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Redis:MySQL 算老几?
我知道 MySQL 看我不顺眼,不就是他的好基友 Tomcat 不怎么搭理他了吗? 这能怪我? 谁让他那么慢?
CSDN技术头条
2019-11-19
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开发者如何学好 MongoDB
作为一名研发,数据库是或多或少都会接触到的技术。MongoDB 是火热的 NoSQL 之一,我们怎样才能学好 MongoDB 呢?本篇文章,我们将从以下几方面讨论这个话题:
CSDN技术头条
2019-08-30
6990
告诉你 38 个 MySQL 数据库的小技巧!
培养兴趣 兴趣是最好的老师,不论学习什么知识,兴趣都可以极大地提高学习效率。当然学习 MySQL 5.6 也不例外。
CSDN技术头条
2019-07-12
2.6K0
我们为什么使用 Redis?
如果你从来没使用过 Redis 数据库,那你肯定会问,为什么我们要用 Redis 数据库,我只使用 MySQL 或 Oracle 就够了。其实 Redis 虽叫数据库,可又不是传统意义上的关系型数据库,Redis 是一个高性能的 Key-value 数据库。
CSDN技术头条
2018-12-07
1.3K0
官宣!这才是优秀的数据库程序员
如果评选出数据库中最难以理解的模块,那么非优化器莫属。作为数据库从业者,对优化器不够了解,如同猛虎没有了利爪,在对数据库调优的过程中往往余力不足。
CSDN技术头条
2018-10-25
4480
史上更全的 MySQL 高性能优化实战总结!
MySQL 对于很多 Linux 从业者而言,是一个非常棘手的问题,多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。在进行 MySQL 的优化之前必须要了解的就是 MySQL 的查询过程,很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL 的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。
CSDN技术头条
2018-10-25
6820
MySQL查询优化之道
查询优化器的任务是发现执行 SQL 查询的最佳方案。大多数查询优化器,要么基于规则、要么基于成本。
CSDN技术头条
2018-07-30
1.4K0
盘点一下影响MySQL性能的因素
既然要优化数据库,我们就首先要知道,优化的是什么,或者说:什么因素影响了数据库的性能。
CSDN技术头条
2018-07-30
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共享出行业务下的高并发场景
某共享汽车出行平台从随着业务的发展,可能大家听到出行以为是滴滴,然而不是,不过今年美团等巨头也入场共享汽车行业,表明公司业务至少是不错的,城市也在不断扩张。
CSDN技术头条
2018-07-30
9500
为什么要从PHP转向Go,及满足于使用MySQL
左:ElePHPant(Vincent Pontier),右:Gophers (golang.org)。此二者分别是PHP和Golang的吉祥物 【译者注】Poki是一家在线游戏发行商,在全球拥有30
CSDN技术头条
2018-02-12
1.8K0
MySQL 5.7 X Plugin:流水线技术vs.并行查询技术
本文将以MySQL 5.7 X Plugin为例,对比分析流水线(pipelining)和并行查询技术。 另一篇博文《MySQL 5.7 X Plugin支持异步查询》(Asynchronous Query Execution with MySQL 5.7 X Plugin),介绍了运行MySQL 5.7 X Plugin的方法: Hash分区 开放MySQL的CPU内核数连接 由于5.7 X Plugin只支持流水线技术(缩短往返延时),且不支持MySQL连接复用(MySQL在执行单项
CSDN技术头条
2018-02-12
3K0
大型数据集的MySQL优化
诸多知名大公司都在使用MySQL,其中包括Google、Yahoo、NASA和Walmart。此外,其中部分公司的表囊括数十亿行,却又性能极佳。虽然很难保持MySQL数据库高速运行,但面对数据堆积,可以通过一些性能调整,来使其继续工作。本文则将围绕这一问题展开讨论。 导论 设计数据库之前,有必要先了解一下表的使用方法。例如,对于需要频繁更新的数据,最好将其存入一个独立表中,而通过这样的分表,更新操作将更加快捷。同时,表的连接操作也会消耗时间,所以若要深入分析复杂数据,则最好选用大表。惯有认知下,归一化可通过
CSDN技术头条
2018-02-12
1.1K0
自动化模式中的MySQL
原文:MySQL on Autopilot 作者:Tim Gross 翻译:孙薇 自动化模式(Autopilot Pattern)是一种设计应用与基础架构的方式,旨在推动应用系统中的各个组件自动化。组成应用的每个容器都有自己的生命周期,我们将这些生命周期的行为封装到了应用的容器中,而没有依赖外部架构。 下文将讲述我们是如何借助这种模式,部署和运行其中一种常被认为难以在Docker容器中运行的复杂、有状态的应用:MySQL。 运行MySQL 我们从常见的MySQL部署开始:从主节点到副本节点执行异步复制。客户
