- 浏览: 609867 次
- 性别:
- 来自: 北京
文章分类
最新评论
-
kangh:
转载的也拿出来 都不试一下 完全错误
Nginx+ffmpeg的HLS开源服务器搭建配置及开发详解 -
wangtxlz:
#cd builders/cmake#cmake .系统提示命 ...
crtmpserver流媒体服务器的介绍与搭建 -
hnraysir:
支持支持支持
手机Android音视频采集与直播推送,实现单兵、移动监控类应用 -
wuent:
把web服务器和php框架绑定到一起?真不建议这样。。。
Swoole(PHP高级Web开发框架) -
wuent:
有更详细的性能比较吗?php,python,java
PHP中的(伪)多线程与多进程
一,先说一下为什么要分表
当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。
根据个人经验,mysql执行一个sql的过程如下:
1,接收到sql;2,把sql放到排队队列中 ;3,执行sql;4,返回执行结果。在这个执行过程中最花时间在什么地方呢?第一,是排队等待的时间,第二,sql的执行时间。其实这二个是一回事,等待的同时,肯定有sql在执行。所以我们要缩短sql的执行时间。
mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,为什么要出现这种机制,是为了保证数据的完整性,我举个例子来说吧,如果有二个sql都要修改同一张表的同一条数据,这个时候怎么办呢,是不是二个sql都可以同时修改这条数据呢?很显然mysql对这种情况的处理是,一种是表锁定(myisam存储引擎),一个是行锁定(innodb存储引擎)。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行。行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作。如果数据太多,一次执行的时间太长,等待的时间就越长,这也是我们为什么要分表的原因。
二,分表
1,做mysql集群,例如:利用mysql cluster ,mysql proxy,mysql replication,drdb等等
有人会问mysql集群,根分表有什么关系吗?虽然它不是实际意义上的分表,但是它启到了分表的作用,做集群的意义是什么呢?为一个数据库减轻负担,说白了就是减少sql排队队列中的sql的数量,举个例子:有10个sql请求,如果放在一个数据库服务器的排队队列中,他要等很长时间,如果把这10个sql请求,分配到5个数据库服务器的排队队列中,一个数据库服务器的队列中只有2个,这样等待时间是不是大大的缩短了呢?这已经很明显了。所以我把它列到了分表的范围以内,我做过一些mysql的集群:
linux mysql proxy 的安装,配置,以及读写分离
mysql replication 互为主从的安装及配置,以及数据同步
优点:扩展性好,没有多个分表后的复杂操作(php代码)
缺点:单个表的数据量还是没有变,一次操作所花的时间还是那么多,硬件开销大。
2,预先估计会出现大数据量并且访问频繁的表,将其分为若干个表
这种预估大差不差的,论坛里面发表帖子的表,时间长了这张表肯定很大,几十万,几百万都有可能。 聊天室里面信息表,几十个人在一起一聊一个晚上,时间长了,这张表的数据肯定很大。像这样的情况很多。所以这种能预估出来的大数据量表,我们就事先分出个N个表,这个N是多少,根据实际情况而定。以聊天信息表为例:
我事先建100个这样的表,message_00,message_01,message_02..........message_98,message_99.然后根据用户的ID来判断这个用户的聊天信息放到哪张表里面,你可以用hash的方式来获得,可以用求余的方式来获得,方法很多,各人想各人的吧。下面用hash的方法来获得表名:
- <?php
- function get_hash_table($table,$userid) {
- $str = crc32($userid);
- if($str<0){
- $hash = "0".substr(abs($str), 0, 1);
- }else{
- $hash = substr($str, 0, 2);
- }
- return $table."_".$hash;
- }
- echo get_hash_table('message','user18991'); //结果为message_10
- echo get_hash_table('message','user34523'); //结果为message_13
- ?>
<?php function get_hash_table($table,$userid) { $str = crc32($userid); if($str<0){ $hash = "0".substr(abs($str), 0, 1); }else{ $hash = substr($str, 0, 2); } return $table."_".$hash; } echo get_hash_table('message','user18991'); //结果为message_10 echo get_hash_table('message','user34523'); //结果为message_13 ?>
说明一下,上面的这个方法,告诉我们user18991这个用户的消息都记录在message_10这张表里,user34523这个用户的消息都记录在message_13这张表里,读取的时候,只要从各自的表中读取就行了。
优点:避免一张表出现几百万条数据,缩短了一条sql的执行时间
缺点:当一种规则确定时,打破这条规则会很麻烦,上面的例子中我用的hash算法是crc32,如果我现在不想用这个算法了,改用md5后,会使同一个用户的消息被存储到不同的表中,这样数据乱套了。扩展性很差。
3,利用merge存储引擎来实现分表
我觉得这种方法比较适合,那些没有事先考虑,而已经出现了得,数据查询慢的情况。这个时候如果要把已有的大数据量表分开比较痛苦,最痛苦的事就是改代码,因为程序里面的sql语句已经写好了,现在一张表要分成几十张表,甚至上百张表,这样sql语句是不是要重写呢?举个例子,我很喜欢举子
mysql>show engines;的时候你会发现mrg_myisam其实就是merge。
- mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user1` (
- -> `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- -> `name` varchar(50) DEFAULT NULL,
- -> `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0',
- -> PRIMARY KEY (`id`)
- -> ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ;
- Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)
- mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user2` (
- -> `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- -> `name` varchar(50) DEFAULT NULL,
