除非你有AWS的背景或者正在申请AWS的相关职位，否则在AWS上的实现细节不需要了解。然而大部分在这里讨论的原理可以应用到除了AWS以外更通用的地方
作为Talend的客户成功架构师，我花了大量时间帮助客户优化他们的数据集成任务——不管是在Talend数据集成平台还是大数据平台上。虽然大多数时候开发人员都有一个健壮的解决方案工具包来处理不同的性能调优场景，但我注意到一个常见的模式是，没有定义良好的策略来解决性能问题的根本原因。有时没有策略会修复一些直接的问题，但从长远来看，相同的性能问题会重新出现，因为原始设计中的核心问题没有得到解决。这就是为什么我建议客户使用结构化方法来调优数据集成任务的性能。拥有策略的一个关键好处是它是可重复的——不管您的数据集成任务是做什么，它们是多么简单还是多么复杂，以及作为集成的一部分而移动的数据量。
可扩展性被认为是一个很难解决的问题。人们总是把它看成是一种神奇的东西，是用神秘而特殊的工具完成的，只有身价百万的大块头才能使用。这当然不是真的。其实，那并没有什么神奇之处——那也不过是用普通编程语言编写的普通代码。
作者 ｜ Miloslav Voloskov 译者 ｜ 平川 策划 ｜ 万佳 本文为实现可扩展架构提出了几个原则：使用合适的工具。不要把写入优先和读取优先数据库弄混了。什么东西都配置多份。要实现多份配置，就必须让它们保持无状态。不要让后端完成数据库的工作，那样总是更慢。 可扩展性被认为是一个很难解决的问题。人们总是把它看成是一种神奇的东西，是用神秘而特殊的工具完成的，只有身价百万的大块头才能使用。这当然不是真的。其实，那并没有什么神奇之处——那也不过是用普通编程语言编写的普通代码。 首先，要针对工作选择合适
接图文简述分布式关系数据库（一）。上一章最后讲到了读写分离，继续。
某网站一网友说:"今天去面试阿里p6，面试官问我消费kafka转存到mysql数据，吞吐量很差，一秒才几十条，如何优化提高写入量。我说加个高速cache批量写，他说我回去等消息吧，我说错了吗？"
前面我们讲解了数据库的读写分离方案（数据库读写分离方案，实现高性能数据库集群）来解决我们的大量读流量对系统的冲击。那随着运营部门的同事在不停的做出各种促销或者拉新活动，我们注册用户越来越多，同时订单量以及用户行为数据等持续的增加，导致我们的系统现在出现了下面这些问题。
* 对大表做数据拆分，先做垂直拆分（按业务拆分，将不同业务的字段拆分到不同的表、或不同的数据库、甚至不同的实例中），然后做水平拆分（对于无法继续拆分字段的表，如果数据量仍然大到影响性能，则可能还需要以不超过1000W行数据量的标准继续对大表执行拆分，即就是我们常说的数据分片）
前一节课，我们学习了在高并发下数据库的一种优化方案：读写分离，它就是依靠主从复制的技术使得数据库实现了数据复制为多份，增强了抵抗大量并发读请求的能力，提升了数据库的查询性能的同时，也提升了数据的安全性，当某一个数据库节点，无论是主库还是从库发生故障时，我们还有其他的节点中存储着全量的数据，保证数据不会丢失。
NewLife.XCode是一个有20年历史的开源数据中间件，支持net6/net5/net45/net40，由新生命团队(2002~2020)开发完成并维护至今，以下简称XCode。
高并发下数据库的一种优化方案：读写分离。就是一老主从复制的技术使得数据库实现数据复制多份，增加抵抗大量并发的得写能力。提升数据库的查询性能。以提高数据的安全性，
几年前我曾经服务过的一家电商公司，随着业务增长我们每天的订单量很快从30万单增长到了100万单，订单总量也突破了一亿。当时用的Mysql数据库。根据监控，我们的每秒最高订单量已经达到了2000笔（不包括秒杀，秒杀TPS已经上万了。秒杀我们有一套专门的解决方案，详见《秒杀系统设计～亿级用户》）。不过，直到此时，订单系统还是单库单表，幸好当时数据库服务器配置不错，我们的系统才能撑住这么大的压力。
2020已经悄然来到身边，感觉时间过的很快，学习的过程也是，一阵热乎的很简单，难再坚持两个字好写，做起来确实是难事。本系列后续还会有，会因为监控这个事情本身就没有完，只有更加的尽善尽美。所以监控系列还会有更多的内容，但会比较分散。
本文介绍了MySQL DROP TABLE操作可能存在的性能瓶颈，包括InnoDB引擎表、MyISAM引擎表、以及操作系统层面的限制。针对这些瓶颈，本文提出了相应的优化方案，包括增大InnoDB缓冲池、使用MyISAM存储引擎、以及调整操作系统相关参数。通过这些优化方案，可以有效地提升MySQL数据库的性能，减少DROP TABLE操作对数据库性能的影响。
造成第三条语句执行时间如此长的主要原因就是大量的 OR 语句会导致 SQL 解析非常耗时.
