当前位置: 首页 > news >正文

MYSQL分表容量预估:简明指南

随着数据量的日益增长,分表技术成为优化mysql数据库性能的重要策略。本文介绍一种简明有效的预估分表容量大小的方法,帮助开发者和数据库管理员进行有效的资源规划。

背景

在处理大规模数据时,为了优化性能和管理便利,常常采用分表技术。分表可以帮助减少单个表的大小,优化查询效率,提高数据管理的灵活性。但同时带来了一个挑战:如何准确预估分表后的容量需求。

方案概述

数据行大小评估: 考虑到各字段类型及长度,我们可以计算出单行数据的大致大小。
数据增长预测:基于历史数据增长趋势,我们可以预估未来的数据量。
索引和冗余数据:考虑到索引和可能的冗余数据对总容量的影响。

实例分析:电商平台用户表容量预估

让我们以一个具体的例子来说明这种容量预估方法的应用。假设我们有一个电商平台的用户表 user_profiles,该表包含以下字段:用户ID (id), 用户名 (username), 个人头像链接 (profile_pic), 性别 (gender), 出生日期 (date_of_birth), 账户创建时间 (created_at), 最后更新时间 (updated_at)

CREATE TABLE user_profiles
(id            INT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',username      VARCHAR(40)  DEFAULT NULL COMMENT '用户名',profile_pic   VARCHAR(200) DEFAULT NULL COMMENT '个人头像链接',gender        SMALLINT     DEFAULT NULL COMMENT '性别标识,0表示男性,1表示女性',date_of_birth DATE         DEFAULT NULL COMMENT '出生日期',created_at    TIMESTAMP    DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '账户创建时间',updated_at    TIMESTAMP    DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '最后更新时间',PRIMARY KEY (id)
) ENGINE = InnoDB;

要准确计算单行记录的大小,我们需要考虑字段类型和长度、索引、分表策略以及大量用户数据对数据库大小的影响。首先,我们计算基本单行记录的大小:

下面是一个 MySQL 数据类型及其大致占用字节数的表格:

数据类型字节(大小)说明
TINYINT1
SMALLINT2
MEDIUMINT3
INT, INTEGER4
BIGINT8
FLOAT4单精度浮点数
DOUBLE8双精度浮点数
DECIMAL(M,D)整数部分:⌈(M - D) / 4⌉ * 2, 小数部分:⌈D / 4⌉ * 2, +1 字节符号位定点数,存储大小取决于声明的精度和标度
CHAR(N)N定长字符串,最大 255 字节
VARCHAR(N)N + 1 或 N + 2变长字符串,长度取决于最大长度(<= 255 则加 1 字节,否则加 2 字节)
TEXT最大 65535长文本数据
BLOB最大 65535二进制大对象
MEDIUMTEXT最大 16777215中等长度文本
MEDIUMBLOB最大 16777215中等长度二进制对象
LONGTEXT最大 4294967295长文本数据
LONGBLOB最大 4294967295长二进制对象
DATE3
TIME3
DATETIME8
TIMESTAMP4从1970-01-01 00:00:01至今的秒数
YEAR1
BIT(N)N位字段,占用字节取决于位数

下面是 BIT 类型的一些示例及其对应的存储大小:

数据类型大小(字节)
BIT(1)1
BIT(9)2
BIT(17)3
BIT(25)4
BIT(33)5
BIT(41)6
BIT(49)7
BIT(57)8

这个表格展示了 BIT 类型在不同位数下的存储大小。例如,BIT(1)BIT(8) 都占用 1 个字节,BIT(9)BIT(16) 占用 2 个字节,依此类推。这种计算方法适用于所有 BIT(N) 类型,其中 N 可以从 1 到 64

通过上述表格,计算单行记录的大小

id (INT): 占用 4 字节。
username (VARCHAR(40)): 最大占用 40 字节, 1个字节前缀。
profile_pic (VARCHAR(200)): 最大占用 200 字节, 1个字节前缀。
gender (SMALLINT): 占用 2 字节。
date_of_birth (DATE): 占用 3 字节。
created_at (TIMESTAMP): 占用 4 字节。
updated_at (TIMESTAMP): 占用 4 字节。