- -> `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0',
- -> PRIMARY KEY (`id`)
- -> ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ;
- Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
- mysql> INSERT INTO `user1` (`name`, `sex`) VALUES('张映', 0);
- Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
- mysql> INSERT INTO `user2` (`name`, `sex`) VALUES('tank', 1);
- Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
- mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `alluser` (
- -> `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- -> `name` varchar(50) DEFAULT NULL,
- -> `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0',
- -> INDEX(id)
- -> ) TYPE=MERGE UNION=(user1,user2) INSERT_METHOD=LAST AUTO_INCREMENT=1 ;
- Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)
- mysql> select id,name,sex from alluser;
- +----+--------+-----+
- | id | name | sex |
- +----+--------+-----+
- | 1 | 张映 | 0 |
- | 1 | tank | 1 |
- +----+--------+-----+
- 2 rows in set (0.00 sec)
- mysql> INSERT INTO `alluser` (`name`, `sex`) VALUES('tank2', 0);
- Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
- mysql> select id,name,sex from user2
- -> ;
- +----+-------+-----+
- | id | name | sex |
- +----+-------+-----+
- | 1 | tank | 1 |
- | 2 | tank2 | 0 |
- +----+-------+-----+
- 2 rows in set (0.00 sec)
mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user1` ( -> `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, -> `name` varchar(50) DEFAULT NULL, -> `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0', -> PRIMARY KEY (`id`) -> ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ; Query OK, 0 rows affected (0.05 sec) mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user2` ( -> `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, -> `name` varchar(50) DEFAULT NULL, -> `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0', -> PRIMARY KEY (`id`) -> ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ; Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) mysql> INSERT INTO `user1` (`name`, `sex`) VALUES('张映', 0); Query OK, 1 row affected (0.00 sec) mysql> INSERT INTO `user2` (`name`, `sex`) VALUES('tank', 1); Query OK, 1 row affected (0.00 sec) mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `alluser` ( -> `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, -> `name` varchar(50) DEFAULT NULL, -> `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0', -> INDEX(id) -> ) TYPE=MERGE UNION=(user1,user2) INSERT_METHOD=LAST AUTO_INCREMENT=1 ; Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec) mysql> select id,name,sex from alluser; +----+--------+-----+ | id | name | sex | +----+--------+-----+ | 1 | 张映 | 0 | | 1 | tank | 1 | +----+--------+-----+ 2 rows in set (0.00 sec) mysql> INSERT INTO `alluser` (`name`, `sex`) VALUES('tank2', 0); Query OK, 1 row affected (0.00 sec) mysql> select id,name,sex from user2 -> ; +----+-------+-----+ | id | name | sex | +----+-------+-----+ | 1 | tank | 1 | | 2 | tank2 | 0 | +----+-------+-----+ 2 rows in set (0.00 sec)
从上面的操作中,我不知道你有没有发现点什么?假如我有一张用户表user,有50W条数据,现在要拆成二张表user1和user2,每张表25W条数据,
INSERT INTO user1(user1.id,user1.name,user1.sex)SELECT (user.id,user.name,user.sex)FROM user where user.id <= 250000