由Master负责写操作，而Slave作为备库，不开放写权限，但允许读权限，主从之前保持数据同步。
目前公司的一个项目，数据库用的是Mysql，正在考虑用redis/memcached做数据库的缓存层，目前的想法就是在读DB前，先读缓存层，如果有直接返回，如果没有再读DB，然后写入缓存层并返回。 不过，要是直接在应用层加入缓存的代码，感觉修改量大，修改维护也麻烦，因此想把应用层和缓存层的代码分开。不知道这种想法正确否？ 1.首先明确是不是一定要上缓存，当前架构的瓶颈在哪里，若瓶颈真是数据库操作上，再继续往下看。 2.明确memcached和redis的区别，到底要使用哪个。前者终究是个缓存，不可
目前公司的一个项目，数据库用的是Mysql，正在考虑用redis/memcached做数据库的缓存层，目前的想法就是在读DB前，先读缓存层，如果有直接返回，如果没有再读DB，然后写入缓存层并返回。 不过，要是直接在应用层加入缓存的代码，感觉修改量大，修改维护也麻烦，因此想把应用层和缓存层的代码分开。不知道这种想法正确否？
最快的速度把10亿条数据导入到数据库，首先需要和面试官明确一下，10亿条数据什么形式存在哪里，每条数据多大，是否有序导入，是否不能重复，数据库是否是MySQL？
你可能听说过内存数据库。如果没有，您可以从这里(https://en.wikipedia.org/wiki/In-memory_database)快速查看他们的概述！ 长话短说，内存数据库就是将整个数据集保存在RAM中的数据库。这意味着什么？这意味着每次查询数据库或更新数据库中的数据时，只能访问主存。这些操作没有涉及磁盘 - 这是很好的，因为主存的速度比任何磁盘都快。这种数据库的一个好例子就是Memcached。 但是，如果内存数据库重启或崩溃后，如何恢复数据？如果只要一个内存中的数据库，那就没有办法了。一
在系统初期，整体的并发了相对较小，因此一般都是将所有的数据信息存储在单库中进行读/写操作。但是随着用户规模不断提升，单库逐渐力不从心，TPS/QPS越来越低。因此到了这个时候，dba会将数据库设置为读写分离状态（生产环境一般会采用一主一从或者一主多从），Master负责写操作，Slave作为备库，不开放写操作，但是允许读操作，主从之间保持数据同步即可。 读写分离之后，可以大大提升单库无法支撑的负载压力 需要注意的是：如果Master存在TPS存在较高的情况，Master之前最好将同一份数据落到缓存中，以避免高并发情况下，从Slave中获取不到指定数据的情况发生 [MySQL 主从同步延迟的原因及解决办法(https://blog.csdn.net/soar_away/article/details/72615012)
SQL Server 2014新功能 -- 延迟事务持久性（Delayed Transaction Durability） SQL Server事务提交默认是完全持久性的（Full Durable），从SQL Server 2014开始，增加了新的功能延迟事务持久性，使得事务提交可设置为延时持久性的（Delayed Durable，也叫做（Lazy Commit））。 完全事务持久性（Full Transaction Durability） 在SQL Server 2014之前， SQL Se
SQL Server 2014新功能 — 延迟事务持久性（Delayed Transaction Durability）
1，更多的静态资源:将代码中的大量枚举（容器加载时写入map，放入本地缓存），数据库中的定义表（定时任务放入缓存），固定配置，HTML文件等静态化处理，缓存起来！
