mysql 大数据处理

简述信息一览：

• 1、mysql单库负载过高的处理方式
• 2、如何实现MySQL大数据量迁移任务?
• 3、mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法

mysql单库负载过高的处理方式

本文重点讨论为实现最高效率而对数据库层进行的调优。有3种方法可以加快MySQL服务器的运行速度，效率从低到高依次为：替换有问题的硬件。对MySQL进程的设置进行调优。对查询进行优化。替换有问题的硬件通常是我们的第一考虑，主要原因是数据库会占用大量资源。不过这种解决方案也就仅限于此了。

两者的主要区别漏桶算法能够强行限制处理数据的速率，不论系统是否空闲。而令牌桶算法能够在限制数据的平均处理速率的同时还允许某种程度的突发流量。如何理解上面的含义呢？漏桶算法，比如系统吞吐量是 120/s，业务请求 130/s，使用漏斗限流 100/s，起到限流的作用，多余的请求将产生等待或者丢弃。

备库不能提供读服务，资源浪费 基于主从***（单点写）方案 前面讨论的两种方案分别依赖于底层的共享存储和磁盘***技术，来解决MYSQL服务器单点和磁盘单点的问题。而实际生产环境中，高可用更多的是依赖 MySQL本身的***，通过***为Master制作一个或多个热副本，在Master故障时，将服务切换到热副本。

替换有问题的硬件通常是我们的第一考虑，主要原因是数据库会占用大量资源。不过这种解决方案也就仅限于此了。实际上，您通常可以让中央处理器（CPU）或磁盘速度加倍，也可以让内存增大4到8倍。第二种方法是对MySQL服务器（也称为mysqld）进行调优。

我们工作中用得比较多的数据库服务器是HP DL580G5和DELL R710，稳定性和性能都不错；特别是DELL R710，我发现许多同行都是***用它作数据库的服务器，所以重点推荐下。

如何实现MySQL大数据量迁移任务?

从命令行工具mysql.exe开始，学习如何连接、编写SQL语句，如创建、查看、修改和删除数据库和表。掌握了基础操作后，我们可以通过SQL的insert into语句插入数据，甚至从txt文档中批量导入，或者使用load data指令进行表数据迁移。Pymysql的世界 要更深入地与MySQL交互，Pymysql是Python编程的一个强大选择。

主要开发语言是C#，数据库使用的是MySQL。最常见的操作便是 select 读取数据，然后在C#中对数据进行处理， 完毕后再插入数据库中。 简而言之就 select - process - insert三个步骤。 对于数据量小的情况下（百万级别 or 几百兆）可能最多1个小时就处理完了。

重起AB机器，则可以实现双向的热备。测试：向B批量插入大数据量表AA（1872000）条A数据库每秒钟可以更新2500条数据。

这个问题，我碰到过！将对应的mysql驱动包（mysql-connector-java-15-bin.jar）放到下kettle的目录：data-integration\libext\JDBC下。

mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法

1、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2、先安装 Apache Spark，查询数据库的速度可以提升10倍。在已有的 MySQL 服务器之上使用 Apache Spark （无需将数据导出到 Spark 或者 Hadoop 平台上），这样至少可以提升 10 倍的查询性能。使用多个 MySQL 服务器（***或者 Percona XtraDB Cluster）可以让我们在某些查询上得到额外的性能提升。

3、十万条数据已经够多了，通常最好的办法就是创建索引，创建索引的命令： CREATE INDEX index_name ON table_name（index_col_name，...）； index_name：这是索引的创建名称，你自己命一个名称。table_name：这是数据表名称，你的应该是ware_detail。

4、选择合适的字段属性在创建表时，确保字段宽度适当。例如，邮政编码只需char（6）就足够，避免不必要的空间浪费。对于整数，使用MEDIUMINT而非BIGINT，可以提高查询速度。 设置NOT NULL约束尽量为字段设置NOT NULL，这样能减少比较NULL值的开销。

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