INSERT INTO user2(user2.id,user2.name,user2.sex)SELECT (user.id,user.name,user.sex)FROM user where user.id > 250000
这样我就成功的将一张user表,分成了二个表,这个时候有一个问题,代码中的sql语句怎么办,以前是一张表,现在变成二张表了,代码改动很大,这样给程序员带来了很大的工作量,有没有好的办法解决这一点呢?办法是把以前的user表备份一下,然后删除掉,上面的操作中我建立了一个alluser表,只把这个alluser表的表名改成user就行了。但是,不是所有的mysql操作都能用的
a,如果你使用 alter table 来把 merge 表变为其它表类型,到底层表的映射就被丢失了。取而代之的,来自底层 myisam 表的行被复制到已更换的表中,该表随后被指定新类型。
b,网上看到一些说replace不起作用,我试了一下可以起作用的。晕一个先
- mysql> UPDATE alluser SET sex=REPLACE(sex, 0, 1) where id=2;
- Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
- Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0
- mysql> select * from alluser;
- +----+--------+-----+
- | id | name | sex |
- +----+--------+-----+
- | 1 | 张映 | 0 |
- | 1 | tank | 1 |
- | 2 | tank2 | 1 |
- +----+--------+-----+
- 3 rows in set (0.00 sec)
mysql> UPDATE alluser SET sex=REPLACE(sex, 0, 1) where id=2; Query OK, 1 row affected (0.00 sec) Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 mysql> select * from alluser; +----+--------+-----+ | id | name | sex | +----+--------+-----+ | 1 | 张映 | 0 | | 1 | tank | 1 | | 2 | tank2 | 1 | +----+--------+-----+ 3 rows in set (0.00 sec)
c,一个 merge 表不能在整个表上维持 unique 约束。当你执行一个 insert,数据进入第一个或者最后一个 myisam 表(取决于 insert_method 选项的值)。mysql 确保唯一键值在那个 myisam 表里保持唯一,但不是跨集合里所有的表。
d,当你创建一个 merge 表之时,没有检查去确保底层表的存在以及有相同的机构。当 merge 表被使用之时,mysql 检查每个被映射的表的记录长度是否相等,但这并不十分可靠。如果你从不相似的 myisam 表创建一个 merge 表,你非常有可能撞见奇怪的问题。
好困睡觉了,c和d在网上看到的,没有测试,大家试一下吧。
优点:扩展性好,并且程序代码改动的不是很大
缺点:这种方法的效果比第二种要差一点
三,总结一下
上面提到的三种方法,我实际做过二种,第一种和第二种。第三种没有做过,所以说的细一点。哈哈。做什么事都有一个度,超过个度就过变得很差,不能一味的做数据库服务器集群,硬件是要花钱买的,也不要一味的分表,分出来1000表,mysql的存储归根到底还以文件的形势存在硬盘上面,一张表对应三个文件,1000个分表就是对应3000个文件,这样检索起来也会变的很慢。我的建议是
方法1和方法2结合的方式来进行分表
方法1和方法3结合的方式来进行分表
我的二个建议适合不同的情况,根据个人情况而定,我觉得会有很多人选择方法1和方法3结合的方式
http://blog.51yip.com/php/947.html
发表评论
-
阿里开源Mysql分布式中间件:Cobar
2015-01-28 00:18 1068Cobar是阿里巴巴研发的关系型数据的分布式处理系统(Amoe ... -
由浅入深探究mysql索引结构原理、性能分析与优化
2015-01-28 00:13 756第一部分:基础知识 第 ... -
MySQL Explain 结果解读与实践
2015-01-27 22:33 844Explain 结果解读与实践 基于 MySQL 5.0.6 ... -
MySQL 高可用架构之MMM - yayun
2015-01-20 00:09 806简介 MMM(Master-Master replicati ... -
理解MySQL——索引与优化
2015-01-09 15:23 639写在前面:索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进 ... -
B树、B-树、B+树、B*树
2015-01-09 15:10 703B树 即二叉搜索树: 1.所 ... -
MySQL NDB 6.3.20集群安装
2014-10-19 10:49 946引言: 本文会先对MySQ ... -
sphinx的配置和管理
2013-10-16 14:38 711Sphinx增量索引(转) 在实际应用中往往有这么一 ... -
微博数据库设计
2013-06-14 09:27 0部分功能建表设计 Use ... -
MySQL STRAIGHT_JOIN 与 NATURAL JOIN
2013-03-12 14:10 1187MySQL STRAIGHT_JOIN STRAIGHT_ ... -
MySQL的四种不同查询的分析
2013-03-02 09:42 01.前置条件: 本次是基于小数据量,且数据块在一个页中的最 ... -
MySQL Variable解读
2012-12-07 14:36 2162说明:具体参数还是要很对应版本对应,这是dba必须要 ... -
MySQL DELAY_KEY_WRITE(在mysql插入大数据量时可以关闭索引的选项)
2012-12-07 14:27 0mysql插入索引太慢 加参 ... -
mysql 的explain解析
2012-11-16 15:43 0在 explain的帮助下,您 ... -
java execute、executeQuery和executeUpdate之间的区别
2012-11-16 13:51 1070在用纯JSP做一个页面报警功能的时候习惯性的用executeQ ... -
MySQL分区表
2012-11-16 10:46 928查看分区情况 点击(此处)折叠或打开 ... -
Linux启用MySQL的InnoDB引擎[转]
2012-10-24 23:09 0前几天公司的一个项目组的同事反应说公司内部的一台Linux服务 ... -
源码安装Mysql,补装innodb引擎方法
2012-10-24 23:03 932首先确定,在mysql的'plugin_dir'下有ha_ ... -
MYSQL使用.frm恢复数据表结构的实现方法
2012-10-16 23:06 967我们都知道当我们建立数据表(innodb或myisam)时,会 ... -
史上最详细MySQL5.5复制配置步骤,与以前版本的有所不同[转]
2012-05-21 12:53 978操作系统:CentOS 5.8 MySQL版本:5.5 ...
