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。
Q 题目 MySQL支持哪几类分区表？ A 答案 表分区是指根据一定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的，容易管理的部分。从逻辑上看，只有一张表，但是底层却是由多个物理分区组成，每个分区都是一个独立的对象。分区有利于管理大表，体现了“分而治之”的理念。一个表最多支持1024个分区。 在MySQL 5.6.1之前可以通过命令“show variables like '%have_partitioning%'”来查看MySQL是否支持分区。若have_partintioning的值为YES，则表示支持分
MySQL的分区表没有禁止NULL值作为分区表达式的值，无论它是列值还是用户提供的表达式的值，需要记住NULL值不是数字。MySQL的分区实现中将NULL视为小于任何非NULL值，与order by类似。
我们希望根据 timestamp 的日期进行分区, id 作为主键. 由于分区键必须是主键, 所以我们将 timestamp 加入主键中.
上一篇主要讲到了分区分库分表的概念，其实在不影响性能的情况下，我们完全可以使用单分区单库单表。但是业务量大的情况下，受到性能限制我们不得不选择使用分区分库分表。本篇是上一篇的拓展，本篇主要讲讲十几种我们如何使用分区分库分表。如果还未看过上一篇文章建议先阅读概念篇：Mysql分库分表(1) --- 概念篇
mysq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。
随着业务的发展，当然现在比较流行的微服务无非就是业务垂直拆分+功能水平拆分，应用加节点是比较简单的，但是每个业务的单库单表扛不住了；数据库分库分表相对来说更复杂一点，但是分区表可以继续支持业务发展两三年，人手有限的情况下，我觉得分布表更合适一点。架构的终极目标是用最小的人力成本来满足就构建维护系统的需求。
List 适合与有固定取值的列，支持复合分区 有限的分区，插入记录在这一列的值不在List中，则数据丢失 一般只针对某一列
数据库单表到达一定量后，性能会有衰减，像mysql\sql server等犹为明显，所以需要把这些数据进行分区处理。同时有时候可能出现数据剥离什么的，分区表就更有用处了！
✨ mysql 的备份和恢复 创建备份管理员 创建备份管理员，并授予管理员相应的权限 备份所需权限：select,reload,lock tables,replication client,show view,event,process # 创建管理员 create user 'backup'@'localhost' identified by '123456'; # 给管理员授权 grant select,reload,lock tables,replication client,show view,
1. 什么是表分区 2. 分区的两种方式 2.1 水平切分 2.2 垂直切分 3. 为什么需要表分区 4. 分区实践 4.1 RANGE 分区 4.2 LIST 分区 4.3 HASH 分区 4.4 KEY 分区 4.5 COLUMNS 分区 5. 常见分区命令 6. 小结 松哥之前写过文章跟大家介绍过用 MyCat 实现 MySQL 的分库分表，不知道有没有小伙伴研究过，MySQL 其实也自带了分区功能，我们可以创建一个带有分区的表，而且不需要借助任何外部工具，今天我们就一起来看看。 1. 什么是表分区
MySQL 数据库在 5.1 版本时添加了对分区（partitioning）的支持。分区的过程是将一个表或索引分解成多个更小、更可管理的部分。就访问数据库的应用而言，从逻辑上来讲，只有一个表或一个索引，但是在物理上这个表或索引可能由数十个物理分区组成。
数据库分区是一种物理数据库设计技术。虽然分区技术可以实现很多效果，但其主要目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减sql语句的响应时间，同时对于应用来说分区完全是透明的。
(1) 一般来说，我们会将数据库的数据目录放在lvm逻辑卷上，因为数据库的数据增长速度可能会超出我们的预期
MySQL是一款常用的关系型数据库，广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。然而，随着数据量的增加和业务的复杂性，MySQL数据库的性能问题变得越来越普遍。在这种情况下，慢查询分析和性能优化成为了MySQL数据库管理员必须掌握的重要技能。本文将详细介绍MySQL慢查询分析和性能优化的方法和技巧。
对于我们这些大规模使用Zabbix的用户来说，最关心的问题之一就是：Zabbix能承受多大规模的数据写入量？我最近的一些工作正好以此为中心，远期来看，我可能会有一个超大量级的环境（大约32000+台设备）需要通过Zabbix实现完全监控。在Zabbix论坛里有一个模块讨论大型环境的监控，但是不走运的是，我并没有找到一个完善的系列解决方案来实现大型环境的监控。
普通索引：(index) 对关键字没有要求，如果一个索引在多个字段提取关键字，称为复合索引
2.注释问题2.1 MySQL中的注释2.2 Hive中的注释3.乱码问题3.1 修改表字段注解和表注解3.2 修改分区字段注解3.3 修改索引注解3.4 修改metastore的连接URL4.数据库基本操作4.1 创建带属性的库4.2 显示数据库详情：4.3 查看正在使用哪个库4.4 查看数据库的详情语句5.删除数据库5.1 删除库原则5.2 删除不含表的数据库5.3 删除含表数据库6.切换库及创建表6.1 切换库6.2 创建表7.表详情及表操作7.1 表详情7.2 表操作8.分区8.1 查看分区8.2 添加分区8.3 修改分区8.4 删除分区
文章摘要：一个小小的MySQL数据库B-Tree索引可能会带来意想不到的性能优化提升……
对于MySQL的历史，相信很多人早已耳熟能详，这里就不要赘述。下面仅从产品特性的角度梳理其发展过程中的里程碑事件。
实现MVVM设计思想的框架，基本上都完成对DOM功能的极限封装，开发者几乎不用操作js-dom就可以完成页面的数据的关联交换。
使用阿里云rds for MySQL数据库（就是MySQL5.6版本），有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万，保留最近一年的数据量达到4000万，查询速度极慢，日常卡死。严重影响业务。
假设我们现在建立一张student表，它有两个字段，id(int)和name(string)。
分库分区分表概念 分区 就是把一张表的数据分成N个区块，在逻辑上看最终只是一张表，但底层是由N个物理区块组成的 。 分表 就是把一张数据量很大的表按一定的规则分解成N个具有独立存储空间的实体表。系统读写时需要根据定义好的规则得到对应的字表明，然后操作它。表名可以按照某种业务hash进行映射。 分库 一旦分表，一个库中的表会越来越多。 下面来具体看看 分区 mysql数据库中的数据是以文件的形势存在磁盘上的，默认放在/mysql/data下面（可以通过my.cnf中的datadir来查看），一张表主要对应着三
本文主要是测试Doris动态分区相关功能； 关于动态分区相关理论部分请参考官方文档： http://doris.incubator.apache.org/master/zh-CN/administrator-guide/dynamic-partition.html
MySQL分区 是一种数据库优化的技术，它允许将一个大的表、索引或其子集分割成多个较小的、更易于管理的片段，这些片段称为“分区”。每个分区都可以独立于其他分区进行存储、备份、索引和其他操作。这种技术主要是为了改善大型数据库表的查询性能、维护的方便性以及数据管理效率。
分区是一种表的设计模式，通俗地讲表分区是将一大表，根据条件分割成若干个小表。但是对于应用程序来讲，分区的表和没有分区的表是一样的。换句话来讲，分区对于应用是透明的，只是数据库对于数据的重新整理。本篇文章给大家带来的内容是关于MySQL中分区表的介绍及使用场景，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
在 MySQL 中， InnoDB存储引擎长期以来一直支持表空间的概念。在 MySQL 8.0 中，同一个分区表的所有分区必须使用相同的存储引擎。但是，也可以为同一 MySQL 服务器甚至同一数据库中的不同分区表使用不同的存储引擎。
要是分区数比现有的分区数多的话,只能使用 ADD来添加分区数.下面就表示增加了6个分区数
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。
在大型数据库系统中，查询和检索数据的性能通常是一个关键问题。在MySQL中，如果单表数据量过大，查询的性能通常会变得很低。
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，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是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在 千万级以下，字符串为主的表在 五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量。
在一些系统中有时某张表会出现百万或者千万的数据量，尽管其中使用了索引，查询速度也不一定会很快。这时候可能就需要通过分库，分表，分区来解决这些性能瓶颈。
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，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是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量。
|原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000006158186
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，所以我们本文会提供一些优化参考，大家可以参考以下步骤来优化：
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，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是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量： 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED VARCHA
当 MySQL 单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化。 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，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是没有太大问题的。而事实上很多时候 MySQL 单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量： 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED； VARCHAR的
然后会让你设置开始扇区，直接进行回车代表不输入直接从空置的磁盘开始部分开始划分
TDSQL集群支持创建集中式实例和分布式实例。在使用分布式实例的时候，可以创建以下几种类型的表：
price decimal(8,2)有2位小数的定点数，定点数支持很大的数（甚至是超过int,bigint存储范围的数）
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