CSDN技术头条
2018-02-11
1.5K0
Schemaless架构(二):Uber基于MySQL的Trip数据库
ber的Schemaless数据库是从2014年10月开始启用的,这是一个基于MySQL的数据库,本文就来探究一下它的架构。本文是系列文章的第二部分;第一部分是关于Schemaless的设计。 在《Mezzanine项目——Uber的超级大迁移》一文中,我们描述了如何将Uber的核心trip数据从一个单独的Postgres实例迁移到Schemaless这个可扩展与高可用的数据库中。然后对Schemaless进行了简单介绍,包括其发展决策过程、整体数据模型,并介绍了Schemaless的trigger与索引等
CSDN技术头条
2018-02-11
1.9K0
可用性更高:设计优秀的MySQL和Percona XtraDB集群
高可用性 有没有想过你的应用是否该兼容只读模式呢?这个问题有多重要? MySQL似乎是基于Web产品的最主流数据库解决方案。大多典型的互联网应用负载包括大量的读取工作和少量写入工作。当然也有例外,比如MMO游戏(大型多人在线游戏),不过在数量上,通常读取要比写入多得多。所以在数据库架构放弃兼容写入能力的时候,无论是由于传统的MySQL复制拓扑放弃主服务器,还是Galera集群放弃其quorum,为什么要让应用declare总的宕机时间呢?在这个场景中,想象所有刚浏览过应用的用户(未贡献内容):他们并不关心数
CSDN技术头条
2018-02-11
9530
OpenStack高可用核心架构分析
【编者按】本文从OpenStack架构入手,剖析了IaaS的云平台最核心的主要是这三部分:计算、网络、存储,作者指出OpenStack这样一个复杂系统,高可用更涉及到多个层面,只要有一个层面做不到高可用,那么整个OpenStack都没法高可用,随后他从基础服务Mysql和RabbitMQ,Nova、Neutron、Cinder接入与控制服务,网络服务三块探讨了OpenStack各层次的HA设计。 以下为原文: 一、OpenStack架构与HA分析 OpenStack实际上是由众多服务组合而成,它们之间的关联
CSDN技术头条
2018-02-11
1.7K0
如果使用得当,MySQL也可以化身NoSQL
随着互联网和移动互联网的发展,各个机构都需要支撑远超过以往的数据。而在这个需求的刺激下,IT领域出现了大量数据处理技术,其中之一就是NoSQL。灵活的数据类型,高效的处理能力,让NoSQL已占据数据管理系统的一席之地,比如人气NoSQL数据库MongoDB。然而在Wix工程实践中,他们发现,大量场景中其实并不需要NoSQL,反而成熟的RDBMS更具效益,比如MySQL。下面一起看Wix工程主管 Aviran Mordo的分享,由OneAPM工程师翻译。 以下为译文 开发人员选择NoSQL数据库一般都是根据主
CSDN技术头条
2018-02-11
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RebornDB:下一代分布式Key-Value数据库
现实世界有许多的Key-Value数据库,它们都被广泛应用于很多系统。比如,我们能够用Memcached数据库存储一个MySQL查询结果集给后续相同的查询使用,用MongoDB存储文档以得到更好的查询性能等等。 针对不同的场景,我们应该选不同的Key-Value数据库,没有一个Key-Value数据库适用于所有解决方案,但是如果你仅仅想要一个简单、易于使用、快速、支持多种强大数据结构的Key-Value数据库,Redis可能是你作为开始的一个很好的选择。 Redis是一个先进的Key-Value缓存和数据库
CSDN技术头条
2018-02-09
1.5K0
大神自动化抓取400亿条秀恩爱和吐槽
能利用爬虫技术做到哪些很酷很有趣很有用的事情? 2011 年夏天我在 Google 实习的时候做了一些 Twitter 数据相关的开发,之后我看到了一篇关于利用 Twitter 上人的心情来预测股市的论文。实习结束后我跟几个朋友聊了聊,我就想能不能自己做一点 Twitter 的数据挖掘,当时只是想先写个爬虫玩玩,没想最后开发了两年多,抓取了一千多万用户的 400 亿条 tweet。 分析篇 先给大家看一些分析结果吧。大家几点睡觉呢?我们来统计一下 sleep 这个词在 Twitter 上出现的
CSDN技术头条
2018-02-09
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【问底】许鹏:使用Spark+Cassandra打造高性能数据分析平台(二)
【导读】笔者(许鹏)看Spark源码的时间不长,记笔记的初衷只是为了不至于日后遗忘。在源码阅读的过程中秉持着一种非常简单的思维模式,就是努力去寻找一条贯穿全局的主线索。在笔者看来,Spark中的线索就是如何让数据的处理在分布式计算环境下是高效,并且可靠的。 在对Spark内部实现有了一定了解之后,当然希望将其应用到实际的工程实践中,这时候会面临许多新的挑战,比如选取哪个作为数据仓库,是HBase、MongoDB还是Cassandra。即便一旦选定之后,在实践过程还会遇到许多意想不到的问题。 要想快速的解决开
CSDN技术头条
2018-02-08
1.6K0
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