Collation 主要的作用是什么,排序。 数据库中的字符众多,而在这里很多的查询中都对这些符号进行一些比对的工作,如 A = a , B > BA , c < v 等等在查询中进行的条件输入的工作,而字符和字符之间如何进行比对,这个就全部依靠我们的collation 了,如我们规定了 A = 0 B = 1 则, B > A 是成立的,所有collation是一套字符的编码集合,collation会影响到order by的语句顺序,会影响到where 条件比对后的结果,同时也会影响distinct, group by , having 等语句查询的结果,不光如此,还会影响字符型的字段建立索引后的顺序等。
MYSQL 的多表联合查询中,只有nest loop 的查询方式,让MYSQL 一致是被“嘲笑”的地方。MYSQL 8.018 后mysql 将拥有HASH JOIN 功能,虽然对比其他数据库来说,这并不新鲜,但对于MYSQL 算是划时代的里程碑。
廖坚钧,PingCAP Data Platform 研发工程师,专注于数据库架构和生态工具方向。
DI :数据集成,数据集成系统是为用户访问多个有效的、异构的数据源提供统一的应用系统,从而使用户真正将注意力集中在他们想要的特定结果上,而不必关心如何获得这些结果。现在一些企业在做的数据整合平台就是数据集成系统。
大家有没有遇到过慢查询的情况,执行一条SQL需要几秒,甚至十几、几十秒的时间,这时候DBA就会建议你去把查询的 SQL 优化一下,怎么优化?你能想到的就是加索引吧?
要粗略的理解这一点很简单,知道覆盖索引即可(字面意思)。 要稍微全面点的了解的话,建议了解一下“回表查询”和“覆盖索引”,我一会儿去写一篇。
l 对于唯一ID或其它可用字符串或数字表示的值,选择用数字列好过用字符串列。因为相比对应的字符串,可使用更少的字节存储大数字,同时,转换并比较数字速度更快且消耗更少的内存。
MYSQL 在建立之初,表的格式就有好几种,与其他的数据库不同,你从未听说 ORACLE ,SQL SERVER , PG 对于表的存储格式有不同,而MYSQL 在建表的时候有一个地方对于存储的表的格式有不一样的设定。
恰好最近看到了公众号上的一篇文章,讲的挺好的,mark下来,慢慢理解慢慢看 主要讲述的是MYSQL的索引原理、MYSQL的索引为什么用B+树来实现,为什么不用红黑树?二叉树呢?
Metric:mysql.innodb_row_lock_waits Tags:port=4306,service=xxxx diff(#1): 996>900
前段时间笔者开发某个项目遇到了MySQL性能问题,每张表的数据量都在五千万以上,个别表数据量甚至在一个亿以上,在开发的过程中遇到了非常多的数据库性能优化难点,笔者在开发过程中查询了很多资料,很多查询语句也在优化过程中取得了比较好的效果。笔者也将开发过程中遇到的sql优化问题总结为文章,以便日后回顾。这篇文章主要讲解mysql执行联结运算的原理。为了避免泄露公司业务及数据,在文章中涉及的sql语句都和公司业务无关。
我们有一个 SQL,用于找到没有主键 / 唯一键的表,但是在 MySQL 5.7 上运行特别慢,怎么办?
