Mysql分表准则_MySQL
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Mysql分表准则
Mysql分表准则
在大量使用mysql时,数据量大、高访问时,为了提高性能需要分表处理,简介下mysql分表的标准,后续会继续补充
环境:
业务类型:OLTP
硬件:
cpu:8cpu 2.4GHZ
mem:48G
磁盘:raid5 6×sas
什么样的表需要拆分:根据表的体积、表的行数、访问特点来衡量表是否需要拆分
一.拆分标准是:
1.表的体积大于2G或行数大于1000w,以单表主键等简单形式访问数据,这个时候需要分表
2.表的体积大于2G或行数大于500W,以两表jion,小范围查询(结果集小100行)等形式访问数据,这个时候需要分表
3.表的体积大于2G或行数大于200w,以多表join,范围查询,order by,group by,高频率等复杂形式访问数据,尤其DML,这个时候需要分表
4.表的字段中含有text等大字段的、varchar(500)以上的、很少使用的字符型字段拆分成父子表,这种分表可以和以上联合使用
5.数据有时间过期特性的,需要做数据分表归档处理
只要达到上面任何一个标准,都需要做分表处理
二.分表方法:
1.冷热数据分表:适用小访问量,冷数据很少使用
1.1 单表字段很多,把频繁使用整型字段的和非频繁使用的字符型字段或大字段拆到两个表中
1.2 表数据具有时间过期性,把过期数据拆分到历史表里或者按时间梯度分表
2.横向分表:适用大访问量
2.1 如哈希等分切表或其他基于对某数字取余的切表,优点是方便数据分布,缺点是无法再扩展
2.2 按主键id递增分表,比如每100w个id一个分表,优点是方便扩展,缺点是压力不均
2.3 按日期分表,比如每天、每月、每年一个分表,优点是方便扩展,缺点是压力不均
说明
1.表的体积如何预估
CREATE TABLE `td_skate` (
`valid` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '值id',
`propertyid` BIGINT(20) NULL DEFAULT NULL COMMENT '属性id',
`text` VARCHAR(400) NULL DEFAULT NULL,
`entext` VARCHAR(400) NULL DEFAULT NULL,
`picurl` VARCHAR(200) NULL DEFAULT NULL COMMENT '属性值说明图片,保存图片相对地址',
`isother` BIGINT(20) NULL DEFAULT NULL COMMENT '是否是other值, 0 否 1 是',
`createtime` DATETIME NULL DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
`createuser` BIGINT(20) NULL DEFAULT NULL COMMENT '创建用户',
`lastmodify` DATETIME NULL DEFAULT NULL COMMENT '最后修改时间',
`updatetimeuser` BIGINT(20) NULL DEFAULT NULL COMMENT '最后修改人',
`deletetime` DATETIME NULL DEFAULT NULL COMMENT '删除时间',
`deleteuser` BIGINT(20) NULL DEFAULT NULL COMMENT '删除人',
`description` VARCHAR(4000) NULL DEFAULT NULL COMMENT '产品描述',
`isdelete` INT(11) NULL DEFAULT '0',
PRIMARY KEY (`valid`),
INDEX `fk_td_prodline_attrval_td_prodline_attr` (`propertyid`),
CONSTRAINT `fk_td_prodline_attrval_td_prodline_attr` FOREIGN KEY (`propertyid`) REFERENCES `td_prodline_attr` (`propertyid`)
)
COLLATE='utf8_general_ci'
ENGINE=InnoDB
AUTO_INCREMENT=2491650;
把表的所有字段占用字节数相加,再乘以预估行数就是表的体积,比如上面的表,预估有1000W,那他的体积是
(8+8+400+400+200+8+8+8+8+8+8+8+4000+8)×10000000=50.8G,可以看到这个表设计非常不合理,可以修改如下:
int替代bigint
timestamp替代datetime
状态位isdelete用tinyint替代
根据业务特点看能否把varchar(4000)放到一个字表中
优化后表大小:(4+4+400+400+200+4+4+4+4+4+4+4+1)×10000000=10.37G,如果要进一步提升性能,需要删除外键,分表,保证单表在2G以下。
如果需要查看description信息,通过主键关联查看子表,只会扫描有效的子表信息, 性能将会提升非常大。
2.表的行数预估就很简单,根据业务特点,访问量等预估
-------end------
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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.

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.

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.

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

Redis 데이터베이스의 효과적인 모니터링은 최적의 성능을 유지하고 잠재적 인 병목 현상을 식별하며 전반적인 시스템 신뢰성을 보장하는 데 중요합니다. Redis Exporter Service는 Prometheus를 사용하여 Redis 데이터베이스를 모니터링하도록 설계된 강력한 유틸리티입니다. 이 튜토리얼은 Redis Exporter Service의 전체 설정 및 구성을 안내하여 모니터링 솔루션을 원활하게 구축 할 수 있도록합니다. 이 자습서를 연구하면 완전히 작동하는 모니터링 설정을 달성 할 수 있습니다.

SQL 데이터베이스 오류를 보는 방법은 다음과 같습니다. 1. 오류 메시지보기 직접; 2. 표시 오류 및 경고 명령을 사용하십시오. 3. 오류 로그에 액세스; 4. 오류 코드를 사용하여 오류의 원인을 찾으십시오. 5. 데이터베이스 연결 및 쿼리 구문을 확인하십시오. 6. 디버깅 도구를 사용하십시오.

Apache는 데이터베이스에 연결하여 다음 단계가 필요합니다. 데이터베이스 드라이버 설치. 연결 풀을 만들려면 Web.xml 파일을 구성하십시오. JDBC 데이터 소스를 작성하고 연결 설정을 지정하십시오. JDBC API를 사용하여 Connections, 명세서 작성, 매개 변수 바인딩, 쿼리 또는 업데이트 실행 및 처리를 포함하여 Java 코드의 데이터베이스에 액세스하십시오.
