mysql数据大怎么处理 mysql数据库
mysql表数据量太大,达到了1亿多条数据,除了分库分表之外,还有没有其他的解决方式?
mysql在常规配置下,一般只能承受2000万的数据量(同时读写,且表中有大文本字段,单台服务器)。现在超过1亿,并不断增加的情况下,建议如下处理:
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1分表。可以按时间,或按一定的规则拆分,做到查询某一条数据库,尽量在一个子表中即可。这是最有效的方法
2读写分离。尤其是写入,放在新表中,定期进行同步。如果其中记录不断有update,最好将写的数据放在redis中,定期同步
3表的大文本字段分离出来,成为独立的新表。大文本字段,可以使用NOSQL数据库
4优化架构,或优化SQL查询,避免联表查询,尽量不要用count(*),in,递归等消耗性能的语句
5用内存缓存,或在前端读的时候,增加缓存数据库。重复读取时,直接从缓存中读取。
上面是低成本的管理方法,基本几台服务器即可搞定,但是管理起来麻烦一些。
当然,如果整体数据量特别大的话,也不在乎投入费用的话,用集群吧,用TIDB吧
mysql 数据量超过百万后怎么处理
我们经常会遇到操作一张大表,发现操作时间过长或影响在线业务了,想要回退大表操作的场景。在我们停止大表操作之后,等待回滚是一个很漫长的过程,尽管你可能对知道一些缩短时间的方法,处于对生产环境数据完整性的敬畏,也会选择不做介入。最终选择不作为的原因大多源于对操作影响的不确定性。实践出真知,下面针对两种主要提升事务回滚速度的方式进行验证,一种是提升操作可用内存空间,一种是通过停实例,禁用 redo 回滚方式进行进行验证。
仔细阅读过官方手册的同学,一定留意到了对于提升大事务回滚效率,官方提供了两种方法:一是增加 innodb_buffer_pool_size 参数大小,二是合理利用 innodb_force_recovery=3 参数,跳过事务回滚过程。第一种方式比较温和,innodb_buffer_pool_size 参数是可以动态调整的,可行性也较高。第二种方式相较之下较暴力,但效果较好。
两种方式各有自己的优点,第一种方式对线上业务系统影响较小,不会中断在线业务。第二种方式效果更显著,会短暂影响业务连续,回滚所有没有提交的事务。
mysql 如何处理亿级数据
1、数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段,其中 title 用定长,info 用text, id 是逐渐,vtype是tinyint,vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据,填充10万篇新闻。
2、最后collect 为 10万条记录,数据库表占用硬盘1.6G。OK ,看下面这条sql语句:select id,title from collect limit 1000,10; 很快;基本上0.01秒就OK,再看下面的select id,title from collect limit 90000,10; 从9万条开始分页。
3、8-9秒完成。
4、看下面一条语句:select id from collect order by id limit 90000,10; 很快,0.04秒就OK。因为用了id主键做索引当然快。
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