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mysql怎么对千万级别 mysql对于千万级的大表怎么优化( 二 )

IT技术数据库


跨库join
只要是进行切分 ， 跨节点Join的问题是不可避免的 。但是良好的设计和切分却可以减少此类情况的发生 。解决这一问题的普遍做法是分两次查询实现 。在第一次查询的结果集中找出关联数据的id,根据这些id发起第二次请求得到关联数据 。
跨节点的count,order by,group by以及聚合函数问题
这些是一类问题，因为它们都需要基于全部数据集合进行计算 。多数的代理都不会自动处理合并工作 。解决方案：与解决跨节点join问题的类似，分别在各个节点上得到结果后在应用程序端进行合并 。和join不同的是每个结点的查询可以并行执行，因此很多时候它的速度要比单一大表快很多 。但如果结果集很大，对应用程序内存的消耗是一个问题 。
数据迁移 ， 容量规划，扩容等问题
来自淘宝综合业务平台团队，它利用对2的倍数取余具有向前兼容的特性（如对4取余得1的数对2取余也是1）来分配数据，避免了行级别的数据迁移，但是依然需要进行表级别的迁移 ， 同时对扩容规模和分表数量都有限制 。总得来说，这些方案都不是十分的理想，多多少少都存在一些缺点 ， 这也从一个侧面反映出了Sharding扩容的难度 。
ID问题
一旦数据库被切分到多个物理结点上，我们将不能再依赖数据库自身的主键生成机制 。一方面，某个分区数据库自生成的ID无法保证在全局上是唯一的；另一方面 ， 应用程序在插入数据之前需要先获得ID,以便进行SQL路由.
一些常见的主键生成策略
UUID
使用UUID作主键是最简单的方案，但是缺点也是非常明显的 。由于UUID非常的长，除占用大量存储空间外，最主要的问题是在索引上，在建立索引和基于索引进行查询时都存在性能问题 。
Twitter的分布式自增ID算法Snowflake
在分布式系统中，需要生成全局UID的场合还是比较多的，twitter的snowflake解决了这种需求，实现也还是很简单的 ， 除去配置信息，核心代码就是毫秒级时间41位 机器ID 10位 毫秒内序列12位 。
跨分片的排序分页
一般来讲，分页时需要按照指定字段进行排序 。当排序字段就是分片字段的时候，我们通过分片规则可以比较容易定位到指定的分片，而当排序字段非分片字段的时候，情况就会变得比较复杂了 。为了最终结果的准确性 ， 我们需要在不同的分片节点中将数据进行排序并返回 ， 并将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序，最后再返回给用户 。
如何优化Mysql千万级快速分页很多应用往往只展示最新或最热门的几条记录mysql怎么对千万级别，但为了旧记录仍然可访问 ， 所以就需要个分页的导航栏 。然而，如何通过MySQL更好的实现分页 ， 始终是比较令人头疼的问题 。虽然没有拿来就能用的解决办法，但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询 。
mysql怎么对千万级别我们先从一个常用但性能很差的查询来看一看 。
SELECT *
FROM city
ORDER BY id DESC
LIMIT 0, 15
这个查询耗时0.00sec 。So，这个查询有什么问题呢？实际上，这个查询语句和参数都没有问题，因为它用到了下面表的主键，而且只读取15条记录 。
【mysql怎么对千万级别 mysql对于千万级的大表怎么优化】CREATE TABLE city (
id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
city varchar(128) NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB;
真正的问题在于offset(分页偏移量)很大的时候 ， 像下面这样：
SELECT *
FROM city

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