本文目录一览：
- 1、怎样多台电脑公用一个电脑的mysql数据库
- 2、MySQL切分查询用法分析
- 3、如何复制mysql数据库到另一台电脑上
- 4、Mysql某个表有近千万数据，CRUD比较慢，如何优化？
- 5、mysql 水平切分时，如何保证primary key id不冲突
怎样多台电脑公用一个电脑的mysql数据库
这种架构一般用在以下三类场景
1. 备份多台 Server 的数据到一台如果按照数据切分方向来讲，那就是垂直切分。比如图 2，业务 A、B、C、D 是之前拆分好的业务，现在需要把这些拆分好的业务汇总起来备份，那这种需求也很适用于多源复制架构。实现方法我大概描述下：业务 A、B、C、D 分别位于 4 台 Server，每台 Server 分别有一个数据库来隔离前端的业务数据，那这样，在从库就能把四台业务的数据全部汇总起来，而不需要做额外的操作。那没有多源复制之前，要实现这类需求，只能在汇总机器上搭建多个 MySQL 实例，那这样势必会涉及到跨库关联的问题，不但性能急剧下降，管理多个实例也没有单台来的容易。
2. 用来聚合前端多个 Server 的分片数据。
同样，按照数据切分方向来讲，属于水平切分。比如图 3，按照年份拆分好的数据，要做一个汇总数据展现，那这种架构也非常合适。实现方法稍微复杂些：比如所有 Server 共享同一数据库和表，一般为了开发极端透明，前端配置有分库分表的中间件，比如爱可生的 DBLE。
3. 汇总并合并多个 Server 的数据
第三类和第一种场景类似。不一样的是不仅仅是数据需要汇总到目标端，还得合并这些数据，这就比第一种来的相对复杂些。比如图 4，那这样的需求，是不是也适合多源复制呢？答案是 YES。那具体怎么做呢？
MySQL切分查询用法分析
本文实例讲述了MySQL切分查询用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
对于大查询有时需要‘分而治之',将大查询切分为小查询:
每个查询功能完全一样，但只完成原来的一小部分，每次查询只返回一小部分结果集。
删除旧的数据就是一个很好地例子。定期清理旧数据时，如果一条sql涉及了大量的数据时，可能会一次性锁住多个表或行，耗费了大量的系统资源，却阻塞了其他很多小的但重要的查询。将一个大得DELETE语句切分为较小的查询时，可以尽量减少影响msql的性能，同时减少mysql复制造成的延迟。
例如，每个月会运行一次的语句，以清理三个月前的数据:
复制代码
代码如下:mysql
DELETE
FROM
messages
WHERE
dtDATE_SUB(NOW(),
INTERVAL
3
MONTH);
可以用以下的方法来完成这样的任务：
rows_affected
=
do
{
rows_affected
=
do_query("DELETE
FROM
messages
WHERE
dtDATE_SUB(NOW(),
INTERVAL
3
MONTH)
LIMIT
10000")
}while
rows_affected0
一次删除一万行数据是个比较高效且对服务器影响较小的做法。同时如果每次删除数据时暂停一会，可以将服务器原本的一次性压力分散到一个较长的时间段中，从而减少删除时锁表锁行的时间。
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希望本文所述对大家MySQL数据库计有所帮助。
如何复制mysql数据库到另一台电脑上
有两种办法。
1、在B机器上装mysql。
将A机器上的mysql/data下的你的数据库目录整个拷贝下来。
将B机器上的mysql服务停止。
找到B机器上的mysql/data目录，将你拷贝的目录粘贴进去，然后启动mysql服务就可以了。
2、使用SQL语句备份和恢复
你可以使用SELECT
INTO
OUTFILE语句备份数据，并用LOAD
DATA
INFILE语句恢复数据。这种方法只能导出数据的内容，不包括表的结构，如果表的结构文件损坏，你必须要先恢复原来的表的结构。
语法：
SELECT
*
INTO
{OUTFILE
¦
DUMPFILE}
’file_name’
FROM
tbl_name
LOAD
DATA
[LOW_PRIORITY]
[LOCAL]
INFILE
’file_name.txt’
[REPLACE
¦
IGNORE]
INTO
TABLE
tbl_name
SELECT
...
INTO
OUTFILE
’file_name’
在dos命令提示符下使用mysqldump命令进行备份.
