1.添加PRIMARY KEY（主键索引） mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) 2.添加UNIQUE(唯一索引) mysql...>ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` ) 3.添加INDEX(普通索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD...INDEX index_name ( `column` ) 4.添加FULLTEXT(全文索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column...` ) 5.添加多列索引 mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column1`, `column2`, `column3` )
MySQL 8.0 的快速添加列 在 >=MySQL 8.0.12 的版本中，官方为 Online DDL 操作添加了 instant 算法，使得添加列时不再需要 rebuild 整个表，只需要在表的...SET 列的定义 变更索引的类型（B 树，哈希） 使用 alter 语法重命名表 使用如下 sql 命令可以查看每个表通过 instant 算法加列前的非 instant 列的数量，如果该表没有添加过...仅支持使用 MySQL 8.0 新表空间格式的表。 不支持临时表。 包含 instant 列的表无法在旧版本的 MySQL 上使用（即物理备份无法恢复）。...大 小 小 小 测试一下 架构：单实例 机器配置：4C/8G/SSD云盘，腾讯云 CVM 数据量：1 张表，共 1000w 行数据，事先执行多次 alter...总结一下 实际上快速加列的 patch 是腾讯提交给官方，然后由官方自己重新实现的特性，腾讯云数据库 MySQL 自然也集成了这个功能，使用 5.7 版本的实例，简单测试一下： mysql> CREATE
前言： 很早就听说 MySQL8.0 支持快速加列，可以实现大表秒级加字段。笔者自己本地也有8.0环境，但一直未进行测试。本篇文章我们就一起来看下 MySQL8.0 快速加列到底要如何操作。...查阅官方文档得知，快速加列即 Instant Add Column ，该功能自 MySQL 8.0.12 版本引入，是由腾讯游戏DBA团队贡献。注意一下，此功能只适用于 InnoDB 表。...2.快速加列测试 快速加列采用的是 instant 算法，使得添加列时不再需要 rebuild 整个表，只需要在表的 metadata 中记录新增列的基本信息即可。...只能顺序加列, 仅支持在最后添加列，而不支持在现有列的中间添加列。 不支持压缩表，即该表行格式不能是 COMPRESSED。 不支持包含全文索引的表。 不支持临时表。...总结： 虽然快速加列存在一些限制， instant 算法也只适用于部分 DDL 操作，但 8.0 的这项新功能已经足以令人兴奋，很大程度上解决了大表加字段的大难题。
很早就听说 MySQL8.0 支持快速加列，可以实现大表秒级加字段。笔者自己本地也有8.0环境，但一直未进行测试。本篇文章我们就一起来看下 MySQL8.0 快速加列到底要如何操作。...查阅官方文档得知，快速加列即 Instant Add Column ，该功能自 MySQL 8.0.12 版本引入，是由腾讯游戏DBA团队贡献。注意一下，此功能只适用于 InnoDB 表。...快速加列测试 快速加列采用的是 instant 算法，使得添加列时不再需要 rebuild 整个表，只需要在表的 metadata 中记录新增列的基本信息即可。...只能顺序加列, 仅支持在最后添加列，而不支持在现有列的中间添加列。 不支持压缩表，即该表行格式不能是 COMPRESSED。 不支持包含全文索引的表。 不支持临时表。...总结 虽然快速加列存在一些限制， instant 算法也只适用于部分 DDL 操作，但 8.0 的这项新功能已经足以令人兴奋，很大程度上解决了大表加字段的大难题。
// MySQL 8.0 之 Online DDL快速加列 // 问题描述 前几天同事问了我一个问题：业务A从MySQL迁移到MongoDB的原因是什么？...这里我简单列举一下： 1、percona的pt-osc工具 2、github开源项目gh-ost工具 3、MySQL原生Online DDL 01 MySQL Online DDL加列的历史方法 01...Copy方法 MySQL5.5版本及之前的加列方法：Copy 它的执行示意图如下： 我们有一个原表A，只包含1个字段，它包含1、2、4、6这几条记录，当我们使用Copy算法加列时： 1、创建了一个新的表...02 MySQL8.0.12 引入的Instant方法 MySQL8.0.12版本引入了Instant的方法，它让加列变得更加简单。...我们来看它的优势，首先我们创建一个表t1，并插入26w条数据，然后分别添加数据列col_1,col_2,col_3,并显示指定加列的算法为copy、inplace、和instant，结果如下： [test
