对于周期表的生命周期管理,一直以来是一个不被重视的环节,听起来有些拗口,所谓的周期表就是类似日表分区表那样的数据表,在MySQL中我们和业务方算是达成了共识,把需求引导过来后,需求如雨后春笋一般都冒出来了,所以在管理中也发现了很多的潜在问题。
所谓的“大表”指的是一张表中有大量的数据,而通常情况下数据量越多,那么也就意味着查询速度越慢。这是因为当数据量增多时,那么查询一个数据需要匹配和检索的内容也就越多,而检索的项目越多,那么查询速度也就越慢。
哈啰出行作为阿里系共享单车的头部企业,在江湖中的知名度还是有的,而今天我们就来看一道哈啰 Java 一面中的经典面试题:当数据表中数据量过大时,应该如何优化查询速度?
当我们业务数据库表中的数据越来越多,如果你也和我遇到了以下类似场景,那让我们一起来解决这个问题
1、将一张很长的表拆分成多张较小的表,使用表中某一个特定的数据字段来给这些拆分出来的表命名。
一、基本语句优化原则 (1).尽量避免在索引列上进行运算或函数操作,这样会导致索引失效 如: select * from t where Year(d)>=2016; 可以优化为: select * from t where d>='2016-01-01'; (2).使用join语句时,应用小结果集驱动大结果集。因为在join多表时,可能会导致更多的锁定和拥塞 (3).注意模糊查询时避免%%,%开头的查询条件会使索引失效 (4).仅列出需要查询的字段,这对效率没有影响,但会影响内存 如: select *
今天开发同学提了一个需求,是希望对某一个时间范围的表做DDL操作,看起来好像复杂度也不高。
下面来学习互联网行业使用最为广泛的关系型数据库 MySQL,它的知识点结构图如下所示。
1、为什么要分表? 数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行。行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作。当出现这种情况时,我们可以考虑分表或分区。
数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈。
SQL 语句优化是一个既熟悉又陌生的话题。面对千奇百怪的 SQL 语句,虽然数据库本身对 SQL 语句的优化一直在持续改进、提升,但是我们不能完全依赖数据库,应该在给到数据库之前就替它做好各种准备工作,这样才能让数据库来有精力做它自己擅长的事情。
在面试中,SQL 调优经常是被问及的问题,它可以考察候选人对于 SQL 整体性能优化的理解和掌握程度。一般来说,SQL 调优的步骤可以从以下几个方面入手。
最近seller平台查询退货的时候老是出现报错,出现频繁报警,去监控平台上看了一下:
日常的应用开发中可能需要优化SQL,提高数据访问和应用响应的效率,不同的SQL,优化的具体方案可能会有所不同,但是路径上,还是存在一些共性的。碰巧看到杨老师的这篇文章《第45期:一条 SQL 语句优化的基本思路》,为我们优化一些MySQL数据库的SQL语句提供了可借鉴的路径,值得参考和应用。
在数据仓库的建设过程中,根据事实表与维表的关系,经常将数据模型分为星型模型、雪花模型及星座模型,那么,这几种数据模型有什么区别呢?在前期规划设计时,又应该选择星型模型,雪花模型还是星座模型呢?下面,咱们就来一探究竟。
所以说,当公司业务有跨库分析时(一般情况是,业务数据库分布在各个部门),一些数据需要配合其他部门的数据进行关联查询,这个时候可以考虑Presto。但是目前,对于MySQL统计查询在性能上有瓶颈。可考虑将数据按时间段归档到HDFS中,以提高统计效率。
同时从多张数据表中查取到需要的数据即是多表查询. 多表查询时,参与查询的表中每条数据进行组合,这种效果称为笛卡尔积 。
垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表 通常我们按以下原则进行垂直拆分:
MySQL调优是我们面试中经常会被问到的事情,就算我们没有做过调优方面的工作,我们也要不得不学习以下知识,以便能回复面试官
在Kimball维度建模中,通常将度量称为“事实”,将环境描述为“维度”,维度是用于分析事实所需要的多样环境。维度和维度属性是维度的两个核心概念,如何构建维度的属性是维度设计中需要关注的。维度具有层次结构,维度中的一些描述属性以层次方式或一对多方式相互关联。比如商品维度,有卖家、类目、品牌等父层次。对于层次结构,是采用雪花模式进行规范化处理还是将维度的属性层次合并到单个维度中进行反规范化处理,需要进行取舍。
本篇的主题是关于数据模型的规范化和反规范化的讨论,其实也是一种常见的维度建模的设计和业务使用便捷性的冲突。
今天做了下周期表清理的设计,从实践的效果来看还不错。现在线上环境有差不多50多个周期表要统一管理,随着这个管理的规模扩大,对于生命周期的管理也迫在眉睫。
理解:查询语句中涉及到的字段来自于多张表,将这种查询称为多表连接查询 语法:select 查询列表 from 表名1,表名2; 引入案例: select name,boyname from beauty,boys; select name,boyname from beauty,boys where boyfriend_id = boys.id; 笛卡尔乘积: 现象:表1和表2连接,结果为两表的完全连接结果,数据不正确 表1m行,表2 n行,结果为:m*n 行 产生原因:没有有效的连接条件 解决办法:添加两个表的连接条件 ★ 找到两个表的关联关系。两个表的关联列的意思肯定是一样,但名称不一定一样!一般通过主外键列进行关联。 连接查询的分类 ★: sql92语法: 内连接 等值连接 非等值连接 自连接 外连接(支持的不太好,mysql压根不支持) sql99语法: 内连接 等值连接 非等值连接 自连接 外连接 左外连接 右外连接 全外连接(mysql不支持)
数栈是云原生—站式数据中台PaaS,我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目:FlinkX,FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具,既可以采集静态的数据,也可以采集实时变化的数据,是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star!star!star!