4 + 40 + 1 + 200 + 1 + 3 + 2 + 8 = 259 字节

参数描述初始值五年后预测值
用户数量初始用户量及预期增长率500万1.2亿
单行数据大小根据字段类型和长度评估259 字节假设增加至 300 字节
总容量根据用户数和单行大小计算约 1.3 GB约 34 GB
分表策略用户量增长分表策略每增长200万用户分一次表每增长200万用户分一次表

性能与成本评估

性能提升:分表后查询性能显著提升,尤其在高峰时段。
成本考量:存储成本有所增加,但由于性能优化,整体效益提高。

相关文章:

MYSQL分表容量预估:简明指南

随着数据量的日益增长&#xff0c;分表技术成为优化mysql数据库性能的重要策略。本文介绍一种简明有效的预估分表容量大小的方法&#xff0c;帮助开发者和数据库管理员进行有效的资源规划。 背景 在处理大规模数据时&#xff0c;为了优化性能和管理便利&#xff0c;常常采用分…...

面试宝典进阶之Java线程面试题

T1、【初级】线程和进程有什么区别&#xff1f; &#xff08;1&#xff09;线程是CPU调度的最小单位&#xff0c;进程是计算分配资源的最小单位。 &#xff08;2&#xff09;一个进程至少要有一个线程。 &#xff08;3&#xff09;进程之间的内存是隔离的&#xff0c;而同一个…...

BOM简介

1.1 常用的键盘事件 1.1.1 键盘事件 键盘事件触发条件onkeydown按键被按下时触发onkeypress按键被按下时触发onkeyup按键被松开时触发 注意&#xff1a;addEventListener事件不需要加on <script>//1. keydown 按键按下的时候触发,按任意键都触发&#xff0c;也可以识…...

Java中的集合框架

概念与作用 集合概念 现实生活中&#xff1a;很多事物凑在一起 数学中的集合&#xff1a;具有共同属性的事物的总体 java中的集合类&#xff1a;是一种工具类&#xff0c;就像是容器&#xff0c;储存任意数量的具有共同属性的对象 在编程时&#xff0c;常常需要集中存放多个…...

Rustdesk打开Win10 下客户端下面服务不会自启,显示服务未运行

环境: Rustdesk1.19 问题描述: Rustdesk打开Win10 下客户端下面服务不会自启,显示服务未运行 解决方案: 1.查看源代码 pub async fn start_all() {crate::hbbs_http::sync::start();let mut nat_tested = false;check_zombie()...

【SPDK】【NoF】使用SPDK部署NVMe over TCP

SPDK NVMe over Fabrics Target是一个用户空间应用程序&#xff0c;通过以太网&#xff0c;Infiniband或光纤通道等结构呈现块设备,SPDK目前支持RDMA和TCP传输。 本文将在已经编译好SPDK的基础上演示如何使用SPDK搭建NVMe over TCP&#xff0c;前提是您已经将一块NVMe硬盘挂载…...

Spring boot 3 集成rocketmq-spring-boot-starter解决版本不一致问题

安装RocketMQ根据上篇文章使用Docker安装RocketMQ并启动之后&#xff0c;有个隐患详情见下文 Spring Boot集成 <dependency><groupId>org.apache.rocketmq</groupId><artifactId>rocketmq-spring-boot-starter</artifactId><version>2.2…...

python爬虫实战(6)--获取某度热榜

1. 项目描述 需要用到的类库 pip install requests pip install beautifulsoup4 pip install pandas pip install openpyxl然后&#xff0c;我们来编写python脚本&#xff0c;并引入需要的库&#xff1a; import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as p…...

十三、K8S之亲和性

亲和性 一、概念 在K8S中&#xff0c;亲和性&#xff08;Affinity&#xff09;用来定义Pod与节点关系的概念&#xff0c;亲和性通过指定标签选择器和拓扑域约束来决定 Pod 应该调度到哪些节点上。与污点相反&#xff0c;它主要是尽量往某节点靠。 亲和性是 Kubernetes 中非常…...

