MySQL数据库是许多Web应用程序的底层支持,而查询性能的优化是确保系统高效运行的关键。在MySQL中,EXPLAIN是一项强大的工具,可帮助开发者深入了解查询语句的执行计划,从而更好地优化查询性能。本文将详细解析MySQL的EXPLAIN关键字,以揭开查询执行计划的面纱。
EFCore cannot get new value in docker, if use rsync replace sqlite file
修改mysql配置文件,不同的系统my.cnf路径不同(CentOS中位于/etc/my.cnf)
文章目录 MySQL_联合-子查询-视图-事务-索引 1.联合查询 关键字:`union` 2.多表查询 多表查询的分类 内连接(inner join ... on ..) 外连接(outer join) 思考: 交叉连接(cross join) 自然连接(natural join) using函数 练习 3.子查询 in | not in some | any | all exists | not exists 子查询分组 4.视图 创建视图 查询 修改视图 查看创建视图的语句 查看视图的结构 查看所有的
数据库不论在基础知识学习还是真实企业业务场景中都很常用,也有很多调侃说日常工作总是离不开 CRUD,熟练主流关系型与数据库的使用是一个开发者基本的操作。本文将在 MacOS 系统下对 MySQL 这个流行的关系性数据库的基础知识与相关操作进行整理,以便于查阅。
最近遇到一个问题,需要编写相应的Linux命令,增量同步/var/mysql里的所有文件到另外一个目录/opt/mysql,但是里面相关的日志文件xx.log是不同步的,这个场景,可以使用rsync来实现
电网调度综合自动化系统SCADA功能为调度员、集控员提供了各个变电站的实时数据及信息,并可以使他们方便地进行事故重演或历史数据和信息查询。在系统设计时,需要考虑更多的是网络结构、通讯规约转换、数据存储方式介质和满足SCADA功能的几项性能指标要求,而没有考虑系统全网时钟不同步会造成什么影响。由于系统全网时钟不同步会造成一些较为特殊的故障,如数据和信息丢失、SOE事件信息逻辑混乱、某些工作站死机甚至系统瘫痪,因而为了消除时钟不同步的影响,我们有必要分析时钟同步在系统中的作用及各种实现方式。
在“国产数据库硬核技术沙龙-TDSQL-A技术揭秘”系列分享中,5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群数据交互总线、分布式执行框架设计及优化策略、以及向量化执行引擎等多方面对TDSQL-A进行了深入解读。 本期带来了系列分享中腾讯云数据库高级工程师张倩老师主题为“TDSQL-A分布式执行框架设计及优化策略”的分享的文字版。没有听直播的小伙伴,可要认真做笔记啦! 作为领先的分析型数据库,TDSQL-A是腾讯首款分布式分析型数据库,采用全并行无共享架构,具有自研列式存储引擎,支持
AOF(Append Only File) 什么是AOF(来自小姐姐的面试题67) AOF:Append Only File 以日志的形式记录服务器所处理的每一个写、删除操作,查询操作不会记录,以文本的方式记录,打开可以看到详细的操作记录 开启AOF,appendonly no 改为yes就可以了 但是有个问题,aof文件损坏是服务无法启动的,可以通过redis-check-aof工具进行检查修复 redis-check-aof --fix 文件.aof 然后输入y确认修复 修复会删除掉错误的命令,会导致一
NTP是用来使计算机时间同步的一种协议。它可以使计算机对其服务器或时钟源做同步化,它可以提供高精准度的时间校正,切可介由加密确认的方式来防止恶意的协议攻击,下面为大家详细讲解一下Linux系统验证NTP同步方法。
最近系统(基于SpringCloud+K8s)上线,运维团队早上8点左右在群里反馈,系统登录无反应!我的第一反应是Mysql数据库扛不住了。
原文标题:You Should Be Aware of These 10 Most Prevalent MySQL Mistakes,作者: mark dc
MySQL主从复制(Master-Slave)也叫AB复制,Mysql作为目前世界上使用最广泛的免费数据库,相信所有从事系统运维的工程师都一定接触过。但在实际的生产环境中,由单台Mysql作为独立的数据库是完全不能满足实际需求的,无论是在安全性,高可用性以及高并发等各个方面。因此,一般来说都是通过主从复制(Master-Slave)的方式来同步数据,再通过读写分离(MySQL-Proxy)来提升数据库的并发负载能力这样的方案来进行部署与实施的。
