如果你打算好好学习一下 MySQL，性能优化肯定是绕不过去一个问题。当你撸起袖子准备开始的时候，突然发现一个问题摆在眼前，本地数据库中没那么大的数据量啊，几条数据优化个毛线啊。生产库里数据多，但谁敢直接在生产环境动手啊，想被提前优化吗？
值列表中需要为表的每一个字段指定值，并且值的顺序必须和数据表中字段定义时的顺序相同。
MySQL本身并没有对单表最大记录数进行限制，这个数值取决于你的操作系统对单个文件的限制本身。业界流传是500万行。超过500万行就要考虑分表分库了。
涉及到SQL层和存储层，其中SQL层需要解析SQL语句，生成抽象语法树(AST)，计算表达式等，存储层需要判断主键冲突，包括增量数据和基线数据上的主键冲突，如果是非重复主键，则将数据插入到增量数据中。
相当一部分大数据分析处理的原始数据来自关系型数据库，处理结果也存放在关系型数据库中。原因在于超过99%的软件系统采用传统的关系型数据库，大家对它们很熟悉，用起来得心应手。
clickhouse 相对于mysql，除了在mysql在SQL和索引的优化空间比较大外，而其他的clickhouse的优化空间还是很大的，对于clickhouse他的服务端配置参数对于任务的影响还是很大的。现在我们来看看clickhouse都有哪些常规的优化点，今天主要学习一下创建表的时候需要注意的点
MySQL的参数很多，当出现问题时，往往就是某个参数在作祟，一方面说明MySQL的控制灵活，另一方面就要求熟知常用的参数作用，才能在出现问题的时候快速定位。
varchar与char是两种不同的数据类型，在MySQL中是有区别的，具体有以下区别：
max_allowed_packet 表示 MySQL Server 或者客户端接收的 packet 的最大大小，packet 即数据包，MySQL Server 和客户端上都有这个限制。
爱可生 DBA 团队成员，擅长故障分析、性能优化，个人博客：https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8，欢迎讨论。
MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统，在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS(Relational Database Management System：关系数据库管理系统)应用软件之一。
某业务CDB实例，每天在特地时间段内（ 00:07:00 - 00:08:00左右）机器对应IO监控出现写入尖刺，且主从实例都有类似现象，从机器监控可以看到，问题确实存在。
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在排查redis性能问题时，从slowlog中找执行缓慢的命令进行优化是一种常规手段。redis slowlog被设计成内存中一个先进先出的队列结构，一旦容量被填满，新的条目就会挤出旧条目。特别是在慢日志较多的情况下，有些问题命令很快就会被刷新出slowlog，从而很难跟踪到。
前些年的段子里，总有一些主考官的思想格局打不开，抛出这样的问题：让我在10秒钟内记住你。于是就有了，被打耳光的，被亲的，被扒衣服的，摔手机的······但作为程序员，要怎么用代码震惊的别人呢？
问题 我们经常遇到一种情况，在SSMS中运行很慢的一个查询，当把查询转化成从源到目的数据库的SSIS数据流以后，需要花费几倍的时间！源和数据源都没有任何软硬件瓶颈，并且没有大量的格式转换。之前看了很多关于这种情况的优化方案，例如扩大缓存大小等。虽然也能快一点，但是仍然远远比直接在SSMS中查询的速度满的多。究竟是什么原因导致的呢？ 解决 首先这个数据流性能是有很多因素决定的，例如源数据的速度、目标库的写入速度、数据转换和路径数量的使用等等。但是，如果只是一个很简单的数据流，那么提高缓存的容量
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 一、问题描述 某业务CDB实例，每天在特地时间段内（ 00:07:00 - 00:08:00左右）机器对应IO监控出现写入尖刺，且主从实例都有类似现象，从机器监控可以看到，问题确实存在。 不仅master，进行同步的slave上有相同的现象，业务方希望找到导致该IO尖刺问题稳定出现的原因。 二、问题分析 首先确定问题来源，上图所示监控为机器级别，机器IO写入负载是否来源于mysqld进程？如果来源于mysqld进程，是来自于mysqld进程的哪一部分
这三个东东具体都是什么呢？ packet 到底是结果集大小，还是网络包大小还是什么？ 于是 google 了一下，搜索排名第一的是这个：
