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MySQL如何实现分库,如何提高查询效率

在大型电商网站中,随着业务的增多,数据库中的数据量也是与日俱增,这时候就要将数据库进行分库了。 1、如何分库?...两种解决方案:垂直拆分、水平拆分 垂直拆分:根据业务进行拆分,比如可以将一张中的多个字段拆成两张,一张是不经常更改的,一张是经常改的。...水平拆分:即根据来进行分割:比如user可以拆分为user0,、user1、user2、user3、user4等 2、分库之后如何实现联合查询?...* from user1;select * from user2;select * from user3等多条语句查询,然后将查询的结果返回给中间件,然后汇总给客户端。...这些语句是并发执行的,所以效率会很高哦。

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MySQL 查询

是一种数据库分割技术,用于将大拆分成多个小,以提高数据库的性能和可管理性。在MySQL中,可以使用多种方法进行,例如基于范围、哈希或列表等。...下面将详细介绍MySQL如何以及如何进行数据查询。 基于哈希的 基于哈希的是一种将数据分散到多个子表中的数据库策略。这种方法通过计算数据的哈希值来决定数据应该存储在哪个子表中。...基于哈希的可以帮助平均分布数据,提高查询性能,并减轻单个的负载。下面是详细介绍如何基于哈希的的步骤: 步骤1:创建子表 首先,你需要创建多个子表,每个子表将存储一部分数据。...基于范围的 基于范围进行是一种数据库策略,它根据数据的范围条件将数据拆分到不同的子表中。这种方法适用于按时间、地理区域或其他有序范围进行查询的场景。...•查询路由算法: 查询路由算法应该与数据分布策略一致,以确保正确路由查询。 基于列表的 基于列表的是一种数据库策略,它根据某个列的值将数据分割到不同的子表中。

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    mysql+分页查询

    背景 我们都知道,数据量大了,都要对数据库进行分库。奈何一直对分查询没什么概念,这里先不讲那么多概念,先直接演示一个demo。我们直接上车,请坐稳扶好。... 创建一个测试的数据库,并创建一个用户 create database test; use test; create table tb_member( id bigint primary...where id%2=0; insert into tb_member2(id,name,age) select id,name,age from tb_member where id%2=1; 分页查询...其实tb_member_all表里面是没有存储数据,它就是一个外壳,里面的数据是tb_member1,tb_member2的并集,数据的存储是放在中;做数据查询的时候,就直接用tb_member_all...查询数据 SELECT * FROM tb_member_all order by id LIMIT 10 OFFSET 10; 删除数据 delete from tb_member_all where

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    MySQL如何优化查询效率

    MySQL如何优化查询效率? 背景 XX 实例(一主一从)xxx 告警中每天凌晨在报 SLA 报警,该报警的意思是存在一定的主从延迟。...分析 使用 pt-query-digest 工具分析最近一周的 mysql-slow.log: pt-query-digest --since=148h mysql-slow.log | less 结果第一部...结果第二部: select arrival_record 操作记录的慢查询数量最多有 4 万多次,平均响应时间为 4s,delete arrival_record 记录了 6 次,平均响应时间 258s...root -B test -d /datas/dump_arrival_record -t 32 real 126m42.885s user 1m4.543s sys 0m4.267s 逻辑导入该磁盘占用空间...30G /datas/mysql/data/3308/test/arrival_record.ibd 没有碎片,和mysql的该的大小一致 cp -rp /datas/mysql/data/3308

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    百亿级数据怎么分页查询

    数据库面对海量的数据压力,分库就是必须进行的操作了。而分库之后一些常规的查询可能都会产生问题,最常见的就是比如分页查询的问题。... 第一步,要怎么保证订单号的唯一搞定了,现在考虑下的问题。首先根据自身的业务量和增量来考虑的大小。...C端查询 说了半天,总算到了正题了,那么之后查询和分页查询的问题怎么解决?...总结 分库查询问题,对于有经验的同学来说其实这个问题都知道,但是我相信其实大部分同学做的业务可能都没来到这个数量级,分库可能都停留在概念阶段,面试被问到就手足无措了,因为没有经验不知道怎么办...对于基于shardingkey的查询我们可以很简单的解决,对于非shardingkey的查询可以通过落双份数据和数仓、ES的方案来解决,当然,如果数据量很小的话,建好索引,扫全查询其实也不是什么问题