前言 作为一个 MySQL DBA，和大表打交道的次数想必不少，大表上的 ALTER 操作一般影响都很大，平时会用 Online DDL 工具来辅助操作，但是本文会介绍一种特殊的技巧来应对一部分大表上的...解决方案 从标题可以看出来，这次会用到 MySQL 5.7 的新功能：Generated Column，这种虚拟列在添加的时候耗时在秒级以内，也不需要 rebuild 表，对磁盘空间和数据库服务器资源的压力几乎没有...，在应对一些紧急情况和比较严峻的资源场景的时候偶尔会发挥出奇效~ 案例 1 背景 业务的新需求，在超过 5000 万行的大表上需要调整一个有唯一索引的 VARCHAR 列，从大小写不敏感变为大小写敏感，...] 这时候再插入一些数据，看看实际效果： [效果演示] 可以看到，在不 rebuild 表，也不变更列属性的情况下，这个业务需求就已经实现了。...在 MySQL 5.7 之后，利用 Generated Column 肯定是可以实现函数索引的：用函数计算的结果生成一个虚拟列，然后再使用虚拟列查询。
问题参考自： https://www.zhihu.com/question/440231149 ，mysql中，一张表里有3亿数据，未分表，要求是在这个大表里添加一列数据。...答案为个人原创 以前老版本 MySQL 添加一列的方式： ALTER TABLE 你的表 ADD COLUMN 新列 char(128); 会造成锁表，简易过程如下： 新建一个和 Table1 完全同构的...Table2 重命名为 Table1 并移除 Table1，释放所有相关的锁 如果数据量特别特别大，那么锁表时间很长，期间所有表更新都会阻塞，线上业务不能正常执行。...这个原理很简单，对于新建一列，表所有原有数据并不是立刻发生变化，只是在表字典里面记录下这个列和默认值，对于默认的 Dynamic 行格式（其实就是 Compressed 的变种），如果更新了这一列则原有数据标记为删除在末尾追加更新后的记录...如果当前有很多事务在执行，并且有那种包含大查询的事务，例如： START TRANSACTION; select count(*) from 你的表 。。。。
在需求中由于要批量查数据，且表中数据量挺大（2300万条记录） 且查询条件的这两个字段没有加索引，为了增加查询速度，现在需要去为这两个字段添加索引。...刚开始加索引想到的问题： 是否适合添加索引 我们都知道，添加索引都会降低插入和update的效率，现在由于这个是用户表所以说是数据update是不频繁的。...所以是可以加的 这个作引应该怎么加 由于每个字段的大小是256 所以说这个索引树建下来还是很浪费存储的，于是考虑前缀索引，和复合索引。...然后算了就加复合索引吧。 既然创建复合索引那么我们如何去吧那个索引放在前面呢？ 有时看了一下规律，是这样的他有一个字段区分度还是很低的 所以说吧区分度低的放在后面区分度高的放在前面。...于是带着疑问去查了查， 在innodb引擎是可以在为null的列里创建索引的，并且在当条件为is null 的时候也是会走索引的。
在线上给mongo的大表增加一个索引要慎重。在增加索引的过程中也遇到了一些问题，这边进行相关的记录与分析。 问题描述 表结构 _id,biz_Id,version,name 索引 1...."historyRecord","filter":{"bizId":1234567},"sort":{"_id":-1},"limit":1}} 增加一个索引 bizId,_id 增加索引过程 对于大表...所以选择在业务低谷期，建立一个background的index,这样不会锁表。...那是不是因为这个索引是后来加的，plan-cache还没有更新的。...总结 最后解决是通过强制索引来避免索引误判，当然也可以将排序改成 sort({bizId:-1,_id:-1}) 这样也不会误判 总结一下： 大表加索引，需要确保不会block表的其他操作，尽量选择空闲时候
最近线上有大表变更。所以给大家分享一下大表变更的工具。 MySQL大表变更主要有原生的online DDL、pt-osc（pt-online-schema-change）、ghost三种工具。
数据库设计表结构设计垂直分割：将大的表分割成多个相关性较小的表，以减少单个表的字段数量。这有助于提高查询效率和降低冗余。规范化：合理使用规范化，将重复数据抽取成独立的表，以减小数据冗余。...TABLE main_data ( id INT PRIMARY KEY, field_1 VARCHAR(255), field_2 INT, -- 其他字段);-- 例子：关联表CREATE...分库分表如果数据量仍然巨大，可以考虑分库分表策略，将数据划分到不同的数据库或表中。4. 数据分区根据时间、范围等条件对数据进行分区，以提高查询效率。5....垂直分割对于一些很少使用的字段，可以考虑将其垂直分割到其他表中，只在需要时进行关联查询。6. 数据库参数调优调整数据库的参数，如缓冲池大小、连接池大小等，以适应大规模数据的存储和查询需求。
