redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set –有序集合)和hash(哈希类型)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。在此基础上,redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)
摘要:MySQL在充分利用多核计算资源方面比较欠缺,无法同时满足在线业务和分析型业务的客户需求,而单独部署一套专用的分析型数据库意味着额外的成本和复杂的数据链路。本次主题将介绍腾讯云数据库为满足此类场景而在HTAP for MySQL产品方面进行的尝试。
上一篇关于Python和MySQL的简单联调做了学习。 这次主要是将这个过程再优化扩大点。 对教务处需要的数据都进行了处理存进数据库了。 也是对bug问题的总结。
存储引擎决定了表的类型,而表内存放的数据也要有不同的类型,每种数据类型都有自己的宽度,但宽度是可选的
对charles抓包进行了简单的描述,并且对格式的转行,数据的处理进行了一定的描述。有人会问怎么存,那么今天,我给大家讲讲,怎么存,存哪里。
1.b+树只有叶子节点存数据 b树是每个节点都存数据 在相同数据量下b树的高度更高,所以查询效率更低
为了更直观回答这个问题,我们用最新版本的 TiFlash 进行了一次全新的对比测试。测试选取了传统交易型数据库(及其列存扩展),分析型数据库和大数据计算引擎进行对比,分别是 Oracle、MySQL、MariaDB ColumnStore、Greenplum 和 Apache Spark。
在讲Docker管理测试数据前,先给大家讲一讲Docker容器数据持久化的概念,可以帮助大家更好地理解:
销存管理系统是一个基于本地与网络的应用系统,它是一个面对当前的进销存管理工作基本还处于手工和半信息自动化处理状态而应运而生的一个基于本地与网络的一个完全信息自动化的系统,整个系统从符合操作简便、界面友好、灵活、实用、安全的要求出发,完成进货、销售、库存管理的全过程。本文所设计的企业进销存管理系统可以满足企业进货、销售和库存管理方面的需要。
今天我们来说说MySQL存储引擎,作为从事数据分析行业的朋友老说,我们不必细究MySQL存储引擎到底什么,我们了解就行了。
聚集索引和非聚集索引以及MySQL的InnoDB和MyISAM经常遇到有人向我咨询这个问题,其实呢,数据库
很多时候我们不确定某个字段的长度,会使用varchar类型,比如某个字段定义为varchar(100),那这100的长度能存多少个中文?
一 介绍 存储引擎决定了表的类型,而表内存放的数据也要有不同的类型,每种数据类型都有自己的宽度,但宽度是可选的 详细参考: http://www.runoob.com/mysql/mysql-data-types.html http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/data-type-overview.html mysql常用数据类型概览 #1. 数字: 整型:tinyinit int bigint 小数: float :在位数比较短的
开发必须会数据库,因为现在所有的软件都需要存储数据。上网就是浏览数据,数据都是存在数据库里面。
TiFlash是TiDB生态组件之一,专门解决OLAP场景。借助ClickHouse实现高效的列式计算。
随着闲鱼业务的发展,用户规模达到数亿级,用户维度的数据指标,达到上百个之多。如何从亿级别的数据中,快速筛选出符合期望的用户人群,进行精细化人群运营,是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法,从亿级别数据中,任意组合查询条件,筛选需要的数据,做到毫秒级返回。
OK 没问题,设置 nick_name 为 utf8mb4 varchar(50)
本来这篇文章我前两个星期就打算写了,提纲都列好了,但是后面我去追《漫长的季节》这部剧去了,这就花了一个周末的时间,再加上后面一些其它的事,导致没来得及写
