顾名思义,cluster(集群)由一台及以上主机节点组成并提供存储及搜索服务,为方便理解可以将其看作为mysql集群; elasticsearch集群名称在配置文件ES_HOME/config/elasticsearch.yml中定义,集群名称默认为elasticsearch,可通过cluster.name: my-application属性定义; 单台节点在集群中的名字可通过node.name: node-1属性定义,默认为自动生成的一个uuid值;
网上常说mysql单表2kw就需要考虑分表了,但生产中我们也用过2亿的表,而且毫无压力。
我举个例子,我们以前做过一个 mysql binlog 同步的系统,压力还是非常大的,日同步数据要达到上亿,就是说数据从一个 mysql 库原封不动地同步到另一个 mysql 库里面去(mysql -> mysql)。常见的一点在于说比如大数据 team,就需要同步一个 mysql 库过来,对公司的业务系统的数据做各种复杂的操作。
其实这个也是用 MQ 的时候必问的话题,第一看看你了不了解顺序这个事儿?第二看看你有没有办法保证消息是有顺序的?这是生产系统中常见的问题。
笔者是在两年前接手公司的财务系统的开发和维护工作。在系统移交的初期,笔者和团队就发现,系统内有一张 5000W+ 的大表。
ES是一款非常强大的开源搜索引擎,可以帮我们从海量的数据中快速找到我们需要的内容。
Elasticsearch设计的理念就是分布式搜索引擎,底层其实还是基于lucene的。核心思想是在多台机器上启动多个ES进程实例,组成了一个ES集群。ES中存储数据的基本单位是索引,如要在ES中存储一些订单数据,就应该在ES中创建一个索引,order_idx,所有的订单数据就都写到这个索引里面去,一个索引差不多就是相当于是mysql里的一张表。ES的层级如下:index -> type -> mapping -> document -> field。
子查询(嵌套查询) 查询工资高于1号部门平均工资的员工信息 select avg(sal) from emp where deptno=1; select * from emp where sal>2325; 把上面两条合并成一条 select * from emp where sal>(select avg(sal) from emp where deptno=1); 查询拿最高工资的员工信息 select * from emp where sal=(select max(sal) from em
线上mysql数据库爆出一个慢查询,DBA观察发现,查询时服务器IO飙升,IO占用率达到100%, 执行时间长达7s左右。
【问题现象】 线上mysql数据库爆出一个慢查询,DBA观察发现,查询时服务器IO飙升,IO占用率达到100%, 执行时间长达7s左右。 SQL语句如下: SELECT DISTINCT g.*, cp.name AS cp_name, c.name AS category_name, t.name AS type_name FROMgm_game g LEFT JOIN gm_cp cp ON cp.id = g.cp_id AND cp.deleted = 0 LEFT JOIN gm_category
大家在大数据开发的学习中,肯定会遇到各种各样的数据库,比如MySQL,但是它是全能的吗?当然不是。所以才会出现各种各样的数据库,以适用于不同的场景,今天介绍的MongoDB就是如此。
“老板你好,我叫小M,不是叫 007 ,007 是我对公司的热爱,是我的毕生....”
上一篇文章 《MySQL索引原理机器优化》讲了索引的一些原理以及优化方案,这一次学习对查询的优化,毕竟快速的查找到数据才是我们的最终目的.
查询语句的执行计划和SQL调优,是MySQL实践中对开发人员最为常见的一个技能了。
最近在使用Sqoop的时候,发现从MySql导入到Hive的数据莫名其妙会多少好多,并且没有任何规律可循。最后观察发现是由于MySql中存储的一个大字段中含有若干干扰字符导致而成:
对这个问题有兴趣是源于一次开发中遇到要统计人数的需求。类似于“得到”专栏的订阅数。
直接遍历这一行行数据,性能就是O(n),比较慢。为了加速查询,使用了B+树来做索引,将查询性能优化到了O(lg(n))。
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.
RabbitMQ可能出现的消息顺序不一致问题 消息中间件都是消息队列,也就是说我们发布消息是顺序的,到消息中间件中也是有顺序的,并且消费者从消息队列中取消息也是顺序的,那么消息可能从哪里乱序呢??
海量设备通过物联网服务接入云端,设备每30s上报一次自身数据(以下称为动态数据)。 物联网服务将设备上报的数据转发给数据处理网关,由数据入库网关执行批量入库操作插入数据库。 项目大致技术架构如下图:
由于一次导入千万条数据性能较低,因此决定把后面的1000万行,拆分为两部分,分两次导入,如下操作:
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。
上一篇文章对InnoDB的行格式进行了解析,但是却把记录头信息抛到这里来讲,那么开始吧,注意本片需要有一点数据结构和算法基础,如果基础薄弱,请先确保自己会二分查找和链表再来食用
应该得保证消息按照顺序执行的吧! 不然本来是:增加->修改->删除 你楞是换了顺序给执行成:删除->修改->增加 全错!!!
熊聘,携程国际事业部公共研发团队Leader,目前主要负责国际化相关的基础组件和市场相关项目的研发。开源社区爱好者,喜欢阅读优秀的开源项目源码,对新技术有着深厚的兴趣。
长期以来,在 MySQL 的开发规范里一般都会这么写:禁止大事务!话题转到 TiDB ,依然应该是:禁止大事务!
