有些静态数据库表,比如国家,可能会被很多程序使用,而且程序内部需要对国家表进行连接(join),以生成最终用户显示的数据,这样用微服务调用的方式效率不高,影响性能。一种方法是在每一项微服务中配置一个这样的表格,它只读,这样就可以进行数据库连接。您必须确保数据同步。大多数情况下,这种方案都是可接受的,因为有以下两点:
码到三十五 : 个人主页 心中有诗画,指尖舞代码,目光览世界,步履越千山,人间尽值得 !
一.SQL语言的使用 1.IN 操作符 用IN写出来的SQL的优点是比较容易写及清晰易懂,这比较适合现代软件开发的风格。 但是用IN的SQL性能总是比较低的,从Oracle执行的步骤来分析用IN的SQL与不用IN的SQL有以下区别: ORACLE试图将其转换成多个表的连接,如果转换不成功则先执行IN里面的子查询,再查询外层的表记录,如果转换成功则直接采用多个表的连接方式查询。 由此可见用IN的SQL至少多了一个转换的过程。一般的SQL都可以转换成功,但对于含有分组统计等方面的SQL就不能转换了。
黄廷忠(网名:认真就输) 云和恩墨技术专家 个人博客:http://www.htz.pw/ 本篇整理内容是黄廷忠在“云和恩墨大讲堂”微信分享中的讲解案例,SQL 优化及 SQL审核,是从源头解决性能
在大数据时代,任何公司的成功都取决于数据驱动的决策和业务流程。在这种情况下,数据集成对于任何业务的成功秘诀都是至关重要的,并且掌握诸如Informatica Powercenter 9.X之类的端到端敏捷数据集成平台必将使您走上职业发展的快速通道。使用Informatica PowerCenter Designer进行ETL和数据挖掘的职业是前所未有的最佳时机。
join 方式连接多表,本质就是各个表之间数据的循环匹配。MySQL 5.5 版本之前,MySQL 只支持一种表间关联方式,就是嵌套循环。如果关联表的数据量很大,则 join 关联的执行时间会非常漫长。在 MySQL 5.5 以后的版本中,MySQL 通过引入 BNLJ 算法来优化嵌套执行。
序言:优化器是Oracle数据库最引人入胜的部件之一,因为它对每一个SQL语句的处理都必不可少。优化器为每个SQL语句确定最有效的执行计划,这是基于给定的查询的结构,可用的关于底层对象的统计信息,以及所有与优化器和执行相关的特性。 本文来自Oracle 白皮书翻译(译者:苏旭辉 newkid),介绍了在Oracle数据库12c第二版中与优化器和统计信息相关的所有新特性并且提供了简单的,可再现的例子,使得你能够更容易地熟悉它们,尤其是当你从早先的版本进行迁移的时候。它还概括了已有的功能是如何被增强以改善性能
通过「SHOW FULL PROCESSLIST」语句很容易就能查到问题SQL,如下:
在 Milvus 2.3 中,Milvus 新增了 MMap 的功能,开启 MMap 后,可以保证相同规格的实例能够处理更大量的数据,同时对内存的大小要求会转移到磁盘上,从而大幅降低成本。
第一篇是关于Power BI连接数据方式的对比。这是个老生常谈的话题。微软官方考试Exam70-778教材的第一章,就是重点介绍这个方面。这种基础性的知识点繁琐而且枯燥,就像一本字典,只有用到的时候才会去查阅。
OK 弄清楚这两点后,一般来说MYSQL 监控的方向分为三点 1 应用需要的资源 2 资源的使用率与限制 3 被执行的查询
结构化查询语言(SQL)是数据科学行业中一项不可或缺的技能,一般来说,学习这个技能是挺容易的。不过,很多人都忘记了写查询只是SQL的第一步。我们还得确保查询性能优异,或者符合正在工作的上下文环境。
一、什么是MySQL索引? 想象一下,你正在图书馆找一本特定的书。如果没有索引,你需要走过每一个书架,查看每一本书的标题,这会非常耗时。但如果有一个索引卡片,告诉你每本书的位置,你就可以直接走到那本书所在的书架,快速找到你想要的书。在MySQL数据库中,索引就类似于这个索引卡片,它帮助数据库快速定位到存储在表中的数据。 索引的好处
我们开发材料管理系统的时候,有大量的增删改查操作场景,特别是对材料明细量表进行操作的时候,我们遇到了一些问题:
