mysql 数据量超过百万后怎么处理我们经常会遇到操作一张大表,发现操作时间过长或影响在线业务了,想要回退大表操作的场景 。在我们停止大表操作之后,等待回滚是一个很漫长的过程,尽管你可能对知道一些缩短时间的方法,处于对生产环境数据完整性的敬畏,也会选择不做介入 。最终选择不作为的原因大多源于对操作影响的不确定性 。实践出真知 , 下面针对两种主要提升事务回滚速度的方式进行验证 , 一种是提升操作可用内存空间,一种是通过停实例,禁用 redo 回滚方式进行进行验证 。
仔细阅读过官方手册的同学,一定留意到了对于提升大事务回滚效率,官方提供了两种方法:一是增加 innodb_buffer_pool_size 参数大小,二是合理利用 innodb_force_recovery=3 参数,跳过事务回滚过程 。第一种方式比较温和 , innodb_buffer_pool_size 参数是可以动态调整的,可行性也较高 。第二种方式相较之下较暴力,但效果较好 。
两种方式各有自己的优点 , 第一种方式对线上业务系统影响较?。换嶂卸显谙咭滴?。第二种方式效果更显著,会短暂影响业务连续 , 回滚所有没有提交的事务 。
mysql单表数据量过大,可以使用内存计算吗您好,是的,MySQL单表数据量过大可以使用内存计算 。在MySQL中,数据量过大时,可以使用内存计算来提高查询性能 。内存计算可以把查询结果存储在内存中 , 从而提高查询性能 。内存计算可以把查询结果存储在内存中,从而提高查询性能,减少查询时间,提升查询效率 。此外,内存计算还可以减少磁盘I/O,从而提高系统性能 。
mysql数据库表太大查询慢优化的几种方法优化方案:
主从同步+读写分离:
这个表在有设备条件的情况下 , 读写分离,这样能减少很多压力,而且数据稳定性也能提高
纵向分表:
根据原则 , 每个表最多不要超过5个索引,纵向拆分字段,将部分字段拆到一个新表
通常我们按以下原则进行垂直拆分:(先区分这个表中的冷热数据字段)
把不常用的字段单独放在一张表;
把text , blob等大字段拆分出来放在附表中;
经常组合查询的列放在一张表中;
缺点是:很多逻辑需要重写,带来很大的工作量 。
利用表分区:
这个是推荐的一个解决方案 , 不会带来重写逻辑等,可以根据时间来进行表分区 , 相当于在同一个磁盘上 , 表的数据存在不同的文件夹内 , 能够极大的提高查询速度 。
横向分表:
1000W条数据不少的,会带来一些运维压力,备份的时候,单表备份所需时间会很长,所以可以根据服务器硬件条件进行水平分表 , 每个表有多少数据为准 。
mysql单库负载过高的处理方式【mysql表过大怎么解决 mysql表大小限制】请点击输入图片描述(最多18字)
经常混迹于技术社区,频繁看到这个题目 , 今天干脆在自己博客重复一遍解决办法mysql表过大怎么解决:
针对mysql,sqlserver等关系型数据库单表数据过大的处理方式
如果不是阿里云的分布式数据库 DRDS 那种多机器集群方案的话: 先考虑表分区 ;然后考虑分表 ;然后考虑分库 。
这个题目是我所经历过的,我做的是GPS应用,早期版本就是选用的关系型数据库Sql Server 。当时我选取的方案就是第一种:表分区 。表分区的优势是,如果表结构合理 , 可以不涉及到程序修改 。也就是说,对程序来讲依然是单表读写的效果mysql表过大怎么解决!
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