mysql大数据设计

一、mysql大数据设计

MySQL大数据设计

当涉及到处理大规模数据集时，数据库设计变得至关重要。MySQL是一种广泛使用的关系型数据库管理系统，对于大数据应用的设计和优化有着关键性的作用。在本文中，我们将探讨MySQL大数据设计的一些关键方面以及最佳实践。

数据库规范化

数据规范化是数据库设计中的关键概念，尤其是在处理大数据时。通过将数据分解成更小的、相关的表，可以减少数据冗余并确保数据的一致性。在MySQL大数据设计中，遵循第三范式通常是一个良好的实践。

分区表

MySQL提供了分区表的功能，可以帮助优化处理大量数据的性能。通过将数据分布到不同的分区中，可以减少查询的范围，从而提高查询速度。在MySQL大数据设计中，合理使用分区表可以有效地提升系统的性能。

索引优化

索引在MySQL数据库设计中起着至关重要的作用。通过在经常查询的列上创建索引，可以加快数据检索的速度。在处理大数据时，正确设计和优化索引是至关重要的，可以显著提高系统的性能。

缓存优化

缓存是提高系统性能的关键因素之一。在MySQL大数据设计中，通过合理地利用缓存机制，可以减少数据库访问的次数，从而降低系统的负载并提高响应速度。使用诸如Redis等内存缓存数据库可以有效地优化系统性能。

分布式数据库

在面对大规模数据时，传统的单机数据库可能无法满足需求。分布式数据库是处理大数据的一种重要方案，可以将数据分布到多台服务器上进行存储和处理。在MySQL大数据设计中，考虑采用分布式数据库系统是一个值得探讨的选项。

数据备份与恢复

对于大数据应用来说，数据备份和恢复是至关重要的。在MySQL大数据设计中，建立定期的备份策略并确保备份的完整性是非常重要的。当面临数据丢失或意外故障时，及时的数据恢复操作可以保障系统的稳定性和可靠性。

性能调优

性能调优是MySQL大数据设计中不可或缺的一部分。通过监控系统的性能指标，识别潜在的性能瓶颈并进行优化，可以提高系统的吞吐量和响应速度。在处理大规模数据时，性能调优是确保系统高效运行的关键。

扩展性设计

在设计MySQL大数据应用时，考虑系统的扩展性是非常重要的。通过采用水平扩展或垂直扩展等策略，可以确保系统在数据规模增大时仍能够稳定运行。在MySQL大数据设计中，注重扩展性设计可以为系统未来的发展奠定坚实基础。

安全性考虑

数据安全是任何数据库设计中都必须重视的问题。在MySQL大数据设计中，采取适当的安全措施，如权限管理、加密传输等，可以有效地保护数据免受未授权访问和恶意攻击。保障数据安全是一个贯穿MySQL大数据设计始终的重要方面。

总的来说，MySQL大数据设计涉及诸多方面，包括规范化、分区表、索引优化、缓存优化、分布式数据库、数据备份与恢复、性能调优、扩展性设计和安全性考虑等。通过对这些关键方面的正确设计和优化，可以构建一个高效稳定的MySQL大数据应用系统。

二、怎么删除mysql大数据？

没有索引，没有分区，那就用并行吧

delete /*+ parallel(并行度) */ tablename where xxx;

并行度可以指定为cpu的核数。

硬件上，需要内存大，磁盘非常快，

内存sga大小大于此表的大小为佳；

磁盘最好是ssd，主要是用于redo写入及高并发读取。

三、mysql大数据表设计

MySQL大数据表设计一直是数据库领域中备受关注的话题之一，随着数据量的不断增长，如何设计高效且稳定的大数据表成为了许多数据库工程师和数据分析师面临的重要挑战。本文将深入探讨MySQL大数据表设计中的关键考虑因素和最佳实践。

