当发现某些用户使用大量的连接占用服务器的资源时,可以通过设置全局变量“max_user_connections”来限制用户的连接,并可以通过下面的变量限制单独的用户使用资源:
监视数据库中用户的活动,并对其进行管理是MySQL的一项必要工作。本文将介绍如何监视MySQL用户活动,及限制用户使用资源的方法。
在数据库操作过程中,经常会遇到一些非业务逻辑错误,这样的错误要求开发人员对于自己正在操作的硬件软件乃至网络都有一定的了解,这里说说关于数据库最大连接数量的那点事儿
基本语法: insert into {表名}({字段列表}) values({值列表1}), ({值列表2}), …
对于行锁和表锁的意义差异,在面试当中可能出现得频率较高,我们应对MySQL中的锁有一个体系化的了解,更详尽的内容需要自行查找相关资料,本文仅精要总结回答。
其实是写错了,应该是混沌理论,不过大清早6:00在发这篇的时候,的确是饿了,见谅。
经常看到有人写关于锁的事情,但常常感觉给人一个感觉,数据库的ACID 是通过锁来控制的,实际上数据库的ACID 控制是复杂的,MVCC 就是一个对资源并发访问时的提高并发访问的有效的方法
MySQL分区 是一种数据库优化的技术,它允许将一个大的表、索引或其子集分割成多个较小的、更易于管理的片段,这些片段称为“分区”。每个分区都可以独立于其他分区进行存储、备份、索引和其他操作。这种技术主要是为了改善大型数据库表的查询性能、维护的方便性以及数据管理效率。
对于系统中慢查询的分析,有助于我们更高效的定位问题,分析问题。 mysqldumpslow、ptquerydigest是进行慢查询分析的利器。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
MySQL是一种关系型数据库管理系统,用于存储数据。在高并发的场景下,MySQL的读写性能往往成为瓶颈。为了提高应用程序的性能和响应速度,可以使用缓存技术,将经常访问的数据缓存到内存中,避免频繁地读取数据库。
本文研究了在没有写查询的情况下,InnoDB行插入时,因内部临时表的问题而发生性能尖刺的情形。
用B+树而非B树考虑的是IO对性能的影响。B树的每个节点都存储数据,而B+树只有叶子节点才存储数据,所以查找相同数据量时,B树的高度更高,IO更频繁。数据库索引是存储在磁盘中的,当数据量大时,就不能把整个索引全部加载到内存中,只能逐一加载每一个磁盘页
对于分库分表来说,具体有两种方式:垂直拆分和水平拆分。 垂直拆分主要是业务的细化和独立,和业务联系比较密切。所以本文只讨论更通用的水平拆分。
从 hi!admin 抄来的一份配置.注释得非常好.精 #BEGIN CONFIG INFO #DESCR: 4GB RAM, 只使用InnoDB, ACID, 少量的连接, 队列负载大 #TYPE: SYSTEM #END CONFIG INFO # # 此mysql配置文件例子针对4G内存 # 主要使用INNODB #处理复杂队列并且连接数量较少的mysql服务器 # # 将此文件复制到/etc/my.cnf 作为全局设置, # mysql-data-dir/my.cnf 作为服务器指定设置 # (@localstatedir@ for this installation) 或者放入 # ~/.my.cnf 作为用户设置. # # 在此配置文件中, 你可以使用所有程序支持的长选项. # 如果想获悉程序支持的所有选项 # 请在程序后加上"--help"参数运行程序. # # 关于独立选项更多的细节信息可以在手册内找到 # # # 以下选项会被MySQL客户端应用读取. # 注意只有MySQL附带的客户端应用程序保证可以读取这段内容. # 如果你想你自己的MySQL应用程序获取这些值 # 需要在MySQL客户端库初始化的时候指定这些选项 # [client] #password = [your_password] port = @MYSQL_TCP_PORT@ socket = @MYSQL_UNIX_ADDR@ # *** 应用定制选项 *** # # MySQL 服务端 # [mysqld] # 一般配置选项 port = @MYSQL_TCP_PORT@ socket = @MYSQL_UNIX_ADDR@ # back_log 是操作系统在监听队列中所能保持的连接数, # 队列保存了在MySQL连接管理器线程处理之前的连接. # 如果你有非常高的连接率并且出现"connection refused" 报错, # 你就应该增加此处的值. # 检查你的操作系统文档来获取这个变量的最大值. # 如果将back_log设定到比你操作系统限制更高的值,将会没有效果 back_log = 50 # 不在TCP/IP端口上进行监听. # 如果所有的进程都是在同一台服务器连接到本地的mysqld, # 这样设置将是增强安全的方法 # 所有mysqld的连接都是通过Unix sockets 或者命名管道进行的. # 注意在windows下如果没有打开命名管道选项而只是用此项 # (通过 "enable-named-pipe" 选项) 将会导致mysql服务没有任何作用! #skip-networking # MySQL 服务所允许的同时会话数的上限 # 其中一个连接将被SUPER权限保留作为管理员登录. # 即便已经达到了连接数的上限. max_connections = 100 # 每个客户端连接最大的错误允许数量,如果达到了此限制. # 这个客户端将会被MySQL服务阻止直到执行了"FLUSH HOSTS" 或者服务重启 # 非法的密码以及其他在链接时的错误会增加此值. # 查看 "Aborted_connects" 状态来获取全局计数器. max_connect_errors = 10 # 所有线程所打开表的数量. # 增加此值就增加了mysqld所需要的文件描述符的数量 # 这样你需要确认在[mysqld_safe]中 "open-files-limit" 变量设置打开文件数量允许至少4096 table_cache = 2048 # 允许外部文件级别的锁. 打开文件锁会对性能造成负面影响 # 所以只有在你在同样的文件上运行多个数据库实例时才使用此选项(注意仍会有其他约束!) # 或者你在文件层面上使用了其他一些软件依赖来锁定MyISAM表 #external-locking # 服务所能处理的请求包的最大大小以及服务所能处理的最大的请求大小(当与大的BLOB字段一起工作时相当必要) # 每个连接独立的大小.大小动态增加 max_allowed_packet = 16M # 在一个事务中binlog为了记录SQL状态所持有的cache大小 # 如果你经常使用大的,多声明的事务,你可以增加此值来获取更大的性能. # 所有从事务来的状
mysql最大并发数|Linux修改Mysql最大并发连接数 第一步,先查看下当前MYSQL的最大连接数 [root@localhost ~]# /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot -ppassword variables |grep max_connections (注意,root替换成你的数据库,不过一般默认就是root,password是数据库密码,) 输入以上命令后会显示下面的信息,这个是最大连接数是100 | max_connections | 100 //默认是100 第二步,修改最大连接数为200 [root@localhost ~]# nano /etc/my.cnf 输入以上命令后会进入my.cnf文件内容,在其中加入下面这行代码 max_connections=200 使用上下箭头移动光标,输入后按ctrl+o组合键后保存,保存的时候要再按回车键确定的,这个地方也是我开始没注意的地方,确定后按ctrl+x组合键退出回到命令行 最后一步就是重启mysql [root@localhost ~]# service mysqld restart //重启mysql的命令 MySQL my.cnf 中文参考 #BEGIN CONFIG INFO #DESCR: 4GB RAM, 只使用InnoDB, ACID, 少量的连接, 队列负载大 #TYPE: SYSTEM #END CONFIG INFO # # 此mysql配置文件例子针对4G内存 # 主要使用INNODB # 处理复杂队列并且连接数量较少的mysql服务器 # # 将此文件复制到/etc/my.cnf 作为全局设置, # mysql-data-dir/my.cnf 作为服务器指定设置 # (@localstatedir@ for this installation) 或者放入 # ~/.my.cnf 作为用户设置. # # 在此配置文件中, 你可以使用所有程序支持的长选项. # 如果想获悉程序支持的所有选项 # 请在程序后加上"--help"参数运行程序. # # 关于独立选项更多的细节信息可以在手册内找到 # # # 以下选项会被MySQL客户端应用读取. # 注意只有MySQL附带的客户端应用程序保证可以读取这段内容. # 如果你想你自己的MySQL应用程序获取这些值 # 需要在MySQL客户端库初始化的时候指定这些选项 # [client] #password = [your_password] port = @MYSQL_TCP_PORT@ socket = @MYSQL_UNIX_ADDR@ # *** 应用定制选项 *** # # MySQL 服务端 # [mysqld] # 一般配置选项 port = @MYSQL_TCP_PORT@ socket = @MYSQL_UNIX_ADDR@ # back_log 是操作系统在监听队列中所能保持的连接数, # 队列保存了在MySQL连接管理器线程处理之前的连接. # 如果你有非常高的连接率并且出现"connection refused" 报错, # 你就应该增加此处的值. # 检查你的操作系统文档来获取这个变量的最大值. # 如果将back_log设定到比你操作系统限制更高的值,将会没有效果 back_log = 50 # 不在TCP/IP端口上进行监听. # 如果所有的进程都是在同一台服务器连接到本地的mysqld, # 这样设置将是增强安全的方法 # 所有mysqld的连接都是通过Unix sockets 或者命名管道进行的. # 注意在windows下如果没有打开命名管道选项而只是用此项 # (通过 "enable-named-pipe" 选项) 将会导致mysql服务没有任何作用! #skip-networking # MySQL 服务所允许的同时会话数的上限 # 其中一个连接将被SUPER权限保留作为管理员登录. # 即便已经达到了连接数的上限. max_connections = 100 # 每个客户端连接最大的错误允许数量,如果达到了此限制. # 这个客户端将会被MySQL服务阻止直到执行了"FLUSH HOSTS" 或者服务重启 # 非法的密码以及其他在链接时的错误会增加此值. # 查看 "Aborted_connects" 状态来获取全局计数器. max_connect_errors = 10 # 所有线程所打开表的数量. # 增加此值就增加了mysqld所需要的文件描述符的数量 # 这样你需要确认在[
这些名言民语就和 “群里只讨论技术,不开车,开车速度不要超过 120 码,否则自动踢群”,只听过,没试过,哈哈。
作为在后端圈开车的多年老司机,是不是经常听到过,“mysql 单表最好不要超过 2000w”,“单表超过 2000w 就要考虑数据迁移了”,“你这个表数据都马上要到 2000w 了,难怪查询速度慢”
当我们需要查看已经有哪些数据库,可以执行SQL语句——SHOW DATABASES;来实现,如图所示。
MySQL的存储引擎架构将查询处理与数据的存储/提取相分离。下面是MySQL的逻辑架构图:
电商系统中秒杀是一种常见的业务场景需求,其中核心设计之一就是如何扣减库存。本篇主要分享一些常见库存扣减技术方案,库存扣减设计选择并非一味追求性能更佳,更多的应该考虑根据实际情况来进行架构取舍。在商品购买的过程中,库存的抵扣过程通常包括以下步骤:
想必在数据量情况少的情况下我们首先想到的时擅长于存储的常见数据库如MySQL或者oracle,甚至我们可以将企业的web Server,db Server都装载到一个服务中,但是随着时间或者公司的成长数据库会越来越满。
作者简介 张巍,携程技术中心大数据资深研发工程师。2017年加入携程,在大数据平台部门从事基础框架的研发和运维,目前主要负责 Presto,Kylin,StructedStreaming 等大数据组建的运维,优化,设计及调研工作。对资源调度,OLAP引擎,存储引擎等大数据模块有浓厚的兴趣, 对 hdfs,yarn,presto,kylin,carbondata 等大数据组建有相关优化和改造经验。 一、背景介绍 携程作为中国在线旅游的龙头,提供酒店,机票,度假等服务,这些服务的背后是基于各个部门每天对海量数
提升SELECT 的最好方式是使用索引。索引条目作为表数据行的指针,使得查询能够很快的定位到所要查找的数据。所有的MySQL数据类型都可以创建索引。
近日,国际顶级专业分析机构 451 Research 发表了一篇关于 TiDB 的报告《PingCAP eyes US market with database targeting operational and analytical workloads》,其中就提到 TiDB 是一款同时面对在线处理业务和数据分析业务的混合数据库,也就是现在流行的新理念 HTAP。
条件竞争漏洞(Race condition)官方概念是“发生在多个线程同时访问同一个共享代码、变量、文件等没有进行锁操作或者同步操作的场景中。” 这个漏洞存在于操作系统、数据库、web等多个层面,像有名的脏牛(dirty cow)。
写一条 SQL 查询语句查找最后一个能进入电梯且不超过重量限制的 person_name 。 题目确保队列中第一位的人可以进入电梯 。
在前面文章《learning vnet:L2 vSwitch》介绍过MAC 学习的过程,本文来学习一下mac地址老化机制及mac地址表学习最大规格。交换机的MAC地址老化机制是为了维护MAC地址表的有效性和防止MAC资源表浪费而设计的。在交换机的正常工作中,会不断监控各个网口传输的数据帧并学习源MAC地址及其对应的网口信息。当交换机在某网口接收到一个数据帧时,会将其源MAC地址添加到MAC地址表中,或者更新已存在的MAC地址条目。
#*** client options 相关选项 ***# #以下选项会被MySQL客户端应用读取。注意只有MySQL附带的客户端应用程序保证可以读取这段内容。如果你想你自己的MySQL应用程序获取这些值。需要在MySQL客户端库初始化的时候指定这些选项。 [client] port = 3309 socket = /usr/local/mysql/tmp/mysql.sock [mysqld] #服务器端配置 !include /usr/local/mysql/etc/mysqld.cnf #包含的
1. [client] default-character-set=utf8 2. port = 3309 3. socket = /home/mysql/mysql/tmp/mysql.sock 4. [mysqld] character_set_server=utf8 5. !include /home/mysql/mysql/etc/mysqld.cnf #包含的配置文件 ,把用户名,密码文件单独存放 6. port = 3309 7.