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答: 方便追溯,相当于给账户余额的变化过程记录到了一张表,余额出现不一致,以流水表中金额的加减之后的结果为准
业务介绍 中华万年历的头条数据是根据推荐算法聚合而成的数据,包括ALS算法数据、用户画像数据、时效数据、非时效数据、定投数据、惊喜数据、频道数据、热榜数据、用户相关阅读推荐数据等。启动方式分为冷启动和用户画像启动。 冷启动:无用户画像或用户画像得分<8分。 用户画像:根据用户浏览头条数据给用户打的一系列标签,标签采用Long型的数字进行标记,譬如娱乐285L,旅游1127L。 时效数据:和时间相关的数据,会随着时间的推移自动消失,譬如新闻、娱乐。 非时效数据:和时间不相关的数据,会长期存在,譬如养生。 定投
《大数据量下,58同城mysql实践》 WOT(World Of Tech)2015,互联网运维与开发者大会将在北京举行,会上58同城将分享《大数据量下,58同城mysql实战》的主题,干货分享抢先看
随着公司业务的增长,单体应用架构很难满足业务快速迭代以及性能方面的需求,都会进行服务化改造,按照业务等要素将原来庞大的单体应用拆分成不同的服务。那么在进行服务化改造之前首先就是面临是服务化基础设施的技术选型,其中最重要的就是服务之间的通信中间件。服务之间的通信可以分为同步方式和异步方式。同步的方式的代表就是 RPC,异步方式一般会选用mq。
一个简单的数据库的增删改查的留言版,分页的设计思路,即是每次进行查询所发送的参数不同,从数据库中得到不同数据,在sql语句中用limit动态设置偏移量。偏移量可以通过判断和叠加的方式而改变。而总页数可以是,返回的总行数除以每页显示的条数之后取整。如果是一个文件写入的留言版,则可以将取出的内容拆分成数组,后设置偏移量取出不同的元素。
本文主人翁是我星球里一位同学,周一线上顺丰面试遇到的问题,反馈面经时,只记得部分的。
自我介绍要说几个点:你是谁,你的优点是什么?这么多年你干了啥?在学校获得过什么奖?对哪些技术有深入研究?是否有高并发系统的设计?是否参与过什么大型项目?
【问题】“粉丝关注表”中存在一个用户同时关注多个媒体的情况存在,比如:用户id为A001的用户,对应关注媒体id数据为1010,1020,1031。为了便于后期分析粉丝兴趣,请将该表中的这种情况进行拆分为多条。
最近有一张2000W条记录的数据表需要优化和迁移。2000W数据对于MySQL来说很尴尬,因为合理的创建索引速度还是挺快的,再怎么优化速度也得不到多大提升。
WOT(World Of Tech)2015,互联网运维与开发者大会将在北京举行,会上58同城将分享《大数据量下,58同城mysql实战》的主题,干货分享抢先看。 1)基本概念 2)常见问题及
现在分布式搜索基本已经成为大部分互联网行业的 Java 系统的标配,其中尤为流行的就是 ES,前几年 ES 没火的时候,大家一般用 solr。但是这两年基本大部分企业和项目都开始转向 ES 了。
1. 对 MySQL 的架构了解吗? MySQL 主要分为连接层,服务层,引擎层和存储层。 连接层就是提供连接服务的,比如 JDBC 驱动; 服务层包括连接池、SQL 接口、解析器、优化器等; 引擎层就是真正负责数据读写的,innoDB 就属于引擎层; 存储层就负责将数据存储到文件系统。 ---- 2. MySQL 有哪些存储引擎?有什么区别? 常见的有 InnoDB 和 MyISAM。 InnoDB 支持行锁,表锁,事务,使用聚簇索引,写数据的效率比 MyISAM 更高。它有四个特性,插入缓冲,双
在操作系统中,我们执行一个指令去磁盘取数据,那么他会从磁盘取出4KB数据,这个4KB就是一个局部单位,而这4KB数据就是你的指令中取出的数据周围的数据,因为操作系统认为你下一次的数据会从这条数据的周围中取。每次从磁盘读取数据在这里称为一次磁盘IO。那么在Mysql的操作当中,也有这么一个原理。
写SQL语句不难,稍微系统学习过数据库相关技术的人都能做到,但想要写好SQL却也不是一件易事,在大多数编写SQL的时候,很多人都是以实现需求为原则去撰写的,当一条SQL写出来之后,只要能满足业务需求就行,不会考虑它有没有优化点,能不能让它跑的更快。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
但现在不问了,因为现在项目基本都是采用基于 lucene 的分布式搜索引擎—— ElasticSearch.
最近学习极客时间的MySQL45讲,补充下对于MySQL方面的知识,也在这里把自己之前的疑惑问题记录下来,从中寻找答案。由于InnoDB为常用引擎,以下分期默认都是InnoDB场景。
在搜索这块,lucene 是最流行的搜索库。几年前业内一般都问,你了解 lucene 吗?你知道倒排索引的原理吗?现在早已经 out 了,因为现在很多项目都是直接用基于 lucene 的分布式搜索引擎—— ElasticSearch,简称为 es。
image.png JDBC连接MYSQL数据库: package cn.outofmemory.test;import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;public class Mysql { public static void main(String arg[]) { try { Connection con = null; //定义一个MYSQL链接对象
Class.forName(“com.mysql.jdbc.Driver”).newInstance(); 我们链接的是MYSQL数据库,所以需要一个MYSQL的数据库驱动,如果你的环境中没有安装, 可以下载:mysql-connector-java-5.1.17-bin.jar JAR包,然后放进jdk1.6.0_37\jre\lib\ext 重启eclispe 就可以在JRE系统库中看到。
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