1、首先可以考虑业务层面优化,即垂直分表。垂直分表就是把一个数据量很大的表,可以按某个字段的属性或使用频繁程度分类,拆分为多个表。
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2、分表。可以按时间,或按一定的规则拆分,做到查询某一条数据库,尽量在一个子表中即可。这是最有效的方法 2读写分离。尤其是写入,放在新表中,定期进行同步。
3、分库分表 你需要设计一条规则,根据主键去计算到那个库下的哪个表中去查找数据。一个表存储1亿条数据不现实,根本没法用 给你个思想:你可以分多台机器进行存储。
4、最后collect 为 10万条记录,数据库表占用硬盘6G。
1、在数据库表映射对象里面可以增加one-to-one的关联,保存时相关信息还是要存放到两个对象里面的,删除时只删除一个就可以。最笨的方法就是,保存时各存各的,删除时,按照姓名找到另一个表的相关数据,一并删除。
2、WHERE后面是最终查询的截止条件,换成其他的也可以。
3、update b,a set num3=a.num1-a.num2where b.name1=a.name2。UPDATE 表A SET name=(SELECT id FROM 表B WHERE 表B.name=表A.name)。
如果单表的IO压力大,可以考虑用水平分割,其原理就是通过hash算法,将一张表分为N多页,并通过一个新的表(总表),记录着每个页的的位置。
在my点吸烟 f 中,[mysqld]相关的配置下面加一行:innodb_file_per_table 重启mysql生效。
方法有很多,建二级缓存,把用户登录和所在的表名缓存在一起,很轻松就定位到了,还可以用分表策略,每个登录用户账号HASH一个值,做为表名的后缀,最多50个,都可以控制。
横向分表:例如将创建时间在05年之前的数据放在一个分区上,将05年到08年之间的数据放到另一个分区上,以此类推。到底要根据那个列进行横向的分区和查询有关系,在建表的时候需要分析,会根据那个列进行查询。
第一,是排队等待的时间,第二,sql的执行时间。其实这二个是一回事,等待的同时,肯定有sql在执行。所以我们要缩短sql的执行时间。
)编写entity Insert select 以上顺利实现mysql分库,同样的道理实现同时分库分表也很容易实现。
mysql 使用limit 子句来实现数据库的物理分页,limit 子句接受 一个或两个参数,第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量,第二个参数指定返回记录行的最大数量。
..}。创建DataSource 通过ShardingDataSourceFactory工厂和规则配置对象获取ShardingDataSource,ShardingDataSource实现自JDBC的标准接口DataSource。然后即可通过DataSource选择使用原生JDBC开发,或者使用JPA, MyBatis等ORM工具。
最终实现数据库中的分页时候可以使用limit关键词(针对mysql)进行分页,如果是oracle或者sql server他们都有自带的rownum函数可以使用。
1、基于mybatis分库分表,一般常用的一种是基于spring AOP方式, 另外一种基于mybatis插件。其实两种方式思路差不多。
2、如果单表的IO压力大,可以考虑用水平分割,其原理就是通过hash算法,将一张表分为N多页,并通过一个新的表(总表),记录着每个页的的位置。
3、虽说MySQL单表可以存储10亿级的数据,但这个时候性能非常差。既然一张表无法搞定,那么就想办法将数据放到多个地方来解决问题吧,于是,数据库分库分表的方案便产生了,目前比较普遍的方案有三个:分区、分库分表、NoSQL/NewSQL。
4、日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,如果涉及联合查询的情况,性能会更加糟糕。