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小企业数据库方案mysql

发布时间: 2023-03-31 05:01:15

⑴ mysql数据库如何优化谁能给出点具体的解决方案

1、explain:解释sql的执行计划,后边的sql不执行
2、explain partitions :用于查看存在分区的表的执行计划
3、explain extended:待验证
4、show warnings:
5、show create table:查看表的详细的创建语句,便于用户对表进行优化
6、show indexes :产看表的所有索引,show indexes from table_name,同样也可以从information_schema.statistics表中获得同样的信息。cardinality列很重要,表示数据量。
7、show tables status: 查看数据库表的底层大小以及表结构,同样可以从information_schema.tables表中获得底层表的信息。
8、show [global|session]status:可以查看mysql服务器当前内部状态信息。可以帮助却行mysql服务器的负载的各种指标。默认是session。同information_schema.global_status和information_schema.session_status
9、show [global|session] variables :查看当前mysql系统变量的值,其中一些值能影响到sql语句的执行方式。同information_schema.global_variables和information_schema.session_variables;
10、information_schema:包含的表的数量和mysql的版本有关系。

⑵ 如何用MySQL建立数据库

1、首先在电脑端安装MySQL,然后进行信息配置操作。打开该软件,如图所示。

⑶ 如何利用mysql设计网站数据库

简单用户表 tb_user:
userid , username

用户详细信息表 tb_userinfo
userid , email , homepage , phone , address

把用户信息分开的目的就是保证经常查询的数据在一张表,其它信息放到另一张表

论坛主题表 tb_bbs
bbsid , userid , title , ip , repleycount , replyuserid , createtime , lastreplytime

论坛内容标 tb_bbs_content (此表可按照bbsid进行分表存储)
bbsid , content;

论坛回复表 tb_bbs_reply (此表可按照bbsid进行分表存储)
replyid , bbsid , userid , content , replytime , ip

⑷ 如何用MySQL创建一个数据库

MySQL是一个很常用的数据库工具。下面,我们来看看如何使用MySQL创建一个数据库吧。

  • 01

    打开MySQL
    首先要确保本地电脑中已安装上MySQL工具,并打开它,再连接上MySQL服务器,如下图所示:

  • 02

    新建数据库
    在链接的MySQL数据库中右击,选择【新建数据库】选项,如下图所示:

  • 03

    数据库名称
    会弹出一个新建数据库窗口,【数据库名称】见名知意即可,比如名为db_user,如下图所示:

  • 04

    字符集和序规则
    字符集以utf开头即可,排序规则选择utf8_general_ci,点击确定,即可创建一个数据库,如下图所示:

⑸ 浅谈mysql数据库分库分表那些事-亿级数据存储方案

mysql分库分表一般有如下场景

其中1,2相对较容易实现,本文重点讲讲水平拆表和水平拆库,以及基于mybatis插件方式实现水平拆分方案落地。

在 《聊一聊扩展字段设计》 一文中有讲解到基于KV水平存储扩展字段方案,这就是非常典型的可以水平分表的场景。主表和kv表是一对N关系,随着主表数据量增长,KV表最大N倍线性增长。

这里我们以分KV表水平拆分为场景

对于kv扩展字段查询,只会根据id + key 或者 id 为条件的方式查询,所以这里我们可以按照id 分片即可

分512张表(实际场景具体分多少表还得根据字段增加的频次而定)

分表后表名为kv_000 ~ kv_511

id % 512 = 1 .... 分到 kv_001,

id % 512 = 2 .... 分到 kv_002

依次类推!

水平分表相对比较容易,后面会讲到基于mybatis插件实现方案

场景:以下我们基于博客文章表分库场景来分析

目标:

表结构如下(节选部分字段):

按照user_id sharding

假如分1024个库,按照user_id % 1024 hash

user_id % 1024 = 1 分到db_001库

user_id % 1024 = 2 分到db_002库

依次类推

目前是2个节点,假如后期达到瓶颈,我们可以增加至4个节点

最多可以增加只1024个节点,性能线性增长

对于水平分表/分库后,非shardingKey查询首先得考虑到

基于mybatis分库分表,一般常用的一种是基于spring AOP方式, 另外一种基于mybatis插件。其实两种方式思路差不多。

为了比较直观解决这个问题,我分别在Executor 和StatementHandler阶段2个拦截器

实现动态数据源获取接口

测试结果如下

由此可知,我们需要在Executor阶段 切换数据源

对于分库:

原始sql:

目标sql:

其中定义了三个注解

@useMaster 是否强制读主

@shardingBy 分片标识

@DB 定义逻辑表名 库名以及分片策略

1)编写entity

Insert

select

以上顺利实现mysql分库,同样的道理实现同时分库分表也很容易实现。

此插件具体实现方案已开源: https://github.com/bytearch/mybatis-sharding

目录如下:

mysql分库分表,首先得找到瓶颈在哪里(IO or CPU),是分库还是分表,分多少?不能为了分库分表而拆分。
原则上是尽量先垂直拆分 后 水平拆分。
以上基于mybatis插件分库分表是一种实现思路,还有很多不完善的地方,
例如: