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隨著時間的推移和業(yè)務的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫承載的數(shù)據(jù)量也會不斷增加。當數(shù)據(jù)量超過一定閾值時，數(shù)據(jù)庫的性能和可靠性都會受到影響，對業(yè)務的影響也會越來越大。因此，處理數(shù)據(jù)過多的問題是每個數(shù)據(jù)庫管理員必須面對的問題。
在MySQL數(shù)據(jù)庫中，處理數(shù)據(jù)過多的問題有以下幾個方面的內容：
1. 數(shù)據(jù)庫設計
數(shù)據(jù)庫的設計是決定數(shù)據(jù)庫性能和可靠性的重要因素之一。當數(shù)據(jù)量超過閾值時，數(shù)據(jù)庫的設計可能會成為性能瓶頸。為了防止這種情況發(fā)生，必須選擇恰當?shù)臄?shù)據(jù)類型、避免冗余數(shù)據(jù)的存儲、充分考慮索引的使用等，將優(yōu)化數(shù)據(jù)庫結構的工作提前進行。具體措施包括以下幾個方面：
（1）選擇恰當?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)類型則會占用更多的磁盤空間和內存，導致系統(tǒng)性能下降。
（2）避免冗余數(shù)據(jù)的存儲：在數(shù)據(jù)庫中，應該避免冗余存儲相同的數(shù)據(jù)，這樣可以減少存儲空間的使用。同時，冗余數(shù)據(jù)的存在也會導致數(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。在設計數(shù)據(jù)庫時，應當充分考慮哪些字段需要進行索引，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)庫的設計外，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)損失風險。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方式也需要進行合理選擇。
（2）緩存：數(shù)據(jù)緩存可以大大減少對數(shù)據(jù)庫的訪問，從而提高系統(tǒng)的響應速度，同時還能降低數(shù)據(jù)庫負載。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：當數(shù)據(jù)量較大時，可以采用分庫分表的方式將數(shù)據(jù)分布在多臺數(shù)據(jù)庫服務器上，這樣可以減輕單臺數(shù)據(jù)庫服務器的負荷，提高數(shù)據(jù)庫的性能和可靠性。同時，分庫分表的方式也可以提高系統(tǒng)的伸縮性和可擴展性。
3. 數(shù)據(jù)庫維護
數(shù)據(jù)庫的維護是保證數(shù)據(jù)庫性能和可靠性的必要工作。定期對數(shù)據(jù)庫進行維護和優(yōu)化，可以及時發(fā)現(xiàn)和解決一些潛在的問題，確保數(shù)據(jù)庫運行的穩(wěn)定性和可靠性。具體措施包括以下幾個方面：
（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)控和調優(yōu)：監(jiān)控數(shù)據(jù)庫運行狀態(tài)可以及時發(fā)現(xiàn)問題，并進行調優(yōu)。監(jiān)控內容包括數(shù)據(jù)庫負載、占用內存、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行考慮和處理。由于巨大的數(shù)據(jù)量和流量對數(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)務需求的不斷增加，數(shù)據(jù)庫維護和優(yōu)化勢必會成為數(shù)據(jù)庫管理員必須面對的日常工作。
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MySQL 8.0.16 已經(jīng)發(fā)布，它像往常一樣增強了組復制 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：原子性，組員狀態(tài)檢測等。每個成員的組復制插件先將信息轉發(fā)到本地 XCom，再由 XCom 最終以相同的順序將信息傳遞給每個組成員的 Group Replication 插件。
XCom 由單線程實現(xiàn)。當一些成員廣播信息過大時，XCom 線程必須花費更多的時間來處理那個大信息。如果成員的 XCom 線程忙于處理大信息的時間過長，它可能會去查看其他成員的 XCom 實例。例如，忙碌的成員失效。如果是這樣，該組可以從該組中驅逐忙碌的成員。
MySQL 8.0.13 新增 group_replication_member_expel_timeout 系統(tǒng)變量，您可以通過它來調整將成員從組中驅逐的時間。例如，懷疑成員失敗，但成員實際上忙于處理大信息，給成員足夠的時間來完成處理。在這種情況下，是否為成員增加驅逐超時的設置盯悉液是一種權衡。有可能等了很久，該成員實際真的失效了。
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（默認值為10 MiB）。
示例
讓我們用一個例子來解釋新功能。圖1顯示了當綠色成員向組廣播信息時，陸余新功能是如何處理的。
圖1 對傳出信息進行分段