「 第一部分 概述 」 数据库中存在两种典型的业务访问场景,一种以在线事务处理为主,称为OLTP(On-Line Transaction Processing);另一种以在线分析处理为主,称为OLAP(On-Line Analytical Processing)。下面具体介绍他们的区别。 1.1 OLTP OLTP业务的主要特点是有较多的增删改查操作,并且在大部分业务中,写相对于读的比例还很高。并发的事务数较多,而且事务的响应时间要求比较高。此外,每个增删改语句通常只操作少数几行数据;每个查询语句通常也只
是传统的关系型数据库(Oracle、Mysql...)的主要应用,主要是基本的、日常的事务处理,数据量小(千万级),准确性及一致性要求高,例如银行交易,商城订单交易。
其实很早以前我就在《高性能MySQL第三版》中看过IP地址属于特殊类型数据,应转为整数存储。
这个问题我们可以从两个角度去解答。一个是100G的数据量用MySQL和MongoDB在存读取上有什么区别,另一个是数据本身的结构和你要进行的应用来考虑使用哪种数据库比较方便。
说到 Why HTAP Matters,其实包含两部分,一部分是说为什么我们叫 HTAP,另外一部分是说 TiDB 怎样在 HTAP 架构下发挥它的优势。
一觉醒来,就发现有人给我微信上发消息,通知我说数据库创业圈子里,又出来一件牛逼大了的事情。 我一看,原来是PingCAP放大招了,PingCAP在美国加州硅谷从甲骨文公司挖了Sunny Bains入职。 这位Sunny Bains的背景,大体上就是在印度上完了中学,在澳大利亚墨尔本上完了本科,然后在澳洲的CTI工作了一段时间,之后就来到美国的甲骨文公司了。 他在甲骨文公司从2006年一直干到现在,最近加盟PingCAP。之前在甲骨文负责的就是InnoDB。坦白讲,我对这位Sunny Bains大神不熟。恕我
量化回测,苦于MySQL久矣,特别是进行股票日内因子构建分析或全市场因子测试的时候,每当按下回车时,MySQL就跟丢了魂一样,查询费时,大吞吐量读取也非常耗时。虽然MySQL的优化技巧足够写一本书,但这些都需要交给专业的DB工程师去做,量化打工人没有能力更没有时间倒腾这些。那有没有省时省力,高效存储股票行情数据的解决办法呢。带着这个问题,编辑部简单的搜索了一下,总体分为几个方案:
在 上篇关于 TiFlash 的文章 发布后,我们收到了很多伙伴们的反馈,大家有各种各样的疑问,包括 TiFlash 是不是 T + 1 列存数据库?为啥实时写入也很快?读压力大怎么办?节点挂了怎么办?业务怎么接入?……今天我们就来详细回复一下大家的问题,希望能对大家理解和实践 TiFlash 有所帮助。
现场会很多招聘机会、免费的自助餐、免费的活动奖品,以及近距离接触从业超过30年大佬的机会,体验到了寓教于乐的快感,也打破了程序员35岁危机的说法。
本文是MySQL创始人Monty在5月30日"腾讯云CDB/CynosDB技术揭秘"系列直播中的分享实录。 ---- 大家好,我是MariaDB的 Michael Widenius,我们今天来简单的聊下MariaDB10.5新特性和即将要做的事情。10.5已经是RC了,应该是下周四GA,所以非常近了。 Monty全程分享视频 从我个人加到MariaDB的特性开始,这也是我现在依然写代码的地方,差不多我花了我至少一半的时间在做这里。实际上在COVID-19期间,我花了90%的时间在做这里,这还是很好的。
上一篇我们学习了server层对于表对象缓存的处理,表对象获取到之后,通过handler才具备了与存储引擎交互的能力。那么存储引擎层又是怎么个流程呢?
这个问题可能比较抽象,如果对MySQL索引结构不理解的人来说,可能蒙,所以建议先去看看索引结构再来看这个问题。MySQL 选择将节点大小设置为 16KB 而不是更大的原因,主要是为了在内存管理、性能、磁盘 I/O 效率、适应性和兼容性之间取得平衡。本文将从讲解页的结构开始,然后分析为什么MySQL为什么把节点大小设置为16K,而不是更大?