水平拆分是指数据表行的拆分,表的行数超过 200 万行时,就会变慢,这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放。
0x00 前言 本篇的主题是关于数据模型的规范化和反规范化的讨论,其实也是一种常见的维度建模的设计和业务使用便捷性的冲突。 0x01 讨论 问题: 在设计数据表的时候,是一个宽表好,还是多个维度表好? 回答一: 数据仓库每张表的搭建,主要依赖于这个表在整个数据仓库中的作用和相关意义。首先要清楚这个表的存在是为了解决那些问题,什么角色使用,怎么保证使用者尽可能好的体验解决问题。从以上所提到的角度去看待问题,拆解以下几点因素: 拆表情况下多张数据表的查询SQL的编写难度有多大,是否会出现为了数据提取需要关联多张
温卫斌,就职于中国民生银行信息科技部,目前负责分布式技术平台设计与研发,主要关注分布式数据相关领域。
很多的时候,在Presto上对数据库跨库查询,例如Mysql数据库。这个时候Presto的做法是从MySQL数据库端拉取最基本的数据,然后再去做进一步的处理,例如统计等聚合操作。
如果索引了多列,要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最前列并且不跳过索引中的列。
之前我们了解了优化器的工作原理,相信你已经可以对单表的 SQL 语句进行索引的设计和调优工作。但除了单表的 SQL 语句,还有两大类相对复杂的 SQL,多表 JOIN 和子查询语句,这就要在多张表上创建索引,难度相对提升不少。
思考:在Reduce 端处理过多的表,非常容易产生数据倾斜。怎么办? 在Map端缓存多张表,提前处理业务逻辑,这样增加Map 端业务,减少Reduce 端数据的压力,尽可能的减少数据倾斜。
面试官: 小伙子,看到你的简历上面写了项目中有对MySQL进行分库分表,为什么要进行分库分表?
此优化方案指的是通过优化 SQL 语句以及索引来提高 MySQL 数据库的运行效率,具体内容如下:
#进阶10:合并查询(联合查询) 引入:一个结果集的查询的数据来自于多张表。但多张表之间没有任何关联关系。
详见: https://www.cnblogs.com/NorthPoet/p/16901095.html
1、重新定义表的关联顺序(多张表关联查询时,并不一定按照SQL中指定的顺序进行,但有一些技巧可以指定关联顺序)
MySQL 中删除大表之前可以使用 pt-archiver 批量删除所有记录。这样助于避免在某些情况下您的服务器可能会意外的情况,比如磁盘 IO 满导致数据库hang或者影响正常 SQL 慢查。
本系列将会讲解MySQL数据库从基础,入门,运维,本章将会对MySQL数据库的客户端连接与数据模型,SQL等知识。
随着全电发票的全面普及,企业目前存在着纸质发票、电子发票、全电发票混合式等管理模式,财务人员如何高效率地进行发票收集、查验、处置、开具、报税等,成为了数字化时代的新课题。
xx银行某外呼系统,每天任务分配表数据已经达到2000w以上,由于任务的SQL较为复杂。DBA除了优化SQL外,也同步需要对大表进行分表改造。本次分表主要依据任务类型对任务分配表进行水平分表,而本文主要介绍了两种水平分表的方案,希望能给大家一些帮助。
最近在做MySQL分布式环境的统筹管理,目前碰到的痛点是对于集群的配置管理目前是松散的,几套环境还能忍受,如果环境多了之后还是很容易凌乱,所以我们需要一套机制来保证。
华夏银行数据库专家,专注于开源及国产分布式数据库技术,多年一线金融行业数据库开发与运维经验。目前主要负责分布式数据库的研究、应用与推广工作。
前言 这里筑梦师,是一名正在努力学习的iOS开发工程师,目前致力于全栈方向的学习,希望可以和大家一起交流技术,共同进步,用简书记录下自己的学习历程. 全栈开发自学笔记 已开源 深入浅出后端开发(SQL指令笔记) 本文阅读建议 1.一定要辩证的看待本文. 2.本文并不会涉及到MySQL详细知识点,只陈述在学习MySQL过程中遇到的关键点. 3.MySQL依照其开发应用分为'基础篇,高级篇,实际应用',根据本人学习进度更新. 4.本文只阐述学习路线和学习当中的重点问题.需要读者自己使用百度进行拓展学习.
本文中的问题精选自上期【你问我答】——数据库专题中读者的提问。【你问我答】是由美团点评技术团队推出的线上问答服务,你在工作学习中遇到的各种技术问题,都可以通过我们微信公众号发问,我们5000+工程师会义务为你解答,欢迎大家踊跃提问。高质量、定义清晰的问题会优先获得解答。 Q1:能不能推荐几本关于SQL的书籍。谢谢!谢谢! A:推荐图灵出的《SQL必知必会(第4版)》,这也是Amazon上最畅销的SQL图书的中文版,写得很明快,概念非常清楚。这本书用来学习关系型数据库也很不错,至少基本概念比大部头的教材说得
Hive支持索引(3.0版本之前),但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同,比如,Hive不支持主键或者外键。并且Hive索引提供的功能很有限,效率也并不高,因此Hive索引很少使用。
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