在微服务架构中,每个微服务负责自己的数据库,微服务A是不允许直接连接微服务B的数据库进行操作的。
本文整理了一些MySQL的通用优化方法,做个简单的总结分享,旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作,至于具体的SQL优化,大部分通过加适当的索引即可达到效果,更复杂的就需要具体分析了。 版本的选择 官方版本我们称为ORACLE MySQL,这个没什么好说的,相信绝大多数人会选择它。 我个人强烈建议选择Percona分支版本,它是一个相对比较成熟的、优秀的MySQL分支版本,在性能提升、可靠性、管理型方面做了不少改善。它和官方ORACLE MySQL版本基本完全兼容,并且性能大约有2
由于数据库领域仍相对不成熟,每个平台上的 SQL 开发人员都在苦苦挣扎,一次又一次犯同样的错误。当然,数据库厂商在取得一些进展,并继续在竭力处理较重大的问题。
但是,更常见的是,源数据与目标数据结构不匹配。这可能是因为某些源数据需要过滤掉。例如,可能不需要某些事件或事件的字段,因此将其删除。或者某些数据需要混淆,因为其中包含个人身份信息。在交付给目标之前,可能需要添加其他字段。或者,也许出于富集目的,流数据需要与一些参考数据结合在一起。流处理可以对所有收集的数据连续且低延迟地执行所有这些功能。
SELECT语句的性能调优有时是一个非常耗时的任务,在我看来它遵循帕累托原则。20%的努力很可能会给你带来80%的性能提升,而为了获得另外20%的性能提升你可能需要花费80%的时间。除非你在金星工作,那里的每一天都等于地球上的243天,否则交付期限很有可能使你没有足够的时间来调优SQL查询。 根据我多年编写和运行SQL语句的经验,我开始开发一个检查列表,当我试图提高查询性能时供我参考。在进行查询计划和阅读我使用的数据库文档之前,我会参考其中的内容,数据库文档有时会很复杂。我的检查列表绝对说不上全面或科学,它
在MySQL数据库中,多表查询是一种常见且强大的功能,允许您在多个表之间执行联接操作,从而检索、过滤和组合数据。在本篇博客中,我们将深入探讨多表查询的一种类型,即外连接(Outer Join),并详细介绍其语法、用途和示例。无论您是刚开始学习数据库还是想深入了解MySQL的查询功能,本文都将为您提供有价值的信息。
首先需要澄清的一点是,MySQL 跟 B+ 树没有直接的关系,真正与 B+ 树有关系的是 MySQL 的默认存储引擎 InnoDB,MySQL 中存储引擎的主要作用是负责数据的存储和提取,除了 InnoDB 之外,MySQL 中也支持 MyISAM 作为表的底层存储引擎。
ORACLE RAC凭借其卓越的容错能力和可扩展性以及对应用透明的切换能力引领了数据库高可用架构的潮流,但在实际的生产环境中,出现的性能问题非常多,对数据库的稳定性产生很大的影响,有一些甚至影响到了业务的连续性。 在近期的第七届数据技术嘉年华上,云和恩墨技术专家曾令军做了“RAC性能优化实战”为主题的演讲,分享了从硬件架构、系统与参数配置、应用设计以及工作负载管理这四个层面,剖析在RAC性能优化的过程中,应当注意的问题以及可以借鉴的经验和思路。我们再次分享出来,希望对各位有所指导借鉴。 RAC硬件架构 “
1.1、关于版本选择 官方版本我们称为ORACLE MySQL,这个没什么好说的,相信绝大多数人会选择它。 Percona分支版本,它是一个相对比较成熟的、优秀的MySQL分支版本,在性能提升、可靠性、管理型方面做了不少改善。它和官方ORACLE MySQL版本基本完全兼容,并且性能大约有20%以上的提升,因此我优先推荐它,我自己也从2008年一直以它为主。 另一个重要的分支版本是MariaDB,说MariaDB是分支版本其实已经不太合适了,因为它的目标是取代ORACLE MySQL。它主要在原来的MySQ
Oracle自发布12.1之后,就一直声称要全面转云,在之后的三四年里,一直杳无音信,大家都在猜测,Oracle又在憋什么大招,果然,2017阳春三月,大招来了!今年三月份,在广大用户的热切盼望中,O
