substr(hbs_bh,1,4)=’5400’，优化处理：hbs_bh like ‘5400%’ trunc(sk_rq)=trunc(sysdate)， 优化处理：sk_rq>=trunc(sysdate...) and sk_rq<trunc(sysdate+1) 进行了显式或隐式的运算的字段不能进行索引，如： ss_df+20>50，优化处理：ss_df>30 ‘X’ || hbs_bh>’X5400021452...’，优化处理：hbs_bh>’5400021542’ sk_rq+5=sysdate，优化处理：sk_rq=sysdate-5 hbs_bh=5401002554，优化处理：hbs_bh=’5401002554...条件内包括了多个本表的字段运算时不能进行索引，如：ys_df>cx_df，无法进行优化 qc_bh || kh_bh=’5400250000’，优化处理：qc_bh=’5400’ and kh_bh=’
而我们知道，从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别，而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别，二者相差3个数量级。所以，要优化数据库，首先第一步需要优化的就是 IO，尽可能将磁盘IO转化为内存IO。...本文先从 MySQL 数据库IO相关参数(缓存参数)的角度来看看可以通过哪些参数进行IO优化： query_cache_size/query_cache_type (global) Query cache...也就是说，如果已经在缓存中，该select请求就会直接将数据返回，从而省略了后面所有的步骤(如 SQL语句的解析，优化器优化以及向存储引擎请求数据等)，极大的提高性能。...如果我们有足够的内存，这个缓存区域最好是能够存放下我们所有的 MyISAM 引擎表的所有索引，以尽可能提高性能。...此外，当我们在使用MyISAM 存储的时候有一个及其重要的点需要注意，由于 MyISAM 引擎的特性限制了他仅仅只会缓存索引块到内存中，而不会缓存表数据库块。
前言 今年双十一的各大云厂商的云产品活动力度空前的大，比如腾讯云、阿某云、华某云等等，各家卖瓜各家夸，为了博得购买者的青睐，都使出了各种浑身解数，可以说今年的双十一活动力度空前绝后，非常的大，尤其是腾讯云的云产品双十一活动可以说是腾讯云有史以来最大力度的活动...，可以是各种“骨折”价，各种“跳楼”价，可以说今年没有参加腾讯云双十一活动就会留下遗憾，有一种错过今年的双十一还要再等一年的感觉，其实真是这样，双十一的活动力度是全年力度最大的时候，机不可失时不再来的。...2.png 接着来说一下腾讯云的TNPS消息推送服务的价格，那真是白菜价，可以说是全网最低，再加上双十一活动，叠加打折，非常的便宜划算，购买的周期越长折扣越大，简直要把腾讯的鹅毛撸光了！...，这一点是最大的亮点，但是价格也是比较贵的，可以说是目前推送服务商里面最贵的，虽然双十一活动也在做打折活动，但是打完折之后的价格依然不美丽，而且只能线下购买，所以这里也就不再过多介绍。...最后再讲一句，腾讯云的双十一活动还有不到一周时间就要截止了，没有下手的观望者赶紧下手了，再犹豫就真的要错过了，赶紧行动吧！
活动驱动通用化 双十一，其本质是一个活动。本模板的意义就在于不仅仅适用于双十一，还适用于任何活动。只需要定义： 活动名称 开始日期 结束日期 即可。 因此，本模板就有了非常大的通用性。...你可以观察到： 活动有自己的名称 整个外观实时切换了 左上角时间窗口的粒度是不同的 因此，你每次搞活动都可以用这套方案来展示活动的实时情况 主题实时切换 直接切换主题： ?...把一个文件放在前台妹妹那里即可。需要的时候双击即可。不怕被传给任何人，因为需要登录的。 怎么做到实时的 这里有非常多的技术细节和实践技巧，大家常见的问题，简单回答如下： 需要 实时查询 吗？...需要 数据源性能吗？ 不需要。 需要 数据库吗？ 均可。 需要 PowerBI 高级版吗？ 不需要。 免费版 PowerBI 可以吗？ 可以。 那需要什么？ 需要你赶快买。...在现实中双十一几乎是任何公司非常重视的，而且当时数据量巨大，能做到实时的系统非常罕见，数据都是有延时的，我们特别做了对延时的支持，并以一种亚现实的模式展示，没有任何满意度降低。
