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隨著時(shí)間的推移和業(yè)務(wù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫承載的數(shù)據(jù)量也會(huì)不斷增加。當(dāng)數(shù)據(jù)量超過一定閾值時(shí)，數(shù)據(jù)庫的性能和可靠性都會(huì)受到影響，對(duì)業(yè)務(wù)的影響也會(huì)越來越大。因此，處理數(shù)據(jù)過多的問題是每個(gè)數(shù)據(jù)庫管理員必須面對(duì)的問題。
在MySQL數(shù)據(jù)庫中，處理數(shù)據(jù)過多的問題有以下幾個(gè)方面的內(nèi)容：
1. 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)
數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)是決定數(shù)據(jù)庫性能和可靠性的重要因素之一。當(dāng)數(shù)據(jù)量超過閾值時(shí)，數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)可能會(huì)成為性能瓶頸。為了防止這種情況發(fā)生，必須選擇恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)類型、避免冗余數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、充分考慮索引的使用等，將優(yōu)化數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)的工作提前進(jìn)行。具體措施包括以下幾個(gè)方面：
（1）選擇恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)類型：數(shù)據(jù)類型的選擇在數(shù)據(jù)庫性能和資源需求方面都有重要意義。較小的數(shù)據(jù)類型可以減少磁盤使用空間，從而提高查詢效率；而較大的數(shù)據(jù)類型則會(huì)占用更多的磁盤空間和內(nèi)存，導(dǎo)致系統(tǒng)性能下降。
（2）避免冗余數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)：在數(shù)據(jù)庫中，應(yīng)該避免冗余存儲(chǔ)相同的數(shù)據(jù)，這樣可以減少存儲(chǔ)空間的使用。同時(shí)，冗余數(shù)據(jù)的存在也會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)一致性的問題，影響數(shù)據(jù)庫的可靠性。
（3）充分考慮索引的使用：索引是加快查詢效率的重要手段。在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫時(shí)，應(yīng)當(dāng)充分考慮哪些字段需要進(jìn)行索引，選擇合適的索引類型和索引算法，以提高數(shù)據(jù)庫的查詢效率和性能。
2. 數(shù)據(jù)庫優(yōu)化
除了數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)外，還可以通過數(shù)據(jù)備份、緩存和分庫分表等優(yōu)化手段，來解決數(shù)據(jù)庫過多的問題。具體措施包括以下幾個(gè)方面：
（1）數(shù)據(jù)備份：合理的數(shù)據(jù)備份策略可以保證數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)安全性，并降低數(shù)據(jù)損失風(fēng)險(xiǎn)。備份可以采用多種方式，比如全量備份、增量備份等。數(shù)據(jù)庫備份的頻率和存儲(chǔ)方式也需要進(jìn)行合理選擇。
（2）緩存：數(shù)據(jù)緩存可以大大減少對(duì)數(shù)據(jù)庫的訪問，從而提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度，同時(shí)還能降低數(shù)據(jù)庫負(fù)載。數(shù)據(jù)庫緩存可以使用一些工具或框架，例如Redis等。
（3）分庫分表：當(dāng)數(shù)據(jù)量較大時(shí)，可以采用分庫分表的方式將數(shù)據(jù)分布在多臺(tái)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上，這樣可以減輕單臺(tái)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的負(fù)荷，提高數(shù)據(jù)庫的性能和可靠性。同時(shí)，分庫分表的方式也可以提高系統(tǒng)的伸縮性和可擴(kuò)展性。
3. 數(shù)據(jù)庫維護(hù)
數(shù)據(jù)庫的維護(hù)是保證數(shù)據(jù)庫性能和可靠性的必要工作。定期對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行維護(hù)和優(yōu)化，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決一些潛在的問題，確保數(shù)據(jù)庫運(yùn)行的穩(wěn)定性和可靠性。具體措施包括以下幾個(gè)方面：
