超大数据量存储常用数据库分表分库算法总结

现在有很多的项目,对计数器的实现甚是随意,比如在实现网站文章点击数的时候,是这么设计数据表的,如:"article_id, article_name, article_content, article_author, article_view--在article_view中记录该文章的浏览量.诈一看似乎没有问题.对于小站,比如本博客,就是这么做的,因为小菜的博客难道会涉及并发问题吗?答案显而易见,一天没多少IP,而且以后不会很大. 言归正传,对文章资讯类为主的项目,在浏览一个页面的时候不但要进行

我的设备上每秒将2000条数据插入数据库,2个设备总共4000条,当在程序里面直接用insert语句插入时,两个设备同时插入大概总共能插入约2800条左右,数据丢失约1200条左右,测试了很多方法,整理出了两种效果比较明显的解决办法: 方法一:使用Sql Server函数: 1.将数据组合成字串,使用函数将数据插入内存表,后将内存表数据复制到要插入的表. 2.组合成的字符换格式:'111|222|333|456,7894,7458|0|1|2014-01-01 12:15:16;1111|222

安装好mysql后,配制文件应该在/usr/local/mysql/share/mysql目录中,配制文件有几个,有my- huge.cnf my-medium.cnf my-large.cnf my-small.cnf,不同的流量的网站和不同配制的服务器环境,当然需要有不同的配制文件了. 一般的情况下,my-medium.cnf这个配制文件就能满足我们的大多需要:一般我们会把配置文件拷贝到/etc/my.cnf 只需要修改这个配置文件就可以了,使用mysqladmin variables ex

测试环境 硬件:CPU 酷睿双核T5750 内存:2G 软件:Windows server 2003 + sql server 2005 OK,我们首先创建一数据库:data_Test,并在此数据库中创建一表:tb_TestTable 复制代码 代码如下: create database data_Test --创建数据库 data_Test  GO use data_Test GO create table tb_TestTable --创建表 (id int identity(1,1) pr

数据库优化包含以下三部分,数据库自身的优化,数据库表优化,程序操作优化.此文为第三部分 概述:程序访问优化也可以认为是访问SQL语句的优化,一个好的SQL语句是可以减少非常多的程序性能的,下面列出常用错误习惯,并且提出相应的解决方案 一.操作符优化 1. IN.NOT IN 操作符 IN和EXISTS 性能有外表和内表区分的,但是在大数据量的表中推荐用EXISTS 代替IN . Not IN 不走索引的是绝对不能用的,可以用NOT EXISTS 代替 2. IS NULL 或IS NOT NUL

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 from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使

1.创建索引对于查询占主要的应用来说,索引显得尤为重要.很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的,或者说没有添加更为有效的索引导致.如果不加索引的话,那么查找任何哪怕只是一条特定的数据都会进行一次全表扫描,如果一张表的数据量很大而符合条件的结果又很少,那么不加索引会引起致命的性能下降.但是也不是什么情况都非得建索引不可,比如性别可能就只有两个值,建索引不仅没什么优势,还会影响到更新速度,这被称为过度索引.2.复合索引比如有一条语句是这样的:select * from users

复制代码 代码如下: CREATE PROCEDURE page @tblName varchar(255), -- 表名 @strGetFields varchar(1000) = '*', -- 需要返回的列 @fldName varchar(255)='id', -- 排序的字段名 @PageSize int = 10, -- 页尺寸 @PageIndex int = 1, -- 页码 @doCount bit = 0, -- 返回记录总数, 非 0 值则返回 @OrderType bit

一.前提 这里的原则只是针对MySQL数据库,其他的数据库某些是殊途同归,某些还是存在差异.我总结的也是MySQL普遍的规则,对于某些特殊情况得特殊对待.在构造SQL语句的时候要养成良好的习惯. 二.原则总结 原则1.仅列出需要查询的字段,这对速度不会明显的影响,主要是考虑节省应用程序服务器的内存. 原来语句: select * from admin 优化为: select admin_id,admin_name,admin_password from admin 原则2.尽量避免在列上做运算,

