https://www.cnblogs.com/12lisu/p/18680990 前言大表优化是一个老生常谈的话题，但随着业务规模的增长，总有人会“中招”。很多小伙伴的数据库在刚开始的时候表现良好，查询也很流畅，但一旦表中的数据量上了千万级，性能问题就开始浮现，查询慢、写入卡、分页拖沓、甚至偶尔直接宕机。

前言大表优化是一个老生常谈的话题，但随着业务规模的增长，总有人会“中招”。很多小伙伴的数据库在刚开始的时候表现良好，查询也很流畅，但一旦表中的数据量上了千万级，性能问题就开始浮现，查询慢、写入卡、分页拖沓、甚至偶尔直接宕机。这时大家可能会想，是不是数据库不行？是不是需要升

     在进行数据库巡检的过程中，发现alert报如下错误:SAPABAP1.ACCTCRpartition(0)contains1543299884records.Atablepartitioncannotcontainmorethan2,147,483,648(2billion)rows.     SAPHANA数据库单表数据行数限制21亿，如需存储更多的数据,需

【问题分类】数据导入导出【关键字】数据同步，kettle，数据迁移，java内存溢出【问题描述】kettle同步大表提示ERROR：couldnotcreatethejavavirtualmachine!【问题原因分析】java内存溢出【解决/规避方法】①增加JVM的堆内存大小。编辑Spoon.bat，增加堆大小到2GB，如：if"%PENTA

如果觉得这篇文章对您有帮助，别忘了点赞、分享或关注哦！您的一点小小支持，不仅能帮助更多人找到有价值的内容，还能鼓励我持续分享更多精彩的技术文章。感谢您的支持，让我们一起在技术的世界中不断进步！Spark数据倾斜处理Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据

redhat6.5+oracle11.2.0.4rac+96cpu,256g内存[root@dbjyc]#cat20200527.sh #!/bin/shsu-oracle-c"sqlplus/nolog<<EOF@/home/oracle/jyc/20200527.sql;exit;EOF"[root@dbjyc]#cat20200527.sqlsettimeonsettimingonconnuser/passwor

一、站立式会议昨天已完成的任务成员任务黄英琦对返回前端数据进行封装，将成功与否，数据内容整合返回前端，完成后端的大体设计张怀坤完善数据验证模块，确保输入数据的合法性。柯锦宏完成日志记录系统的开发，确保功能的完整性。肖睿开始整理开发文档，包括组件设

Dao模式回顾增删改连接对象执行对象查连接对象执行对象结果集项目结构---包命名的规范com.zking.util：提供工具类和辅助方法，增强代码的复用性和可维护性。（帮助类）com.zking.pojo：存放实体类，表示业务对象，确保数据的一致性和完整性。com.zking.dao：负责数据访

开启慢sql查询配置，或使用云服务厂商的慢sql统计，找到慢sql看下是不是使用了select*，如果是的话，改为查找字段，因为这样可以避免优化器去解析字段，单次查询可能效果不明显，但是一旦并发上来以后，这个就比较明显了，还有就是减少网络IO的消耗看下对应的数据量级，如果连表的话，是不是小表驱

概述在实际工作中，在关系数据库（MySQL、PostgreSQL）的单表数据量上亿后，往往会出现查询和分析变慢甚至无法执行统计分析的情况。这时就需要将大表拆分为多个小表，将小表分布在多个数据库上，形成一个数据库集群。这样的话，一条SQL统计语句就可以在多台服务器上并发执行，然后将执行结果汇

亿级大表冷热分级的工程实践原创修改于 2024-02-0609:49:502.2K7举报文章被收录于专栏：后台技术汇1、前言1.1方案背景成熟的业务系统都会配套一个重要的旁路系统--操作日志，它用于监控和记录核心业务系统的操作，以确保系统的稳定性和安全性。操作日

亿级大表垂直拆分：上云业务的工程实践原创修改于 2023-10-1410:59:096810举报文章被收录于专栏：后台技术汇1、前言伴随着不断扩张的业务量，在数据库层面一般会经历数据拆分。解决问题的第一步，就是重新评估DB表结构设计的合理性。2、大表问题

