目录： 1.环境介绍 2.症状 3.诊断 4.结论 5.解决 6.对比java实现 废话就不多说了，本文分享下博主在5.28大促压测期间解决的一个性能问题，觉得这个还是比较有意思的，值得总结拿出来分享下...每次业务方进行大促期间平台都要进行一次常规压测，做到心里有底。 在压测的上半场，陆续的解决一些不是太奇怪的问题，定位到问题时间都在计划内。下单服务、查单服务、结算页都顺利压测通过。...1.环境介绍 我们每年基本两次大促，5.28、双12。两次大促期间相隔时间也就只有半年左右，所以每次大促压测都会心里有点低，基本就是摸底检查下。...性能指标其实在平时就关注了，而不是大促才来临时抱佛脚，那样其实为时已晚，只能拆东墙补西墙。...优化后的TPS可以到7000，比原来快近三倍。 6.对比JAVA实现 这个问题其实如果在JAVA里也许不太容易出现，JAVA的线程池功能是比较强大的，并发库比较丰富。
电商大促期间剧增的流量，对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。 比如秒杀抢购活动要求高并发处理能力，核心业务流程要求更好的可用性以及稳定性，为了大促需要精确的对线上服务扩容做容量规划等等。...这篇博客，来聊聊电商大促期间，性能测试工程师都在做哪些事情。。。 PS：由于某些原因，这篇博客延期了将近一个月才发布，不过即将为双十一做准备，到时候会更一篇更详细的博客来说明具体的细节。。。...由于时间紧任务重，为了保证在大促期间系统能稳定运行，需要梳理出核心的业务。如下图： ?...2、性能调优 性能调优主要关注三个方面：降低响应时间、提高系统吞吐量、提高服务的可用性。 性能优化的目的是：在保持和降低系统99%RT的前提下，不断提高系统吞吐量以及流量高峰时期的服务可用性。...性能调优建议遵循如下几点原则： ①、Gustafson定律：系统优化某组件所获得的系统性能的改善程度，取决于该部件被使用的频率，或所占总执行时间的比例。
欢迎访问原文: 【MySQL性能优化】数据库三大范式(二) 数据库设计无非遵循的就是减少冗余量，第二点就是遵循三范式 第一范式(1NF) 确保每一列的原子性 也就是如果每一列都满足是不可再分的最小数据单元
大表导致的问题 不同数据库引擎对于大表的概念是不一样的。InnoDB存储引擎没有明确的大表概念。实际使用中发现当一个数据表中的数据超过千万行的时候会造成影响。...大表解决方案 分库分表。跨分区的数据库查询的解决。另一种解决方案就是历史数据归档。归档时间点的选择。如何进行归档操作。...大事务解决方案 避免一次性处理较多的数据 移除不必要的select操作 影响性能的几个因素 •服务器的硬件•服务器的操作系统•数据库系统的存储引擎•数据库系统的配置参数•数据库表结构设计和SQL语句优化...数据库结构优化的目的 数据库设计的步骤 数据库设计范式 •第一范式： 数据库表中所有字段都只具有单一属性。...SQL查询优化 通过用户反馈获取存在性能问题的SQL。通过慢日志获取存在性能问题的SQL。
数据库作为系统的重要节点，其稳定性和性能格外重要，数据库的全力保障是一个大的挑战。电商大促，这场没有硝烟的战争很多人已有体会，在此不再赘述。...6.了解数据库从节点的使用情况，注意平时和预估大促期间主从延迟问题，以及延迟可能造成的影响；有无优化方案；以及大促期间出现较长的延迟时，有无替代方案（例如，是否可以将从节点上的虚拟IP漂移到主节点上）。...针对数据库而言，压测可以发现瓶颈点，优化更有针对性。此外，压测还有一个功能就是评估出系统的最大性能。针对最大性能，在前端做一个流量限制，特别是在商品展示、购物车、支付等功能上。...12.评估大促期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。比如，为应对大促活动的系统请求，SA可能会增加应用的部署。 13.大促期间数据库性能阈值预估。...3.对大促期间出现的问题逐一复盘，找到解决方案，优化并持续跟踪。 4.大促活动结束后，需要及时恢复降级的服务。 本文版权归作者所有，未经作者同意不得转载,谢谢配合！！！
