mysql数据库的数据分割，sql数据分区

本文内容列表：

• 1、如何将一台电脑上的mysql数据库共享给多台电脑？
• 2. MySQL拆分查询使用分析
• 3.如何将mysql数据库复制到另一台电脑
• 4、Mysql某表数据量近千万，CRUD比较慢。如何优化呢？
• 5、mysql水平分割时如何保证主键id不冲突

如何将一台电脑上的mysql数据库与多台电脑共享

该架构一般用于以下三种场景

1。将多台服务器的数据备份到一台服务器。按照数据分割的方向，是垂直分割。例如，在图2中，公司A、B、C和D是之前分拆的公司。现在，这些分裂的公司必须整合起来并予以支持。这个需求也非常适合多源复制架构。我大致描述一下实现方法：A、B、C、D公司分别位于4台服务器上。每台服务器都有一个数据库，隔离前端业务数据。这样，四家公司的数据就可以全部存储在从库中了。汇总，无需执行进一步操作。在多源复制之前，为了实现这种需求，我们只能在摘要引擎上构建多个MySQL实例，这不可避免地会涉及到跨数据库关联问题。不仅性能会急剧下降，而且也没有单一服务器来管理多个实例。来得很容易。

2。用于从多个前端服务器收集分片数据。

同样，根据数据分割的方向，是水平分割。例如图3，如果数据按年份细分，需要汇总数据展示，这种结构也非常合适。实现方法稍微复杂一些：比如所有服务器共享相同的数据库和表。为了实现开发的极度透明，前端一般配置分库分表的中间件，例如艾克森的DBLE。

3。汇总并合并来自多个服务器的数据

第三种情况与第一种情况类似。不同的是，不仅需要将数据汇总到目标端，还需要对数据进行合并，相对第一种方法来说要复杂一些。例如，如图4所示，这个需求是否也适合多源复制？答案是肯定的。那么具体该怎么做呢？

MySQL拆分查询的使用分析

本文示例介绍了MySQL拆分查询的使用。分享给大家参考，具体如下：

有时需要对大查询进行“分而治之”，将大查询拆成小查询：

每个查询的工作方式完全相同，但只完成原始的一小部分，并且每个查询只返回结果集的一小部分。

删除旧数据就是一个很好的例子。在定期清理旧数据时，如果SQL语句涉及大量数据，可能会同时锁定多个表或行，消耗大量系统资源，但会阻塞许多其他小型但重要的查询。当一个大的DELETE语句被分解成更小的查询时，可以将对msql性能的影响降到最低，并且可以减少mysql复制带来的延迟。

比如每月运行一次的语句，清理三个月前的数据：

复制代码

代码如下：mysql

DELETE

OFF

messages

WHERE

dtDATE_SUB(NOW(),

INTERVAL

3

MONTH);

您可以使用以下方法来执行此类任务：

_affected do

{

rows_affected

=

do_query("从

消息中删除

消息

WHEREdt.日期(W)

3

月)

LIMIT

10000")

}while

rows_affected0

一次删除 10,000 行数据是一种更有效的方法，对服务器的影响更小。如果每次删除数据时也暂停一段时间，则可以将服务器最初的一次性压力分散到较长的一段时间内，从而减少删除时锁定表和行的时间。

对更多MySQL相关内容感兴趣的读者可以查看本站专题：《MySQL事务操作技巧汇总》、《MySQL存储过程技巧大全》、《MySQL数据库锁相关技巧汇总》、。希望这篇文章对大家MySQL数据库规划有所帮助。

如何将mysql数据库复制到另一台电脑

有两种方法。

1。在 B 机上安装 mysql。

复制 A 机上 mysql/data 下的整个数据库目录。

停止 B 机上的 mysql 服务。

在 B 机上找到 mysql/data 目录，粘贴您的目录复制进去然后启动mysql服务。

2。使用SQL语句备份和恢复

可以使用SELECT

INTO

OUTFILE语句备份数据，使用LOAD

DATA

INFILE语句恢复数据。该方法只能导出数据的内容，不能导出表的结构。如果表结构文件损坏，必须先恢复原来的表结构。

语法：

SELECT

*

INTO

{OUTFILE

DUMPFILE}

'文件名'FILE AD

DATA 

tbl_name

选择

...

INTO

OUTFILE

'file_name'

在dos命令提示符下使用mysqldump命令进行备份。

如下：

C:\Documents

和

Settings\Administratormysqldump

yinshi

c:\\backup.txt-2-2

Mysql一张表快千万条数据，CRUD比较慢，如何优化？

数据有几万条，占用空间很大。可以想象，它不会被存储在一个连贯的物理空间中，而是会被存储在几个碎片化的物理空间中。也许为了比较长字符串，需要花费更多的时间来搜索和比较，从而导致花费更多的时间。

可以进行表分区，减少单表字段数量，优化表结构。

在确保主键有效的同时，检查主键索引的字段顺序，使查询语句中条件的字段顺序与主键索引的字段顺序相匹配。

分割方式主要有两种：垂直分割和水平分割。

垂直表分区

即根据列字段“将大表分成小表”。一般来说，表中的字段较多，而那些不常用、数据量大、长度长的（如文本类型字段）则被划分为“扩展表”。一般针对数百列的大表，同时也避免了查询时数据过多带来的“跨页”问题。