数据类型选择

在进行MySQL大数据表设计时，选择合适的数据类型至关重要。例如，对于存储整数类型的字段，应该选择能够容纳实际数据范围的整型数据类型，避免使用过大或过小的数据类型造成存储空间的浪费或数据溢出的风险。另外，对于文本类型的字段，需要根据实际需求选择适当的字符集和校对规则，以确保存储和检索的准确性和效率。

索引优化

在处理大数据表时，索引的设计和优化至关重要。通过合理地创建索引可以加快数据检索的速度，减少查询的响应时间。但是过多或不必要的索引也会增加数据更新的成本和查询性能的消耗。因此，在进行索引设计时，需要根据实际业务需求和查询方式进行权衡，选择合适的字段作为索引，避免盲目创建索引导致性能下降。

分区表设计

对于大数据量的表，分区表是一种有效的数据管理方式。通过将表按照特定的规则分成若干个分区，可以提高数据的查询效率和维护性。根据数据的访问模式和查询需求，可以选择按照时间、地理位置等维度进行分区，以实现更快的数据检索和更好的性能表现。

缓存策略

MySQL大数据表设计中的另一个关键考虑因素是缓存策略的制定。合理地利用缓存可以显著提升系统的性能和响应速度。在设计缓存策略时，需要考虑缓存数据的有效期、更新机制以及缓存命中率的优化，以充分发挥缓存的作用，降低数据库的访问压力。

数据分区和分片

随着数据规模的不断增长，单一数据库服务器往往无法满足高并发和大数据量的需求。因此，数据分区和分片是一种常见的数据库扩展方式。通过将数据分布到多个物理节点上，可以有效提高数据库的横向扩展能力和负载均衡能力，实现更高的数据处理效率和可用性。

HA和备份策略

在设计MySQL大数据表时，高可用性（HA）和备份策略是至关重要的。通过部署HA集群和定期备份数据，可以保证系统在故障时能够快速恢复并避免数据丢失。同时，还需要考虑数据的灾难恢复和紧急处理计划，以确保数据的安全性和持久性。

性能优化

最后，性能优化也是MySQL大数据表设计中不可或缺的一环。通过定期监控数据库性能、调整参数配置、优化查询语句和索引设置等方式，可以提升数据库的响应速度和稳定性，从而提升系统的整体性能和用户体验。

四、量表设计是什么？

量表是一种既简单又容易操作的仪器，它可配合支架或其它量具形成功能更佳的测量仪器，甚至成为专用仪器如真圆度测量仪、表面粗糙度测量仪、轮廓测量仪、高度测量仪、齿形测量仪等等。

另外可将数个量表组成一种多测头之测量仪器，专为特定工件测量之用，适于大量生产过程之测量，如多点测量仪、凸轮轴测量仪等。

五、mysql是大数据的组件吗？

mysql只是一种关系数据库，跟大数据无关。

六、mysql在大数据中的作用？

在大数据中的作用是作为数据库，对数据进行存储。

七、问卷星量表如何设计？

首先，你要登录网络版的问卷星，通过网络版的问卷星，你可以复制问卷星的已经做好的题目。

其次，你要将题目复制到表格制作中，再将题目的选项按1234进行赋值，注意1234分别是回答的程度。

随后，将题目和赋值之后的选项再粘粘到网络版的问卷星再进行发布。

最后，你要将选项进行更改abcd的话，直接变成12341234，分别代表着回答的程度，一是最少的，四是最多的。

八、mysql作用在大数据中的地位？

建立和管理数据库的软件，确实可以用在建网站上

九、为什么用大数据不用mysql？

MySQL是典型的关系型数据库，随着Web 2.0的兴起和大数据时代的到来，关系数据库已经显得越来越力不从心， 视频，音乐、地理位置信息等 用关系数据库很难存储，原因如下