只不过，在现代浏览器中，尤其是Chrome，已经对浏览器渲染做了极大的优化。哪怕并未遵从这条规矩，恐怕也不会引发太大的性能问题。 （注：下面提到的浏览器仅限于chrome） 1....一般，前端主要关心首屏（也就是可视区域内的页面）渲染速度，这也是，为什么要提倡“图片懒加载”的原因。 2. 误区：按照顺序依次下载CSS和JS文件 其实外部脚本文件和CSS文件是并行下载的。...（如图片，CSS文件）的获取和加载不会阻挡当前webkit的渲染过程，但是，某些资源会阻碍主线程渲染（如JS文件），这时，webkit会启动另外一个线程去遍历后面的HTML，并收集需要的资源URL，发起请求...有文章将此现象称为“浏览器预解析”：浏览器先对HTML代码做静态分析找到外链的JS和CSS文件，然后并行下载(但是执行顺序不变)。PS：IE>=8 及其他主流浏览器基本都实现了这个功能。...做重排(layout)和重绘(paint)工作； 3.小结 为了提高性能，真正需要关心的是“首次必须加载哪些CSS和JS？”，尽可能通过异步方式加载那些并不是首屏必需的外部文件。
图片图数据库处理大型图的查询性能问题有以下几个方面的解决方法：索引优化：图数据库可以利用索引来加速查询操作。对于大型图来说，使用适当的索引可以提高查询的效率。...查询优化：图数据库可以通过对查询进行优化来提高查询性能。例如，可以通过调整查询的执行顺序、使用合适的查询算法、优化查询的访问路径等方式来减少查询的计算量和IO操作，从而提高查询的效率。...综上所述，图数据库处理大型图的查询性能问题可以通过索引优化、分片和分区、缓存机制、查询优化和并行计算等方法来解决。在实际应用中，需要根据具体的场景和需求选择合适的方法来提高查询性能。...图数据库与传统关系型数据库相比有什么优势和劣势优势灵活的数据模型：图数据库采用了图结构的数据模型，可以更直观地表示和处理实体之间的关系。...一些复杂查询的限制：虽然图数据库在关联查询方面具有很大的优势，但是对于一些复杂查询（例如多层级关联查询）可能会遇到一些限制。相对来说，传统关系型数据库对于复杂查询的支持更加全面。
直接上图吧，给大家展示一下子查询和连接查询的执行时间，(但是，一条sql语句的性能不能光靠查询时间来衡量，之前在一篇博文里看到的，蛮有感觉的) 一、子查询统计 ? ?...好了，跟大家分享一点小东西之后，我们就切入正题，来谈谈简单优化及它们是如何来提升性能的。 ...MySQL数据库也是客户端/服务端通信协议的模式，在任意时刻，无非就是要么客户端向服务端发送请求，要么服务端向客户端响应查询结果，这两个动作不能同时发生。...4、我们在查询数据库，可能会用多个范围条件来作限制，比如查询某一时间段内入职的某一年龄段的员工，此时需要接纳的一点是，MySQL无法同时使用俩个字段的索引，它只会选择一种的一个字段的索引来做查询。 ...【 优化的学习旅程才刚开始，后期会给大家带来更多的经验，非常希望大家能够看到并给出建议。
介入全链路压测的时机 在可以预期的一段时间（如双十一、双十二），业务会有较快速的发展，线上机器必须要大幅度扩容 机器扩容以倍数增长，评估机器性能是否翻倍 继续扩容后，服务能力不一定翻倍增长，有可能会受限于其他的依赖关系...） 参与人员，运维（支持环境扩容和环境问题解决）；研发（支持服务业务梳理，代码问题解决）；DBA（数据问题处理，数据库、缓存问题处理）；测试（功能业务梳理，性能测试）；运营（提供业务数据，配置活动数据）...下单接口带入key：create_xxxxx_xxx_lock_key过滤白名单用户锁定10秒 提供压测分支，修改某个功能的判断逻辑等 5、容量规划 双十一、双十二 大促活动，公司的运营活动，专场活动…...，大大小小性能优化近50次，其中关键问题有：服务cpu达100%需要机器扩容，业务逻辑代码改造，增加缓存策略，服务依赖优化，数据库连接异常，dns解析失败，ES查询阻塞等等，其余优化问题不一一列举，性能测试总会遇到意想不到问题...对于双十一、双十二这类大促活动，全链路压测必然是保障核心业务稳定性的保障手段之一。 end
当前，随着电商节日的增多（6.18、双十一、双十二）、平台拉新趋于频繁，大促活动也越来越普遍。作为一个电商平台，每年都会有一次，甚至几次的流量“大考”。...数据库作为系统的重要节点，其稳定性和性能格外重要，数据库的全力保障是一个大的挑战。电商大促，这场没有硝烟的战争很多人已有体会，在此不再赘述。...2.梳理大促活动用到的系统链路，对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解，制作大促活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...针对数据库而言，压测可以发现瓶颈点，优化更有针对性。此外，压测还有一个功能就是评估出系统的最大性能。针对最大性能，在前端做一个流量限制，特别是在商品展示、购物车、支付等功能上。...12.评估大促期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。比如，为应对大促活动的系统请求，SA可能会增加应用的部署。 13.大促期间数据库性能阈值预估。