对于网关的理解-Gateway

因为在使用微服务的时候&#xff0c;会有多端请求。会产生以下问题&#xff1a; 1.客户端需要记住每一个微服务的url 2.主机端口也会直接暴露 3.每一个微服务都需要认证 4.存在跨域问题 所以网关可以解决统一访问、隐藏真实的服务器地址、网关进行统一认证、解决跨域问题、…...

win10 - Snipaste截图工具的使用

win10 - Snipaste截图工具的使用 Step 1&#xff1a;下载 下载链接 提取码&#xff1a;wuv2 Step 2&#xff1a;直接解压可用 找到解压好的目录&#xff0c;并双击exe文件即可 Step 3&#xff1a;设置开机启动 在电脑右下角找到snipaste图标&#xff0c;右键&#xff0c;找…...

Selenium 学习(0.19)——软件测试之基本路径测试法——拓展案例

1、案例 请使用基本路径法为变量year设计测试用例&#xff0c;year的取值范围是1000<year<2001。代码如下&#xff1a; 2、步骤 先画控制流程图 再转化为控制流图&#xff08;标出节点&#xff09; V(G) 总区域数 4 V(G) E - N 2 (边数 - 节点数 2…...

工作记录-------正则表达式---小白也能看懂

什么是正则表达式 正则表达式是一种强大的工具&#xff0c;用于匹配和识别文本模式。 下面是一个基本的介绍&#xff1a; ^ 和 $: 这些是锚定字符&#xff0c;分别匹配字符串的开头和结尾。例如&#xff0c;^Hello匹配以 “Hello” 开头的字符串&#xff0c;end$匹配以 “en…...

C3-1.3.1 无监督学习——异常检测

C3-1.3.1 无监督学习——异常检测 1、举例&#xff1a;异常值检测示例——密度评估法 1.1 举一个例子 这里做的是 查看飞机发动机 异常检测&#xff1a; 左侧&#xff1a;X1 ,X2 … 是 可能会影响发动机状态的特征右侧&#xff1a; Dataset&#xff1a;训练数据集New engine…...

1.4.1机器学习——梯度下降+α学习率大小判定

1.4.1梯度下降 4.1、梯度下降的概念 ※【总结一句话】&#xff1a;系统通过自动的调节参数w和b的值&#xff0c;得到最小的损失函数值J。 如下&#xff1a;是梯度下降的概念图。 我们有一个损失函数 J(w,b)&#xff0c;包含两个参数w和b&#xff08;你可以想象成J(w,b) w*x…...

在IntelliJ IDEA中,.idea文件是什么,可以删除吗

相信有很多小伙伴&#xff0c;在用idea写java代码的时候&#xff0c;创建工程总是会出现.idea文件&#xff0c;该文件也从来没去打开使用过&#xff0c;那么它在我们项目里面&#xff0c;扮演什么角色&#xff0c;到底能不能删除它呢&#xff1f; 1、它是什么&#xff1f;有什么…...

【Spring Cloud】Gateway组件的三种使用方式

&#x1f389;&#x1f389;欢迎来到我的CSDN主页&#xff01;&#x1f389;&#x1f389; &#x1f3c5;我是Java方文山&#xff0c;一个在CSDN分享笔记的博主。&#x1f4da;&#x1f4da; &#x1f31f;推荐给大家我的专栏《Spring Cloud》。&#x1f3af;&#x1f3af; &am…...

对象的复制

方式一&#xff1a;sv 的new函数 trans tr1,tr2; malbox.get(tr2); tr1 new tr2;//仅用于浅拷贝&#xff0c;拷贝后tr1,tr2为两个独立的对象方式二&#xff1a;uvm 域的自动化常用函数&#xff1a;copy / clone / 使用前提&#xff1a; 1. 函数都可用于uvm_object类型&…...

基于 Python+Neo4j+医药数据,构建了一个知识图谱的自动问答系统

知识图谱是目前自然语言处理的一个热门方向。目前知识图谱在各个领域全面开花&#xff0c;如教育、医疗、司法、金融等。 本项目立足医药领域&#xff0c;以垂直型医药网站为数据来源&#xff0c;以疾病为核心&#xff0c;构建起一个包含7类规模为4.4万的知识实体&#xff0c;…...

