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如何实现MySQL大数据量迁移任务?
1、相比之下，SelectDB以其分布式设计和强大的数据处理能力，专为大数据分析打造，成为应对这些挑战的理想选择。以下是何时以及为何需要将MySQL数据迁移到SelectDB的几个关键场景：大规模数据分析需求： 当业务数据飞速增长，MySQL可能无法满足分析需求。
2、mysql数据库没有增量备份的机制，当数据量太大的时候备份是一个很大的问题。还好mysql数据库提供了一种主从备份的机制，其实就是把主数据库的所有的数据同时写到备份数据库中。实现mysql数据库的热备份。
3、无缝是做不到的，但可以尽小改到语句。oracle中要使用标准语句。
4、应尽量避免在 where 子句中使用！=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 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。
5、你可以用工具 我给你建议一个开源的图像化界面的工具 kettle，这个工具使用简单可以做抽取和转换，而且支持很多的数据库。
6、工具/原料 电脑 数据库 方法/步骤 首先，打开并连接Sql Server，在源数据库Source_db上右击，依次点击“编写表脚本为”→“CREATE到”→“新查询编辑器窗口”。在第1步产生的编辑器中按”crtl+a“全选内容，右击选择“***“。
一文总结高并发大数据量下MySQL开发规范「军规」
1、数据库的作用是将各种数据有序的管理起来，并对其他应用提供统一的接口和服务。数据库是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据***，可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等操作。
2、大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的***集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
3、通常来说，当数据多、并发量大的时候，架构中可以引入Redis，帮助提升架构的整体性能，减少Mysql（或其他数据库）的压力，但不是使用Redis，就不用MySQL。
4、mysql-proxy是官方提供的mysql中间件产品可以实现负载平衡，读写分离，failover等，但其不支持大数据量的分库分表且性能较差。下面介绍几款能代替其的mysql开源中间件产品，Atlas，cobar，tddl，让我们看看它们各自有些什么优点和新特***。
MySQL按月自动创建分区表(千万级大表优化)
1、可以让单表 存储更多的数据 。 分区表的数据更容易维护 ，可以通过删除与那些数据有关的分区，更容易删除数据，也可以增加新的分区来支持新插入的数据。另外，还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作。部分查询能够从查询条件确定只落在少数分区上， 查询速度会很快 。
2、、都能提高mysql的性能，在高并发状态下都有一个良好的表现。2）、分表和分区不矛盾，可以相互配合的，对于那些大访问量，并且表数据比较多的表，我们可以***取分表和分区结合的方式，访问量不大，但是表数据很多的表，我们可以***取分区的方式等。
3、再根据逻辑分片号，查映射表，直接得到物理分片号 与MyCat的类似分片算法对比 请点击输入图片描述 两种算法在string转化为int之后，和 hash 分区算法相同，区别也继承了 hash 算法的区别。
4、MySQL支持大部分引擎创建分区，入MyISAM、InnoDB等；不支持MERGE和CSV等来创建分区。同一个分区表中的所有分区必须是同一个存储引擎。值得注意的是，在MySQL8版本中，MyISAM表引擎不支持分区。
5、所以我们千万要正确的使用分区功能，分区后务必用explain验证，这样才能获得真正的性能提升。
Mysql单表太大,性能受影响求指点
也就是500iops，距离系统设计的压测指标3000还有一大截这张大型单表设计要点：（一个聚集索引用于写入，一个联合索引用于查询，没有主键，使用表分区）明确主键用途：真的需要查询单行数据时候才需要主键！我***用无主键设计，用于避免写入时候浪费维护插入数据的性能。
读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。如果其中记录不断有update，最好将写的数据放在redis中，定期同步 3表的大文本字段分离出来，成为独立的新表。
水平拆分：就是我们常说的分库分表了；分表，解决了单表数据过大的问题，但是毕竟还在同一台数据库服务器上，所以IO、CPU、网络方面的压力，并不会得到彻底的缓解，这个可以通过分库来解决。
关于mysql大数据量优化，以及大数据 mysql的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
