前題目:mysql表太大怎么分表 mysql表太大怎么解決
轉(zhuǎn)載來于:http://muchs.cn/article8/hjciip.html

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