Maven之属性管理

1.属性管理 1.1 属性配置与使用 ①&#xff1a;定义属性 <!--定义自定义属性--> <properties><spring.version>5.2.10.RELEASE</spring.version> </properties>②&#xff1a;引用属性 <dependency><groupId>org.springframewor…...

postgresql|数据库|只读用户的创建和删除(备忘)

CREATE USER read_only WITH PASSWORD 密码 -- 连接到xxx数据库 \c xxx -- 授予对xxx数据库的只读权限 GRANT CONNECT ON DATABASE xxx TO read_only; GRANT USAGE ON SCHEMA public TO read_only; GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO read_only; GRANT EXECUTE O…...

Qt Http Server模块功能及架构

Qt Http Server 是 Qt 6.0 中引入的一个新模块&#xff0c;它提供了一个轻量级的 HTTP 服务器实现&#xff0c;主要用于构建基于 HTTP 的应用程序和服务。 功能介绍&#xff1a; 主要功能 HTTP服务器功能&#xff1a; 支持 HTTP/1.1 协议 简单的请求/响应处理模型 支持 GET…...

Linux云原生安全:零信任架构与机密计算

Linux云原生安全&#xff1a;零信任架构与机密计算 构建坚不可摧的云原生防御体系 引言&#xff1a;云原生安全的范式革命 随着云原生技术的普及&#xff0c;安全边界正在从传统的网络边界向工作负载内部转移。Gartner预测&#xff0c;到2025年&#xff0c;零信任架构将成为超…...

【python异步多线程】异步多线程爬虫代码示例

claude生成的python多线程、异步代码示例&#xff0c;模拟20个网页的爬取&#xff0c;每个网页假设要0.5-2秒完成。 代码 Python多线程爬虫教程 核心概念 多线程&#xff1a;允许程序同时执行多个任务&#xff0c;提高IO密集型任务&#xff08;如网络请求&#xff09;的效率…...

关于 WASM:1. WASM 基础原理

一、WASM 简介 1.1 WebAssembly 是什么&#xff1f; WebAssembly&#xff08;WASM&#xff09; 是一种能在现代浏览器中高效运行的二进制指令格式&#xff0c;它不是传统的编程语言&#xff0c;而是一种 低级字节码格式&#xff0c;可由高级语言&#xff08;如 C、C、Rust&am…...

自然语言处理——循环神经网络

自然语言处理——循环神经网络 循环神经网络应用到基于机器学习的自然语言处理任务序列到类别同步的序列到序列模式异步的序列到序列模式 参数学习和长程依赖问题基于门控的循环神经网络门控循环单元&#xff08;GRU&#xff09;长短期记忆神经网络&#xff08;LSTM&#xff09…...

什么是Ansible Jinja2

理解 Ansible Jinja2 模板 Ansible 是一款功能强大的开源自动化工具&#xff0c;可让您无缝地管理和配置系统。Ansible 的一大亮点是它使用 Jinja2 模板&#xff0c;允许您根据变量数据动态生成文件、配置设置和脚本。本文将向您介绍 Ansible 中的 Jinja2 模板&#xff0c;并通…...

大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计

随着大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;参数规模的增长&#xff0c;推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长&#xff0c;而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB&#xff08;例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...

安宝特方案丨船舶智造的“AR+AI+作业标准化管理解决方案”(装配)

船舶制造装配管理现状&#xff1a;装配工作依赖人工经验&#xff0c;装配工人凭借长期实践积累的操作技巧完成零部件组装。企业通常制定了装配作业指导书&#xff0c;但在实际执行中&#xff0c;工人对指导书的理解和遵循程度参差不齐。 船舶装配过程中的挑战与需求 挑战 (1…...

【JavaSE】多线程基础学习笔记

多线程基础 -线程相关概念 程序&#xff08;Program&#xff09; 是为完成特定任务、用某种语言编写的一组指令的集合简单的说:就是我们写的代码 进程 进程是指运行中的程序&#xff0c;比如我们使用QQ&#xff0c;就启动了一个进程&#xff0c;操作系统就会为该进程分配内存…...