如下:
C:Documents
and
SettingsAdministratormysqldump
yinshi
c:\backup.txt
-uroot
-p12142022
Mysql某个表有近千万数据，CRUD比较慢，如何优化？
数据千万级别之多，占用的存储空间也比较大，可想而知它不会存储在一块连续的物理空间上，而是链式存储在多个碎片的物理空间上。可能对于长字符串的比较，就用更多的时间查找与比较，这就导致用更多的时间。
可以做表拆分，减少单表字段数量，优化表结构。
在保证主键有效的情况下，检查主键索引的字段顺序，使得查询语句中条件的字段顺序和主键索引的字段顺序保持一致。
主要两种拆分 垂直拆分，水平拆分。
垂直分表
也就是“大表拆小表”，基于列字段进行的。一般是表中的字段较多，将不常用的， 数据较大，长度较长（比如text类型字段）的拆分到“扩展表“。 一般是针对 那种 几百列的大表，也避免查询时，数据量太大造成的“跨页”问题。
垂直分库针对的是一个系统中的不同业务进行拆分，比如用户User一个库，商品Product一个库，订单Order一个库。 切分后，要放在多个服务器上，而不是一个服务器上。为什么？ 我们想象一下，一个购物网站对外提供服务，会有用户，商品，订单等的CRUD。没拆分之前， 全部都是落到单一的库上的，这会让数据库的单库处理能力成为瓶颈。按垂直分库后，如果还是放在一个数据库服务器上， 随着用户量增大，这会让单个数据库的处理能力成为瓶颈，还有单个服务器的磁盘空间，内存，tps等非常吃紧。 所以我们要拆分到多个服务器上，这样上面的问题都解决了，以后也不会面对单机资源问题。
数据库业务层面的拆分，和服务的“治理”，“降级”机制类似，也能对不同业务的数据分别的进行管理，维护，监控，扩展等。 数据库往往最容易成为应用系统的瓶颈，而数据库本身属于“有状态”的，相对于Web和应用服务器来讲，是比较难实现“横向扩展”的。 数据库的连接资源比较宝贵且单机处理能力也有限，在高并发场景下，垂直分库一定程度上能够突破IO、连接数及单机硬件资源的瓶颈。
水平分表
针对数据量巨大的单张表（比如订单表），按照某种规则（RANGE,HASH取模等），切分到多张表里面去。 但是这些表还是在同一个库中，所以库级别的数据库操作还是有IO瓶颈。不建议采用。
水平分库分表
将单张表的数据切分到多个服务器上去，每个服务器具有相应的库与表，只是表中数据集合不同。 水平分库分表能够有效的缓解单机和单库的性能瓶颈和压力，突破IO、连接数、硬件资源等的瓶颈。
水平分库分表切分规则
1. RANGE
从0到10000一个表，10001到20000一个表；
2. HASH取模
一个商场系统，一般都是将用户，订单作为主表，然后将和它们相关的作为附表，这样不会造成跨库事务之类的问题。 取用户id，然后hash取模，分配到不同的数据库上。
3. 地理区域
比如按照华东，华南，华北这样来区分业务，七牛云应该就是如此。
4. 时间
按照时间切分，就是将6个月前，甚至一年前的数据切出去放到另外的一张表，因为随着时间流逝，这些表的数据 被查询的概率变小，所以没必要和“热数据”放在一起，这个也是“冷热数据分离”。
分库分表后面临的问题
事务支持
分库分表后，就成了分布式事务了。如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务，将付出高昂的性能代价； 如果由应用程序去协助控制，形成程序逻辑上的事务，又会造成编程方面的负担。
跨库join
只要是进行切分，跨节点Join的问题是不可避免的。但是良好的设计和切分却可以减少此类情况的发生。解决这一问题的普遍做法是分两次查询实现。在第一次查询的结果集中找出关联数据的id,根据这些id发起第二次请求得到关联数据。
跨节点的count,order by,group by以及聚合函数问题
这些是一类问题，因为它们都需要基于全部数据集合进行计算。多数的代理都不会自动处理合并工作。解决方案：与解决跨节点join问题的类似，分别在各个节点上得到结果后在应用程序端进行合并。和join不同的是每个结点的查询可以并行执行，因此很多时候它的速度要比单一大表快很多。但如果结果集很大，对应用程序内存的消耗是一个问题。
数据迁移，容量规划，扩容等问题
来自淘宝综合业务平台团队，它利用对2的倍数取余具有向前兼容的特性（如对4取余得1的数对2取余也是1）来分配数据，避免了行级别的数据迁移，但是依然需要进行表级别的迁移，同时对扩容规模和分表数量都有限制。总得来说，这些方案都不是十分的理想，多多少少都存在一些缺点，这也从一个侧面反映出了Sharding扩容的难度。
ID问题
一旦数据库被切分到多个物理结点上，我们将不能再依赖数据库自身的主键生成机制。一方面，某个分区数据库自生成的ID无法保证在全局上是唯一的；另一方面，应用程序在插入数据之前需要先获得ID,以便进行SQL路由.
一些常见的主键生成策略
UUID
使用UUID作主键是最简单的方案，但是缺点也是非常明显的。由于UUID非常的长，除占用大量存储空间外，最主要的问题是在索引上，在建立索引和基于索引进行查询时都存在性能问题。
Twitter的分布式自增ID算法Snowflake
在分布式系统中，需要生成全局UID的场合还是比较多的，twitter的snowflake解决了这种需求，实现也还是很简单的，除去配置信息，核心代码就是毫秒级时间41位 机器ID 10位 毫秒内序列12位。
跨分片的排序分页
一般来讲，分页时需要按照指定字段进行排序。当排序字段就是分片字段的时候，我们通过分片规则可以比较容易定位到指定的分片，而当排序字段非分片字段的时候，情况就会变得比较复杂了。为了最终结果的准确性，我们需要在不同的分片节点中将数据进行排序并返回，并将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序，最后再返回给用户。
mysql 水平切分时，如何保证primary key id不冲突
例如，表：create table blog (id bigint(20) unsigned not null auto_increment,author varchar(40) not null,content text not null,primary key (id));如果把该表shard到10个(随时可能增加)物理数据库服务器上，那么如何保证id不重复？方法1：通过uuid不可行：uuid的值太大，严重影响index性能；同时，innodb的clustered index在id不顺序插入的情况下，性能大打折扣方法2：用个global table来记录每个blog id，当要获取新的id时，首先select max(id) from global_id_table，查到值后，insert into global_id_table不可行：global_id_table会变得非常大，而且造成插入瓶颈方法：利用mysql对ansi sql的扩展：replace into语句CREATE TABLE `ttt` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `stub` char(1) NOT NULL DEFAULT '', PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `stub` (`stub`))当要获取新的id时：replace into ttt(stub) values('a');SELECT LAST_INSERT_ID();table ttt将变成单点故障源，解决办法：弄2个专门的db node，并通过auto-increment-increment解决