1、无法满足海量数据的管理需求 ：（10亿条记录的查询效率低下）

2、无法满足数据高并发的需求（网站每秒上万次的请求）

3、无法满足高扩展和高可用性

十、mysql语句设计groupby求高手~？

在日常查询中，索引或其他数据查找的方法可能不是查询执行中最高昂的部分，例如：MySQL GROUP BY 可能负责查询执行时间 90% 还多。MySQL 执行 GROUP BY 时的主要复杂性是计算 GROUP BY 语句中的聚合函数。UDF 聚合函数是一个接一个地获得构成单个组的所有值。这样，它可以在移动到另一个组之前计算单个组的聚合函数值。当然，问题在于，在大多数情况下，源数据值不会被分组。来自各种组的值在处理期间彼此跟随。因此，我们需要一个特殊的步骤。

处理 MySQL GROUP BY让我们看看之前看过的同一张table： mysql> show create table tbl G *************************** 1. row *************************** Table: tbl Create Table: CREATE TABLE `tbl` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `k` int(11) NOT NULL DEFAULT '0', `g` int(10) unsigned NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `k` (`k`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2340933 DEFAULT CHARSET=latin1 1 row in set (0.00 sec)

并且以不同方式执行相同的 GROUP BY 语句：

1、MySQL中 的 Index Ordered GROUP BY

mysql> select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5;

+---+---+

| k | c |

+---+---+

| 2 | 3 |

| 4 | 1 |

| 5 | 2 |

| 8 | 1 |

| 9 | 1 |

+---+---+

5 rows in set (0.00 sec)

mysql> explain select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: index

possible_keys: k

key: k

key_len: 4

ref: NULL

rows: 5

filtered: 100.00

Extra: Using index

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

在这种情况下，我们在 GROUP BY 的列上有一个索引。这样，我们可以逐组扫描数据并动态执行 GROUP BY（低成本）。当我们使用 LIMIT 限制我们检索的组的数量或使用“覆盖索引”时，特别有效，因为顺序索引扫描是一种非常快速的操作。

如果您有少量组，并且没有覆盖索引，索引顺序扫描可能会导致大量 IO。所以这可能不是最优化的计划。

2、MySQL 中的外部排序 GROUP BY

mysql> explain select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: ALL

possible_keys: NULL

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows: 998490

filtered: 100.00

Extra: Using filesort

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5;

+---+---+

| g | c |

+---+---+

| 0 | 1 |

| 1 | 2 |

| 4 | 1 |

| 5 | 1 |

| 6 | 2 |

+---+---+

5 rows in set (0.88 sec)

如果我们没有允许我们按组顺序扫描数据的索引，我们可以通过外部排序（在 MySQL 中也称为“filesort”）来获取数据。你可能会注意到我在这里使用 SQL_BIG_RESULT 提示来获得这个计划。没有它，MySQL 在这种情况下不会选择这个计划。

一般来说，MySQL 只有在我们拥有大量组时才更喜欢使用这个计划，因为在这种情况下，排序比拥有临时表更有效（我们将在下面讨论）。

3、MySQL中 的临时表 GROUP BY

mysql> explain select g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: ALL

possible_keys: NULL

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows: 998490

filtered: 100.00

Extra: Using temporary

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> select g, sum(g) s from tbl group by g order by null limit 5;

+---+------+

| g | s |

+---+------+

| 0 | 0 |

| 1 | 2 |

| 4 | 4 |

| 5 | 5 |

| 6 | 12 |

+---+------+

5 rows in set (7.75 sec)

在这种情况下，MySQL 也会进行全表扫描。但它不是运行额外的排序传递，而是创建一个临时表。此临时表每组包含一行，并且对于每个传入行，将更新相应组的值。很多更新！虽然这在内存中可能是合理的，但如果结果表太大以至于更新将导致大量磁盘 IO，则会变得非常昂贵。在这种情况下，外部分拣计划通常更好。请注意，虽然 MySQL 默认选择此计划用于此用例，但如果我们不提供任何提示，它几乎比我们使用 SQL_BIG_RESULT 提示的计划慢 10 倍 。您可能会注意到我在此查询中添加了“ ORDER BY NULL ”。这是为了向您展示“清理”临时表的唯一计划。没有它，我们得到这个计划： mysql> explain select g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tbl partitions: NULL type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 998490 filtered: 100.00 Extra: Using temporary; Using filesort 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

