首先我们新建一张名为XIHONGSHISHOUFU的表,这张表是评委会初步评选出的西虹市首富的候选人员,下面的SQL语句包含建表和插入数据的部分: CREATE TABLE XIHONGSHISHOUFU ( REGION_ID INTEGER, NAME VARCHAR(20), MONEY DECIMAL(20,2), AGE INTEGER ); INSERT INTO XIHONGSHISHOUFU VALUES (101,'小明',100.00,30), (102,'小王',200.0

使用PL/SQL删除百万条记录的大表: 最近开发人员对测试环境数据库进行了压力测试,数据库中产生了大量的脏数据.有几张大表里数据量均在百万甚至千万条的记录数.开发人员现提出需求如下: 只清理其中的部分脏数据,不允许对这些表使用truncate操作.于是就有了下面的PL/SQL清理脚本: 1.编写删除数据表数据的脚本内容如下: $ cat data_del.sql  set serveroutput onshow serveroutputDECLARE V_LOGNUM NUMBER;V_NEED

================START============================== 来了一个mail说是job跑得很慢,调查下原因 先来看下sql: SELECT h.order_no              AS SO_no,         h.order_type,         h1.order_no             AS po_no,         l1.order_line_key       AS PO_LKEY,         l1.shipn

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

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本文原作者“ manong”,原创发表于segmentfault,原文链接:segmentfault.com/a/1190000006158186 1.引言   MySQL作为开源技术的代表作之一,是互联网得以广泛流行的重要基础技术之一. 国外 GitHub.Airbnb.Yelp.Coursera 均在使用 MySQL 数据库,国内阿里巴巴.去哪儿网.腾讯.魅族.京东等等的部分关键业务同样使用了 MySQL 数据库.同时,MySQL 也是众多数据库排行榜单的第一名,丛多国内一线互联网企业都在用

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在线大表DDL操作的方法: 1.主从架构轮询修改 需要注意: a.主库会话级别的记录binglog的参数关闭 b.500\502错误异常捕捉 c.检查备库的second behind master是否有延迟 d.varchar有页分裂的情况,尽量减少varchar的长度 2.在线工具online-schema-change需要注意: 需要注意: a.超过1000w行,速度会变慢(半小时左右) 参考链接:http://www.it165.net/pro/html/201312/8928.html

5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_cnt_90day. B表为卖家基本信

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单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的长度只分配真正需要的空间 使用枚举或整数代替字符串类型 尽量使用TIMESTAMP

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 转自:https://segmentfault.com/a/1190000006158186 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT

//假设一个for循环 ; $i < ; $i++) { ; $i < ; $j++) { } } ; $i < ; $i++) { ; $i < ; $j++) { } } 看以上两个for循环,总共循环的次数是一样的.但是对于mysql数据库而言,并不是这样了,我们尽量选择第②个for循环,也就是小表驱动大表.数据库最伤神的就是跟程序链接释放,第一个建立了10000次链接,第二个建立了50次.假设链接了两次,每次做上百万次的数据集查询,查完就走,这样就只做了两次:相反建立了上百

一个朋友问我在线对大表进行ddl操作,如何做能尽量避免主从延迟以及不影响在线dml操作呢?我想到一个开源的pt-online-schema-change工具,测试了吧,效果还可以. pt-online-schema-change原理 1.如果存在外键,根据alter-foreign-keys-method参数的值,检测外键相关的表,做相应设置的处理. 2.创建一个新的表,表结构为修改后的数据表,用于从源数据表向新表中导入数据. 3.创建触发器,用于记录从拷贝数据开始之后,对源数据表继续进行数据修

Hive优化-大表join大表优化 5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_c

有需要学习交流的友人请加入交流群的咱们一起,群内都是1-7年的开发者,希望可以一起交流,探讨PHP,swoole这块的技术 或者有其他问题 也可以问,获取swoole或者php进阶相关资料私聊管理即可 点此加入该群​jq.qq.com 首先采用Mysql存储千亿级的数据,确实是一项非常大的挑战.Mysql单表确实可以存储10亿级的数据,只是这个时候性能非常差,项目中大量的实验证明,Mysql单表容量在500万左右,性能处于最佳状态. 针对大表的优化,主要是通过数据库分库分表来解决,目前比较普遍的

MySQL中给一张千万甚至更大量级的表添加字段一直是比较头疼的问题,遇到此情况通常该如果处理?本文通过常见的三种场景进行案例说明. 1. 环境准备 数据库版本: 5.7.25-28(Percona 分支) 服务器配置:  3台centos 7虚拟机,配置均为2CPU  2G内存 数据库架构: 1主2从的MHA架构(为了方便主从切换场景的演示,如开启GTID,则两节点即可),关于MHA搭建可参考此文 MySQL高可用之MHA集群部署 准备测试表:  创建一张2kw记录的表,快速创建的方法可以参考快

问题背景 MySql(InnoDB)中的订单表需要按时间顺序分页查询,且主键不是时间维度递增,订单表在百万以上规模,此时如何高效地实现该需求? 注:本文并非主要讲解如何建立索引,以下的分析均建立在有合适的索引的前提下 初步方案1 众所周知,MySql中,有一个limit offset, pageSize的用法,可以实现分页查询 select * from order where user_id = xxx and [其它业务条件] order by created_time, id limit