1. 如果信息大小超過用戶允許的更大值（group_replication_communication_max_message_size），則該成員會將信息分段為不超過更大值的塊。
2. 該成員將每個塊廣播到該組，即將每個塊單獨轉發(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)送大信息時工作的新特征。
圖2a 重新組合傳入的信息：之一個片段
3. 成員得出結論，傳入的信息實際上是一個更大信息的片段。
4. 成員緩沖傳入的片段，因為他們認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)以達到這個結論。）
圖2b 重新組合傳入的信息：第二個片段
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：最凱物后一個片段
7. 成員得出結論，傳入的信息實際上是一個更大信息的片段。
8. 成員得出結論，傳入的片段是最后一個缺失的塊，重新組合原始信息，然后對其進行處理，傳輸完畢。
結論
MySQL 8.0.16 已經(jīng)發(fā)布后，組復制現(xiàn)在可以確保組內交換的信息大小不超過用戶定義的閾值。這可以防止組內誤判而驅逐成員。
先把excel的數(shù)據(jù)導入到一個臨時新建仔衡的表，然后襲猛從這個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)去對比mysql中表的數(shù)據(jù)的？是將excel導入到mysql中嗎？
mysql單庫負載過高的處理方式
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經(jīng)?；燠E于技術社區(qū)，頻繁看到這個題目，今天干脆在自己博客重復一遍解決辦法：
針對mysql，sqlserver等關系型數(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。
這個題目是我所經(jīng)歷過的，我做的是GPS應用，早期版本就是選用的關系型數(shù)據(jù)庫Sql Server。當時我選取的方案就是之一種：表分區(qū)。 表分區(qū)的優(yōu)勢是，如果表結構合理，可以不涉及到程序修改。也就是說，對程序來講依然是單表讀寫的效果！
所有軌跡數(shù)據(jù)存入到一個巨大的表里。有多大呢？
更大存儲量超過10億行。具體數(shù)值應該是12億多點，由于系統(tǒng)設計為只存儲30天軌跡，所以線上期間更大存儲只到這個數(shù)，再后來采用云架構，上云替換成非關系性數(shù)據(jù)庫，獲得了更高的寫入性能和存儲壓縮能力。
每日寫入量就超過1500萬行。上下班交通高峰時候每秒寫入量平均超過500行。也就是500iops，距離系統(tǒng)設計的壓測指標3000還有一大截
這張大型單表設計要點：
（一個聚集索引用于寫入，一個聯(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)時候才需要主鍵！
我采用無主鍵設計，用于避免寫入時候浪費維護插入數(shù)據(jù)的性能。最早使用聚集的類似自增的id主鍵，壓測寫入超過5億行的時候，寫入性能縮減一半
準確適用聚集：
寫入的數(shù)據(jù)在硬盤物理順序上是追加，而不是插入！
我把時間戳字段設置為聚集索引，用于聚集寫入目的設計。保證硬盤上的物理寫入順序，不浪費性能用于插入數(shù)據(jù)
職責足夠單一：
用于精準索引！
使用時間+設備聯(lián)合索引，保證這張表只有一個查詢用途。保證系統(tǒng)只有一種查詢目的：按照設備號，查詢一個時間段的數(shù)據(jù)。
精確的表分區(qū)：
要求查詢時候限定更大量或者更大取值范圍！
按天進行表分區(qū)，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)量下的高效查詢。這里是本文重點，按照聚集索引進行，可以讓目標數(shù)據(jù)局限在更小的范圍進行，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行索引查詢
每張表會有各自的特點，不可生搬硬套，總結下我這張表的特點：
只增，不刪，不改！
關于不刪除中：每天使用作業(yè)刪除超過30天的那個分區(qū)數(shù)據(jù)除外，因為要清空舊的表分區(qū)，騰出新的表分區(qū)！
只有一個業(yè)務查詢：只按照設備編碼查詢某個時間段
只有一個運維刪除：刪除舊的分區(qū)數(shù)據(jù)
這張表，是我技術生涯中進步的一個大階梯，讓我我體會到了系統(tǒng)架構的意義。
雖然我的這張舉行表看似只有4個關鍵點，但是這四個非常精準的關鍵點設計，耗費了我一個月之久！正是這么足夠精準的表結構設計，才撐起了后來壓測并發(fā)量超過3000的并發(fā)寫入量！壓測的指標跟數(shù)據(jù)庫所在的硬盤有直接關系，當時選取的硬盤是4塊10000轉的SAS盤做了Raid10的環(huán)境
關于后來為什么沒有更高的實際應用數(shù)值，是因為系統(tǒng)后來改版為云架構，使用了阿里云，更改為寫入性能更高的非關系型數(shù)
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當前標題：MySQL數(shù)據(jù)庫如何處理數(shù)據(jù)過多的問題？(mysql數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)過多)
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