SRS单进程能支持9000并发,nginx-rtmp单进程最多支持3000个,单进程的性能SRS是nginx-rtmp的三倍。SRS单进程性能如何做到nginx-rtmp的三倍的?SRS哪几个结构极大提升了性能? 先来看看我们遇到的问题,RTMP协议和HTTP协议是又很大不同的。nginx在分发HLS,即m3u8文本文件和ts视频文件时,对所有连接发送的都是同一个内容,甚至可以调用sendfile让内核自己发fd去,nginx服务器自己要干的事情很少了;如果nginx必须把每个ts的内容读出来,修改里面某些
当需要查询两个表的交集、并集等数据时,除了嵌套子查询的方式外,还可以使用join的方式提升性能。对于MySQL的join语句,需要两个最基础的“角色”:主表即驱动表,关联表即驱动表。join描述的就是驱动表与被驱动表的关联关系。MySQL有三种关联逻辑处理策略,分别为:Index Nested-Loop Join、Simple Nested-Loop Join、Block Nested-Loop Join。在编写SQL时,需要配合explain使语句选择性能最优的策略。
用IN写出来的SQL的优点是比较容易写及清晰易懂,这比较适合现代软件开发的风格。
Backbone的设计在计算机视觉中起着至关重要的作用。自从AlexNet的革命性进步以来,卷积神经网络(CNNs)已经主导了这个邻域近10年。然而,最近的ViTs已经显示出了挑战这个宝座的潜力。ViT的优势首先在图像分类任务中得到了证明,在该任务中,ViT的Backbone显著优于CNN的Backbone。由于ViT优秀的性能使得,ViT的变体蓬勃发展迅速应用到许多其他计算机视觉任务,如目标检测、语义分割和动作识别。
平时,我们想要知道,自己的机器到目的机器之间,网络通不通,一般会执行ping命令。
目标:查询得到每组的max(或者min等其他聚合函数)值,并且得到这个行的其他字段
《高性能MySQL》读书笔记(一)——MySQL架构及重要属性概述 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、MySQL逻辑架构 1、三层架构 mysql逻辑分为三层设计: 第一层是基于网络的处理,如连接处理、授权认证、安全等,这个在基于网络的服务器、客户端中的各种软件都会有相应的实现。 第二层是mysql的核心功能部分,包括查询解析、分析、优化、缓存、以及所有的内置函数,所有跨存储引擎的功能也都在这一层实现,包括触发器、存储过程、视图等。 第三层是数据库的存储引擎,即通常提及mysql都会
今天给大家介绍两个黑魔法,这都是压箱底的法宝。大家在使用时,一定要弄清他们的适用场景及用法,用好了,就是一把开天斧,用不好那就是画蛇添足。自从看过耗子哥(左耳朵耗子)的博客,都会给对相应专题有兴趣的小伙伴列出几篇拓展文章,我觉得这种方式还是非常不错,所以这篇文章我也会列出几篇扩展的文章,供想更深入思考的小伙伴查阅。
为了更好的说明,我假想出来了一个业务场景,可能在实际业务中并不存在这样的场景,只为举例说明问题:
我们知道,所谓表连接就是把各个表中的记录都取出来进行依次匹配,最后把匹配组合的记录一起发送给客户端。比如下面把t1表和t2表连接起来的过程如下图
1. 优化查询,应尽量避免全表扫描,应该在用于检索数据和排序数据的字段上建立索引,如where子句用于搜索,order by子句用于排序,所以在这两个子句涉及到的字段上需要建立索引。
这些范式的设计目的是为了减少数据冗余、提高数据完整性,并简化数据结构,从而使数据库更加稳定和高效。遵守这些范式可以让数据库设计得到结构化,但也应当注意,在某些情况下,为了提高查询效率,开发者会有意识地违反这些范式来进行数据库的反规范化设计。
