mysql数据库表太大查询慢优化的几种方法
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优化方案:
主从同步+读写分离:
这个表在有设备条件的情况下,读写分离,这样能减少很多压力,而且数据稳定性也能提高
纵向分表:
根据原则,每个表最多不要超过5个索引,纵向拆分字段,将部分字段拆到一个新表
通常我们按以下原则进行垂直拆分:(先区分这个表中的冷热数据字段)
把不常用的字段单独放在一张表;
把text,blob等大字段拆分出来放在附表中;
经常组合查询的列放在一张表中;
缺点是:很多逻辑需要重写,带来很大的工作量。
利用表分区:
这个是推荐的一个解决方案,不会带来重写逻辑等,可以根据时间来进行表分区,相当于在同一个磁盘上,表的数据存在不同的文件夹内,能够极大的提高查询速度。
横向分表:
1000W条数据不少的,会带来一些运维压力,备份的时候,单表备份所需时间会很长,所以可以根据服务器硬件条件进行水平分表,每个表有多少数据为准。
主从同步+读写分离:
这个表在有设备条件的情况下,读写分离,这样能减少很多压力,而且数据稳定性也能提高
纵向分表:
根据原则,每个表最多不要超过5个索引,纵向拆分字段,将部分字段拆到一个新表
通常我们按以下原则进行垂直拆分:(先区分这个表中的冷热数据字段)
把不常用的字段单独放在一张表;
把text,blob等大字段拆分出来放在附表中;
经常组合查询的列放在一张表中;
缺点是:很多逻辑需要重写,带来很大的工作量。
利用表分区:
这个是推荐的一个解决方案,不会带来重写逻辑等,可以根据时间来进行表分区,相当于在同一个磁盘上,表的数据存在不同的文件夹内,能够极大的提高查询速度。
横向分表:
1000W条数据不少的,会带来一些运维压力,备份的时候,单表备份所需时间会很长,所以可以根据服务器硬件条件进行水平分表,每个表有多少数据为准。
壹寰(深圳)科技文化有限公司
2021-03-27 广告
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