记得刚开始使用mysql的时候,一直不太理解mysql数据类型括号里面的值,如int(5),有一次同学问了我一个问题。
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/charset-general.html
我们都是知道数据库的数据都是存储在磁盘上的,当我们程序启动起来的时候,就相当于一个进程运行在了机器的内存当中。所以当我们程序要查询数据时,必须要从内存出来到磁盘里面去查找数据,然后将数据写回到内存当中。但是磁盘的io效率是远不如内存的,所有查找数据的快慢直接影响程序运行的效率。
OLAP 是一个很卷的赛道,创业公司也众多。在本文中,笔者基于 10+ 年的大数据与数据仓库的工作经验,就目前的主流趋势:离在线一体化、引擎一体化、云原生化等写一些思考,抛砖引玉,希望能与各位共同探讨。
学习关系型数据库MySQL是很好的切入点,大部分人学习和工作中用惯了CRUD,对面试官刨根问底的灵魂拷问你还能对答如流吗?我们有必要了解一些更深层次的数据库基础原理。
由于硬件等各种原因需要把大概170多万2t左右的微博图片数据存到Mysql中.之前存微博数据一直用的非关系型数据库mongodb,由于对Mysql的各种不熟悉,踩了无数坑,来来回回改了3天才完成。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 MySQL为何不选择平衡二叉树 既然平衡二叉树解决了普通二叉树的问题,那么mysql为何不选择平衡二叉树作为索引呢? 索引需要存储什么 让我们想一想
腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙正在火热进行中,3月5日林晓斌(丁奇)的2020首场分享已经结束,没来得及参与的小伙伴不用担心,下面就给大家奉上直播视频全程回顾,流量伤不起的小伙伴们也可以看由腾讯云数据库整理好的文字稿,干货满满,保证让你有所收获。 关注“腾讯云数据库”公众号,回复“0305丁奇”,即可下载直播分享PPT。 图文直播回顾 大家好!我是腾讯云数据库的林晓斌,在社区活动的时候网名叫丁奇,跟比较多的同学互相认识,今天跟大家就是找个机会聊一下数据库的基础,还有腾讯自研数据库的技术演进,我相
我们处在一个最好的时代,有ZY高层的政策支持,未来10年国产数据库将得到空前的发展。 DB领域有位大神说:分布式数据库一定是未来,HTAP 是最好的方向,云原生是最好的舞台,然而这些优点TiDB 全都有。
目标:理解oracle,mysql,sqlserve 三个数据库中的排序效率问题!
我用的数据库版本太低,不能直接存入json,遂将原来json格式的文件转换成字符串 ¥=并用python自带的方法--eval()恢复成原样 例如:将列表里套着的字典类型的做处理 mes = [{'alert_settings': {'sms': '1', 'email': '1'}, 'user_id': '1680700'}, {'alert_settings': {'sms': '1', 'email': '1'}, 'user_id': '2857376'}, {'alert_settings'
用户连接到数据库里,对数据库进行操作,将磁盘里数据库中的数据读取到内存中(物理读),内存中的数据被用户读取(内存读),内存读的速度(基本可忽略)是物理读的速度的好几万倍。
mysql是关系型数据库,主要用于存放持久化数据,将数据存储在硬盘中,读取速度较慢。
mysql> alter table skatetab add unique index(id, uid), drop primary key, add primary key(uid, id);
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~
千万不要在docker里装mysql,因为docker容器停了以后,里面的数据就没有了,即使有一些操作可以使得docker映射到操作系统上,但是还是十分不建议用docker存数据、日志等,因为你能保证你就配置的没问题吗。
以上就是mysql光标的使用,希望对大家有所帮助。更多mysql学习指路:MySQL
说一下mysql比较宏观的面试,具体咋写sql的这里就不过多举例了。后面我还会给出一个关于mysql面试优化的试题,这里主要说的索引和B+Tree结构,很少提到我们的集群配置优化方案。
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