这是一篇阿里妈妈的论文【KDD’23 | 转化率预估新思路：基于历史数据复用的大促转化率精准预估】 常规的销量预测，遇到一些特大事件，直播、大促，一般很难预估得准确。...由于传统的CVR模型遵从i.i.d.假设（用于训练的数据与实际服务的数据独立同分布），当分布发生波动时，i.i.d.假设失效，模型的预估性能将会受到影响； 万“恶”之源–转化行为的延迟反馈(还是预售之类的机制引发的问题...10小时的真实CVR均值 3 大促期间 分布相似数据的搜寻 找到当下大促，相似的历史“促销”数据，包括双11，618，双12等等大促时间点 寻找的方式就是构建大促时序向量，然后求相似。...第一个是查找与99大促相似的促销。我们检索到的前两个日期是2022年8月8日的88大促，以及2022年6月14日的618大促二峰，CVR也都比较接近。第二个例子是寻找与88促销相似的促销。...我们检索到的Top2结果是2022年7月12日的狂暑季大促，以及7月31日的七夕节大促（没有检索到99大促是因为88大促发生在99大促之前）。同时，我们还随机展示了一个低相似度的非大促日期。
2、mysql数据库优化 可以从哪几个方面进行数据库的优化？如下图所示： ?...这个时候就要了解sql优化 B、数据库表结构优化 根据数据库的范式，设计表结构，表结构设计的好直接关系到写SQL语句。...C、系统配置优化 大多数运行在Linux机器上，如tcp连接数的限制、打开文件数的限制、安全性的限制，因此我们要对这些配置进行相应的优化。...D、硬件配置优化 选择适合数据库服务的cpu，更快的IO，更高的内存；cpu并不是越多越好，某些数据库版本有最大的限制，ＩＯ操作并不是减少阻塞。...注：通过上图可以看出，该金字塔中，优化的成本从下而上逐渐增高，而优化的效果会逐渐降低。
2、缓存分本地缓存和分布式缓存，比如：Ehcache、MemCache及Redis 3、缓存主要解决以下问题： 缓解应用系统或关系型数据库的负载压力 提升系统的吞吐量 4、本地缓存：会共享同一个JVM进程内的...这意味着：这样一次垃圾收集对Java应用造成的影响，跟堆内内存所存储的数据的多少是成正比的，过大的堆内内存会影响Java应用的性能。 2.
11.2 正确使用索引 在影响数据库查询性能的众多因素中，索引绝对是一个重量级的因素，如果索引使用不当，则数据库的其它优化可能无济于事。...索引扫描不一定比全表扫描性能更好，要看情况。查询优化器会为一次查询是否使用索引以及决定使用哪个索引，当然，有时查询优化器也会犯错误。...在使用索引时也要考虑到其代价，索引会占据更多的磁盘空间，有时甚至比数据文件还要大。当在建立了索引的字段上进行更新时，其索引也需要更新，这个开销可不小。索引也需要花时间来维护。...当然，为了保证数据库写性能可以异步写数据。若不想反范式则可以使用非关系型数据库。...11.9 使用非关系数据库 key-value数据库使用半结构化存储数据，所有数据只有一个索引即key，可以将反范式化引发的数据副本保存到key-value数据库中，这样比关系数据库具有更出色的并发性能
1、硬件调整性能 最有可能影响性能的是磁盘和网络吞吐量,解决办法 扩大虚拟内存，并保证有足够可以扩充的空间；把数据库服务器上的不必要服务关闭掉 把数据库服务器和主域服务器分开 把SQL数据库服务器的吞吐量调为最大...3、使用存储过程 应用程序的实现过程中，能够采用存储过程实现的对数据库的操作尽量通过存储过程来实现，因为存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试，并被再次使用，需要执行该任务的应用可以简单地执行存储过程...因为人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，特别是对数据量不是特别大的数据库操作时，是否建立索引和使用索引的好坏对程序的响应速度并不大，因此程序员在书写程序时就忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异...，这种性能差异在数据量特别大时或者大型的或是复杂的数据库环境中（如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS）中表现得尤为明显。...在工作实践中发现，不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。在对它们进行适当的优化后，其运行速度有了明显地提高！
一、问题的提出 在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一...在多数情况下，Oracle使用索引来更快地遍历表，优化器主要根据定义的索引来提高性能。...在编写SQL语句时我们应清楚优化器根据何种原则来删除索引，这有助于写出高性能的SQL语句。 二、SQL语句编写注意问题 下面就某些SQL语句的where子句编写中需要注意的问题作详细介绍。...也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的。...（注：如果对表进行了统计分析，ORACLE会自动先进小表的链接，再进行大表的链接） 3.