在其中，我们获得了 temporary 和 filesort “两最糟糕的”提示。MySQL 5.7 总是返回按组顺序排序的 GROUP BY 结果，即使查询不需要它（这可能需要昂贵的额外排序传递）。ORDER BY NULL 表示应用程序不需要这个。您应该注意，在某些情况下 - 例如使用聚合函数访问不同表中的列的 JOIN 查询 - 使用 GROUP BY 的临时表可能是唯一的选择。

如果要强制 MySQL 使用为 GROUP BY 执行临时表的计划，可以使用 SQL_SMALL_RESULT 提示。

4、MySQL 中的索引基于跳过扫描的 GROUP BY前三个 GROUP BY 执行方法适用于所有聚合函数。然而，其中一些人有第四种方法。

mysql> explain select k,max(id) from tbl group by k G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: range

possible_keys: k

key: k

key_len: 4

ref: NULL

rows: 2

filtered: 100.00

Extra: Using index for group-by

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> select k,max(id) from tbl group by k;

+---+---------+

| k | max(id) |

+---+---------+

| 0 | 2340920 |

| 1 | 2340916 |

| 2 | 2340932 |

| 3 | 2340928 |

| 4 | 2340924 |

+---+---------+

5 rows in set (0.00 sec)

此方法仅适用于非常特殊的聚合函数：MIN() 和 MAX()。这些并不需要遍历组中的所有行来计算值。他们可以直接跳转到组中的最小或最大组值（如果有这样的索引）。如果索引仅建立在 (K) 列上，如何找到每个组的 MAX(ID) 值？这是一个 InnoDB 表。记住 InnoDB 表有效地将 PRIMARY KEY 附加到所有索引。(K) 变为 (K,ID)，允许我们对此查询使用 Skip-Scan 优化。仅当每个组有大量行时才会启用此优化。否则，MySQL 更倾向于使用更传统的方法来执行此查询（如方法＃1中详述的索引有序 GROUP BY）。虽然我们使用 MIN() / MAX() 聚合函数，但其他优化也适用于它们。例如，如果您有一个没有 GROUP BY 的聚合函数（实际上所有表都有一个组），MySQL 在统计分析阶段从索引中获取这些值，并避免在执行阶段完全读取表： mysql> explain select max(k) from tbl G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: NULL partitions: NULL type: NULL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: NULL filtered: NULL Extra: Select tables optimized away 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

过滤和分组

我们已经研究了 MySQL 执行 GROUP BY 的四种方式。为简单起见，我在整个表上使用了 GROUP BY，没有应用过滤。当您有 WHERE 子句时，相同的概念适用： mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g order by NULL limit 5 G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tbl partitions: NULL type: range possible_keys: k key: k key_len: 4 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index condition; Using temporary 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

对于这种情况，我们使用K列上的范围进行数据过滤/查找，并在有临时表时执行 GROUP BY。在某些情况下，方法不会发生冲突。但是，在其他情况下，我们必须选择使用 GROUP BY 的一个索引或其他索引进行过滤：

mysql> alter table tbl add key(g);

Query OK, 0 rows affected (4.17 sec)

Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>1 group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: index

possible_keys: k,g

key: g

key_len: 4

ref: NULL

rows: 16

filtered: 50.00

Extra: Using where

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: range

possible_keys: k,g

key: k

key_len: 4

ref: NULL

rows: 1

filtered: 100.00

Extra: Using index condition; Using temporary; Using filesort

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

根据此查询中使用的特定常量，我们可以看到我们对 GROUP BY 使用索引顺序扫描（并从索引中“放弃”以解析 WHERE 子句），或者使用索引来解析 WHERE 子句（但使用临时表来解析 GROUP BY）。根据我的经验，这就是 MySQL GROUP BY 并不总是做出正确选择的地方。您可能需要使用 FORCE INDEX 以您希望的方式执行查询。