（1）定期備份：定期備份可以保證數(shù)據(jù)的完整性和一致性。備份可以選擇不同的方式，如物理備份和邏輯備份等。
（2）定期優(yōu)化：優(yōu)化數(shù)據(jù)庫可以提高數(shù)據(jù)庫的性能和可靠性。優(yōu)化內(nèi)容包括優(yōu)化查詢語句、清理無用數(shù)據(jù)、重建索引等。
（3）監(jiān)控和調(diào)優(yōu)：監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)庫運(yùn)行狀態(tài)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題，并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。監(jiān)控內(nèi)容包括數(shù)據(jù)庫負(fù)載、占用內(nèi)存、I/O操作等。
在MySQL數(shù)據(jù)庫中如何處理數(shù)據(jù)過多的問題需要綜合多種因素進(jìn)行考慮和處理。由于巨大的數(shù)據(jù)量和流量對(duì)數(shù)據(jù)庫性能和可靠性的影響是顯而易見的，因此，隨著業(yè)務(wù)需求的不斷增加，數(shù)據(jù)庫維護(hù)和優(yōu)化勢(shì)必會(huì)成為數(shù)據(jù)庫管理員必須面對(duì)的日常工作。
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MySQL 8.0.16 已經(jīng)發(fā)布，它像往常一樣增強(qiáng)了組復(fù)制 Group Replication 功能。
這篇文章介紹了 MySQL 8.0.16 為 Group Replication 帶來的新功能：
Message fragmentation（信息碎片化）。
背景
Group Replication 目前使用 XCom（一種組通信引擎），特點(diǎn)：原子性，組員狀態(tài)檢測(cè)等。每個(gè)成員的組復(fù)制插件先將信息轉(zhuǎn)發(fā)到本地 XCom，再由 XCom 最終以相同的順序?qū)⑿畔鬟f給每個(gè)組成員的 Group Replication 插件。
XCom 由單線程實(shí)現(xiàn)。當(dāng)一些成員廣播信息過大時(shí)，XCom 線程必須花費(fèi)更多的時(shí)間來處理那個(gè)大信息。如果成員的 XCom 線程忙于處理大信息的時(shí)間過長(zhǎng)，它可能會(huì)去查看其他成員的 XCom 實(shí)例。例如，忙碌的成員失效。如果是這樣，該組可以從該組中驅(qū)逐忙碌的成員。
MySQL 8.0.13 新增 group_replication_member_expel_timeout 系統(tǒng)變量，您可以通過它來調(diào)整將成員從組中驅(qū)逐的時(shí)間。例如，懷疑成員失敗，但成員實(shí)際上忙于處理大信息，給成員足夠的時(shí)間來完成處理。在這種情況下，是否為成員增加驅(qū)逐超時(shí)的設(shè)置盯悉液是一種權(quán)衡。有可能等了很久，該成員實(shí)際真的失效了。
Message fragmentation（信息碎片化）
MySQL 8.0.16 的 Group Replication 插件新增用來處理大信息的功能：信息碎片化。
簡(jiǎn)而言之，您可以為成員的廣播信息指定更大值。超過更大值的信息將分段為較小的塊傳播。
您可以使用 group_replication_communication_max_message_size 系統(tǒng)變量指定允許的信息更大值（默認(rèn)值為10 MiB）。
示例
讓我們用一個(gè)例子來解釋新功能。圖1顯示了當(dāng)綠色成員向組廣播信息時(shí)，陸余新功能是如何處理的。
圖1 對(duì)傳出信息進(jìn)行分段
1. 如果信息大小超過用戶允許的更大值（group_replication_communication_max_message_size），則該成員會(huì)將信息分段為不超過更大值的塊。
2. 該成員將每個(gè)塊廣播到該組，即將每個(gè)塊單獨(dú)轉(zhuǎn)發(fā)到XCom。
XCom 最終將這些塊提供給組成員。下面三張圖展示出了中間綠色成員發(fā)送大信息時(shí)工作的新特征。
圖2a 重新組合傳入的信息：之一個(gè)片段
3. 成員得出結(jié)論，傳入的信息實(shí)際上是一個(gè)更大信息的片段。
4. 成員緩沖傳入的片段，因?yàn)樗麄冋J(rèn)為片段是仍然不完整的信息的一部分。（片段包含必要的元數(shù)據(jù)以達(dá)到這個(gè)結(jié)論。）
圖2b 重新組合傳入的信息：第二個(gè)片段
5. 見上面的第3步。
6. 見上面的第4步。
圖2c 重新組合傳入的信息：最凱物后一個(gè)片段
7. 成員得出結(jié)論，傳入的信息實(shí)際上是一個(gè)更大信息的片段。
8. 成員得出結(jié)論，傳入的片段是最后一個(gè)缺失的塊，重新組合原始信息，然后對(duì)其進(jìn)行處理，傳輸完畢。
結(jié)論
MySQL 8.0.16 已經(jīng)發(fā)布后，組復(fù)制現(xiàn)在可以確保組內(nèi)交換的信息大小不超過用戶定義的閾值。這可以防止組內(nèi)誤判而驅(qū)逐成員。
先把excel的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個(gè)臨時(shí)新建仔衡的表，然后襲猛從這個(gè)拍戚橋新表插入到原表。
insert into orig_table select * from new_table where not exists ( select 1 from