当 MySQL 单表记录数过大时，数据库的 CRUD 性能会明显下降，一些常见的优化措施如下： 1. 限定数据的范围 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。...水平拆分可以支撑非常大的数据量。 水平拆分是指数据表行的拆分，表的行数超过 200 万行时，就会变慢，这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放。...举个例子：可以将用户信息表拆分成多个用户信息表，这样就可以避免单一表数据量过大对性能造成影响。 ? 数据库水平拆分 水平拆分可以支持非常大的数据量。...水平拆分能够支持非常大的数据量存储，应用端改造也少，但 分片事务难以解决 ，跨节点 Join 性能较差，逻辑复杂。...《Java 工程师修炼之道》的作者推荐 尽量不要对数据进行分片，因为拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般的数据表在优化得当的情况下支撑千万以下的数据量是没有太大问题的。
利用哈希的其中一个思想，相同的对象的哈希值相同，可以用来提升一些大对象集合的进行对象相等判断的性能。...大对象的相等判断指的是有某些类型的相等判断需要用到对象的很多属性或字段进行参与判断逻辑才能判断两个对象是否相等，当这些大对象存放在集合里面，此时进行大量的相等判断将会因为需要有大量的属性或字段的判断而降低性能...不要听着 100 个属性很惊讶，在 Word 里面可是按照 MB 计算的属性量哦 在进行性能优化的时候，我考虑用上哈希的思想。思想就是将大对象的相等比较分为两步，第一步判断大对象的哈希值是否相等。...在判断哈希之后再进行大对象原本的对象相等判断 判断哈希值相当于只是判断一个 int 值而已，占用资源基本可以被忽略。...因此可以在存在比较多不相同的对象的时候，可以提升对不相同对象的判断的性能从而提升集合的判断相等的性能 以下是更详细的细节 在制作对象的哈希值的时候，期望是将所有参与相等判断的属性和字段都加入到哈希值的创建中
substr(hbs_bh,1,4)=’5400’，优化处理：hbs_bh like ‘5400%’ trunc(sk_rq)=trunc(sysdate)， 优化处理：sk_rq>=trunc(sysdate...) and sk_rq<trunc(sysdate+1) 进行了显式或隐式的运算的字段不能进行索引，如： ss_df+20>50，优化处理：ss_df>30 ‘X’ || hbs_bh>’X5400021452...’，优化处理：hbs_bh>’5400021542’ sk_rq+5=sysdate，优化处理：sk_rq=sysdate-5 hbs_bh=5401002554，优化处理：hbs_bh=’5401002554...条件内包括了多个本表的字段运算时不能进行索引，如：ys_df>cx_df，无法进行优化 qc_bh || kh_bh=’5400250000’，优化处理：qc_bh=’5400’ and kh_bh=’