1不修改表结构的优化1.1收缩表,降低高水位线ALTERTABLETESTENABLEROWMOVEMENT;ALTERTABLETESTSHRINKSPACE;1.2对表收集统计信息BEGINDBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(ownname=>user,tabname=>'TEST');END;1.3使用oracle的并行查询功

检查是否有适当的索引：确保用于NOTEXISTS子查询的列上有索引，这样数据库可以快速确定是否存在符合条件的记录。 优化查询：减少返回的数据量：使用WHERE子句来限制需要检查的数据范围。分批处理：如果可能，将大的NOTEXISTS查询分解为多个小的查询，并且在可接受的时

一、背景部门中一核心应用，因为各种原因其依赖的MySQL数据库一直处于高水位运行，无论是硬件资源，还是磁盘使用率或者QPS等都处于较高水位，急需在大促前完成对应的治理，降低各项指标，以保障在大促期间平稳运行，以期更好的支撑前端业务。二、基本情况2.1、数据库目前该数据库是一主两从

就像自行车爬坡一样么,小齿轮驱动大齿轮MySQL采用“小表驱动大表”的策略，确实在某种程度上类似于自行车爬坡时小齿轮驱动大齿轮的原理，目的都是为了更高效地利用有限的资源达到目标。在数据库查询的上下文中，这个策略背后的逻辑可以这样理解：1.**效率最大化**：小表数据量少，遍历小

当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化：单表优化除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很

很多情况下，在工作中需要进行表单迁移，在没有迁移软件的前提下，应该如何进行操作呢？第一种思路可以通过命令行将表单文件导出再导入，但是表单文件足够大的情况下，导出和导入是非常麻烦的。在此提供一个纯java代码的简单思路。通常情况我们查询一个较大的表单需要花费很长的时间，并

遇到单表数据量很大的情况,为了提高查询效率,需要把表分为多个文件,本案例为一个Serial的数据库,OrderSerial表数据量太大,现在因为主键(SerialId,类型为BIGINT)自增,所以根据主键范围值来划分表文件:1~29.999.999  30.000.000~59.999.999  60.000.000~89.999.999  9

各位朋友听我一句劝，写代码提供方法给别人调用时，不管是内部系统调用，还是外部系统调用，还是被动触发调用（比如MQ消费、回调执行等），一定要加上必要的条件校验。千万别信某些同事说的这个条件肯定会传、肯定有值、肯定不为空等等。这不，临过年了我就被坑了一波，弄了个生产事故，年终奖基本是

优化分为六大部分：SQL语句的优化索引的优化表结构的优化事务优化系统配置优化物理机的优化SQL语句的优化a.尽量使用select字段名，不要使用select*，select*不能使用索引覆盖。只查需要用到的列。b.小表驱动大表。主查询in/exists子查询.ⅰ.in先执行右边的子查询

最近在做一个需求，需求内容中有一个功能点是查询指定用户标签里的用户id，这里做了分页查询，分页查询是用mysql的LIMIT设置offset和size值来实现的。在程序执行过程中会发现，如果查询的用户标签数据量很大时会出现慢查询告警，这里已经对mysql表的标签名称和用户id字段都加了索引，并且limi

作者：天机术士来源：juejin.cn/post/7078228053700116493前言笔者是在两年前接手公司的财务系统的开发和维护工作。在系统移交的初期，笔者和团队就发现，系统内有一张5000W+的大表。跟踪代码发现，该表是用于存储资金流水的表格，关联着众多功能点，同时也有众多的下游系统在使用这张表的

JAVA研发需求：需要对A表的XXX字段扩容至varchar(500)目前的现状：线上A表有100G+的数据，如果直接modifyXXXvarchar(500)，会锁全表，即使用pt-osc工具凌晨搞，预估一宿加不完，并且从库会出现大面积延迟，读取的数据将不准确。https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/innodb-online-ddl-opera