交互模式下，用户可直接输入命令后，等待系统响应。注意键盘上的方向左键“←”和方向右键“→”，可用来滚动查看对应方向上的隐藏列。而批量模式下，可无需用户交互即可执行一系列操作。
1.基于协议。性能测试的对象是网络分布式架构的软件，而网络分布式架构的核心是网络协议 2.多线程。人的大脑是单线程的，电脑的cpu是多线程的。性能测试就是利用多线程的技术模拟多用户去负载 3.模拟真实场景。用户的访问时间，访问频率都不是固定的。
原文地址： https://sendgrid.com/blog/capacity-planning-for-databases/
作者简介：曾任职于阿里巴巴，每日优鲜等互联网公司，任技术总监，15年电商互联网经历。
1、WAL预写日志系统。数据库中的高效日志算法，对于非内存数据库来说，磁盘I/O操作是数据库效率的一个重要瓶颈。
这种旧版复制功能通过一个主服务器来接收和处理写入请求，并将这些请求复制到所有从服务器上，实现了数据的冗余备份和读写分离的目的。但是这种复制方式存在单点故障和性能瓶颈的问题，无法提供高可用和高扩展性。因此，在Redis的新版中，引入了Redis Cluster来取代旧版复制功能。
本文介绍了基于数据库时间的系统优化方法，以及如何利用 TiDB Performance Overview 面板进行性能分析和优化。
背景 原大众点评的订单单表早就已经突破两百G，由于查询维度较多，即使加了两个从库，优化索引，仍然存在很多查询不理想的情况。去年大量抢购活动的开展，使数据库达到瓶颈，应用只能通过限速、异步队列等对其进行保护；业务需求层出不穷，原有的订单模型很难满足业务需求，但是基于原订单表的DDL又非常吃力，无法达到业务要求。随着这些问题越来越突出，订单数据库的切分就愈发急迫了。 这次切分，我们的目标是未来十年内不需要担心订单容量的问题。 垂直切分 先对订单库进行垂直切分，将原有的订单库分为基础订单库、订单流程库等，本文就不
可以推测，获取 top10 热点新闻请求会远大于关注某个新闻的请求。这些请求都不能直接压入数据库，数据库受不了。
第一种：主从复制+读写分离 客户端通过Master对数据库进行写操作，slave端进行读操作，并可进行备份。Master出现问题后，可以手动将应用切换到slave端。 对于数据实时性要求不是特
Mysql为了解决这个风险并提高复制的性能，将Slave端的复制改为两个进程来完成。提出这个改进方案的人是Yahoo!的一位工程师“Jeremy Zawodny”。这样既解决了性能问题，又缩短了异步的延时时间，同时也减少了可能存在的数据丢失量。当然，即使是换成了现在这样两个线程处理以后，同样也还是存在slave数据延时以及数据丢失的可能性的，毕竟这个复制是异步的。只要数据的更改不是在一个事物中，这些问题都是会存在的。如果要完全避免这些问题，就只能用mysql的cluster来解决了。不过mysql的cluster是内存数据库的解决方案，需要将所有数据都load到内存中，这样就对内存的要求就非常大了，对于一般的应用来说可实施性不是太大。
数据库的弹性伸缩与WebServer相比，复杂了很多倍，对于WebServer的弹性伸缩直接用负载均衡+弹性伸缩组件搞定。但对于数据库的扩容、缩容将面临数据不一致等问题。这些问题在互联网企业上云是必须解决的，为提升我们对大型业务上云的理解，我们今天一起来看一看。
建议：一些简单ETL任务，并且源数据流量在一定范围内， tm个数1、全局并行度1、内存1G。
