mysql大表怎么优化 mysql大表优化的常用方案

MySQL 对于千万级的大表要怎么优化

MySQL 对于千万级的大表的优化:

创新互联企业建站,十载网站建设经验,专注于网站建设技术,精于网页设计,有多年建站和网站代运营经验,设计师为客户打造网络企业风格,提供周到的建站售前咨询和贴心的售后服务。对于成都网站制作、做网站中不同领域进行深入了解和探索,创新互联在网站建设中充分了解客户行业的需求,以灵动的思维在网页中充分展现,通过对客户行业精准市场调研,为客户提供的解决方案。

常用的优化sql----突出快字,使完成操作的时间最短

1、用索引提高效率:

2、选择有效率的表名顺序,及数据结构及字段;

3、使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表;

4、删除重复记;

5、过内部函数提高SQL效率;

......

读写分离-----操作不在一个表里完成

1、主数据库A,进行事务性增、改、删操作(INSERT、UPDATE、DELETE);

2、从数据库B,进行SELECT查询操作;

3、A复制到B,使数据保持一致性;

垂直划分 ------数据不存储在一个服务器里

按照功能划分,把数据分别放到不同的数据库和服务器。如博客功能的放到服务器A,储存文件放到服务器B;

水平划分------相同数据结构的数据不放在一张表里

把一个表的数据根据一定的规则划分到不同的数据库,两个数据库的表结构一样。

数据归档处理-----时间优先原则存储读取

将数据库中不经常使用的数据迁移至近线设备,将长期不使用的数据迁移至文件形式归档。这样,随着应用的需要,数据会在在线、近线和文件文档之间移动,如当应用需要访问很久以前的某些数据,它们的物理位置在近线设备,则会自动移动到在线设备。对用户的应用而言,这些都是透明的,就像所有数据都存放在在线设备一样,不会对数据库应用产生任何影响。

Mysql某个表有近千万数据,CRUD比较慢,如何优化?

数据千万级别之多,占用的存储空间也比较大,可想而知它不会存储在一块连续的物理空间上,而是链式存储在多个碎片的物理空间上。可能对于长字符串的比较,就用更多的时间查找与比较,这就导致用更多的时间。

可以做表拆分,减少单表字段数量,优化表结构。

在保证主键有效的情况下,检查主键索引的字段顺序,使得查询语句中条件的字段顺序和主键索引的字段顺序保持一致。

主要两种拆分 垂直拆分,水平拆分。

垂直分表

也就是“大表拆小表”,基于列字段进行的。一般是表中的字段较多,将不常用的, 数据较大,长度较长(比如text类型字段)的拆分到“扩展表“。 一般是针对 那种 几百列的大表,也避免查询时,数据量太大造成的“跨页”问题。

垂直分库针对的是一个系统中的不同业务进行拆分,比如用户User一个库,商品Product一个库,订单Order一个库。 切分后,要放在多个服务器上,而不是一个服务器上。为什么? 我们想象一下,一个购物网站对外提供服务,会有用户,商品,订单等的CRUD。没拆分之前, 全部都是落到单一的库上的,这会让数据库的单库处理能力成为瓶颈。按垂直分库后,如果还是放在一个数据库服务器上, 随着用户量增大,这会让单个数据库的处理能力成为瓶颈,还有单个服务器的磁盘空间,内存,tps等非常吃紧。 所以我们要拆分到多个服务器上,这样上面的问题都解决了,以后也不会面对单机资源问题。

数据库业务层面的拆分,和服务的“治理”,“降级”机制类似,也能对不同业务的数据分别的进行管理,维护,监控,扩展等。 数据库往往最容易成为应用系统的瓶颈,而数据库本身属于“有状态”的,相对于Web和应用服务器来讲,是比较难实现“横向扩展”的。 数据库的连接资源比较宝贵且单机处理能力也有限,在高并发场景下,垂直分库一定程度上能够突破IO、连接数及单机硬件资源的瓶颈。

水平分表

针对数据量巨大的单张表(比如订单表),按照某种规则(RANGE,HASH取模等),切分到多张表里面去。 但是这些表还是在同一个库中,所以库级别的数据库操作还是有IO瓶颈。不建议采用。

水平分库分表

将单张表的数据切分到多个服务器上去,每个服务器具有相应的库与表,只是表中数据集合不同。 水平分库分表能够有效的缓解单机和单库的性能瓶颈和压力,突破IO、连接数、硬件资源等的瓶颈。