相关推荐
MySQL分表及分表后插入sql语句,表为订单表,可以参考一下
本文将深入探讨基于Node.js实现的MySQL分表分库中间件,它在分布式集群环境中起到至关重要的作用。 首先,Node.js是一种流行的JavaScript运行环境,它允许开发人员使用JavaScript进行服务器端编程。Node.js的异步非...
并且,为了增加实战性,教程中还介绍了在Python中操作MySQL数据库的具体方法,让读者能够更加直观地感受到分库分表的实际操作过程。 通过本实战教程的学习,读者将能够掌握MySQL分库分表的理论知识和实践操作技能,...
关于mysql的分表技术实现方法。以及分表设计, 及简单的代码实例。
MySQL 分表分库 Demo MySQL 分表分库是指将大型数据库表分割成多个小表,以提高数据库的性能和可扩展性。随着业务数据的增长,数据库表中的数据不断增加,如果不加以控制,数据库的性能将会下降,影响业务的发展。 ...
文件`mysql分表创建.sql`很可能包含了创建分表的SQL脚本,如创建新表、插入数据、设置分区等操作。具体操作时,应确保理解分表策略,合理选择分片键,避免数据热点,并测试分表后的查询性能。 总之,MySQL分表是...
MySQL分表和分区最佳攻略 word版本,
分表是一种常见的数据库扩展策略,它通过将一个大表拆分成多个小表来提高查询效率和系统性能。在PHP中,我们可以编写SQL语句或者使用ORM(对象关系映射)框架来实现这一目标。下面我们将深入探讨两种常见的分表策略...
本篇文章将深入探讨"Python与MySQL分表分库实战"这一主题,帮助你理解如何有效地利用这两种技术来优化数据库性能和处理大数据。 首先,我们需要理解“分表分库”这一概念。随着数据量的增长,单一数据库可能会面临...
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...分表和表分区的目的就是减少数据库的负担,提高数据库的效率,通常点来讲就是提高表的增删改查效率。
【MySQL分表查询】在大型数据库系统中,随着数据量的不断增长,单表的数据规模可能会变得非常庞大,导致查询效率下降,系统性能受到影响。此时,分表技术就显得尤为重要。MySQL提供了多种分表策略,如哈希分表、范围...
Python后端运维工程师的可靠参考书,重点介绍如何优化mysql数据库性能。
**MySQL分库分表技术** 随着互联网业务的快速发展,数据量呈现爆炸性增长,单个数据库的性能瓶颈问题日益突出。在这种背景下,MySQL的分库分表技术应运而生,旨在解决高并发、大数据量场景下的性能挑战。本篇将深入...
3. **事务处理**:在分库分表环境下,传统的 ACID 事务特性变得复杂。Shard 工具可能需要支持分布式事务,例如两阶段提交或补偿事务,以确保数据的一致性。这通常需要额外的协调器来管理事务的生命周期。 4. **数据...
MySQL数据库之分库分表方案_ITPUB博客.mhtml MySQL数据库之分库分表方案_ITPUB博客.mhtml MySQL数据库之分库分表方案_ITPUB博客.mhtml
1、修改表名 2、创建新表 3、按时间条件插入数据 由于数据太大、用的改表名的方式备份分表,通过传入表名和条件字段名备份相应的表
其中有每个命令的使用说明与注释。并增加了清理数据的方式。以及导入输入的注意事项
- 分表情况,2:日期分表,按照目标表里面的记录日期的字段,按照日期【日、周、月、年】拆分成多个表【本代码仅考虑unix时间戳来分表,其它不支持,您可以自己思考,自己修改代码】 - 注意,支持【子表】,填入...
MySQL分库分表是一种数据库架构优化技术,其目的是为了提高大型数据库系统的性能和可扩展性。在面对大规模数据和高并发访问时,单库单表往往难以满足需求,分库分表就成为了必要之选。分库分表技术可以将数据分散...