1、介绍 在 Oracle 数据库中，LIKE 操作是一种常用的模糊匹配方式，用于在字符串中查找符合指定模式的数据。然而，当处理大量数据时，使用 LIKE 操作可能导致查询性能下降。...为了提高数据库的效率，本文将重点介绍如何优化使用 LIKE 操作的查询。 2、优化点：使用索引前缀搜索 索引前缀搜索是一种优化 LIKE 操作的方法，通过使用索引的前缀匹配来提高查询性能。...传统的 LIKE 操作可能会导致全表扫描，从而降低查询性能。...4、总结： 使用 LIKE 操作进行模糊匹配时，我们可以通过使用索引前缀搜索来优化查询性能。通过创建适当的索引并使用范围查询，我们可以避免全表扫描，从而提高查询效率。...5、拓展 更多优化 LIKE 操作的方法介绍： ① 使用索引： 为 LIKE 操作的列创建适当的索引可以显著提高查询性能。在创建索引时，可以考虑使用函数索引、全文索引或者覆盖索引。
对于联合索引“a b c”,在B+树中单独看b是无序的,在a等值匹配下,看b部分是有序的 索引不会包含null值的列 每次对数据进行操作,数据库也会对索引进行相应的操作 索引优化...记住, 索引只能告诉你什么存在于表中, 而不能告诉你什么不存在于表中. 3.sql优化 尽量减少访问数据库次数，将一些逻辑放在后台代码中处理 在不影响业务的情况下，整合简单,无关联和有关联的数据库访问...数据库在内部执行了许多工作: 解析SQL语句, 估算索引的利用率, 绑定变量 , 读数据块等。没访问一次数据库便会消耗这部分资源。...where语句后面的条件顺序 这一个网络上很多说有用，但我感觉没有作用，因为数据库都会自动优化查询，如果连where后面的条件顺序都不能优化的话也太差劲了，并且通过我个人的测试，在千万数量级的表中...尽量使用数字型字段 若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。
四.数据库性能优化 硬件配置选择 硬盘 磁盘寻道能力（磁盘I/O）,以目前高转速SCSI硬盘(7200转/秒)为例，服务器硬盘读200M/S，写120M/S。...解决这一制约因素可以考虑以下几种解决方案： 使用RAID-0+1磁盘阵列，注意不要尝试使用RAID-5，性能会很差 资金充足，可单独对数据库服务器选择固态方式来提高性能 CPU CPU对于MySQL应用...数据库配置优化 MySQL应用最广泛的有两种存储引擎：一个是MyISAM，不支持事务处理，读性能处理快，表级别锁。...每个存储引擎相关运行参数比较多，以下列出可能影响数据库性能的参数。...innodb_file_per_table = OFF #日志缓冲区大小，由于日志最长每秒钟刷新一次，所以一般不用超过16M innodb_log_buffer_size = 8M 数据库安全优化 数据库安全是项目中最重要的部分
数据库设计 数据库命名：数据库名的命名一般和项目的名称保持一致，不要随意的起名字。 数据库编码: 尽量采用utf8mb4而不使用utf8。...表的设计 数据库表结构的设计是最基础也是最重要的，因为一旦数据库表设计完毕并投入使用，将来再进行修改就相对比较麻烦，特别数据量大时增加字段修改字段类型都比较麻烦，因此在进行数据库设计的时候一定要尽可能的考虑周到...因此，数据库名、 表名、字段名，最好都统一为小写字母，避免节外生枝。为了便于肉眼识别表名，一般建议表名为小写字母。...一般所有表都要有id, id必为主键，类型为bigint unsigned,单表时自增、步长为1; 有些特殊场景下(如在高并发的情况下该字段的自增可能对效率有比价大的影响)。...含有空值的列很难进行查询优化，而且对表索引时不会存储NULL值的，所以如果索引的字段可以为NULL，索引的效率会下降很多。因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。
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