摘要:先简单记录一下,有时间再优化分析。金额订单号云豆积分默认成功异常创建时间响应时间
先简单记录一下,有时间再优化分析。
CREATE TABLE `client_shop_pay_flow` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `uname` varchar(45) NOT NULL DEFAULT "" COMMENT "uname", `money` double DEFAULT "0" COMMENT "金额", `paycode` varchar(100) NOT NULL DEFAULT "" COMMENT "订单号", `pay_type` tinyint(2) NOT NULL DEFAULT "0" COMMENT "1云豆,2积分", `status` tinyint(2) NOT NULL DEFAULT "0" COMMENT "0 默认 1成功 2异常", `ctime` int(11) NOT NULL DEFAULT "0" COMMENT "创建时间", `utime` int(11) NOT NULL DEFAULT "0" COMMENT "响应时间", PRIMARY KEY (`id`,`ctime`), KEY `pay_code` (`pay_code`), KEY `index_uname` (`uname`), KEY `index_utime` (`utime`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 PARTITION BY RANGE (ctime)( PARTITION p201901 VALUES LESS THAN (unix_timestamp("2019-02-01")), PARTITION p201902 VALUES LESS THAN (unix_timestamp("2019-03-01")), PARTITION p201903 VALUES LESS THAN (unix_timestamp("2019-04-01")), PARTITION p201904 VALUES LESS THAN (unix_timestamp("2019-05-01")), PARTITION p201905 VALUES LESS THAN (unix_timestamp("2019-06-01")), PARTITION p201906 VALUES LESS THAN (unix_timestamp("2019-07-01")), PARTITION p201907 VALUES LESS THAN (unix_timestamp("2019-08-01")), PARTITION p201908 VALUES LESS THAN (unix_timestamp("2019-09-01")), PARTITION p201909 VALUES LESS THAN (unix_timestamp("2019-10-01")), PARTITION p201910 VALUES LESS THAN (unix_timestamp("2019-11-01")), PARTITION p201911 VALUES LESS THAN (unix_timestamp("2019-12-01")), PARTITION p201912 VALUES LESS THAN (unix_timestamp("2020-01-01")), PARTITION p202001 VALUES LESS THAN (unix_timestamp("2020-02-01")), PARTITION p202002 VALUES LESS THAN (unix_timestamp("2020-03-01")), PARTITION p202003 VALUES LESS THAN (unix_timestamp("2020-04-01")), PARTITION p202004 VALUES LESS THAN (unix_timestamp("2020-05-01")), PARTITION p202005 VALUES LESS THAN (unix_timestamp("2020-06-01")), PARTITION p202006 VALUES LESS THAN (unix_timestamp("2020-07-01")), PARTITION p202007 VALUES LESS THAN (unix_timestamp("2020-08-01")), PARTITION p202008 VALUES LESS THAN (unix_timestamp("2020-09-01")), PARTITION p202009 VALUES LESS THAN (unix_timestamp("2020-10-01")), PARTITION p202010 VALUES LESS THAN (unix_timestamp("2020-11-01")), PARTITION p202011 VALUES LESS THAN (unix_timestamp("2020-12-01")), PARTITION p202012 VALUES LESS THAN (unix_timestamp("2021-01-01")), PARTITION p2021 VALUES LESS THAN (MAXVALUE) );
select partition_name part, partition_expression expr, partition_description descr, table_rows from information_schema.partitions where table_schema = schema() and table_name="client_shop_pay_flow";
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摘要:例如可以将一个表通过年份划分成若干个分区。哈希这中模式允许通过对表的一个或多个列的进行计算,最后通过这个码不同数值对应的数据区域进行分区。例如可以建立一个对表主键进行分区的表。 写在前面 单张表超过1000W行已经算作是大数据存储场景常规海量数据优化:大表拆小表、sql语句优化今天我们重点介绍大表拆小表的优化 拆表方式 水平拆表 将表user中的1000w行数据拆成user1表和use...
摘要:查询性能优化优化数据访问检查是否检索大量超过需要的数据是否访问太多行或太多列增加网络开销消耗和内存资源检查服务器层是否在分析大量超过需要的数据行重构查询的方式切分查询有时对于一个大查询我们需要分而治之切分成小查询每次只完成一部分分解关联查询 1. 查询性能优化 1.1 优化数据访问 检查是否检索大量超过需要的数据.是否访问太多行或太多列,增加网络开销,消耗cpu和内存资源 检查服务器...
摘要:分表和分区有什么联系呢都能提高的性高,在高并发状态下都有一个良好的表现。表分区相对于分表,操作方便,不需要创建子表。自定义规则分表范围这种模式允许将数据划分不同范围。例如可以建立一个对表主键进行分区的表。 什么是分表? 分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表,我们可以称为子表,每个表都对应三个文件,MYD数据文件,.MYI索引文件,.frm表结构文件。这些子...
摘要:第二范式建立在第一范式的基础上,要求数据库表中的每个实例或记录必须是可以唯一被区分的,即唯一标识。不同点标识符不同,函数的标识符是,存储过程是。 上一篇主要介绍一些基础的mysql知识点,这一篇我们介绍一下mysql比较重要但在开发中我们程序员很少知道的几个大点(自以为是的观点)。数据库设计三范式: 第一范式:数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项,即列不可拆分。 第二范式:建立在...
摘要:显示所有插件,如果有插件则表明支持分区。如果对数据进行测试,请参考分区的测试来操作。子分区子分区是分区表中每个分区的再次分割,子分区既可以使用希分区,也可以使用分区。这也被称为复合分区。 一、什么是数据库分区 mysql数据库中的数据是以文件的形势存在磁盘上的,默认放在/mysql/data下面(可以通过my.cnf中的datadir来查看),一张表主要对应着三个文件,一个是frm存...
摘要:二分区方法将某张表的数据,分别存储到不同的区域中。分区的另一个亮点是支持多列分区子分区子分区是分区表中对每个分区的再次分割,又被称为符合分区。一般情况下,的分区把当作零值,或者一个最小值进行处理。 一、分区的优点 和单个磁盘或文件系统分区相比,可以存储更多的数据。 优化查询。 where 子句中包含分区条件时,可以只扫描必要的分区。 涉及聚合函数的查询时,可以容易的在每个分区上并...
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