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
在删除sql语句中，写法如下：DELETE FROM ueb_logistics_rule_logs WHERE type=0 LIMIT 100; 凡是这样，delete带有where条件的，都不是真删除，只是MySQL给记录加了个删除标识，自然这样操作后表数据占有空间也不会变小了
MySQL 大表数据添加新字段 有时候我们在测试环境给一个表添加字段,但是在线上环境添加一个字段,却极其的慢。原因是线上的数据库一般会存有大量的数据(百万级,千万级),基本的添加字段方式在线上数据库已经不太合适了。 > alter table user add column flag tinyint(1) default 0; 基本添加方式,大量数据的表不推荐。执行加字段操作就会锁表，这个过程可能需要很长时间甚至导致服务崩溃。 解决方案 扩展新表方案 创建一个新表user_ext(id,user_id,f
今天，探讨一个有趣的话题：MySQL 单表数据达到多少时才需要考虑分库分表？有人说 2000 万行，也有人说 500 万行。那么，你觉得这个数值多少才合适呢？
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
MySQL数据库默认连接为100，我们可以通过配置initialSize、minIdle、maxActive等进行调优，但由于硬件资源的限制，数据库连接不可能无限制的增加，对大型单体应用单实例数据库可能会出现最大连接数不能满足实际需求的情况，这时就会系统业务阻塞。
随着数据库数据量进一步增加，最大的表目前已经达到10亿+了，虽然已经进行的数据库的分库分表（采用阿里云的polardb），但是大表要改表结构的时候，还是会出现死锁的情况，系统会收到严重影响。
SQL优化中，有一条放之四海而皆准的既定方针，那就是：永远以小数据驱动大数据。其本质其实就是以小的数据样本作为驱动查询能够优化查询效率，在SQL中，涉及到不同表数据的连接、转移、或者合并，这些操作必须得有个数据集作为“带头”大哥，即驱动数据，而这个驱动数据最好是数据量最小的那一个。
随着业务的发展，用户对系统需求变得越来越多，这就要求系统能够快速更新迭代以满足业务需求，通常系统版本发布时，都要先执行数据库的DDL变更，包括创建表、添加字段、添加索引、修改字段属性等。
数据库在业务体系不大的情况，一般都是单库出现，通过增加主从复制提高SLA。但当业务体量不断扩大，就需要考虑进行数据拆分来解决性能瓶颈问题。
这类似于一张日志表，因此数据量很大，想要统计用户积分做排行榜时，表数据可能如下：
今天是《分库分表 ShardingSphere 原理与实战》系列的开篇文章，之前写过几篇关于分库分表的文章反响都还不错，到现在公众号:程序员小富后台不断的有人留言、咨询分库分表的问题，我也没想到大家对于分库分表的话题会这么感兴趣，可能很多人的工作内容业务量较小很难接触到这方面的技能。这个系列在我脑子里筹划了挺久的，奈何手说啥也不干活，就一直拖到了现在。
一 简介:今天来DDL的变革 二 DDL演化方式: 1 copy table : 1 创建临时表2 copy数据到临时表 3 rename进行交换 缺点 1 阻塞事务 2占用磁盘空间 2 inplace : 1 在线更改表,不会拷贝临时表 缺点 1 阻塞事务 3 online_ddl ：1 在线更改表,不会拷贝临时表 优点 1 不会阻塞事务 因此MySQL最新版本中，InnoDB支持了所谓的Online方式DDL。与以上两种方式相比，online方式支持DDL时不仅可以读，还可以写，对于dba来说，这是一个非常棒的改进。 三 DDL 耗时排行 1 针对 索引的DDL操作 特点:耗时少,表的数据量大,也不会很长时间,(随着表数据量的增多,加索引的速度会变得越来越慢) 在线变更: 支持->inplace方式->不会阻塞事务 特殊情况:针对全文索引要特殊对待 2 针对 列的DDL操作(不包含主键) 特点:耗时长,表的数据量大,时间会非常长 在线变更: 支持 add column->inplace 方式->不会阻塞事务, 时间可能很长
本文以视频+文字放送，为你带来腾讯云企业级MySQL-列压缩特性 【需求背景】 当前MySQL有针对行格式级别以及数据库页面级别的压缩，这两种压缩方式在处理一个表，同时有大字段和其它很多小字段，并且针对小字段的读写访问频繁，对大字段的访问不频繁的场景中，它的读写访问都会压缩和解压数据，这造成许多不必要的计算资源浪费。 腾讯云企业级MySQL（CDB）运用列压缩功能来压缩访问不频繁的大字段，同时能够减少整行字段的存储空间，进而提高整体读写访问的效率。 例如一张员工表，前面三个字段分别表示员工 id、年龄以及
3、所有表必须使用Innodb存储引擎 没有特殊要求（即Innodb无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用Innodb存储引擎（mysql5.5之前默认使用Myisam，5.6以后默认的为Innodb）。 Innodb 支持事务，支持行级锁，更好的恢复性，高并发下性能更好。 4、每个Innodb表必须有个主键 Innodb是一种索引组织表：数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。每个表都可以有多个索引，但是表的存储顺序只能有一种。 Innodb是按照主键索引的顺序来组织表的
