收集下关系数据库处理亿万级别的数据
第一阶段: 1,一定要正确设计索引 2,一定要避免SQL语句全表扫描,所以SQL一定要走索引(如:一切的 > < != 等等之类的写法都会导致全表扫描) 3,一定要避免 limit 10000000,20 这样的查询 4,一定要避免 LEFT JOIN 之类的查询,不把这样的逻辑处理交给数据库 5,每个表索引不要建太多,大数据时会增加数据库的写入压力第二阶段:1,采用分表技术(大表分小表)a)垂直分表:将部分字段分离出来,设计成分表,根据主表的主键关联 b)水平分表:将相同字段表中的记录按照某种Hash算法进行拆分多个分表2,采用mysql分区技术(必须5.1版以上,此技术完全能够对抗Oracle),与水平分表有点类似,但是它是在逻辑层进行的水平分表第三阶段(服务器方面):1,采用memcached之类的内存对象缓存系统,减少数据库读取操作 2,采用主从数据库设计,分离数据库的读写压力 3,采用Squid之类的代理服务器和Web缓存服务器技术PS:由于篇幅问题,我只简单说一些基本概念,其实里面每个知识点关系到的内容都很多。特别是第一阶段,很多工作几年的程序员,都不能完全理解。我觉得要真正理解索引,最好的办法就是在1000W-亿级以上的数据,进行测试SQL语句,再结合 explain 命令进行查看SQL语句索引情况 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------去掉表的所有索引 用批量进行插入 分表或者分区,减少每个表的数据总量 在某个表完全写完之后再建立索引 正确的指定索引字段 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) 查询的时候只返回所需的字段
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