orig_table where column=new_table.column … )
你是如何用excel的數(shù)據(jù)去對(duì)比mysql中表的數(shù)據(jù)的？是將excel導(dǎo)入到mysql中嗎？
mysql單庫負(fù)載過高的處理方式
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經(jīng)?；燠E于技術(shù)社區(qū)，頻繁看到這個(gè)題目，今天干脆在自己博客重復(fù)一遍解決辦法：
針對(duì)mysql，sqlserver等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫單表數(shù)據(jù)過大的處理方式
如果不是
阿里云
的
分布式數(shù)據(jù)庫 DRDS
那種多機(jī)器集群方案的話： 先考慮表分區(qū) ；然后考慮分表 ；然后考慮分庫。
這個(gè)題目是我所經(jīng)歷過的，我做的是GPS應(yīng)用，早期版本就是選用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫Sql Server。當(dāng)時(shí)我選取的方案就是之一種：表分區(qū)。 表分區(qū)的優(yōu)勢(shì)是，如果表結(jié)構(gòu)合理，可以不涉及到程序修改。也就是說，對(duì)程序來講依然是單表讀寫的效果！
所有軌跡數(shù)據(jù)存入到一個(gè)巨大的表里。有多大呢？
更大存儲(chǔ)量超過10億行。具體數(shù)值應(yīng)該是12億多點(diǎn)，由于系統(tǒng)設(shè)計(jì)為只存儲(chǔ)30天軌跡，所以線上期間更大存儲(chǔ)只到這個(gè)數(shù)，再后來采用云架構(gòu)，上云替換成非關(guān)系性數(shù)據(jù)庫，獲得了更高的寫入性能和存儲(chǔ)壓縮能力。
每日寫入量就超過1500萬行。上下班交通高峰時(shí)候每秒寫入量平均超過500行。也就是500iops，距離系統(tǒng)設(shè)計(jì)的壓測(cè)指標(biāo)3000還有一大截
這張大型單表設(shè)計(jì)要點(diǎn)：
（一個(gè)聚集索引用于寫入，一個(gè)聯(lián)合索引用于查詢，沒有主鍵，使用表分區(qū)）
明確主鍵用途：
真的需要查詢單行數(shù)據(jù)時(shí)候才需要主鍵！
我采用無主鍵設(shè)計(jì)，用于避免寫入時(shí)候浪費(fèi)維護(hù)插入數(shù)據(jù)的性能。最早使用聚集的類似自增的id主鍵，壓測(cè)寫入超過5億行的時(shí)候，寫入性能縮減一半
準(zhǔn)確適用聚集：
寫入的數(shù)據(jù)在硬盤物理順序上是追加，而不是插入！
我把時(shí)間戳字段設(shè)置為聚集索引，用于聚集寫入目的設(shè)計(jì)。保證硬盤上的物理寫入順序，不浪費(fèi)性能用于插入數(shù)據(jù)
職責(zé)足夠單一：
用于精準(zhǔn)索引！
使用時(shí)間+設(shè)備聯(lián)合索引，保證這張表只有一個(gè)查詢用途。保證系統(tǒng)只有一種查詢目的：按照設(shè)備號(hào)，查詢一個(gè)時(shí)間段的數(shù)據(jù)。
精確的表分區(qū)：
要求查詢時(shí)候限定更大量或者更大取值范圍！
按天進(jìn)行表分區(qū)，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)量下的高效查詢。這里是本文重點(diǎn)，按照聚集索引進(jìn)行，可以讓目標(biāo)數(shù)據(jù)局限在更小的范圍進(jìn)行，雖然單表數(shù)據(jù)上億，但是查詢基本上只在某一天的的幾千萬里進(jìn)行索引查詢
每張表會(huì)有各自的特點(diǎn)，不可生搬硬套，總結(jié)下我這張表的特點(diǎn)：
只增，不刪，不改！
關(guān)于不刪除中：每天使用作業(yè)刪除超過30天的那個(gè)分區(qū)數(shù)據(jù)除外，因?yàn)橐蹇张f的表分區(qū)，騰出新的表分區(qū)！
只有一個(gè)業(yè)務(wù)查詢：只按照設(shè)備編碼查詢某個(gè)時(shí)間段
只有一個(gè)運(yùn)維刪除：刪除舊的分區(qū)數(shù)據(jù)
這張表，是我技術(shù)生涯中進(jìn)步的一個(gè)大階梯，讓我我體會(huì)到了系統(tǒng)架構(gòu)的意義。
雖然我的這張舉行表看似只有4個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，但是這四個(gè)非常精準(zhǔn)的關(guān)鍵點(diǎn)設(shè)計(jì)，耗費(fèi)了我一個(gè)月之久！正是這么足夠精準(zhǔn)的表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，才撐起了后來壓測(cè)并發(fā)量超過3000的并發(fā)寫入量！壓測(cè)的指標(biāo)跟數(shù)據(jù)庫所在的硬盤有直接關(guān)系，當(dāng)時(shí)選取的硬盤是4塊10000轉(zhuǎn)的SAS盤做了Raid10的環(huán)境
關(guān)于后來為什么沒有更高的實(shí)際應(yīng)用數(shù)值，是因?yàn)橄到y(tǒng)后來改版為云架構(gòu)，使用了阿里云，更改為寫入性能更高的非關(guān)系型數(shù)
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