获取字符数是一个有用的实用程序，在许多情况下都很有用，我们可以使用它来获取空格数和随后的单词数，或者这可用于获取字符串中某个分隔符的计数。
我们经常遇到一种情况，在SSMS中运行很慢的一个查询，当把查询转化成从源到目的数据库的SSIS数据流以后，需要花费几倍的时间！源和数据源都没有任何软硬件瓶颈，并且没有大量的格式转换。之前看了很多关于这种情况的优化方案，例如扩大缓存大小等。虽然也能快一点，但是仍然远远比直接在SSMS中查询的速度满的多。究竟是什么原因导致的呢？
NewLife.XCode是一个有15年历史的开源数据中间件，支持netcore/net45/net40，由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今，以下简称XCode。
不少朋友留言问MySQL索引底层的实现，让我讲讲B+树。知其然，知其所以然，讲懂B+树其实不难，今天更多聊聊“数据库索引，为什么设计成这样”。
原文：https://www.jianshu.com/p/455d0468f6d4
数据库管理系统（DataBase Management System，简称DBMS）：操作和管理数据库地大型系统。
根据其中的关键字180117094502ord37425097，在WireShark搜索抓包结果，filter填写：
如果你想给专业开发人员留下深刻印象，你会怎么做？很简单：用简单的逻辑和尽可能少的代码来解决一个复杂的问题。随着 ES6 箭头函数的引入，可以创建看起来优雅和简单的单行代码。
5>.InnoDB不支持全文索引，而MyISAM支持。（X) （2） 问各种不同mysql版本的2者的改进 （3）2者的索引的实现方式
这些类型包括严格数值数据类型(INTEGER、SMALLINT、DECIMAL和NUMERIC)，以及近似数值数据类型(FLOAT、REAL和DOUBLE PRECISION)。
整数类型一共有 5 种，包括 TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT（INTEGER）和 BIGINT
YEAR类型用来表示年份，在所有的日期时间类型中所占用的存储空间最小，只需要1个字节的存储空间。
我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们，对于他们成长中的公司来说，最好的数据仓库是什么时，我们会根据他们的具体需求来考虑答案。通常，他们需要几乎实时的数据，价格低廉，不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下，我们建议他们使用现代的数据仓库，如Redshift, BigQuery，或Snowflake。
问题出现环境： 1、在同一事务内先后对同一条数据进行插入和更新操作； 2、多台服务器操作同一数据库； 3、瞬时出现高并发现象；
MySQL的配置文件需要根据版本及实际情况进行相应配置，本人使用的是Percona版本，主要是用到线程池等功能，所以选择Percona版本，配置文件内容如下，大部分参数信息我参考了相关资料做了说明，如有不当之处欢迎大家来指正。
最近，IMG 的姜老师发布了一篇关于使用 gh-ost 会丢数据的文章（gh-ost 翻车！使用后导致数据丢失！），大致结论就是：在 MySQL AFTER_SYNC的 场景下，使用 gh-ost 进行表结构变更（包括最新 GA 的1.1.2版本在内），可能会导致数据丢失，还引起大家在微信群内展开了一些讨论。得知这个消息，还是觉得有些意外的，毕竟对于大部分 DBA 来说，gh-ost 属于比较常用的 DDL 工具，会用其替代 pt-osc 或 MySQL 自带的 online ddl 。出于好奇，去 gh-ost 的 Gtihub 主页上看了下，还真有相关的 issue ，并且已经有人提交了 fix 的 PR （目前该 fix 尚未得到官方回应）
mysql的"双1验证"指的是innodb_flush_log_at_trx_commit和sync_binlog两个参数设置，这两个是是控制MySQL 磁盘写入策略以及数据安全性的关键参数。下面从参数含义，性能，安全角度阐述两个参数为不同的值时对db 性能,数据的影响。
在了解写操作的事务性之前，需要先了解mongo层的每一个table，是如何与wiredtiger层的table（btree）对应的。mongo层一个最简单的table包含一个 ObjectId(_id) 索引。_id类似于Mysql中主键的概念
Comparison among different ways of storing data：
但是有些时候可能我们只是需要一个简易的延迟任务，这个时候引入这些框架就费力不讨好了。