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    百亿级数据 分库 怎么分页查询

    关于分库的其他的问题,请看陈某前一篇文章:聊聊 分库 架构背景 笔者曾经做过大型的电商系统中的订单服务,在企业初期时业务量很少,单库单基本扛得住,但是随着时间推移,数据量越来越多,订单服务在读写的性能上逐渐变差...关于冷热分离和查询分离不了解的,可以看笔者前面的文章: 冷热分离 使用 查询分离 从20s优化到500ms 最终经过架构组的讨论,选择了分库;至于如何拆分,分片键如何选择等等细节不是本文重点,不再赘述...: 的架构下如何分页查询呢?...因为第1步改的SQL的offset为2,所以查询结果集中每个的第一条数据offset为3(2+1); t_order_1中的第一条数据为1664088479,这里的offset为3,则向上推移一个找到了虚拟的...不会随着翻页增加数据的返回量 缺点也是很明显:需要进行两次查询 总结 本篇文章中介绍了分库的分页查询的三种方案: 全局查询法:这种方案最简单,但是随着页码的增加,性能越来越低 禁止跳页查询法:这种方案是在业务上更改

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    MySQL分库浅谈一、分库类型二、分库查询三、分库的问题四、分库策略

    一、分库类型 1、单库单 所有数据都放在一个库,一张。 2、单库多表 数据在一个库,单水平切分多张。 3、多库多表 数据库水平切分,也水平切分。...二、分库查询 通过分库规则查找到对应的和库的过程: 如分库的规则是acc_id mod 4的方式,当用户新注册了一个账号,账号id的123,我们可以通过acc_id mod 4的方式确定此账号应该保存到...Acc_0003中。...当用户123登录的时候,我们通过123 mod 4确定记录在Acc_0003中。 三、分库的问题 分库需要按不同维度记录数据,否则无法满足业务场景不同维度的查询。...四、分库策略 1、按时间; 2、主表和详细信息; 3、按数据区间; 4、取模映射; 5、一致性Hash; 6、二叉树

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    为什么分库不建议跨分片查询

    我们都知道订单有三大主要查询:基于订单ID查询,基于商户编号查询,基于用户ID查询。且那篇文章给出的方案是基于订单ID、商户编号、用户ID都有一份分库的数据。那么为什么要这么做?...第2个测试场景如下: 每个大概160w数据; 累计1w次分别测试跨1个,8个、16个、32个、64个、128个,结果如下: 跨分片键查询压力测试 结论:跨的数量越大,跨查询的性能越差...既然是这个执行原理,为什么跨分片查询,随着跨分片数量越多,性能会越来越差?我们再看一下第2个测试场景,当测试跨1个时,1w次查询只需要5889ms,即平均1次查询不到1ms。...比如,账户已经根据账户ID,但是在运营操作的后台管理系统中维护账户信息时,肯定有一些操作的SQL是不会带有分片键账户ID的,比如查询账户余额最多的88个土豪用户。...所以,分库中间件的跨分片查询在项目特定阶段能够大大减少开发成本,从而以最短的时间上线业务需求。

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    Mysql大数据处理方案,查询效率明显提高

    mysql层,可以根据业务考虑自己的实例模式 出现问题的原因 上面我们已经查到我们数据的体量了 那么为什么单数据量越大 业务的执行效率就越慢 根本原因是什么呢?...为什么要,显而易见,单数据量降低,树的高度变低,查询经历的磁盘io变少,则可以提高效率 mysql 分为两种 水平分和垂直 分库就是为了解决由于数据量过大而导致数据库性能降低的问题...1、实现方式上 mysql是真正的,一张分成很多表,每一个小都是完整的一张,都对应三个文件,一个.MYD数据文件,.MYI索引文件,.frm结构 分区不一样,一张大进行分区,他还是一张...1.数据量较大 2.查询场景只在某个区 3.没有联合查询的场景 分区分是在物理上对数据所对应的文件进行拆分,对应的名是不变的,所以不会影响到之前业务逻辑的sql 查询等业务会创建对应的对象...,对后续类似的数据可以采用该方式,将大拆分成小 提高查询插入等效率 若大数据逐渐增多 那么对应的数据库越来越多 每个都需要;区间的划分较为固定 若后续单的数据量大起来 也会对性能造成影响

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    MySQL查询

    查询的语法及关键字执行的优先级 单查询语法 SELECT DISTINCT 字段1,字段2......1.找到:from 2.拿着where指定的约束条件,去文件/中取出一条条记录 3.将取出的一条条记录进行分组group by,如果没有group by,则整体作为一组 4.执行select(去重)...查询岗位名以及岗位包含的所有员工名字 2. 查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数 3. 查询公司内男员工和女员工的个数 4. 查询岗位名以及各岗位的平均薪资 5....查询岗位名以及各岗位的最高薪资 6. 查询岗位名以及各岗位的最低薪资 7. 查询男员工与男员工的平均薪资,女员工与女员工的平均薪资 ? ? ?...> select post,group_concat(emp_name) from emp group by post having salary > 10000;#错误,分组无法直接取到salary

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    MySQL - 分库

    一.分库原因 前文介绍MySQL主从模式,将读写分离以提高性能。 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。...如果系统处于高速发展阶段,拿商城系统来说,一天下单量可能几十万,那数据库中的订单增长就特别快,增长到一定阶段数据库查询效率就会出现明显下降。...2.什么时候进行 的应用场景是单数据量增长速度过快,影响了业务接口的响应时间,但是 MySQL 实例的负载并不高,这时候只需要,不需要分库(拆分实例)。...垂直拆分缺点 跨库关联查询 在单库未拆分之前,我们可以很方便使用 join 操作关联多张查询数据,但是经过分库两张可能都不在一个数据库中,如何使用 join 呢?...分布式 ID 如果使用 Mysql 数据库在单库单可以使用 id 自增作为主键,分库了之后就不行了,会出现id 重复。

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    mysql详解

    mysql数据量对索引的影响 本人mysql版本为5.7 新增数据测试 为了测试mysql索引查询是否和数据量有关,本人做了以下的测试准备: 新建4个article1,article2,article3...mysql有其他知识点本人未掌握,所以没法详细解释 title全索引查询不限制条数时间情况:(为了准确,本人运行了多次) ?...根据这次测试,我们可以发现 1:mysql查询和数据量的大小关系并不大(微乎其微) 2:mysql只要是命中索引,不管数据量有多大,都会非常快(快的一批,由于本人比较懒,并且本人之前也测试过单1.5...同时,缺点如下: 1:之后较难管理多表 2:join时可能需要join多个 3:查询模糊数据时需要全部的一起查 所以,数据量不大时候,不建议。...,一年就会增加到3.6亿的订单数,而大多数情况下,用户只会查询近1-3个月的数据,我们可以 通过订单时间进行,只需要按照月份进行即可 2:通过取模,需要注意取模字段, 垂直 区分一条数据的不同字段

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    MySQL 分库

    CPU瓶颈:排序、分组、连接查询、聚合统计等SQL会耗费大量的CPU资源,请求数太多,CPU出现瓶颈。 为了解决上述问题,我们需要对数据库进行分库处理。...分库的中心思想都是将数据分散存储,使得单一数据库/的数据量变小来缓解单一数据库的性能问题,从而达到提升数据库性能的目的。 # 拆分策略 分库的形式,主要是两种:垂直拆分和水平拆分。...垂直 垂直:以字段为依据,根据字段属性将不同字段拆分到不同中。 特点: 每个的结构都不一样。 每个的数据也不一样,一般通过一列(主键/外键)关联。 所有的并集是全量数据。...MyCat:数据库分库中间件,不用调整代码即可实现分库,支持多种语言,性能不及前者。 本次课程,我们选择了是MyCat数据库中间件,通过MyCat中间件来完成分库操作。...,列表查询模式查询多少条记录 schema 中的table定义逻辑 table 标签定义了MyCat中逻辑库schema下的逻辑 , 所有需要拆分的都需要在table标签中定义 。