之前踩到过MySQL主键溢出的情况，通过prometheus监控起来了，具体见这篇MySQL主键溢出复盘 这次遇到的坑，更加的隐蔽。 是一个log表里面的一个int signed类型的列写满了。...快速的解决方法当然还是只能切新表来救急了，然后搬迁老表的部分历史数据到热表。 亡羊补牢，处理完故障后，赶紧写脚本把生产的其他表都捋一遍。...')') from information_schema.COLUMNS where TABLE_SCHEMA NOT IN ('information_schema','sys','test','mysql.../bin/bash # 监测int类型的当可用空间少500w的时候，提醒做DDL操作 # 设置 session级别的 max_execution_time为2秒，防止没有索引的大的拖慢数据库，但是这样可能漏判部分列...NULL" ]]; then continue fi if [ ${ret} -lt 5000000 ] ; then echo "$line 剩余空间 ${ret}, 该表可用水位不足
; # 查询表在哪个数据库与注释 SELECT TABLE_SCHEMA, TABLE_NAME, TABLE_COMMENT FROM information_schema.TABLES WHERE...1=1 # AND TABLE_SCHEMA = '数据库名' AND TABLE_NAME = '表名' # AND TABLE_COMMENT = '表注释' ; # 查询列在哪个表与注释 SELECT...information_schema.TABLES t ON t.TABLE_NAME = c.TABLE_NAME WHERE 1=1 # AND TABLE_SCHEMA = '数据库名' # AND TABLE_NAME = '表名...' AND c.COLUMN_NAME = '列名' # AND c.COLUMN_COMMENT = '列注释' ; # 查询所有列名与注释并用逗号分隔 SELECT TABLE_SCHEMA,...COLUMN_COMMENTS FROM information_schema.COLUMNS WHERE 1=1 AND TABLE_SCHEMA = 'test' # AND TABLE_NAME = '表名
age + 1 = 10，任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库教程函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边 sql语句尽可能简单：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间...，例如InnoDB单个索引的互斥访问、ext3文件系统的inode锁竞争 可以备份和恢复单个分区 分区的限制和缺点： 一个表最多只能有1024个分区 如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么所有主键列和唯一索引列都必须包含进来...这个函数可以包含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达式 KEY分区：类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。...垂直分表是对数据表进行垂直拆分的一种方式，常见的是把一个多字段的大表按常用字段和非常用字段进行拆分，每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的，只是字段不一样，使用主键关联 比如原始的用户表是： ?...，分库内分表和分库两部分，每片数据会分散到不同的MySQL表或库，达到分布式的效果，能够支持非常大的数据量。
需求 有时候又删除大表的需求, 一般直接drop就行, 但有时候会有IO的问题. 什么叫大表呢?.../db1/sbtest1.ibd /data/mysql_3306/mysqldata/db1/sbtest1.ibd.rm 然后在mysql上删除sbtest1表 drop table sbtest1...-s -100MB /data/mysql_3306/mysqldata/db1/sbtest1.ibd.rm; sleep 1; done 方案2 导出表空间, 然后修改掉掉表空间数据文件的名字,...然后删除表 mysql> flush table sbtest2 for export; shell> mv /data/mysql_3306/mysqldata/db1/sbtest2.ibd /data...100MB. mysql的表也尽量不要整这么大, 日志表之类的, 可以按时间分个区.