MySQL 可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。
****简介**** ---- ****安装MySQL**** 安装mysql就不必多说了 #server $sudo apt-get install mysql-server #client $sudo apt-get isntall mysql-client 但是得注意的就是主从mysql的版本最好一致。【推荐版本相同】 ---- ****MySQL主服务器开启远程连接**** 不必浪费时间,直接参考下篇此文章的详细说明 MySQL开启远程连接 ---- ****服务器信息sameple****
注:数据库里的数据顺序是按照创建时间存储并排序的,对应List的元素索引从小到大,即索引值越大,这条数据的创建时间越晚,与数据库里的顺序是对应的。 (默认排序,即ORDER BY CREATE_TIME ASC)
先说结论(ps:文末有福利):并不会立马删除。Redis 有两种删除过期数据的策略:
相关子查询,无关子查询 所谓相关子查询,是指求解相关子查询不能像求解普通子查询那样,一次将子查询求解出来,然后求解父查询。相关子查询的内层查询由于与外层查询有关,因此必须反复求值。 事件冒泡: 在一个对象上触发某类事件(比如单击onclick事件),如果此对象定义了此事件的处理程序,那么此事件就会调用这个处理程序,如果没有定义此事件处理程序或者事件返回true,那么这个事件会向这个对象的父级对象传播,从里到外,直至它被处理(父级对象所有同类事件都将被激活),或者它到达了对象层次的最顶层,即docu
最近系统(基于 SpringCloud + K8s)上线,运维团队早上 8 点左右在群里反馈,系统登录无反应!我的第一反应是 MySQL 数据库扛不住了。
慢查询 // 慢查询 缓慢的查询,低效的性能导致影响正常业务 MySQL默认10秒内没有响应SQL结果,为慢查询 // 检查慢查日志是否开启: show variables like 'slow_query_log'; // 检查慢日志路径 show variables like '%slow_query_log%'; // 开启慢日志 set global slow_query_log=on; // 慢日志判断标准(默认查询时间大于10s的sql语句) show variables like 'long
在Redis中,我们在使用相关命令时实际上是在默认的数据库中执行的,因为在Redis中是有很多个数据库的,不同数据库与数据库之间数据是不同步的,那么在这一篇中, 我们主要了解一下Redis中数据库相关知识。
有些时候我们会遇到如下情况,我们需要依赖一张表的查询结果来更新另一张表,比如我们存在一张主表和一张关联表,我们需要把关联表的部分字段数据同步到主表的里面。
Read uncommitted:读未提交,顾名思义,就是一个事务可以读取另一个未提交事务的数据。
对应的是限制条件(格式类似“field<op>consant”, field表示列对象,op是操作符如"="、">"等)。
备注: 这一我在去年国庆节期间,整理的整个19年,学员的面试遇到的问题,整理出来之后发给后期的学员,让他们做参考和学习,看看公司会面试哪些问题。
前面我们介绍了用SRS搭建一对一通话,如果能将这个通话合成一个流,叠加视频和混音,转成RTMP流推送到直播,这就是连麦了。 如下图所示,我和志宏大神的一对一通话,可以认为是两个主播的连麦,我们可以把这两个视频画面叠加,把我们音频混音,然后转成一路RTMP流送到直播系统,比如CDN或者视频号直播: 视频合流非常非常消耗CPU,而且有很多种方式: SRS+FFmpeg,SRS将WebRTC流转RTMP,FFmpeg将多路RTMP合流。优势:延迟小,音质好;缺点是命令行难度高。 SRS+OBS,方案和SRS+
MySQL优化 MySQL 优化方案 对于 **MySQL** 的性能优化,大部分情况下都是想减少查询所消耗的时间;而一个查询是由很多个环节组成,那么就需要从每个环节消耗时间进行入手。 📷 配置优化(连接) 当客户端连接到服务端有可能服务端连接数不够导致应用程序获取不到连接而报出 **Mysql: error 1040: Too many connections**** **的错误。一般情况下可以从两个方面去解决连接数不够的问题: 对于服务端来说,可以增加服务端的可用连接数(**MySQL 8.0.
