java遍歷數(shù)據(jù)庫表中的數(shù)據(jù) mysql表數(shù)據(jù)量太大,達到了1億多條數(shù)據(jù),除了分庫分表之外,還有沒有其他的解決方式?
mysql表數(shù)據(jù)量太大,達到了1億多條數(shù)據(jù),除了分庫分表之外,還有沒有其他的解決方式?在正常配置下,MySQL只能承載2000萬數(shù)據(jù)(同時讀寫,表中有大文本字段,單服務器)?,F(xiàn)在已經(jīng)超過1億,而且還在
mysql表數(shù)據(jù)量太大,達到了1億多條數(shù)據(jù),除了分庫分表之外,還有沒有其他的解決方式?
在正常配置下,MySQL只能承載2000萬數(shù)據(jù)(同時讀寫,表中有大文本字段,單服務器)?,F(xiàn)在已經(jīng)超過1億,而且還在增加,建議按以下方式處理:
1子表。它可以按時間或一定的規(guī)則進行拆分,以便盡可能地查詢子表中的數(shù)據(jù)庫。這是最有效的方法。特別是寫,放入一個新表,并定期同步。如果記錄不斷更新,最好將寫入的數(shù)據(jù)放在redis中,并定期同步表3的大文本字段,將它們分隔成一個新的獨立表。對于較大的文本字段,可以使用NoSQL數(shù)據(jù)庫
4優(yōu)化體系結構,或者優(yōu)化SQL查詢,避免聯(lián)合表查詢,盡量不要使用count(*)、in、recursion等性能消耗語句
5使用內(nèi)存緩存,或者在前端讀取時增加緩存數(shù)據(jù)庫。重復讀取時,直接從緩存中讀取。
以上是一種低成本的管理方法,基本上幾個服務器就可以做到,但是管理起來有點麻煩。
當然,如果總體數(shù)據(jù)量特別大,我不關心投資成本。讓我們使用集群和tidb
我將從子數(shù)據(jù)庫和子表存在的問題以及如何做到這一點來回答這個問題。。
沒有辦法避免這個問題,通常拆分SQL,使用多個查詢,然后使用結果分別檢查結果
!我們可以使用TCC編程模型來確保兩個事務可以正確提交,但這種代碼入侵方式相對較重!您還可以使用基于消息的數(shù)據(jù)一致性保證
!1. 使用多線程分別查詢多個節(jié)點,然后匯總
MySQL分庫分表之后,id主鍵如何處理?
剛剛登上頭條,50歲之后,我收到了邀請。我真的不知道怎么回答。我只是去學習“java程序員”。
首先,“Java程序員”是技術人才。他們依靠高智商產(chǎn)出換取經(jīng)濟利益。它們?nèi)杂泻艽蟮氖袌龊桶l(fā)展前景。
如果你覺得你對目前的工作和薪水不滿意,你必須考慮一下原因。是不是因為你工作不夠努力,技能不好?還是沒有人盡全力?選定的單位不適合你嗎?或者周圍環(huán)境中有什么不利因素?等等
我看到我周圍的孩子了。他們非常努力。畢業(yè)后,他們繼續(xù)學習,提高自己。他們將通過各種方式與外界保持聯(lián)系,了解市場對人才的需求。他們還會多次“跳槽”,尋找更滿意、更理想的單位。當然,在這個過程中一定要有準確的評價,對吧?
我真的覺得年輕人不容易,工作就是奮斗,日日夜夜,那么辛苦
!為你加油!多找些好朋友咨詢,多了解一下市場情況,和身邊的同行比較一下,看看自己有沒有缺點,總之,為你加油
干了四年java程序員,為什么會越來越迷茫?
子數(shù)據(jù)庫和子表是一種相對落后的優(yōu)化方法,因為成本相對較高。
遇到數(shù)據(jù)庫瓶頸:
-首先考慮SQL優(yōu)化,這是最簡單的方法。對現(xiàn)有系統(tǒng)沒有影響。
-第二個是考慮數(shù)據(jù)庫讀寫分離,這也是一個相對簡單的方法。在數(shù)據(jù)庫級配置中,系統(tǒng)級只需要調(diào)整獲取數(shù)據(jù)庫連接的邏輯即可。讀取數(shù)據(jù)時,可以同時獲得主庫和從庫連接。寫入數(shù)據(jù)時,僅獲取主庫連接。
-考慮添加緩存層。數(shù)據(jù)緩存在緩存中,再次訪問時不再從數(shù)據(jù)庫檢索。通常,緩存層對系統(tǒng)是透明的,對系統(tǒng)本身沒有影響。但是,cache的引入也引入了相應的需要考慮的問題,如雪崩、命中率、分布式cache等]-還有一種非技術手段,就是改變需求。性能問題的原因是否不合理?還是要求太復雜?需求可以簡化嗎?這種方法對系統(tǒng)的影響相對較小。
-最后,考慮子數(shù)據(jù)庫和子表。優(yōu)先考慮子數(shù)據(jù)庫,因為它比子表簡單。將相應的表移動到新的數(shù)據(jù)庫中,并調(diào)整系統(tǒng)的邏輯以獲得數(shù)據(jù)庫連接。在這里,我們需要考慮移動哪些表。在提高性能的前提下,我們首先嘗試避免分布式事務。
-最后,考慮子表。子表的主要原因是單個表中的數(shù)據(jù)量很大。子表分為縱斷面和橫斷面。垂直剪切是按列剪切的,例如用戶表。常用信息為基本信息表,其他信息為明細表。橫切是按行切割。例如,一個有1億數(shù)據(jù)的表被分成10個有1000萬數(shù)據(jù)的表。這涉及到數(shù)據(jù)應該存儲在哪個表中或從哪個表中獲取。在表被劃分之后,可以對數(shù)據(jù)庫進行進一步的優(yōu)化。
-如果涉及分布式事務,應考慮如何保證分布式事務。理論上,2個,3個,帕克斯,帽子,底座。相應中間件的使用。
系統(tǒng)的設計和優(yōu)化不是模仿的問題,而是需要根據(jù)實際場景進行處理。