技术真的是日新月异,Web 网站已经脱离之前的静态网站的体系,转而使用动态语言搭建的动态网站。这也衍生出一个问题:该如何存储数据了?数据库就应运而生,它的作用是提供存储数据的容器。方便 web 网站进行存储、查询、更新等。
schema.xml里面管理着MyCat的逻辑库、表,每张表使用的分片规则、分布在哪个DataNode以及DataSource上。 之前的例子:
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
聚簇索引是将表的数据按照索引顺序存储在磁盘上,聚簇索引的叶子节点直接存储了实际的数据行,而不是指向数据的指针。所以在查询的时候减少了磁盘的随机读取,无需进行多次磁盘I/O效率很高。
hbase是一款分布式数据库. 其对数据的索引只通过row key进行. 在存储数据的时候, 通过row key的排序进行存储. 在面对一个新的数据库时, 深究其原理并不知一个明智的选择, 正如开车一般, 大多数人都是先学会开车, 然后在开车的过程中车子出故障了, 再慢慢学着去修理. 不管怎么说, 第一步都是要先会使用.
https://cdn.mysql.com//archives/mysql-5.7/mysql-5.7.9-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
“当用户使用软件时,会需要面对的两个鸿沟:一个是执行的鸿沟,在这里,用户要弄清楚如何操作,与软件「对话」;另一个是评估的鸿沟,用户要弄清楚操作的结果。” PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭在《做出让人爱不释手的基础软件》中提到,“ 我们作为设计师的使命就是帮助用户消除可观测性和可交互性这两个鸿沟。”
全文检索是 20世纪末产生的一种新的信息检索技术。经过几十年的发展,特别是以计算机技术为代表的新一代信息技术应用,使全文检索从最初的字符串匹配和简单的布尔逻辑检索技术演进到能对超大文本、语音、图像、活动影像等 非结构化数据 进行综合管理的复合技术。由于内涵和外延的深刻变化,全文检索系统已成为新一代管理系统的代名词,衡量全文检索系统的基本指标和全文检索的内涵也发生巨大变化。
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?
前段时间由于工作原因,需要批量在WordPress内导入标签。但找了一圈也没有找到合适的方法或辅助插件。虽然配合一些小方法可以在文章编辑器内批量导入,但单次数量限制在5000左右,这对于要大量导入显得杯水车薪。遂开始准备从数据库入手,教程如下:
大家在面试时,或者准备面试中可能会遇到上述的问题,大多的回答基本上是分库分表建索引,这是一种很标准的正确回答,但现实总是很骨感,所以面试官一般会追问你一句,现在工期不足,人员不足,该怎么实现深度分页?
MongoDB是非关系型数据库的典型代表,DB-Engines Ranking 数据显示,近年来,MongoDB在 NoSQL领域一直独占鳌头。MongoDB是为快速开发互联网应用 而设计的数据库系统,其数据模型和持 久化策略就是为了构建高读/写的性能,并且可以方面的弹性拓展。随着MongoDB的普及和使用量的快 速增长,为了规范使用,便于管理和获取更高的性能,整理此文档。我们从 数据库设计规范、集合设计 规范、索引设计规范、文档设计规范、API使用规范、连接规范等方面进行阐述和要求。
这里选了几道高频面试题以及一些解答。不一定全部正确,有一些是没有固定答案的,如果发现有错误的欢迎纠正,如果有更好的回答,热烈欢迎留言探讨。
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?
背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询。原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重。本项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求。下面列一些具体的需求指标: 数据量:目前 check 表的累计数据量为 5000w+ 行,11GB;opinion 表的
mysql基本架构组成:客户端,Server层和存储引擎层。其中,只有Server层和存储引擎层是属于Mysql。
网上看了一篇文章《为什么说MySQL单表行数不要超过2000w》,亲自实践了一下,跟原作者有不同的结论。原文的结论是2000W左右性能会成指数级的下降,而我的结论是:随着数据量成倍地增加,查询的时间也刚好是成倍增加,是成正比的。
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)
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