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?
我们都知道,在面试的环节中,会有各种千奇百怪的问题,最经典的就是各种数据库,这种中间件,还有就是底层原理,还有就是关于缓存数据库这块,今天了不起就来说说这个某东最喜欢问的一个内容,那就是关于 Redis 的一些问题,比如 Redis 为什么快?
本文实例讲述了php使用fputcsv实现大数据的导出操作。分享给大家供大家参考,具体如下:
作者:池育龙 1. 引言 突然就对项目中的HashMap有了强烈的好奇心,这个HashMap的实现够高效吗,和 std::unordered_map 的效率比较性能如何? 他们的插入效率、查找效率、空
为了满足每秒插入100万条数据的需求,小编建议采用以下技术方案,以提升数据库系统的吞吐量和性能。
当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。
我们现在做互联网产品的时候,都有这么一个需求:记录用户在网站或者App上的点击行为数据,来分析用户行为。这里的数据一般包括用户ID、行为类型(例如浏览、登录、下单等)、行为发生的时间戳:
做过2B类系统的同学都知道,2B系统最恶心的操作就是什么都喜欢批量,这不,我最近就遇到了一个恶心的需求——50个用户同时每人导入1万条单据,每个单据七八十个字段,请给我优化。
当我们想从 Redis 的列表里面持续弹出数据的时候,我们一般使用lpop或者rpop:
遇到的问题 1、最初阶段 系统中做了一个监控功能,用于记录所有的请求数据,数据插入频繁,量非常大,比如一天1000万条。考虑到数据插入的效率,就使用内存KV缓存来保存。写入过程是在接收到请求后放入到线程池中,然后线程池异步处理后写入。到这问题基本上没什么事情。 2、新的需求 后面数据保存了,就需要在运维系统中可以查询到,所以这个缓存还必须是分布式的。于是就换成了redis,这样系统都可以连接到。但是数据量太大,需要分页查询,这就有点头痛了。还好redis是可以支持有序集合的,而且可以通过zrange来获取指
实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引、簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引、非簇集索引)。下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别:
1千万,2千万,或者上亿条数据?具体的答案不重要,当然肯定也不会是一个固定的数目,今天我们就一起来探讨探讨这个问题。
为什么要分表 当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行。行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作。 mysql proxy:amoeba 做mysql集群,利用amoeba。 从上层的java程序来讲,不需要知道主服务器和从服务器的来源,即
现代的开发语言除了C++以外,大部分都对内存管理做好了封装,一般的开发者根本都接触不到内存的底层操作。更何况现在各种优秀的开源组件应用越来越多,例如mysql、redis等,这些甚至都不需要大家动手开发,直接拿来用就好了。所以有些同学也会觉得作为应用层开发的同学没有学习的必要去学习底层。
超出最大数据包限制了,可以通过调整max_allowed_packet限制来提高可以传输的内容,不过由于30万条数据超出太多,这个不可取,梭哈看来是不行了 😅😅😅
由于一次导入千万条数据性能较低,因此决定把后面的1000万行,拆分为两部分,分两次导入,如下操作:
最近看了本书《Redis中文文档》,这本书写得挺好,讲了Redis的方方面面,在这里记录一下以备忘。 相关概念 键空间通知 这个用得比较少,暂时不记录了。 事务 大多数NOSQL数据库并不支持事务,可Redis提供有限的事务支持。之所以说是有限的事务支持,是因为客户端成功在开启事务之后执行 EXEC,在执行EXEC的过程中如果 Redis 服务器因为某些原因被管理员杀死,或者遇上某种硬件故障,那么可能只有部分事务命令会被成功写入到磁盘中。这时Redis 在重新启动时发现 AOF 文件出了这样的问题,那么它会
B表数据的字段中有school、speciality和post三个字段,和一个字段number
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一、深入浅出理解索引结构 实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引、簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引、非簇集索引)。