1. 背景 在使用MySQL时，如果有大表的存储引擎是InnoDB，并且系统参数innodb_file_per_table设置为1，即每个文件对应一个独立的表空间，当对这些大表进行DROP TABLE时，有时会发现整个数据库系统的性能会有显著下降，包括一些只涉及几行数据的简单SELECT查询和DML语句，而且这些语句和正在删除的大表没有关系。造成这种现象的原因是什么呢？通过什么方式能缓解和避免这个问题呢？ 2. 已知的瓶颈 Percona曾经在MySQL官方5.5.23之前的版本中遇到过这个问题，并且提供
主从模式对于写少读多的场景确实非常大的优势，但是总会写操作达到瓶颈的时候，导致性能提不上去。
在考虑分库分表之前，我们先来探讨下分库分表是解决什么问题的一类技术。从大的方向上看，分库分表是解决两类问题：一是资源承载问题，二是开发架构问题。
#phalapi-进阶篇6(解决大量数据存储数据库分表分库拓展)# ##前言## 时隔半个月随着PHP7的推出为PHP打了一瓶兴奋剂,在性能提升了一倍的情况下我们会逐渐发现,瓶颈会集中在数据库操作,那
最近，在数据库行业对HTAP（混合事务/分析处理，Hybrid Transactional/Analytical Processing）这个概念宣传的非常火爆，也衍生出 Real-Time HTAP的说法，主要是因为随着IT行业的发展，很多用户的复杂业务已不再是单纯的OLTP或者OLAP场景，而是二者皆有的混合场景。很多数据库厂商为了响应这样的需求，同时也为了更好的宣传旗下数据库的适用性足够广泛，就纷纷打出可同时支持OLTP和OLAP的混合负载，即支持HTAP的宣传语。 当我们在网络上去搜索“HTAP”关键字，相关信息很多会提到分布式/集中式架构、传统数据库/新型数据库等等概念，本文就从这些相关概念来切入，抛砖引玉，试着理清面临如今众多的数据库，对于有HTAP需求的用户，究竟该如何理性的选择。
性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标，发现系统中存在的性能瓶颈并加以优化。
Hi，大家好，今天依然是金三银四面试系列，如果你想了解之前的面试相关文章可以在文末点击👉「阅读原文」查看更多或者点击以下👇「蓝色字」查看最近文章。 金三银四跳槽季，自动化面试题预热一波 金三银四求职季，接口自动化面试题助攻一波 金三银四季招聘季，APP测试面试题温新一遍 以下分享性能测试相关面试题，欢迎在文末留言补充评论✍️。 一 解释常用的性能指标名称与具体含义 性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标，发现系统中
本文将介绍微众银行的数据库架构演进过程，并分享 TiDB 在微众银行实践经验和部分业务案例。
订单单表早已突破两百G，因查询维度较多，即使加了两个从库，各种索引优化，依然存在很多查询不理想的情况；加之去年大量的抢购活动的开展，数据库达到瓶颈，应用只能通过限速、异步队列等对其进行保护；同时业务需求层出不穷，原有的订单模型很难满足业务需求，但是基于原订单表的DDL又非常吃力，无法达到业务要求；随着这些问题越来越突出，订单数据库的切分就愈发急迫了。
这样看来，似乎只要加几个数据库，共同分担来自应用层的流量就完成了从单库到多库的扩展：
数据库中间件,所谓中间件,是一类连接软件组件和应用的计算机软件,以便软件各部件之间的通信。
当服务使用关系型数据库已经达到性能瓶颈的时候我们应该怎么办，数据库已经分片了，也分库分表了，索引什么也都极致了（一般不可能）但是还是扛不住高流量。有点经验的同学都会说：“加缓存，上redis or 直接应用内存（缓存）“。
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