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收集下关系数据库处理亿万级别的数据

發布時間:2024/4/14 数据库 29 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 收集下关系数据库处理亿万级别的数据 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
第一階段: 1,一定要正確設計索引 2,一定要避免SQL語句全表掃描,所以SQL一定要走索引(如:一切的 > < != 等等之類的寫法都會導致全表掃描) 3,一定要避免 limit 10000000,20 這樣的查詢 4,一定要避免 LEFT JOIN 之類的查詢,不把這樣的邏輯處理交給數據庫 5,每個表索引不要建太多,大數據時會增加數據庫的寫入壓力第二階段:1,采用分表技術(大表分小表)a)垂直分表:將部分字段分離出來,設計成分表,根據主表的主鍵關聯 b)水平分表:將相同字段表中的記錄按照某種Hash算法進行拆分多個分表2,采用mysql分區技術(必須5.1版以上,此技術完全能夠對抗Oracle),與水平分表有點類似,但是它是在邏輯層進行的水平分表第三階段(服務器方面):1,采用memcached之類的內存對象緩存系統,減少數據庫讀取操作 2,采用主從數據庫設計,分離數據庫的讀寫壓力 3,采用Squid之類的代理服務器和Web緩存服務器技術

PS:由于篇幅問題,我只簡單說一些基本概念,其實里面每個知識點關系到的內容都很多。特別是第一階段,很多工作幾年的程序員,都不能完全理解。我覺得要真正理解索引,最好的辦法就是在1000W-億級以上的數據,進行測試SQL語句,再結合 explain 命令進行查看SQL語句索引情況

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去掉表的所有索引 用批量進行插入 分表或者分區,減少每個表的數據總量 在某個表完全寫完之后再建立索引 正確的指定索引字段 把需要用到的字段放到包含索引中(在返回的索引中就包含了一切) 查詢的時候只返回所需的字段

總結

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