下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别: 其实,我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如,我们要查“安”字,就会很自然地翻开字典的前几页,因为“安”的拼音是“an”,而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的,那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字,那么就说明您的字典中没有这个字;同样的,如果查“张”字,那您也会将您的字典翻到最后部分,因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说,字典的正文部分本身就是一个目录,您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。 如果您认识某个字,您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字,不知道它的发音,这时候,您就不能按照刚才的方法找到您要查的字,而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字,然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法,比如您查“张”字,我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页,检字表中“张”的上面是“驰”字,但页码却是63页,“张”的下面是“弩”字,页面是390页。很显然,这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方,现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序,是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字,但它需要两个过程,先找到目录中的结果,然后再翻到您所需要的页码。我们把这种目录纯粹是目录,正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。 通过以上例子,我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。进一步引申一下,我们可以很容易的理解:每个表只能有一个聚集索引,因为目录只能按照一种方法进行排序。 二、何时使用聚集索引或非聚集索引 下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引(很重要)。 动作描述使用聚集索引 使用非聚集索引 外键列 应 应 主键列 应 应 列经常被分组排序(order by) 应 应 返回某范围内的数据 应 不应 小数目的不同值 应 不应 大数目的不同值 不应 应 频繁更新的列不应 应 频繁修改索引列 不应 应 一个或极少不同值 不应 不应
以master01为例,首先停止所有rocketmq进程,然后删除日志和存储信息。所有服务器都执行该操作。
电话销售大家一定都经历过,许多公司都有电销的团队,相信看过华尔街之狼的人肯定会理解的更加深刻。我们今天不讨论那些公司是如何通过各种渠道获取到大众的电话号码的。我有幸开发了一个需要处理海量电话号码的系统,这个系统的功能包括:
本文的宗旨在于通过简单干净实践的方式,向读者展示 SpringBoot 应用程序对接 MySQL 时,在使用不同连接池以及不使用连接池时,在增删改查的一个性能对比。这也包括更新和查询时,索引字段的关键性。
vivo短视频在视频推荐时需要对用户已经看过的视频进行过滤去重,避免给用户重复推荐同一个视频影响体验。在一次推荐请求处理流程中,会基于用户兴趣进行视频召回,大约召回2000~10000条不等的视频,然后进行视频去重,过滤用户已经看过的视频,仅保留用户未观看过的视频进行排序,选取得分高的视频下发给用户。
我先说下结果。我现在还不敢放线上去测,这是本地测的数据,我4g内存的电脑本地开redis,一次都没写完过全部数据,都是写一半后不是redis挂就是测试程序挂。可以肯定的是总记录数是以千万为单位的。O(log(n千万/range))的时间复杂度,本地测的结果我并不满意,7ms的时间,太久了。这个数量级的数据,就算内存缓存也很花时间,因为并不是简单的key-value,涉及到范围查找。
Redis是支持分布式的可持久化的内存缓存的以kay-value形式存储的nosql的非关系型数据库
概述 本篇文章是关于堆的存储结构。堆是不含聚集索引的表(所以只有非聚集索引的表也是堆)。堆的 sys.partitions 中具有一行,对于堆使用的每个分区,都有 index_id = 0。默认情况下,一个堆有一个分区。当堆有多个分区时,每个分区有一个堆结构,其中包含该特定分区的数据。例如,如果一个堆有四个分区,则有四个堆结构;每个分区有一个堆结构。根据堆中的数据类型,每个堆结构将有一个或多个分配单元来存储和管理特定分区的数据。每个堆中的每个分区至少有一个 IN_ROW_DATA 分配单元。如果堆
clickhouse提供了update和delete的删除能力,但是和常规的例如mysql,redis这种立即见效的能力不一样。在clickhouse中这种操作称为mutation操作。
公开的数据包括来自106个国家和地区的超过5.33亿Facebook用户的个人信息,其中包括超过3200万条美国用户记录,1100万条英国用户记录和600万条印度用户记录。
每个女孩都是天使,每个女孩都美丽芬芳。在这个特别的日子里,温馨的女人节骄傲的向我们走来,祝女神节日快乐!