垂直分支的目的是把不同的公司拆分成一个系统，比如一个用户数据库，一个产品数据库，一个订单数据库。拆分后应该放在多台服务器上，而不是一台服务器上。为什么？想象一下，一个购物网站对外提供服务，对用户、产品、订单等都有CRUD。在拆分之前，一切都落入一个数据库中，这会成为数据库单库处理能力的瓶颈。数据库垂直拆分后，如果仍然位于一台数据库服务器上，随着用户数量的增加，单个数据库的处理能力将成为瓶颈，单个服务器的磁盘空间、内存、TPS等会很紧。因此，我们需要将其拆分为多台服务器，这样上述问题就得到解决，以后就不会再面临单机的资源问题了。

数据库业务级别的划分对应于服务的“管理”和“降级机制”。还可以对不同公司的数据进行单独管理、维护、监控、扩展等。数据库往往最容易成为应用系统的瓶颈，而数据库本身是“有状态的”。相比Web和应用服务器，实现“水平扩展”难度更大。数据库连接资源宝贵，单机处理能力有限。在高并发场景下，垂直分库可以在一定程度上突破IO、连接数、单机硬件资源等瓶颈。

水平表分区

对于数据量巨大的单表（如订单表），按照一定的规则（RANGE、HASH 模块等）将其拆分为多个表。但这些表仍然在同一个数据库中，因此数据库级别的数据库操作仍然存在IO瓶颈。不建议。

横向数据库和表共享

将单个表中的数据拆分到多个服务器上。每个服务器都有对应的数据库和表，但表中的数据集合是不同的。水平分库分表可以有效缓解单机、单库的性能瓶颈和压力，突破IO、连接数、硬件资源等瓶颈？使用用户和订单作为主表，然后使用其相关表作为补充表。这样不会造成跨库事务等问题。获取用户ID，然后取出hash模块，分发到不同的数据库。

3.地理区域

比如我们把业务划分为华东、华南、华北，七牛云应该是这样。

4.时间

按时间拆分就是把6个月前甚至一年前的数据剪下来放到另一个表中。因为随着时间的推移，这些表中的数据被查询到的概率会变小，所以没必要把它们混在一起“把‘热数据’放在一起，这也是‘冷热数据分离’。

分库分表后出现的问题

事务支持

分库分表后成为分布式事务 如果依赖数据库本身的分布式事务管理特性来执行事务，将会付出高昂的性能代价；如果应用程序帮助控制，形成程序逻辑事务，也会造成编程负担

跨数据库join

只要进行分段，跨节点join的问题是不可避免的，但是好的设计和分段可以减少这种情况的发生，解决这个问题的常用方法是执行两次查询，在第一次查询的结果集中找到关联数据的ID，并根据这些ID发起第二次查询请求获取关联数据。

节点间计数、排序依据、分组依据和聚合函数问题

这些是一类问题，因为它们都必须根据整个数据集进行计算。大多数代理不会自动处理合并。解决方案：与解决跨节点join问题类似，在每个节点获取结果，然后在应用端合并在一起。与Join不同的是，每个节点上的查询可以并行执行，因此在很多情况下比单个大表要快得多。但是，如果结果集很大，应用程序内存消耗就是一个问题。

数据迁移、容量规划、扩容等问题

来自淘宝综合企业平台团队，利用2的倍数模，具有前向兼容的属性（比如取4的余数，得到4的余数） 1到2）也是1）分配数据，避免行级数据迁移，但还是需要表级迁移。同时，扩展规模和分表数量也有限制。总的来说，这些解决方案都不是很理想，存在一些不足，这也体现了分片扩展的难度。

ID问题

当数据库被拆分为多个物理节点时，我们将无法再依赖数据库本身的主键生成机制。一方面，分区数据库自生成的ID不能保证全局唯一；另一方面，应用程序必须在插入 SQL 路由数据之前检索 ID。

一些常见的主键生成策略

UUID

使用UUID作为主键是最简单的解决方案，但缺点也非常明显。由于UUID很长，除了占用大量的存储空间外，主要的问题就是索引。构建索引以及基于索引进行查询时存在性能问题。

Twitter的分布式自传播ID算法Snowflake

在分布式系统中，有很多场合需要生成全局UID。 Twitter的Snowflake就解决了这个需求，而且实现起来还是很简单的。除了配置信息之外，核心代码是一个41位的毫秒时间机器ID和10位毫秒内的12位序列。

跨分片排序搜索

一般来说，在搜索人员时，必须按指定字段进行排序。当排序框是交集框时，我们可以通过交集规则轻松定位到指定的剪切点。然而，当排序字段是非交集字段时，情况就变得更加复杂。为了保证最终结果的准确性，我们需要对不同分片节点中的数据进行排序返回，并对不同分片返回的结果集进行汇总并重新排序，最后返回给用户。

mysql水平分区时如何保证主键id不冲突

例如表：创建表blog(id bigint(20) unsigned not null auto_increment,author varchar(40) not null,content text not null,主键(id));如果在物理数据库服务器上将表拆分为10张（（可以随时添加），那么如何保证ID不重复？ 方法一：不能使用uuid：uuid的值太大很大，严重影响索引的性能，同时在ID不按顺序插入的情况下，innodbs聚集索引的性能会大大降低方法二：使用全局表记录每个博客ID，当想要获取的时候一个新的 ID，首先从 global_id_table 中选择 max(id) 找到值后，无法插入到 global_id_table 中：global_id_table 会变得很大并导致插入瓶颈 方法：使用 mysql 扩展 ansi sql：替换为语句 CREATE TABLE ` ttt ` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCRMENT, `stub` char(1) NOT NULL DEFAULT '', PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `stub` (`stub `)) 当你想要获取新的 id：替换为 ttt(stub) value('a');SELECT LAST_INSERT_ID(); 表 ttt 成为单一错误源。解决方案：获取2个专用db节点，通过自增-自增解决