数据库优化中的分表,如果你的数据量比较大,或者表的访问量高,分表是一个挺实用的优化手段。简单来说,分表就是将一个大表拆成几个小表,这样可以提高查询性能,减少单表的锁竞争。适合一些数据量庞大的应用场景,比如电商、社交平台等。不过,分表也有自己的挑战,比如跨表查询、事务等需要注意。
如果你想更深入了解,可以看看这几个资源:
MySQL 数据库分表与分区优化策略,讲得细,适合初学者;
大数据分表优化 SQL 千万级数据如何高效分表,这篇文章对于超大数据表有;
Python 与 MySQL 数据库分表分库实操指南,如果你用 Python 来操作 MySQL,别错过这篇。
,分表技术是数据库优化中的一个常见且实用的手段,只要使用得当,能够极大提升系统的性能。
数据库优化分表策略
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在数据库表的优化过程中,有几个关键的要素和技术点:
数据块的大小:合理设定数据块大小可以提高I/O效率。
本地自动段管理:启用自动段管理可以减少手动操作,优化存储空间。
存储参数 (initial):设置合适的初始存储大小参数,避免存储空间的浪费。
初始initrans:控制多用户并发操作,合理设置可以避免锁等待。
并行度参数:根据表数据量和查询需求设置并行度,有助于加快查询速度。
keep_cache_size:将频繁访问的表或索引保留在缓存中,提高访问效率。
减少不必要的索引:过多的索引会影响插入和更新性能,应保留必要的索引。
分区技术:根据数据特性分区表,
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