从品牌网站建设到网络营销策划,从策略到执行的一站式服务
至少有3个方法
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1、大表拆成若干个表,缺点:程序方面需要修改。
2、大表做分区表,缺点:这个分区表的字段没有选择好,会影响性能。
3、大表定期,手动把不用的老数据导出到另外一张表,保持大表数据不会过多。
MySQL 对于千万级的大表的优化:
常用的优化sql----突出快字,使完成操作的时间最短
1、用索引提高效率:
2、选择有效率的表名顺序,及数据结构及字段;
3、使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表;
4、删除重复记;
5、过内部函数提高SQL效率;
......
读写分离-----操作不在一个表里完成
1、主数据库A,进行事务性增、改、删操作(INSERT、UPDATE、DELETE);
2、从数据库B,进行SELECT查询操作;
3、A复制到B,使数据保持一致性;
垂直划分 ------数据不存储在一个服务器里
按照功能划分,把数据分别放到不同的数据库和服务器。如博客功能的放到服务器A,储存文件放到服务器B;
水平划分------相同数据结构的数据不放在一张表里
把一个表的数据根据一定的规则划分到不同的数据库,两个数据库的表结构一样。
数据归档处理-----时间优先原则存储读取
将数据库中不经常使用的数据迁移至近线设备,将长期不使用的数据迁移至文件形式归档。这样,随着应用的需要,数据会在在线、近线和文件文档之间移动,如当应用需要访问很久以前的某些数据,它们的物理位置在近线设备,则会自动移动到在线设备。对用户的应用而言,这些都是透明的,就像所有数据都存放在在线设备一样,不会对数据库应用产生任何影响。
优化方案:
主从同步+读写分离:
这个表在有设备条件的情况下,读写分离,这样能减少很多压力,而且数据稳定性也能提高
纵向分表:
根据原则,每个表最多不要超过5个索引,纵向拆分字段,将部分字段拆到一个新表
通常我们按以下原则进行垂直拆分:(先区分这个表中的冷热数据字段)
把不常用的字段单独放在一张表;
把text,blob等大字段拆分出来放在附表中;
经常组合查询的列放在一张表中;
缺点是:很多逻辑需要重写,带来很大的工作量。
利用表分区:
这个是推荐的一个解决方案,不会带来重写逻辑等,可以根据时间来进行表分区,相当于在同一个磁盘上,表的数据存在不同的文件夹内,能够极大的提高查询速度。
横向分表:
1000W条数据不少的,会带来一些运维压力,备份的时候,单表备份所需时间会很长,所以可以根据服务器硬件条件进行水平分表,每个表有多少数据为准。
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