查看代码打印1 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000,10; 以上SQL语句在原理上和在实际操作中是不会存在什么问题,可是当table表的数据量达到几十万以上的时候。上面的语句运行一遍,可能会要运行个十几秒的时间,而且当页数越靠后的话,运行的时间会越长。这个时候我们就须要找到一种更快的查询办法来替代这样的操作了。
方法5: 利用MySQL支持ORDER操作可以利用索引快速定位部分元组,避免全表扫描
SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10;
码农架构的读者应该注意到上个周末有分享一篇文章:一个几乎每个系统必踩的坑儿:访问数据库超时,最后对于怎么避免写出慢SQL没有过多赘述,但实际上这个问题我们经常遇到。我们不能等着系统上线,慢 SQL 吃光数据库资源之后,再找出慢 SQL 来改进,那样就晚了。那么,怎样才能在开发阶段尽量避免写出慢 SQL 呢?
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
最近遇到一个关于MySQL单表过大的问题,该表存放的主要是日志文件,且其中有一个字段存放的数据过大,导致占用空间过大以及查询效率的降低,这种设计其实是不合理的。目前该表占用1.2T容量,数据量超过3亿条,而这个RDS数据库的容量总共就2T,且由于种种原因无法扩容,迫不得已急需给出解决方案。
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?
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/709/1.html (复制链接,打开浏览器即可查看原文)
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
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?
问题1,方案1执行update,select的结果应该是(1e,2b),存在不匹配的记录,不会进行更新,是我贴错了,我的锅,
本文介绍了某省妇幼健康管理系统的建设和数据库架构优化的过程。原有的数据库架构使用了 StarRocks 作为分析层,但随着业务的发展,这套架构暴露出诸多痛点,不再适应妇幼业务的需求。为解决这些问题,该系统选择了将原有架构中的 StarRocks 替换为 TiFlash 组件,并引入了 Yearning 自动化 SQL 审计平台,提高了运维效率和业务扩展能力。新架构在人力成本释放、运维成本降低等方面取得了显著的成效。
用 tpcc-mysql 工具生成 50个仓库 的测试数据,表 order_line 共有 37970973 条记录。
查看当时的监控情况 cpu 使用率是超过了100%,show processlist看到很多类似的查询都是处于create sort index的状态。
日常工作中,有些同学一遇到查询性能问题,就盲目要求 DBA 给表字段创建索引。这种做法对不对呢?今天,我们就来具体看看这背后的细节。
今天在说Mysql查询优化之前,我先说一个常见的面试题,并带着问题深入探讨研究。这样会让大家有更深入的理解。
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。
前段时间,博主线上项目的几个后端接口执行耗时达到了三、四秒钟以上,查看接口代码,发现 sql 语句执行过慢,于是开始分析 sql 执行 这里把比较经典的优化案例分享给大家。
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
项目中使用mysql作为数据存储,需要定期将库表中的数据按照给定格式生成报表。根据导出周期的不同分为:日报、周报、月报、季报、年报等格式。
一般情况下,如果我跟你说查询性能优化,你首先会想到一些复杂的语句,想到查询需要返回大量的数据。但有些情况下,“查一行”,也会执行得特别慢。今天,我就跟你聊聊这个有趣的话题,看看什么情况下,会出现这个现象。
成熟的业务系统都会配套一个重要的旁路系统--操作日志,它用于监控和记录核心业务系统的操作,以确保系统的稳定性和安全性。
摘要:本文根据2020年DTCC数据库大会分享内容整理而成。工商银行在2014年就开始推广使用MySQL。时至今日,生产环境的MySQL节点数量已经发展到近万个;应用场景也从外围低等级应用,推广到核心高等级应用。此次与大家分享,为承接核心业务数据存储的重担,工商银行在MySQL应用治理方面的思路和方案。