一:概要模式 1:简介 概要设计模式更接近简单的MR应用,因为基于键将数据分组是MR范型的核心功能,所有的键将被分组汇入reducer中 本章涉及的概要模式有数值概要(numerical summarization),倒排索引(inverted index),计数器计数(counting with counter)2:概要设计模式包含 2.1:关于Combiner和paritioner combiner:reducer之前调用reducer函数,对数据进行聚合,极大的减少通过网络传输到reduce
本文整理了一些MySQL的通用优化方法,做个简单的总结分享,旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作,至于具体的SQL优化,大部分通过加适当的索引即可达到效果,更复杂的就需要具体分析了。 1、硬件层相关优化 1.1、CPU相关 在服务器的BIOS设置中,可调整下面的几个配置,目的是发挥CPU最大性能,或者避免经典的NUMA问题: 1、选择Performance Per Watt Optimized(DAPC)模式,发挥CPU最大性能,跑DB这种通常需要高运算量的服务就不要考虑节电了;
上篇文章是关于mysql优化的,那个内容是我大学的时候学习的笔记,最近学习发现一些比较好的内容,在这里分享给大家。 版权源于网上。 工作中使用最多的就是MySQL, 但是mysql的优化也就是通过建索
内连接:[inner] join:从左表中取出每一条记录,去右表中与所有的记录进行匹配: 匹配必须是某个条件在左表中与右表中相同最终才会保留结果,否则不保留.
架构设计中,大家都不喜欢耦合,但有哪些典型的耦合是我们系统架构设计中经常出现的,又该如何优化?这里列举了6个点:IP、jar包、数据库、服务、消息、扩容。这些点,如果设计不慎,都会导致系统一些耦合,这些点基本都是大家实际遇到的痛点,今天我将跟大家分享如何用常见的方案去解除这些耦合。
最近博主看完了《SQL进阶教程》这本书,看完后给博主打开了SQL世界的新大门,对于 SQL 的理解不在局限于以前的常规用法。借用其他读者的评论,
如果我告诉您有一个 Redis 的分支版本,它的性能比原生的 Redis 快 5 倍,而且延迟却降低近 5 倍,你会不会想了解一下这个项目?而如果您不再需要哨兵节点并且您的副本可以接受读取和写入,这将有可能使分片数量减少 10 倍,这样对你的吸引力是不是更大了呢?
一,sql性能优化基础方法论 对于功能,我们可能知道必须改进什么;但对于性能问题,有时我们可能无从下手。其实,任何计算机应用系统最终队可以归结为: cpu消耗 内存使用 对磁盘,网络或其他I/O设备的
对于任何数据库管理系统,尤其是MySQL,了解其性能指标以及如何监控这些指标是至关重要的。这不仅可以确保数据库的高效运行,还可以在出现问题时迅速定位并解决。
微服务设计的一个关键是数据库设计,基本原则是每个服务都有自己单独的数据库,而且只有微服务本身可以访问这个数据库。它是基于下面三个原因。
视频恢复(如视频超分辨率)旨在从低质量帧恢复高质量帧。与单个图像恢复不同,视频恢复通常需要利用多个相邻但通常不对齐的视频帧的时间信息。现有的视频恢复方法主要分为两大类:基于滑动窗口的方法和循环方法。如图 1(a) 所示,基于滑动窗口的方法通常输入多个帧来生成单个 HQ 帧,并以滑动窗口的方式处理长视频序列。在推理中,每个输入帧都要进行多次处理,导致特征利用效率低下,计算成本增加。其他一些方法是基于循环架构的。如图 1(b) 所示,循环模型主要使用之前重构的 HQ 帧进行后续的帧重构。由于循环的性质,它们有三个缺点。首先,循环方法在并行化方面受到限制,无法实现高效的分布式训练和推理。其次,虽然信息是逐帧积累的,但循环模型并不擅长长期的时间依赖性建模。一帧可能会强烈影响相邻的下一帧,但其影响会在几个时间步长后迅速消失。第三,它们在少帧视频上的性能明显下降。
MySQL的查询缓存是一种用于存储SELECT语句结果集的机制。当相同的SELECT语句再次被执行时,MySQL可以直接从查询缓存中获取结果,而不需要再次执行查询。这可以显著提高查询性能,减少数据库负载。
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