上篇文章说了当数据量大，并且访问量大的时候，可以把业务和DB分开放在不同的服务器，这时候会出现session问题，可以通过负载均衡器来解决session问题，保证同一个会话每次都发在同一个服务器上，也可以通过单独的服务保存sesion。
索引定义：索引是依靠某些数据结构和算法来组织数据，最终引导用户快速检索出所需要的数据
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分类：分为水平分区(Horizontal Paritioning)和垂直分区(Vertical Partitioning)
为什么要分库分表（设计高并发系统的时候，数据库层面该如何设计）？用过哪些分库分表中间件？不同的分库分表中间件都有什么优点和缺点？你们具体是如何对数据库如何进行垂直拆分或水平拆分的？
表中只有一个字段时 count(*) 效率最高，count(列名) 当列名是主键时，它的效率高于 count(1)，其他情况 count(1) 效率更高。
最新项目一直出现线上问题，定位原因看到是由于表数据过大导致的，现在有个登录表，登录游戏玩家每次登录的信息，久而久之，这几个表的数据量达到了两亿多条。每天都在上报，采集，由于没有定期删除，数据大量累积。大概有一年左右的数据，一个表的数据已经达到亿级别的。这样算下来，一个表的数据至少是几十GB了。因此需要删除过期的数据，暂时保留近三个月的统计数据。
来源：https://www.toutiao.com/i6677459303055491597
作为一个合格的 DBA，在遇到线上单表数据量超过千万级别的时候，往往会建议用户通过分表来缩减单表数据量，当用户问为什么单表数据量不能超过千万时，DBA 往往会说：单表数据量超过千万，会影响查询性能。知其然而不知所以然，学习技术不能停留在表面，而是要进一步去深入挖掘其中的原理，这样才能不断进步和成长。回到这个问题：为什么单表数据量不能超过两千万，其中的依据是什么？欢迎阅读。
以社交平台的用户表为例，随着业务的快速增长，用户表user单表数据量越来越大，此时，如果我们想给user表添加索引，数据规模对添加过程的影响势必要考虑在内，但是，单表数据规模对添加索引会产生什么样的影响呢，我们在什么样的数据库请求状态下给大表添加索引比较好呢？
比如，存储字符串“101”，对于char(10)，表示你存储的字符将占10个字节（包括7个空字符），在数据库中它是以空格占位的，而同样的varchar2(10)则只占用3个字节的长度，10只是最大值，当你存储的字符小于10时，按实际长度存储。
关于架构，大家都有了解和理解。通常一个业务或项目，在做架构设计时，可能会包含业务架构和技术架构。其中技术架构是我们作为开发角色，在做设计时重点的工作内容。但还有架构类型的划分方式，会包括业务架构、技术架构、数据架构和应用架构四种。
成熟的业务系统都会配套一个重要的旁路系统--操作日志，它用于监控和记录核心业务系统的操作，以确保系统的稳定性和安全性。
公司使用的是MySQL数据库，随着业务和用户的增加有张表的数据达到了150000000（1亿5千万）条左右，其中好几个功能都会对这张表进行增删改操作。在并发量比较大的时候，经常会出现死锁问题。 为了解决这个问题找到CTO和其他领导来请教方案。 经过分析之后，由于离业务繁忙期还有几天，并且1月是系统达到最大并发的时期，所以决定暂时先采取比较稳妥的版本号方案，即只往数据库insert和update数据，定时任务删除旧的数据（之后会采取数据分表分区的方案）版本号记录在redis里面。于是花了2天左右的时间把这些业务里面的代码重构和修改了一遍（其中涉及到使用第三方库修改的代码，修改这部分花了很多时间）。经测试人员测试没问题后，准备发到线上。
没有特殊要求（即 Innodb 无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用 Innodb 存储引擎（MySQL5.5 之前默认使用 Myisam，5.6 以后默认的为 Innodb）。
下面只讨论delete场景，首先，delete后面是支持limit关键字的，但仅支持单个参数，也就是[limit row_count]，用于告知服务器在控制命令被返回到客户端前被删除的行的最大值。
大数据一直被定义为3V（数量大，速度快，多样性） ，为了支撑数据分析服务的正常运行，BI工具的报表快速处理能力也需要与时俱进。
说说最近的一个案例吧，线上阿里云RDS上的一个游戏日志库最近出现了一点问题，随着游戏人数的增加，在线日志库的数据量越来越大，最新的日志库都已经到50G大小了，在线变更的时间非常长。
首先我们要知道分库、分表都是干啥的，本文主角还是我们的MySQL为第一视角。首先从字面意思来看：
通过子查询不难看出，可以根据employee_id查到department_id,然后根据deparment_id查到location_id然后查city字段就行了
主从模式对于写少读多的场景确实非常大的优势，但是总会写操作达到瓶颈的时候，导致性能提不上去。
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