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    MySQL分库

    为什么要分库# ① 从连接数来看,根据官方文档,5.1.17以上版本,单台mysql数据库的连接数默认是151,上限为10w,虽然可以在上限范围内人为的设置最大连接数,或者建立连接池进行一定程度优化...③ 从查询效率来看,一张如果没有控制数据量大小,在查询的时候会导致查询时间过长,如果还没有命中索引,那时间就更长了。...1.1 优点# 分库可以减轻单库的访问压力,提高稳定性,在高并发访问的时候可以增大连接负载,提升查询效率 可以解决单存储量过大,查询效率低下的问题,降低锁概率 1.2 缺点# 会增加跨或跨库联合查询复杂度...需要引入分布式事务,复杂度增加了,对于性能有影响 跨库join困难 在不同库查到数据还要再应用层聚合,容易造成合并困难 比如水平分分库会造成字段冗余 order by、limit 等操作困难度增加...② 可以依据字段的访问频繁度把字段独立到新,因为频繁查表容易导致锁,会影响到其它查询不频繁的字段 ③ 单中的字段太多,也可以考虑垂直 ④ …… 图片 2.2.2 水平分# 水平分不用拆字段

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    制作mysql大数据并验证覆盖索引的查询效率

    找了一个开发环境已有的数据进行测试,通过explain命令,能看到mysql通过覆盖索引就能实现sum的需求,而无须去读取实际行数据。...1 数据设计 目的是演示如何生成千万级数据,只设计了一个最简单常用的数据:user。...4 索引对查询性能的影响 设计一个简单的查询:所有赵姓用户且手机号139开头,平均年龄是多少?...ref: NULL rows: 9928072 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec) 可以看到,查询使用的是全查询...4.5 终极版-覆盖索引 前面的分析可以看到,为了计算平均值,mysql还需要读取行数据。如果age字段也在这个索引中,查询性能会进一步提升吗?因为不再读行数据。

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    mysql 分库

    理由:根据数据的活跃度进行分离,(因为不同活跃的数据,处理方式是不同的) 案例: 对于一个博客系统,文章标题,作者,分类,创建时间等,是变化频率慢,查询次数多,而且最好有很好的实时性的数据,我们把它叫做冷数据...所以,在进行数据库结构设计的时候,就应该考虑,首先是纵向的处理。 这样纵向: 首先存储引擎的使用不同,冷数据使用MyIsam 可以有更好的查询数据。...其次,对冷数据进行更多的从库配置,因为更多的操作时查询,这样来加快查询速度。对热数据,可以相对有更多的主库的横向处理。...结构是完全一样,但是,根据某些特定的规则来划分的,如根据用户ID来取模划分。 理由:根据数据量的规模来划分,保证单的容量不会太大,从而来保证单查询等处理能力。...例如博客的冷数据,假如分为100个,当同时有100万个用户在浏览时,如果是单的话,会进行100万次请求,而现在,就可能是每个进行1万个数据的请求(因为,不可能绝对的平均,只是假设),这样压力就降低了很多很多

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    MySQL【转载】

    主键:在这个系统中,主键是13位带毫秒的时间戳,不要用自动编号,否则难以通过主键定位到,也可以在查询时带上时间,但比较烦琐。   ...主键:依旧要考虑的,在这个系统中,主键是版块+时间戳,单纯的时间戳或自动编号也能用,查询时要记得带上版块用于定位。   ...主键:依旧要考虑的,在这个系统中,主键是用户ID+时间戳,单纯的时间戳或自动编号也能用,但查询时要记得带上用户名用于定位。   ...在这个架构中,每次往数据库会写入两倍数据,读取主要依赖拆提升性能,总 用于实现拆难以实现的功能并且用于每天的定时备份;另外总表和还相互是一个完整的备份,任何一个损坏或数据不正常,都可以从总表中读到正确...我的方案是总 可采用相对能保证稳定的一些服务软件和架构,例如oracle,或lvs+ pgpool+PostgreSQL,重点保证数据稳定;相对的,就用轻量级的mysql,重点在于速度。

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