前几天,有位客户提了一个慢查询问题,需要这边帮忙分析一下;整个排查过程还是非常有趣,涉及到一些值得关注的知识点,因此在这里记录一下。
通过TPC-H基准测试,可获得数据库单位时间内的性能处理能力,为评估数据库系统的现有性能服务水平提供有效依据。
一直不知道性能优化都要做些什么,从哪方面思考,直到最近接手了一个公司的小项目,可谓麻雀虽小五脏俱全。让我这个编程小白学到了很多性能优化的知识,或者说一些思考方式。真的感受到任何一点效率的损失放大一定倍数时,将会是天文数字。最初我的程序计算下来需要跑2个月才能跑完,经过2周不断地调整架构和细节,将性能提升到了4小时完成。
1.用户体验差:接口访问速度慢、如果一个页面打开需要好几秒,用户可能在页面没有完全打开时,就关掉页面离开了,造成用户流失,通过性能优化,减少服务器响应时长,可提高用户体验,较少用户的流失。
Realm 是由Y Combinator孵化的创业团队开源出来的一款可以用于iOS(同样适用于Swift&Objective-C)和Android的跨平台移动数据库。目前最新版是Realm 2.0.2,支持的平台包括Java,Objective-C,Swift,React Native,Xamarin。
当我们因为误操作修改了数据库中的数据, 同时有没有备份可以恢复时, 我们就可以通过分析二进制日志, 对日志中记录的数据修改操作做反向处理的方式来达到恢复数据的目的
2,统计行数时,如果不加where,它可以直接取到结果,因为它可以利用存储引擎的特性直接获得这个值,比如count(*)
数据库是存储关键信息、支持业务运营和分析决策的基石。然而,数据库的复杂性——研发效率低、安全管控难、变更不稳定、数据管控难,和对其稳定性、安全性的极高要求同样使得它们成为企业 IT 结构中的一个脆弱环节。通过数据库规范的建设,NineData平台目前已支持100+规范,覆盖60种数据源,已审核800万 SQL,实现3万条 SQL 1秒审核完。详细的实践方法和细节,请参阅文章正文。
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
1、先查询出90万+10条记录的id,回表查询数据,再将90万+10条完整记录发给MySQL以便筛选最后10条; 2、先查询出90万+10条记录的id,筛选出最后10条记录的id再回表查询,最后返回10条完整记录给MySQL。 在回表次数很多(limit决定)的情况下,显然第二种方法是比较快的,但是MySQL默认采用了第一种。
感谢大家的支持!!! 昨天发了一个邀请,邀请大家帮忙测试,效果还可以,下面小结一下: 通过内部的计数器得知:访问次数是1071(其中有好多是自己点的:)),人数不是太理想,本来是想看看上万人同时访问的情况:) 系统资源的占用情况 内存 —— 很理想。SQL占用的内存最大也没有超过65M,一般是在35M左右;asp.net占用的内存最大也没有超过40M,一般是在25M左右。 CPU:8%左右,由于访问次数不多,也不够集中,所以这个数值也说明不了什么。自己连续点了n次下一页,发现CPU的使用率飘高,达到了
对于当前数据库的监控方式有很多,分为数据库自带、商用、开源三大类,每一种都有各自的特色;而对于 mysql 数据库由于其有很高的社区活跃度,监控方式更是多种多样,不管哪种监控方式最核心的就是监控数据,获取得到全面的监控数据后就是灵活的展示部分。
最近一段时间,在使用mysql通过logstash-jdbc同步数据到es,但是总是会有一定程度数据丢失。logstash-jdbc无非是通过sql遍历数据表的所有数据,然后同步到es。
随着业务发展,这些表会越来越大,如果处理不当,查询统计的速度也会越来越慢,直到业务无法再容忍。
今天是中秋节放假前的最后一天,今天给大家带来假期前的最后一篇技术文,这也是我对MySQL使用UUID做主键与int数字做主键做的性能压测。
此前,金融信息化建设主要依托原有集中型 IT 架构进行维护扩展,系统规模及复杂程度呈指数级增长,各类瓶颈逐渐暴露,日益增长的数字金融需求同旧式的系统架构缺陷之间的矛盾愈加凸显。
对于一些数据量较大的系统,数据库面临的问题除了查询效率低下,还有就是数据入库时间长。特别像报表系统,每天花费在数据导入上的时间可能会长达几个小时或十几个小时之久。因此,优化数据库插入性能是很有意义的。
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