离谱点，没有主键可以吗？ 什么情况下不应该自增？ 被这么一波追问，念头都不通达了？ 这篇文章，我会尝试回答这几个问题。 主键不自增行不行 当然是可以的。...总体看下来，自增的主键遇到页分裂的可能性更少，因此性能也会更高。...有了这个新的uuid方案，我们既可以保证生成的数据趋势递增，同时也能非常方便扩展分表。非常nice。 数据库有那么多种，mysql只是其中一种，那其他数据库也是要求主键自增吗？...原因是如果id自增的话，根据范围分片的规则，一段时间内生成的id几乎都会落到同一个分片上，比如下图，从3kw开始的自增uuid，几乎都落到range 1这个分片中，而其他表却几乎不会有写入，性能没有被利用起来...如果你能知道一个产品每个月，新增的用户数有多少，这个对你来说会是有用的信息吗？ 对程序员来说，可能这个信息价值不大。 但如果你是做投资的呢，或者是分析竞争对手呢？ 那反过来。
这就给程序员提出一个极大的挑战，系统的并发能力、系统的稳定性和伸缩性等等极致的考验。就像最开始的一两次京东618和天猫双十一购物节，强如京东、阿里的程序员也没能幸免在活动中出现各种问题和故障。...作为程序员的你，只能是对系统进行优化，甚至重构。Java太费资源，并发能力不够高，用Golang重构一遍性能提升十倍以上，岂不是美滋滋。...其次是避免单点不论是子系统还是数据库、缓存、队列，都不能出现单点问题，一定要有备份和冗余方案。一套系统出现问题，一个地区的机房有问题，可以立即启动另外一套应急方案。...多一个预案就是多一条活路，不要跟自己的前途过不去。最后才是系统优化提升性能、提升并发能力、提高稳定性等等，这是一个长期且艰苦的过程。而且随着产品的发展和变化，这个过程也会永远伴随左右，不可能一蹴而就。...有人说，一个总是抱怨的人，不会是一个好员工。说这句话的人，多半是老板或者是有病的员工。如果在程序员的终极大考面前，都不会都不敢抱怨，难不成要等到最后的自爆、核爆吗？
我司在双十一来临的最后关口完成了整个核心链路的全链路压测， 大幅提高了核心链路的服务性能，并发布了最终优化版本。...一、面临的挑战 从项目kickoff到双十一活动开始，第一次双十一大促，我们面临着巨大的挑战。...7、流量模型梳理 关于流量模型，建议梳理出核心交易链路对应的依赖大图，并粗估双十一峰值数据，作为接下来压测、性能优化的技术目标。...8、线上容量评估 为了在压测开展前对目前线上的服务容量有一个初步的了解，需要对各个核心服务、消息队列、缓存以及DB的容量进行了梳理汇总。...整个过程中发现了很多存在的问题，但还是有很多是值得改进的地方，比如： 时间紧促，留给性能瓶颈定位和优化的时间太少，后续可以考虑测试左移； 对一些问题定位排查工具的使用姿势应该熟练，对流量的预估应该更加准确
阿里在Mysql的基础之上，自行研发了一套SliSql，性能比Mysql提升70%。AliSQL版本在强度和广度上都经历了极大的考验。...还有一个重大的技术挑战就是双十一的零点秒杀活动，这也是双十一最核心的业务。几乎所有的等待双十一购物的同胞们，在秒杀活动开始的一瞬间，点下购买按钮抢购商品。...秒杀活动需要面对的技术挑战有以下几点： 对现有网站业务造成的冲击，稍有不慎将导致整个网站瘫痪 高并发的应用，数据库负载压力大。...用户会频繁的刷新页面，访问服务器，访问数据库，会对服务器和数据库产生非常大的压力。 秒杀活动激增的网络请求和服务器带宽，远超平时的带宽。...秒杀活动有这么多技术难点，那么阿里的大神是怎么应对这些挑战的呢？毕竟一个不慎，双十一的活动就是一地鸡毛了。在此，小编整理了几个应对策略： 秒杀系统独立部署。
这几天下班打车，司机师傅总会留心的问一句：“双十一来了，你们挺忙的吧。” “忙是肯定的，每天都挺忙的。”不过更多人所好奇的，是作为SaaS服务公司的有赞，在双十一这一天都在“忙”些什么？ ?...忙保障-技术 为了保障商家大促活动能够能够顺利进行，今年本着降本提效的原则保障双十一，对技术团队来说也是一个更高的要求。...2、性能优化：通过技术手段对现有系统进行架构优化和性能提升，使系统的服务能力提升到原来的几倍。...2、通过课件、在线直播、群互动等方式深度剖析，指导商家大促前进行一些准备。 3、联合有赞生态的服务伙伴们为商家提供营销利器，助力商家更有方向的做好双十一大促。...作为商家服务公司的有赞，商家资源自然是杠杠的！开启线下双十一市集，为商家促进成交的同时也一并享受了买买买的狂欢！ ? ? ? ?
