背景: 1.有一个定时任务,每10分钟入一批统计数据: 2.另一个定时任务,每天定时清理7天前数据,此定时任务每天01:18:00执行: 现象: 每天01:20:00的统计数据入库失败,异常信息如下,其他时间点均无问题: 分析: 1.按异常信息显示,插入数据时,等待锁超时,mysql事务锁等待时间默认为50秒,出现此问题,说明向此表写入数据时,有其他线程将表锁住了. 2.每天只在01:20:00的统计时,等待锁超时,而其他时间点没有问题,怀疑与定时任务有关. 3.搜索代码,每天01:20:00左

一则清理MySQL大表以释放磁盘空间的案例 一.基本情况: 1.dbtest库554G,先清理st_online_time_away_ds(37G)表的数据,保留半年的数据: 1)删除的数据:select count(1),tdate from dbtest.st_online_time_away_ds where tdate < '2017-08-01';(记录数为:462171894) 2)保留的数据:select count(1),tdate from dbtest.st_online_t

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

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 1.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 2.VARC

摘要:MySQL JDBC抽取到底应该采用什么样的方式,且听小编给你娓娓道来. 小编最近在云上的一个迁移项目中被MySQL抽取模式折磨的很惨.一开始爆内存被客户怼,再后来迁移效率低下再被怼.MySQL JDBC抽取到底应该采用什么样的方式,且听小编给你娓娓道来. Java-JDBC通信原理 JDBC与数据库之间的通信是通过socket完,大致流程如下图所示.Mysql Server ->内核Socket Buffer -> 客户端Socket Buffer ->JDBC所在的JVM JD

在日常工作中,经常会遇到历史大表从主库上迁移到备份机,以便腾出主库空间,那么如果你直接drop table 后,可能会引起数据库抖动,连接数升高等问题,从而影响业务. 那么用一个小技巧,即可轻松平滑的从主库上删除历史大表. 1.创建一个硬链接,在drop table 表时,"欺骗"MySQL已经删除完毕. ln test.ibd test.ibd.hdlk 2.这个时候不要直接rm test.ibd.hdlk,这样会引起磁盘IO转速上升,MySQL会发生性能抖动. 我们这里写一个脚本,

一. 如下对账表数据结构 create table t_cgw_ckjnl ( CNL_CODE ) default ' ' not null comment '通道编码', CNL_PLT_CD ) default ' ' not null comment '通道平台号', CNL_TYP ) default ' ' not null comment '通道类型', CHK_BAT_NO ) default ' ' not null comment '对账批次号', BAT_NO ) defa

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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http://www.169it.com/article/3219955334.html     sql语句使用基本原则:1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引.2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id... sql语句使用基本原则: 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索

转:https://segmentfault.com/a/1190000006158186?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io 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

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

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/VY69wWlrVLjRtKU7ULrYGw 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.SM

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

目录 一．故障现象... 1 二．初步分析... 2 三．排障过程... 2 1．排查是否QPS或insert并发请求上升导致问题发生... 2 2．排查是否锁资源等待或block导致了insert变慢... 3 3．排查是否表上无用索引导致的写入时间较长... 5 4.人工抓取perf,排查CPU上升期间的资源消耗... 5 5.疑似触发MySQL BUG,进一步分析... 6 四．优化过程... 8 1．初步优化方案... 8 2．删除一批无用索引,将服务器内存升级到80G.. 9 3．未达

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

最近公司有一个几千万行的大表需要按照城市的id字段拆分成不同的csv文件. 写了一个自动化的shell脚本 在/home/hdh 下面 linux-xud0:/home/hdh # lltotal 16-rwxrwxrwx 1 root root 902 Dec 28 07:47 cf.sh-rwxrwxrwx 1 root root 6 Dec 28 07:47 id_1.txt-rwxrwxrwx 1 root root 6 Dec 27 20:00 log vim  cf.sh #!/bi

看了该文章之后,很受启发,mysql在update时,一般也是先select.但注意,在Read Committed隔离级别下,如果没有使用索引,并不会锁住整个表, 还是只锁住满足查询条件的记录而已.使用索引的最佳方式是使用主键,如果我们知道主键的范围(只要是精确范围的超集就可以了),那可以在查询 条件中加上主键的范围,这样查询时,会使用主键索引,就可以提高查询的速度了.这样,我们不用单独再给其它字段加索引,使用已知的索引就可以 加速查询,这种方式感觉很屌. 原文:http://blog.csd

看了该文章之后,很受启发,mysql在update时,一般也是先select.但注意,在Read Committed隔离级别下,如果没有使用索引,并不会锁住整个表, 还是只锁住满足查询条件的记录而已.使用索引的最佳方式是使用主键,如果我们知道主键的范围(只要是精确范围的超集就可以了),那可以在查询 条件中加上主键的范围,这样查询时,会使用主键索引,就可以提高查询的速度了.这样,我们不用单独再给其它字段加索引,使用已知的索引就可以 加速查询,这种方式感觉很屌. 原文:http://blog.csd

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

作为一个企业或者DBA,我们通常会有这种想法,数据是一个公司的核心命脉,应该需要永久保存,很多时候DBA和开发沟通的时候,开发人员也会这么告诉我们,这份数据非常重要,数据需要永久保存.然而,如果将数据库的数据永久保存,那么迟早有一天,你会拥有一个非常大的数据库.作为一个DBA,通常为了业务对数据库的操作性能考虑和存储容量的考虑.我们会建议对数据库里大表进行数据归档,例如将使用的高频数据保留在当前表,对低频数据保留在归档表中.当然有些公司会将数据抽取到Hadoop.Hbase进行归档和离线分析,或