当面试官问:"网站高并发怎么做?"时,该怎么回? 在高并发下,我们(初级程序员)能做什么? 一:mysql方面 mysql方面,我们主要要从以下几点去考虑: 1:索引 mysql其实没有想象中的那
数据库中有有一张表专门存储用户的维度数据,由于随着时间的推移,用户的维度数据也可能发生变化,故每一次查看都会保存一次记录。 现在需要对数据按用户分析,但当中有大量的重复数据,仅用数据库的等值去重明显不可行。
问题描述: 这是在网上找到的一道百度的面试题: 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节。假设目前有一千万个记录,这些查询串的重复度比较高,虽然总数是1千万,但如果除去重复后,不超过3百万个。一个查询串的重复度越高,说明查询它的用户越多,也就是越热门。请你统计最热门的10个查询串,要求使用的内存不能超过1G。 ---- 问题解析: 【分析】:要统计最热门查询,首先就是要统计每个Query出现的次数,然后根据统计结果,找出Top 10。所以我们可以基于这
如果自己学不动了,或者感觉没有动力的时候,看看书,听听音乐,跑跑步,休息两天,重新出发,偷懒虽好,可不要贪杯。
随着系统的运行,数据量变得越来越大,单纯的将数据存储在MySQL中,已然不能满足查询要求了,此时我们引入Redis作为查询的缓存层,将业务中的热数据保存到Redis,扩展传统关系型数据库的服务能力,用户通过应用直接从Redis中快速获取常用数据,或者在交互式应用中使用Redis保存活跃用户的会话,都可以极大地降低后端关系型数据库的负载,提升用户体验。
有趣的算法(十)——归并排序思想解决用户数据清洗 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、问题阐述 近期工作中接触到一个很有趣的算法,在此进行分享。 当前有一个千万条级别的用户数据,其中包含用户openid、用户是否有效状态。其中,这些用户是关注微信公众号的用户,openid是可以从微信拿到的接口中,确定的用户信息。 每个用户关注或者取消关注,系统可以从微信接口中获取信息,并且每个新关注的用户,系统会搜索现有库,如果用户openid已经在数据库中存在,则将其状态置为有效;如果用户不存在,则新增一条记录,
看一个案例,下面是两张字段相同,字段类型相同,只是id字段emp1是smallint类型,emp2的id是bigint类型,分别向两个表插入5000条记录,观察一下表容量大小。
虚拟硬盘:就是把内存当作硬盘来用,比如有2G的内存,那么可以拿出来1G的内存当作硬盘来用。 自从知道了“虚拟硬盘”这个东东,我就一直在想如何才能把这个虚拟硬盘发挥到极致,上一篇也写了一些简单的应用,当然提高的效率并不多,并不是很理想。我最想提高的是提高数据库的读取速度,也就是提高分页效率。一开始是想把数据库文件放到虚拟硬盘里面,这样读取速度不就快乐吗?但是当我把一个250万条记录的数据库放在了虚拟硬盘上做测试后,发现效果并不理想。 250万条记录,利用主键排序(聚集索引)
(1)用户签到,插入一条记录,根据create_time查询昨日是否签到,有签到则max_time在原基础+1,否则,max_time=0
有个场景,接口请求获取数据频繁,但数据改动量小,一般情况是先去redis取,没有则从数据库取,再放入redis,返回?为了加快系统的响应速度,我们可以在内存加一层,先查询内存缓存。没有则查询数据库/redis,再加入内存。
我的本意是先抛出一个系统层的解决思路,然后引出更有张力的解决方案,但是当时方案还没有验证完,不足为凭,最近的对比测试结果出来了,我就把一些结果附上。
A 系统产生了一个比较关键的数据,很多系统需要 A 系统将数据发过来,强耦合(B,C,D,E 系统可能参数不一样、一会需要一会不需要数据,A 系统要不断修改代码维护)
各位小伙伴好久不见,时光荏苒,不知不觉已经来到了寒风刺骨的冬天,今天出门差点把自己冻废在路上。在这寒冷的冬天,我带着我对程序探究的热情,来温暖这个寒冷的冬天。虽然好久不见,迫于生计,还是要一有时间就要总结的。
索引是关系数据库中对某一列或多个列的值进行预排序的数据结构。通过索引,可以让数据库不必全表扫描,直接快速访问到符合条件的记录,大大加快了查询速度。
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