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mysqlmerge性能

基于云平台的即开即用、稳定可靠、灵活弹性、易于使用的关系型数据库服务

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只需五步,ByteHouse实现MaterializedMySQL能力增强

通过MaterializedMySQL同步到ByteHouse的表默认采用HaUniqueMergeTree 表引擎,该表引擎支持配置UNIQUE KEY 唯一键,提供 upsert 更新写语义,源端数据的更新操作在目标端可以实时去重更新。 不需要依赖\_v... 降低了查询性能,又会对源端产生巨大的压力。 ByteHouse支持构建分布式模式的MaterializedMySQL库,将每个表都对应同步至ByteHouse的一个分布式表,**数据不重复存储,能充分利用分布式集群的计算能力,又降...

ByteHouse MaterializedMySQL 增强优化

缺乏这些功能很难将 MaterializedMySQL 用于实际应用中。- 运维困难社区版 MaterializedMySQL 不支持同步异常重新同步命令,没有同步状态和日志信息,同步任务失败后很难短时间定位问题和恢复同步。ByteHouse 的 MaterializedMySQL 功能针对使用过程中的问题和困难,做了多处增强,提高了易用性,降低了运维成本。## 数据去重通过 MaterializedMySQL 同步到 ByteHouse 的表默认采用 HaUniqueMergeTree 表引擎,该表引擎支持...

MySQL学习记录(一天搞懂一个问题)

性能差了 4 倍左右。另外,你应该也需要知道什么样的搜索是不能使用正常的索引的。例如,当你需要在一篇大的文章中搜索一个词时,如: “WHERE post_content LIKE ‘%apple%’”,索引可能是没有意义的。你可能需要使用 MySQL 全文索引 或是自己做一个索引(比如说:搜索关键词或是 Tag 什么的)

精选文章|MySQL深分页优化

**MySQL深分页优化**![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/1499ce77b4ea4b91b806bfab2774e01f~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=17144... mysql要取出100w+条完整数据也是非常消耗资源的,需要读取大量的索引页,频繁回表等随机IO。**结论3:即使有索引,再深一点的分页也会有问题,要避免。**以上尝试结果都没有很好的解决深分页性能问题,那是否有...

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mysqlmerge性能-优选内容

数据重分布
Merge,Join 等无数据存储的表引擎不支持重分布; 物化库表引擎:MaterializedView,MaterializeMySQL 暂时不支持数据重分布,但您可以在扩容后通过重建库/表,重新同步数据。 注意事项每个旧节点需要预留存储的容量为最大的一张表的容量,例如,表的总大小为 100GB,当前10个节点,缩容为5个节点,则需要在每个旧节点预留 100GB/5 = 20GB 以上的存储; 数据重分布期间,表会逐一进入只读状态,同时集群的计算和 IO 负载会较高,预估读性能会下...
通过MaterializedMySQL导入
实现了基于 MySQL Binlog 机制的业务数据库实时同步功能。 特性描述 ByteHouse 企业版在实现 MaterializedMySQL 时,底层引擎采用了自研的 HaUniqueMergeTree 引擎,支持自定义版本字段以及根据 UNIQUE KEY 实时删除... 分区对MaterializedMySQL的整体性能非常重要。您可以对MaterializedMySQL表重写的模式转换进行以下操作: 修改列类型。必须与原始类型兼容,否则复制将失败。例如,可以将UInt32列修改为UInt64,不能将 String 列修改为...
只需五步,ByteHouse实现MaterializedMySQL能力增强
通过MaterializedMySQL同步到ByteHouse的表默认采用HaUniqueMergeTree 表引擎,该表引擎支持配置UNIQUE KEY 唯一键,提供 upsert 更新写语义,源端数据的更新操作在目标端可以实时去重更新。 不需要依赖\_v... 降低了查询性能,又会对源端产生巨大的压力。 ByteHouse支持构建分布式模式的MaterializedMySQL库,将每个表都对应同步至ByteHouse的一个分布式表,**数据不重复存储,能充分利用分布式集群的计算能力,又降...
ByteHouse MaterializedMySQL 增强优化
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