gnuplot > plot "qps-per-5-seconds" using 5 w lines title "qps"
在之前我们聊过了为什么 MySQL 索引要用 B+tree ,而且还这么快。里面曾多处提到了找数据要从我们电脑的磁盘上找,今天就来说一说 MySQL 中的数据在磁盘上,它到底是如何进行存储的?长什么样?
之前我写了一篇文章 SQL 生成斐波那契数列,在原来的基础上,今天就来实现使用 SQL 获取 100 以内的质数。
首先采用Mysql存储千亿级的数据,确实是一项非常大的挑战。Mysql单表确实可以存储10亿级的数据,只是这个时候性能非常差,项目中大量的实验证明,Mysql单表容量在500万左右,性能处于最佳状态。
MySQL count() 函数我们并不陌生,用来统计每张表的行数。但如果你的表越来越大,且是 InnoDB 引擎的话,会发现计算的速度会越来越慢。在这篇文章里,会先介绍 count() 实现的原理及原因,然后是 count 不同用法的性能分析,最后给出需要频繁改变并需要统计表行数的解决方案。
mysql 中 SELECT 命令类似于其他编程语言的 print 或 write,可用来显示字符串、数字、数学表达式的结果等
MySQL 之所以被称之为关系型数据库,是因为可以基于外键定义数据表之间的关联关系,日常开发常见的关联关系如下所示:
最近读了Reid Havens在PowerPivotPro上发表的一篇《产品上线时间后比较表现》的文章,不同产品上线的时间不同,通过自定义时间轴来把所有产品的上线时间调整到同一个起点作比较。
SQL标准在数据存储的物理方面没有提供太多的指南。SQL语言的使用独立于它所使用的任何数据结构或图表、表、行或列下的介质。但是,大部分高级数据库管理系统已经开发了一些根据文件系统、硬件或者这两者来确定将要用于存储特定数据块物理位置的方法。在MySQL中,InnoDB存储引擎长期支持表空间的概念,并且MySQL服务器甚至在分区引入之前,就能配置为存储不同的数据库使用不同的物理路径(关于如何配置的解释,请参见7.6.1节,“使用符号链接”)。
在之前的课程中,我分别从数据库、缓存、消息队列和分布式服务化的角度,带你了解了面对高并发的时候要如何保证系统的高性能、高可用和高可扩展。课程中虽然有大量的例子辅助你理解理论知识,但是没有一个完整的实例帮你把知识串起来。所以,为了将我们提及的知识落地,在实战篇中,我会以微博为背景,用两个完整的案例带你从实践的角度应对高并发大流量的冲击,期望给你一个更加具体的感性认识,为你在实现类似系统的时候提供一些思路。
群里一网友这两天刚入职新公司,遇到一个重启 MySQL 服务后,自动增长值丢失问题,差点背锅走人。下面我们一起来回顾一下这个问题。
当我们对一张数据表中的记录进行统计的时候,习惯都会使用 count 函数来统计,但是 count 函数传入的参数有很多种,比如 count(1)、count(*)、count(字段) 等。
日常开发中,获取数据的总数是很常见的业务场景,但是我们发现随着数据的增长count(*)越来越慢,这个是为什么呢,
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/739/1.html
55道互联网大公司的经典面试题,全部答对月薪5W+没问题。 1、一张表里面有ID自增主键,当insert了17条记录之后,删除了第15,16,17条记录,再把mysql重启,再insert一条记录,这条记录的ID是18还是15 ? 2、mysql的技术特点是什么? 3、Heap表是什么? 4、mysql服务器默认端口是什么? 5、与Oracle相比,mysql有什么优势? 6、如何区分FLOAT和DOUBLE? 7、区分CHAR_LENGTH和LENGTH? 8、请简洁描述mysql中InnoDB支持的
例1: 没有携带on的条件字句,此条slq查询的结构集等价于,a表包含的条数*b表包含的乘积:
当我们使用 MySQL 进行数据存储时,一般会为一张表设置一个自增主键,当有数据行插入时,该主键字段则会根据步长与偏移量增长(默认每次+1)。
上次打了慢sql日志,发现有很多包含count逻辑的sql,周末抽空来梳理下mysql里的count。
墨墨导读:本文以一个实际的项目应用为例,层层向大家剖析如何进行数据库的优化。项目背景是企业级的统一消息处理平台,客户数据在5千万加,每分钟处理消息流水1千万,每天消息流水1亿左右。 移动互联网时代,海量的用户数据每天都在产生,基于用户使用数据等这样的分析,都需要依靠数据统计和分析,当数据量小时,数据库方面的优化显得不太重要,一旦数据量越来越大,系统响应会变慢,TPS直线下降,直至服务不可用。
5.合理创建联合索引(避免冗余),(a,b,c) 相当于 (a) 、(a,b) 、(a,b,c)
最近学习极客时间的MySQL45讲,补充下对于MySQL方面的知识,也在这里把自己之前的疑惑问题记录下来,从中寻找答案。由于InnoDB为常用引擎,以下分期默认都是InnoDB场景。
上面我们介绍了什么是存储引擎,以及如何在建表时如何指定存储引擎,接下来我们就来介绍下来上面
在计算机系统中,锁(Lock)是一种同步机制,用于控制对共享资源的访问。它确保在任何给定时间内只有一个线程能够访问受保护的共享资源,从而避免了由并发访问导致的数据竞争和不一致问题。
Json Web Token 是 rfc7519 出的一份标准,使用 JSON 来传递数据,用于判定用户是否登录状态。
>- ENUM和CHAR(VARCHAR)类型关联查询,会慢一些,因此,假如预先知道某列需要与CHAR类型关联,那么就不应该将该列设置为ENUM类型 >- ENUM类型的列可有效缩小表所占的空间,书中写可缩小1/3