Redis（全称：Remote Dictionary Server 远程字典服务）是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。 Redis 是一个高性能的key-value非关系型数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便。
分布式系统中，全局唯一 ID 的生成是一个老生常谈但是非常重要的话题。随着技术的不断成熟，大家的分布式全局唯一 ID 设计与生成方案趋向于趋势递增的 ID，这篇文章将结合我们系统中的 ID 针对实际业务场景以及性能存储和可读性的考量以及优缺点取舍，进行深入分析。本文并不是为了分析出最好的 ID 生成器，而是分析设计 ID 生成器的时候需要考虑哪些，如何设计出最适合自己业务的 ID 生成器。
基于flink实时流计算的，金融证券项目，实时大屏展示，预警模块和离线模块的处理。
在MySQL数据类型设置方面，尽量采用更小的数据类型，因为它们占用的存储空间更小，通常有更好的性能，花费更少的硬件资源。并且，尽量把字段定义为NOT NULL，避免使用NULL。
点击上方蓝字关注我们吧 作者：逸宸a 链接：https://www.jianshu.com/p/cbdef47fb837 对MySQL的性能和亿级数据的处理方法思考，以及分库分表到底该如何做，在什么场景比较合适？ 比如银行交易流水记录的查询 限盐少许，上实际实验过程，以下是在实验的过程中做一些操作，以及踩过的一些坑，我觉得坑对于读者来讲是非常有用的。 首先：建立一个现金流量表，交易历史是各个金融体系下使用率最高，历史存留数据量最大的数据类型。现金流量表的数据搜索，可以根据时间范围，和个人，以及金额进
主要是解决读数据从Redis缓存，一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。
这个文章是对前面 小王职场记 谈谈你的STL理解（1） 修正，仅仅通过测试结果来得出判断和结论 距离 实际还有很大的差距并且还有误区
抽奖、抢红包、秒杀，这类系统其实都有一些共同的特点，那就是在某个时间点会瞬间涌入大量的人来点击系统，给系统造成瞬间高于平时百倍、千倍甚至几十万倍的流量压力。
你想建设一个能承受500万PV/每天的网站吗？ 500万PV是什么概念？服务器每秒要处理多少个请求才能应对？如果计算呢？ PV是什么： PV是page view的简写。PV是指页面的访问次数，每打开或刷新一次页面，就算做一个pv。 计算模型： 每台服务器每秒处理请求的数量=((80%总PV量)/(24小时60分60秒40%)) / 服务器数量 。 其中关键的参数是80%、40%。表示一天中有80%的请求发生在一天的40%的时间内。24小时的40%是9.6小时，有80%的请求发生一天的9.6个小时当中（很适合互联网的应用，白天请求多，晚上请求少）。 简单计算的结果： ((80%500万)/(24小时60分60秒40%))/1 = 115.7个请求/秒 ((80%100万)/(24小时60分60秒40%))/1 = 23.1个请求/秒 初步结论： 现在我们在做压力测试时，就有了标准，如果你的服务器一秒能处理115.7个请求，就可以承受500万PV/每天。如果你的服务器一秒能处理23.1个请求，就可以承受100万PV/每天。 留足余量： 以上请求数量是均匀的分布在白天的9.6个小时中，但实际情况并不会这么均匀的分布，会有高峰有低谷。为了应对高峰时段，应该留一些余地，最少也要x2倍，x3倍也不为过。 115.7个请求/秒 *2倍=231.4个请求/秒 115.7个请求/秒 *3倍=347.1个请求/秒 23.1个请求/秒 *2倍=46.2个请求/秒 23.1个请求/秒 3倍=69.3个请求/秒 最终结论： 如果你的服务器一秒能处理231.4--347.1个请求/秒，就可以应对平均500万PV/每天。 如果你的服务器一秒能处理46.2--69.3个请求，就可以应对平均100万PV/每天。 说明： 这里说明每秒N个请求，就是QPS。因为我关心的是应用程序处理业务的能力。 实际经验：
字段的时间类型分为: ,,,,; 下面就分别介绍这几种时间类型的区别 📷 每个时间类型都有一个有效范围和一个零值,当指定的类型的值超过有效范围时,就会使用零值 YEAR 该类型表示年,格式为 有三种表示方法 直接使用四位数字或字符串,范围是1901-2155,输入的格式为’YYYY’或YYYY,如输入‘2011’或2011就回直接保存为2011,若超过范围就会表示为0000 使用两位的字符串表示,如果插入为’00’-‘69’则表示为2000-2069,若插入’70-99’则表示为1970-1999.如输入’
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