用mysql表分区来优化大数据量的表
原文:http://jsczxy2.iteye.com/blog/1947050 根据公司数据库实际情况,订单表有可能会比预想中扩张速度快,这里可能需要预先准备下优化方案,传统方案是分表或者分库,不过目前最好的方案是使用mysql的表分区来优化。不过需要注意的是在表分区建立后mysql
原文:http://jsczxy2.iteye.com/blog/1947050
根据公司数据库实际情况,订单表有可能会比预想中扩张速度快,这里可能需要预先准备下优化方案,传统方案是分表或者分库,不过目前最好的方案是使用mysql的表分区来优化。不过需要注意的是在表分区建立后mysql查询缓存会失效,那么可以说暂时分表带来的好处在于更新、删除以及锁处理的时间会减少,但是如果查询并非针对表分区字段进行,那么查询的时间由于查询缓存失效反而会增加,这点需要取舍。
第一步:由于表分区必须在表建立的时候创建规则,而已经存在的没有创建过表分区规则的表需要重新做导入处理。方法如下:
Sql代码 ?
- #这里使用HASH表分区,mysql会根据HASH字段来自动分配数据到不同的表分区,这种情况适用于没有表分区规则但是有需要分表来进行查询优化的情况。这里根据id字段hash规则创建2个表分区
- CREATE?TABLE?`creater_bak`?(
- ??`id`?int(11)?NOT?NULL,
- ??`name`?varchar(100)?DEFAULT?NULL,
- ??PRIMARY?KEY?(`id`)
- )?ENGINE=InnoDB?DEFAULT?CHARSET=utf8
- PARTITION?BY?HASH(id)?PARTITIONS?2
创建完成后开始导入原表数据:
Sql代码 ?
- insert?into?creater_bak?select?*?from?creater;
导入以后的新表数据就是分布在不同的2个表分区中了。
如果数据量非常大,觉得预设的表分区数量太少,那么可以新增表分区,mysql会自动重新分配:
Sql代码 ?
- #这里新增8个表分区,加上新建表时候的2个,一共10个表分区了
- ALTER?TABLE?`creater_bak`?ADD?PARTITION?PARTITIONS?8;
最后修改表名为原表名即可。
PS:下面是使用RANGE形式表分区,其中一些注意点HASH表分区也一样要注意:
1.如果使用RANGE形式进行表分区,必须设定规则,例如:
Sql代码 ?
- CREATE?TABLE?`creater_bak`?(
- ??`id`?int(11)?NOT?NULL,
- ??`name`?varchar(100)?DEFAULT?NULL,
- ??PRIMARY?KEY?(`id`)
- )?ENGINE=InnoDB?DEFAULT?CHARSET=utf8
- PARTITION?BY?RANGE(id)?(
- ????PARTITION?p0?VALUES?LESS?THAN?(500),
- ????PARTITION?p1?VALUES?LESS?THAN?(1000),
- ????PARTITION?p2?VALUES?LESS?THAN?MAXVALUE
- )
2.如果想修改有规则的表分区,注意只能新增,不要随意删除,这里删除表分区会造成该表分区内部数据也一起被删除掉,千万注意。另外如果设定了MAXVALUE那么是不能新增的,虽然删除MAXVALUE那条表分区后可以新增,但是依然注意删除的MAXVALUE分区是否有数据,如果有则不能随意删除,最好的办法依然是重建一张新表,表在创建时候重新制定规则后把旧表导入新表,这样能保证不会丢失数据。虽然最好不要删除分区,但是依然下面介绍如何删除表分区以及新增表分区:
Sql代码 ?
- #删除上面的MAXVALUE规则表分区(如果该表分区有数据,请勿随便使用此操作)
- ALTER?TABLE?`creater_bak`?drop?PARTITION?p2;
- #新增规则表分区,注意按规则步长来新增,否则会报错,这里步长为500
- ALTER?TABLE?`creater_bak`?add?PARTITION(PARTITION?p2?VALUES?LESS?THAN?(1500))
- ALTER?TABLE?`creater_bak`?add?PARTITION(PARTITION?p3?VALUES?LESS?THAN?MAXVALUE)
最后使用下面的语句可以查看分区搜索情况:
Sql代码 ?
- EXPLAIN?PARTITIONS?select?*?from?`creater_bak`?b1?where?b1.`id`=11
最后附上官方中文文档:
http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/zh/partitioning.html
深入了解MySQL 5.5分区功能增强
本文出自:http://blog.chedushi.com, 原文地址:http://blog.chedushi.com/archives/9639, 感谢原作者分享。

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MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

다음 단계를 통해 phpmyadmin을 열 수 있습니다. 1. 웹 사이트 제어판에 로그인; 2. phpmyadmin 아이콘을 찾고 클릭하십시오. 3. MySQL 자격 증명을 입력하십시오. 4. "로그인"을 클릭하십시오.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

Redis는 단일 스레드 아키텍처를 사용하여 고성능, 단순성 및 일관성을 제공합니다. 동시성을 향상시키기 위해 I/O 멀티플렉싱, 이벤트 루프, 비 블로킹 I/O 및 공유 메모리를 사용하지만 동시성 제한 제한, 단일 고장 지점 및 쓰기 집약적 인 워크로드에 부적합한 제한이 있습니다.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

SQL 데이터베이스 구축에는 10 단계가 필요합니다. DBMS 선택; DBMS 설치; 데이터베이스 생성; 테이블 만들기; 데이터 삽입; 데이터 검색; 데이터 업데이트; 데이터 삭제; 사용자 관리; 데이터베이스 백업.