哈喽,我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了,薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司,应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题,我打算写一个专题分享出来,希望对你们有所帮助~
从表面意思上看,MySQL分表就是将一个表分成多个表,数据和数据结构都有可能会变。MySQL分表分为垂直分表和水平分表。
如果其中某一张多米诺骨牌可以通过旋转 0 度或 180 度得到另一张多米诺骨牌,我们就认为这两张牌是等价的。
答:大部分程序主要的功能都是对数据的处理,写入、查询、转化、输出。最形象的比喻就是树和内容和目录的关系,目录就是索引,我们根据目录能快速拿到想要内容的页码。
表的约束:表中一定要有各种约束,通过约束,让我们未来插入数据库表中的数据是符合预期的。约束本质是通过技术手段,倒逼用户,插入正确的数据。反过来,在 mysql 角度,凡是插入进来的数据,都是符合数据约束的!约束的最终目的就是保证数据的完整性和可预期性。因此我们需要更多的约束条件!
数据分层是数据仓库设计中十分重要的一个环节,优秀的分层设计能够让整个数据体系更易理解和使用。而目前网络中大部分可以被检索到相关文章只是简单地提及数据分层的设计,或缺少明确而详细的说明,或缺少可落地实施的方案,或缺少具体的示例说明。
在MySQL数据库的数据探索旅程中,排序和分组是不可或缺的工具。然而,当你面对大量数据、重复值等情况时,常规的处理方法可能显得不够灵活。本文将为你揭示一个精妙的技巧:如何在MySQL中先排序,后分组,从而获取每个类型的最新数据,助你轻松驾驭复杂的数据处理任务。
在前几章节中,我们已经学会了如何在一张表中读取数据,这是相对简单的,但是在真正的应用中经常需要从多个数据表中读取数据。
约束是一种限制,它通过对表的行或列的数据做出限制,来确保表的数据的完整性、唯一性。
使用 select count() from t。计算一个表的行数,比如一个交易系统的所有变更记录总数。随着系统中记录数越来越多,这条语句执行得也会越来越慢。然后你可能就想了,MySQL 怎么这么笨啊,记个总数,每次要查的时候直接读出来,不就好了吗。那么今天,我们就来聊聊 count() 语句到底是怎样实现的,以及 MySQL 为什么会这么实现。然后,我会再和你说说,如果应用中有这种频繁变更并需要统计表行数的需求,业务设计上可以怎么做。
Mysql 数据库中,最常用的两种引擎是 innordb 和 myisam。InnoDB 是 Mysql 的默 认存储引擎。
MySQL: Multi-Table, Foreign Key and Database Design
MySQL InnoDB 表数据页或者二级索引页(简称数据页或者索引页)的合并与分裂对 InnoDB 表整体性能影响很大;数据页的这类操作越多,对 InnoDB 表数据写入的影响越大。
ps:注意拿数据的时候,fetchone、fetchall、fetchmany类似光标移动,取到末尾就没得取了,再取会出问题;
1、 排序1.1、作用使用 MySQL 的 ORDER BY 子句对读取的数据进行排序,返回搜索结果1.2、语法SELECT field1, field2,...fieldN FROM table_name1, table_name2...ORDER BY field1 [ASC [DESC][默认 ASC]], [field2...] [ASC [DESC][默认 ASC]]你可以使用任何字段来作为排序的条件,从而返回排序后的查询结果。你可以设定多个字段来排序。你可以使用 ASC 或 DESC 关键字来设
1、为什么要分表? 数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈。 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。当出现这种情况时,我们可以考虑分表或分区。
数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈。
本篇节选自书籍《对比Excel,轻松学习SQL数据分析》一书,主要讲解数据分析面试中常见的30道SQL面试题。 1 查询每个班学生数 现在有一张全校学生信息表stu_table,这张表存储了每位学生的id、name(姓名)、class(班级)、sex(性别)以及一些其他信息,现在我们想知道每个班有多少学生,该怎么实现呢? stu_table表如下所示: id name class sex 4 张文华 二班 男 3 李思雨 一班 女 1 王小凤 一班 女 7 李智瑞 三班 男 6 徐文杰 二班 男 8 徐雨
在开发系统的时候,你可能经常需要计算一个表的行数,比如一个交易系统的所有变更记录总数。这时候你可能会想,一条 select count(*) from t 语句不就解决了吗?
下面假设有一张sc表,保存学生选课记录,有课程号,学号,平时分,卷面分,总分。 建立数据库表过程: create table class( cno varchar(8) not null, sno varchar(8) not null, ordinary_score int, last_score int, all_score int );
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