1.优化应用程序和业务逻辑,这个是最重要的. 2.数据库设计阶段范式和反范式的灵活应用.一般情况下,对于频繁访问但是不频繁修改的数据,内部设计应当物理不规范化:对于频繁修改但并不频繁访问的数据,内部设计应当物理规范化. 3.充分利用内存,优化sga.pga等(11g已经实现了sga+pga自动化,但有的时候仍然需要手动进行调整),适当的将小表keep到cache中. 4.优化sql语句 1)减少对数据库的查询次数,即减少对系统资源的请求,使用快照和显形图等分布式数据库对象可以减少对数据库的查询次

1.选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快.因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小.例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了.同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段.另外一个提高效率的方法是在

下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题.下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎与我讨论. 1.Bloom filter 适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集 基本原理及要点: 对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数.将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明

一:使用where少使用having; 二:查两张以上表时,把记录少的放在右边: 三:减少对表的访问次数: 四:有where子查询时,子查询放在最前: 五:select语句中尽量避免使用*(执行时会把*依次转换为列名): 六:尽量多的使用commit: 七:Decode可以避免重复扫描相同的记录或重复连接相同的表: 八:通过内部函数也可提高sql效率: 九:连接多个表时,使用别名并把别名前缀于每个字段上: 十:用exists代替in 十一:not exists代替 not in(not in 字

本文主要向大家介绍的是正确优化SQL Server数据库的经验总结,其中包括在对其进行优化的实际操作中值得大家注意的地方描述,以及对SQL语句进行优化的最基本原则,以下就是文章的主要内容描述. 优化数据库的注意事项: 1.关键字段建立索引. 2.使用存储过程,它使SQL变得更加灵活和高效. 3.备份数据库和清除垃圾数据. 4.SQL语句语法的优化.(可以用Sybase的SQL Expert,可惜我没找到unexpired的序列号) 5.清理删除日志. SQL语句优化的基本原则: 1.使用索引来更

mysql表复制 复制表结构+复制表数据 mysql> create table t3 like t1; mysql> insert into t3 select * from t1; mysql索引 ALTER TABLE用来创建普通索引.UNIQUE索引或PRIMARY KEY索引 ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list) ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column_list)

10线程同时操作,频繁出现插入同样数据的问题.虽然在插入数据的时候使用了: insert inti tablename(fields....) select @t1,@t2,@t3 from tablename where not exists (select id from tablename where t1=@t1,t2=@t2,t3=@t3) 当时还是在高并发的情况下无效.此语句也包含在存储过程中.(之前也尝试线判断有无记录再看是否写入,无效). 因此,对于此类情况还是需要从数据库的根本

以下就是跟大家分享的19个MySQL性能优化主要要点,一起学习学习. 1.为查询优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存.这是提高性最有效的方法之一,而且这是被MySQL的数据库引擎处理的.当有很多相同的查询被执行了多次的时候,这些查询结果会被放到一个缓存中,这样,后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了. 这里最主要的问题是,对于程序员来说,这个事情是很容易被忽略的.因为,我们某些查询语句会让MySQL不使用缓存.请看下面的示例: // 查询缓存不开启 $r = mysq

人们在使用SQL时往往会陷入一个误区,即太关注于所得的结果是否正确,而忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异,这种性能差异在大型的或是复杂的数据库环境中(如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS)中表现得尤为明显. 笔者在工作实践中发现,不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计.不充份的连接条件和不可优化的where子句. 在对它们进行适当的优化后,其运行速度有了明显地提高! 下面将从这三个方面分别进行总结: 为了更直观地说明问题,所有实例中的SQL运行时间均经过测试,不超过1秒的均表示为(

如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 一.数据库结构的设计 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以在考虑整个系统的流程的时候,我们必须