：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库 不用SELECT * OR改写成IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，in的个数建议控制在...，例如InnoDB单个索引的互斥访问、ext3文件系统的inode锁竞争 可以备份和恢复单个分区 分区的限制和缺点： 一个表最多只能有1024个分区 如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么所有主键列和唯一索引列都必须包含进来...这个函数可以包含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达式 KEY分区：类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。...垂直分表是对数据表进行垂直拆分的一种方式，常见的是把一个多字段的大表按常用字段和非常用字段进行拆分，每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的，只是字段不一样，使用主键关联 比如原始的用户表是： ?...，分库内分表和分库两部分，每片数据会分散到不同的MySQL表或库，达到分布式的效果，能够支持非常大的数据量。
1、尽量不要在一开始就考虑表拆分，会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度； 2、一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下问题不大； 注意： 1、Covering index：...索引覆盖：即当索引本身包含查询所需全部数据时，不再访问数据文件本身，也就是不再需要回表操作； 2、复合索引顺序：理论上索引对顺序是敏感的，但是由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引...，建议在20以内； 避免使用NULL字段，很难查询优化且占用额外索引空间； 用整型来存IP; 2、索引 索引不是越多越好，要根据查询有针对性的创建，考虑在WHERE和ORDER BY涉及到的列建索引，可以根据...，注意顺序和查询条件一致，同时删除不必要的单利索引； 3、查询SQL 可通过开启慢查询日志来找到比较慢的SQL； 不做列运算，列运算将导致全表扫描； SQL语句尽可能简单： -- a、一条SQL只能在一个...CPU运算； -- b、大语句拆小语句，减少锁时间； -- c、一条大SQL可以堵死整个库； 不用 SELECT * ； OR 改写成 IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，IN的个数建议控制在
：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库 不用SELECT * OR改写成IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，in的个数建议控制在...，那么所有主键列和唯一索引列都必须包含进来 分区表无法使用外键约束 NULL值会使分区过滤无效 所有分区必须使用相同的存储引擎 分区的类型： RANGE分区：基于属于一个给定连续区间的列值...这个函数可以包含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达式 KEY分区：类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。...垂直分表是对数据表进行垂直拆分的一种方式，常见的是把一个多字段的大表按常用字段和非常用字段进行拆分，每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的，只是字段不一样，使用主键关联 比如原始的用户表是： ?...，分库内分表和分库两部分，每片数据会分散到不同的MySQL表或库，达到分布式的效果，能够支持非常大的数据量。
只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库 不用 SELECT* OR改写成 IN： OR的效率是n级别， IN的效率是log(n)级别，in的个数建议控制在200以内...，例如InnoDB单个索引的互斥访问、ext3文件系统的inode锁竞争 可以备份和恢复单个分区 分区的限制和缺点： 一个表最多只能有1024个分区 如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么所有主键列和唯一索引列都必须包含进来...这个函数可以包含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达式 KEY分区：类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。...垂直分表是对数据表进行垂直拆分的一种方式，常见的是把一个多字段的大表按常用字段和非常用字段进行拆分，每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的，只是字段不一样，使用主键关联 比如原始的用户表是： 垂直拆分后是...，分库内分表和分库两部分，每片数据会分散到不同的MySQL表或库，达到分布式的效果，能够支持非常大的数据量。
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