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
Cloudera公司推出,提供对HDFS、Hbase数据的高性能、低延迟的交互式SQL查询功能。基于Hive使用内存计算,兼顾数据仓库、具有实时、批处理、多并发等优点 是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎.一般公司选择使用CDH部署集群,可以考虑下Impala。
为了避免单点Redis服务器故障,准备多台服务器,互相连通,将数据复制多个副本保存在不同的服务器上,连接在一起,并保证数据是同步的,即使有其中一台服务器宕机,其他服务器依然可以继续提供服务,实现Redis的高可用,同时实现数据冗余备份。
子查询 可以分为: 单行单列(就是一个值) 单行多列(就是有一行,这一行有很多不同列数据) 多行单列(同一列不同的数据) 多行多列(可以说就是一张表了吧)
(1)SELECT子句是必选的,其它子句如WHERE子句、GROUP BY子句等是可选的。
telnet命令是检测一个端口是否通的命令。格式:telnet ip 端口(安装包 yum install -y telnet) rsync工具介绍 rsync是数据备份工具。不仅可以远程同步数据,而且可以本地同步数据(类似与cp),但不同于cp的一点是,它不会覆盖以前的数据(如果数据已经存在),而是先判断已经存在的数据和新数据的差异,只有数据不同时才会把不相同的部分覆盖。 rsync工具安装:yum install -y rsync 拷贝文件: rsync -av /etc/passwd /
我们用的在这篇文章《在CentOS上使用Nginx和Tomcat搭建高可用高并发网站》使用的只有一个MySQL数据库。
刷面试题的时候,不知道你们有没有见过MySQL这两个命令:explain和profile(反正我就见过了)..
关于MySQL数据库的主从复制,网上相关文章多数是基于Linux环境,笔者曾有 实施过Windows环境下MySQL数据库的主从复制。以下文章为笔者实施过程的原始记录,给需要的朋友参考,原创不易,你的点赞是我写作的动力,十分感谢!
Collection是最基本的集合接口,声明了适用于JAVA(List和Set)集合的通用方法
笔者在《MySQL数据库实现主从复制》这一篇文章中有提到读写分离这个技术,这个技术时基于主从复制之后的一种技术。在数据库主从复制中,一个主数据库有一个或者多个从数据库,我们可以对主数据库进行写入操作(insert,delete,update),对一个或者多个从数据库进行读取操作(select)。这个的操作方式,就是大量的查询请求也会分布到各个从数据库上,达到负载均衡,比如3个从数据库,有9条查询请求,那么每一个从数据库只要处理3条查询请求就可以了,大大减少了数据库的查询压力。
一般传统互联网公司很少接触到 SQL 优化问题,其原因是数据量小,大部分厂商的数据库性能能够满足日常的业务需求,所以不需要进行 SQL 优化,但是随着应用程序的不断变大,数据量的激增,数据库自身的性能跟不上了,此时就需要从 SQL 自身角度来进行优化,这也是我们这篇文章所讨论的。
经和运维配合查看,发现是SQL语句问题,有个sql查询脚本执行竟然消耗了40秒,我拿出来自己执行发现亦是如此。
rsync工具介绍: 默认reync 命令不存在,需要用yum安装一下。 rsync命令是一个远程数据同步工具,可通过LAN/WAN快速同步多台主机间的文件。rsync使用所谓的“rsync算法”来使
今天在本地实现了部分业务的事务添加、异步线程池的添加以及mybatis二级缓存的添加。由于稳定性未知,仍然需要在本地测试一段时间,具体测试多久呢,可能也不会有多久,两天?或者和博客按tag检索功能实装一起?又或许等actuator监控完成了一起?又或者明天就上?
微信的多维指标监控平台,具备自定义维度、指标的监控能力,主要服务于用户自定义监控。作为框架级监控的补充,它承载着聚合前 45亿/min、4万亿/天的数据量。
查询优化不仅关系到数据库系统的性能和效率,还直接影响到整个应用系统的稳定性、可维护性和用户满意度。在大规模、高并发的数据库应用中,查询优化更是不可忽视的重要环节。
刚入职的时候,同事就提醒过我,涉及三四张表的时候,数据量大,尽量不用连表查询,用单表。我最近还真的是遇到了。因为联表查询导致引发的慢sql。
MySQL系列文章到目前已经更新十几篇,从数据类型谈到了备份恢复再到主从同步分库分表,从本篇开始,会花几篇重点谈谈MySQL基础部分,而本篇我们重点来讲讲我们日常开发中最常见的一种查询:分页查询。
此前我们介绍过 MySQL 性能优化的相关内容: Mysql Innodb 性能优化
主从复制,是指将一台Redis服务器的数据,复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点(master),后者称为从节点(slave),数据的复制是单向的,只能由主节点到从节点。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云