mysql亿级数据怎么办 mysql上亿数据解决方案
mysql数据库如何提高查询效率,单表记录数有几亿条,指定索引效率还是很...
1、mysql单表几条数据,你这么复杂的SQL还能出得来已经很不错了。可以考虑分表分库了,mysql单表数据到千万级别性能就下降,。单表这么大的数据,怎么优化都会有点点慢。
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2、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。
3、里,在的话直接返回 不在的话就去数据库查询,然后看memcache是否满了,不满就添加到memcache里。否则就不添加。另外运行一个守护进程,对缓存时间过长并且hits 很低的记录删除掉,清除memcache空间。
4、SQL是根据表中数据来进行查询优化的,当索引列有大量数据重复时,SQL查询可能不会去利用索引,如一表中有字段 sex,male、female几乎各一半,那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
5、分表。可以按时间,或按一定的规则拆分,做到查询某一条数据库,尽量在一个子表中即可。这是最有效的方法 2读写分离。尤其是写入,放在新表中,定期进行同步。
6、这样,我们又可以提高数据库的性能。 使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub-Queries) MySQL从1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果,然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。
如何优化mysql表亿级条数
数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段,其中 title 用定长,info 用text, id 是逐渐,vtype是tinyint,vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据,填充10万篇新闻。
首先可以考虑业务层面优化,即垂直分表。垂直分表就是把一个数据量很大的表,可以按某个字段的属性或使用频繁程度分类,拆分为多个表。
本文会以一个实际的项目应用为例,层层向大家剖析[如何进行数据库的优化]项目背景是企业级的统一消息处理平台,客户数据在5千万加,每分钟处理消息流水1千万,每天消息流水1亿左右。
不进行结构优化的话只能用缓存了 讲结果缓存进 memcache ,并记录缓存 hits 和 时间,每次先检查是否在memcache 里,在的话直接返回 不在的话就去数据库查询,然后看memcache是否满了,不满就添加到memcache里。
php+mysql可以处理亿级的数据吗
数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段,其中 title 用定长,info 用text, id 是逐渐,vtype是tinyint,vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据,填充10万篇新闻。
如果是 关系型强, 但是数据不是很值钱的数据, 例如 A股 从开市以来, 所有股票的 每日,每小时,30分,15分,5分 钟的行情数据。 那么你可以使用 Mysql。 反正丢了就重新导入一次。
那么,MySQL能不能支撑亿级的数据量呢,我的答案是肯定的,绝大部分的互联网公司,它们采用的数据存储方案,绝大部分都是以MySQL为主,不差钱的国企和银行,以Oracle为主,而且有专职的DBA为你服务。
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