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1、分表。可以按时间,或按一定的规则拆分,做到查询某一条数据库,尽量在一个子表中即可。这是最有效的方法 2读写分离。尤其是写入,放在新表中,定期进行同步。
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2、针对mysql,sqlserver等关系型数据库单表数据过大的处理方式 如果不是阿里云的分布式数据库 DRDS那种多机器集群方案的话:先考虑表分区 ;然后考虑分表 ;然后考虑分库。
3、解决方案 将mysqld的内存库函数替换成tcmalloc,相比ptmalloc,tcmalloc可以更好的支持高并发调用。
4、可以先使用 uptime 命令查看 CPU 平均负载 那个 2 users 表示用户连接数,指的是总连接数。那个 load average 就是系统平均负载,1 分钟、5 分钟、15 分钟系统负载的平均值。
1、解决办法 :mysql的配置my.ini文件中,有一项:wait_timeout, 即可设置睡眠连接超时秒数,如果某个连接超时,会被mysql自然终止。
2、然后重启 MySQL 服务。CPU 占用有轻微下降,以前的CPU 占用波形图是 100% 一根直线,现在则在 97%~100%之间起伏。这表明调整 tmp_table_size 参数对 MYSQL 性能提升有改善作用。但问题还没有完全解决。
3、解决方案 将mysqld的内存库函数替换成tcmalloc,相比ptmalloc,tcmalloc可以更好的支持高并发调用。
4、进入mysql,’执行 show processlist; ‘,检查哪条SQL所执行的时间过长。将SQL进行优化。如第二步还无法解决请检查该SQL涉及的表是否有主键,主键是否有索引。mysql在配置文件中将tmp_table_size适当增长并重启mysqld。
1、mysql单库负载过高的处理方式如下:先限制Innodb的并发处理.如果innodb_thread_concurrency=0可以先改成16或是64看机器压力,如果非常大,先改成16让机器的压力下来,然后慢慢增达,适应自已的业务。
2、如果不是阿里云的分布式数据库 DRDS那种多机器集群方案的话:先考虑表分区 ;然后考虑分表 ;然后考虑分库。这个题目是我所经历过的,我做的是GPS应用,早期版本就是选用的关系型数据库Sql Server。
3、#开启该选项可以彻底关闭MySQL的TCP/IP连接方式,如果WEB服务器是以远程连接的方式访问MySQL数据库服务器则不要开启该选项!否则将无法正常连接! table_cache=1024 #物理内存越大,设置就越大。
4、可以先使用 uptime 命令查看 CPU 平均负载 那个 2 users 表示用户连接数,指的是总连接数。那个 load average 就是系统平均负载,1 分钟、5 分钟、15 分钟系统负载的平均值。
1、Linux 进程通过 C 标准库中的内存分配函数 malloc 向系统申请内存,但是到真正与内核交互之间,其实还隔了一层,即内存分配管理器(memory allocator)。
2、Linux原生的内存库函数为ptmalloc,malloc/free调用过多时很容易产生锁热点。当多条 SQL 并发执行时,会最终触发os层面的spinlock,导致上述情形。
3、是设置为--interleave=nodes轮询分配方式,即内存可以在任意NUMA节点上分配这种方式以外。其他的方式就算其他NUMA节点上还有内 存剩余,Linux也不会把剩余的内存分配给这个进程,而是采用SWAP的方式来获得内存。
4、MySQL应该采用编译安装的方式 MySQL数据库的线上环境安装,我建议采取编译安装,这样性能会较大的提升。