水平分库分表切分规则

1. RANGE

从0到10000一个表,10001到20000一个表;

2. HASH取模

一个商场系统,一般都是将用户,订单作为主表,然后将和它们相关的作为附表,这样不会造成跨库事务之类的问题。 取用户id,然后hash取模,分配到不同的数据库上。

3. 地理区域

比如按照华东,华南,华北这样来区分业务,七牛云应该就是如此。

4. 时间

按照时间切分,就是将6个月前,甚至一年前的数据切出去放到另外的一张表,因为随着时间流逝,这些表的数据 被查询的概率变小,所以没必要和“热数据”放在一起,这个也是“冷热数据分离”。

分库分表后面临的问题

事务支持

分库分表后,就成了分布式事务了。如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务,将付出高昂的性能代价; 如果由应用程序去协助控制,形成程序逻辑上的事务,又会造成编程方面的负担。

跨库join

只要是进行切分,跨节点Join的问题是不可避免的。但是良好的设计和切分却可以减少此类情况的发生。解决这一问题的普遍做法是分两次查询实现。在第一次查询的结果集中找出关联数据的id,根据这些id发起第二次请求得到关联数据。

跨节点的count,order by,group by以及聚合函数问题

这些是一类问题,因为它们都需要基于全部数据集合进行计算。多数的代理都不会自动处理合并工作。解决方案:与解决跨节点join问题的类似,分别在各个节点上得到结果后在应用程序端进行合并。和join不同的是每个结点的查询可以并行执行,因此很多时候它的速度要比单一大表快很多。但如果结果集很大,对应用程序内存的消耗是一个问题。

数据迁移,容量规划,扩容等问题

来自淘宝综合业务平台团队,它利用对2的倍数取余具有向前兼容的特性(如对4取余得1的数对2取余也是1)来分配数据,避免了行级别的数据迁移,但是依然需要进行表级别的迁移,同时对扩容规模和分表数量都有限制。总得来说,这些方案都不是十分的理想,多多少少都存在一些缺点,这也从一个侧面反映出了Sharding扩容的难度。

ID问题

一旦数据库被切分到多个物理结点上,我们将不能再依赖数据库自身的主键生成机制。一方面,某个分区数据库自生成的ID无法保证在全局上是唯一的;另一方面,应用程序在插入数据之前需要先获得ID,以便进行SQL路由.

一些常见的主键生成策略

UUID

使用UUID作主键是最简单的方案,但是缺点也是非常明显的。由于UUID非常的长,除占用大量存储空间外,最主要的问题是在索引上,在建立索引和基于索引进行查询时都存在性能问题。

Twitter的分布式自增ID算法Snowflake

在分布式系统中,需要生成全局UID的场合还是比较多的,twitter的snowflake解决了这种需求,实现也还是很简单的,除去配置信息,核心代码就是毫秒级时间41位 机器ID 10位 毫秒内序列12位。

跨分片的排序分页

一般来讲,分页时需要按照指定字段进行排序。当排序字段就是分片字段的时候,我们通过分片规则可以比较容易定位到指定的分片,而当排序字段非分片字段的时候,情况就会变得比较复杂了。为了最终结果的准确性,我们需要在不同的分片节点中将数据进行排序并返回,并将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序,最后再返回给用户。

mysql对于大表(千万级),要怎么优化

第一优化你的sql和索引;

第二加缓存,memcached,redis;

第三以上都做了后,还是慢,就做主从复制或主主复制,读写分离,可以在应用层做,效率高,也可以用三方工具,第三方工具推荐360的atlas,其它的要么效率不高,要么没人维护;

第四如果以上都做了还是慢,不要想着去做切分,mysql自带分区表,先试试这个,对你的应用是透明的,无需更改代码,但是sql语句是需要针对分区表做优化的,sql条件中要带上分区条件的列,从而使查询定位到少量的分区上,否则就会扫描全部分区,另外分区表还有一些坑,在这里就不多说了;

第五如果以上都做了,那就先做垂直拆分,其实就是根据你模块的耦合度,将一个大的系统分为多个小的系统,也就是分布式系统;

第六水平切分,针对数据量大的表,这一步最麻烦,最能考验技术水平,要选择一个合理的sharding key,为了有好的查询效率,表结构也要改动,做一定的冗余,应用也要改,sql中尽量带sharding key,将数据定位到限定的表上去查,而不是扫描全部的表;


本文名称:mysql大表怎么优化 mysql大表优化的常用方案
网站地址:http://scyanting.com/article/hheccp.html