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mysql之ptschema-change

本文主要讲解 pt-online-schema-change 的使用以及三种工具的简单对比。

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要用pt变更表结构是因为pt修改表结构不会造成大面积的锁表,进而造成大量的事务锁、主从延迟等情况。所以采用pt-online-schema-change代码来进行修改表结构。

首先介绍下 pt-stalk,它是 Percona-Toolkit 工具包中的一个工具,说起 PT 工具包大家都不陌生,平时常用的 pt-query-digest、 pt-online-schema-change 等工具都是出自于这个工具包,这里就不多介绍了。

作为DBA,我们应该知其然更应该知其所以然,这样我们也能够放心地使用pt工具。相信很多DBA都研究过pt-online-schema-change的原理,那么今天我们深入刨一刨pt-archiver的工作原理。

mysql 查看表结构简单命令。简单描述表结构,字段类型desc tabl_name;显示表结构,字段类型,主键,是否为空等属性,但不显示外键。

会锁表 https://dev.mysql点抗 /doc/refman/6/en/ https://dev.mysql点抗 /doc/refman/6/en/optimize-table.html 会锁表 pt-online-schema-change - ALTER tables 无需锁表。

亿级用户大表如何作水平拆分?

1、常规方案是建立一个索引映射表,搞个表结构为 (username, userid)的索引映射 表,把username和userid一一映射, 然后针对username再做一次分库分表,把这个索引映射表可拆分为比如100个表分散在两台服务器。

2、mysql分库分表,首先得找到瓶颈在哪里(IO or CPU),是分库还是分表,分多少?不能为了分库分表而拆分。原则上是尽量先垂直拆分 后 水平拆分。

3、水平拆分:是根据主要查询条件,水平分表。例如,用户关系表, 根据用户id:用户id为 1, 2, 3, 4,5 的五个用户,采用取模的方式水平分表。

4、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。

浅谈mysql数据库分库分表那些事-亿级数据存储方案

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。

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。

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。

数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段,其中 title 用定长,info 用text, id 是逐渐,vtype是tinyint,vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据,填充10万篇新闻。

技术选型 解决方案主要分为4种:MySQL的分区技术、NoSql、NewSQL、MySQL的分库分表。(1)mysql分区技术:把一张表存放在不同存储文件。由于无法负载,使用较少。

实际上,水平分表现在最流行的实现方式,是通过水平分库来实现的。即刚才所说的10个表,分布在10个mysql数据库上。这样可以通过多个低配置主机整合起来,实现高性能。

php+mysql可以处理亿级的数据吗

1、数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段,其中 title 用定长,info 用text, id 是逐渐,vtype是tinyint,vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据,填充10万篇新闻。

2、当数据量猛增的时候,大家都会选择库表散列等等方式去优化数据读写速度。笔者做了一个简单的尝试,1亿条数据,分100张表。

3、如果是 关系型强, 但是数据不是很值钱的数据, 例如 A股 从开市以来, 所有股票的 每日,每小时,30分,15分,5分 钟的行情数据。 那么你可以使用 Mysql。 反正丢了就重新导入一次。

4、 phpecho $strpage; 通过简单的变换,其实思路很简单:1)通过优化索引,找出id,并拼成 123,90000,12000 这样的字符串。2)第2次查询找出结果。

5、关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法 最近一段时间由于工作需要,开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。

6、我知道你为什么会停下来,因为mysql插入大量数据(1000W)的情况下,执行时间需要的很长,而你八成设定执行时间不限制,如果时间默认超过30秒,那么程序就会自动停下来。


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