而同样的，在“双十一”或者“砸金蛋”这类节日或者新活动功能上线时，开发和业务团队同样对于上线的结果心里没底，上述提到的三类问题在日常的场景中已经是属于重大事故，在人气火爆的双十一活动上出现质量问题更是会将影响成倍放大...服务器性能测试——用户体验第一环 服务器性能与用户的使用体验息息相关，通常市场上存在着“最终用户体验”维度的性能指标通常根据系统用户的使用习惯进行设定，市场常见的用户体验的量化指标，有基于响应时间的“2...第三方接口频率限制 常常有商户在优化过小程序性能之后，对于整体的链路没有进行测试，忽略了微信支付等第三方接口对于支付频率的限制，从而影响了活动效果。...优化效果：通过多轮测试，测试团队对系统sql进行了调整，使优化后的接口响应耗时大幅缩减。排查到MyCat中间件负载较大和部分服务上下游不匹配。对此进行了优化调整，使优化后的混合场景有明显提升。...测试方案：WeTest测试团队根据腾讯数据库筛选机型，保证机型用户覆盖率高，主要测试目标包括检测小程序在主流手机设备以及微信版本上可以正常兼容 优化效果：通过小程序兼容性测试提供的报告，在测试团队的帮助下
一文中，冰河详细的阐述了高并发秒杀系统的架构设计，也简单提到了如何扣减商品的库存。 也许不少小伙伴会问：扣减商品的库存很简单啊，用户下单的时候扣除对应的商品库存不就行了吗？有那么难吗？...但是，如果你的系统流量很大，并发度非常高，比如淘宝的双十一，有一款爆款商品参加了活动，库存只有1000件，有几十万上百万用户抢购，商品售完1000件为止，一件不能多，一件也不能少。你还会觉得简单吗？...试想，你作为一个商家参与了淘宝的双十一秒杀活动，如果淘宝平台扣减库存的方式为下单减库存，你的竞争对手得知你参与了双十一秒杀活动，他们通过恶意下单的方式将你参与秒杀的商品全部下单，让你的库存减为0，但是他们并不会付款...（2）在数据库中设置库存字段为无符号整数，从数据库层面保证无法出现负数的情况。 说了这么多，原来在高并发、大流量的秒杀系统中，实现正确的扣减商品的库存确实不是一件容易的事情呀！...出版过两本畅销书《海量数据处理与大数据技术实战》、《MySQL技术大全：开发、优化与运维实战》。
机器之心原创 机器之心编辑部 支付宝在没有先例可循的情况下，自主研发构建起一个互联网三高（高并发、高性能、高可用）架构的代表。 对大多数人而言，今年的双十一可谓是无感而过。...随着「双十一」进入第 14 个年头，这一现象级的标志性活动在很大程度上已经融入国人的日常生活，因而显得不再那么特殊——打折促销天天有，满减秒杀是基操，消费者已经习惯了随时随地都能下单，同城快递隔天就到。...但是，在这些看似寻常的体验背后，是整个零售电商和物流系统能力的规模化提升，而数字支付作为其中最关键的一环，和往年一样，也面临着一系列新的复杂的技术优化挑战。...针对外部环境的剧烈变化（如活动带来的流量突增、机房故障等）、内部节点异常（如数据库宕机，服务器宕机等）和人为变更的风险（如代码发布，配置推送等）这三类主要风险，支付宝建设了如变更防控体系、容量风险体系、...正是因为一次次双十一的倒逼创新，支付宝的实践证明在金融级中间件、数据库和云计算平台的支持下，分布式架构完全能够胜任复杂、高要求的金融级交易。
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