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今天我们来聊聊微信中的多表联合查询,应该是小表驱动大表还是大表驱动小表? 1. in VS exists 在正式分析之前,我们先来看两个关键字 in 和 exists。 假设我现在有两张表:员工表和部门表,每个员工都有一个部门,员工表中保存着部门的 id,并且该字段是索引;部门表中有部门的 id、name 等属性,其中 id 是主键,name 是唯一索引。 ❝这里我就直接使用 vhr 中的表来做试验,就不单独给大家数据库脚本了,小伙伴们可以查看 vhr 项目(https://github.com/lenve
使用Python写了个最基本的表结构比对告警脚本, 目前这个版本只能做到发现表结构存在差异的表。后续考虑再迭代下,看如何把差异的表和列的明细也报出来。
之前用python写了个脚本,用于比对test和prod的表结构差异(防止出现上prod的时候,发生表或者索引遗漏的情况)。
SQL报错注入就是利用数据库的某些机制,人为地制造错误条件,使得查询结果能够出现在错误信息中。这种手段在联合查询受限且能返回错误信息的情况下比较好用。
MYSQL 的hash join 是从8.018引入的, 众所周知MYSQL的JOIN 的方式一直是不大友好的,nested loop join 在针对数据表join方式中,速度是一个问题。优化的手段很多,驱动表的选择,先去除参与JOIN的数据的等等都是方法。
有赞是一家商家服务公司,向商家提供强大的基于社交网络的,全渠道经营的 SaaS 系统和一体化新零售解决方案。随着近年来社交电商的火爆,有赞大数据集群一直处于快速增长的状态。在 2019 年下半年,原有云厂商的机房已经不能满足未来几年的持续扩容的需要,同时考虑到提升机器扩容的效率(减少等待机器到位的时间)以及支持弹性伸缩容的能力,我们决定将大数据离线 Hadoop 集群整体迁移到其他云厂商。
目前MySQL数据库最常用的是主从架构,大多数高可用架构也是通过主从架构演变而来。但是主从架构运行时间长久后容易出现数据不一致的情况,比如因从库可写造成的误操作或者复制bug等,本篇文章将会详细探究出现主从不一致及如何解决这种问题。
设计模式专题(十一)——抽象工厂模式 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 抽象工厂模式(AbstractFactory),提供创建一系列相关或者相互依赖的接口,不需要指定他们具体的类。 抽象工厂模式是在工厂方法模式的基础上,将工厂类进行扩充,当有多种不同的工厂,且每个工厂都有很多的子工厂时,就可以使用此模式。在工厂抽象类的基础上,根据不同的工厂建多个抽象类,这样当需要切换工厂时,只需要切换抽象类的声明即可。 二、特点 1、便于交换产品 一个应用中,只需要在初始化的时候出现一次,使得改变一个工厂
我们前面已经知道了对于DML语句来讲其数据的更改将被放到对应的Event中。比如‘Delete’语句会将所有删除数据的before_image放到DELETE_ROWS_EVENT中,从库只要读取这些before_image进行数据查找,然后调用相应的‘Delete’的操作就可以完成数据的删除了。下面我们来讨论一下从库是如何进行数据查找的。
MYSQL 8.0 已经很多年了,但是,但是,但是,还有很多公司和业务项目在MYSQL5.6 ,5.7上继续奋斗,这还不是一个重要的问题,重要的问题是早期在MYSQL 5.7 上的一些基础,并未进行改变后到了MYSQL 8 上的使用一段时间产生的问题。
最近感觉,的确是不够用,手指头不够用,群里每天都有有意思的事情,正在准备下一步临时工访谈,一个更有意思刺激的故事,这就遇上群里高老师现场解决问题,高老师是MySQL业界的实战派,出现在群里呢,属于老神仙出山你算不出那天来,估计每天都是忙到想撞墙的地步。
MySQL - 索引优化案例实操 中 关于 【Case 3 : like KK% 一般情况都会走索引】 ,我们来详细聊一聊
以下内容采集自 2019年9月19日 San Francisco Oracle open 大会内容。主题 What’s New in MySQL Optimizer and Executor?
由于系统版本、数据库的升级,导致测试流程阻塞,为了保证数据及系统版本的一致性,我又迫切需要想用这套环境做性能测试,所以和领导、开发请示,得到批准后,便有了这次学习的机会,所以特此来记录下整个过程。
最常用的索引也就是B-tree索引和Hash索引,且只有Memory,NDB两种引擎支持Hash索引。
每次服务的代码更新部署,难免会存在数据库结构的变更以及字典数据的添加,手动执行更新脚本是一个耗时耗力的工作,而且还会出现遗漏或者其他状况,SpringBoot内部集成了一个自动执行数据库脚本的第三方依赖Flyway来解决这个繁琐的问题。
1.上线同步程序:主要负责新老数据库之间的实时同步,分批同步,避免对线上数据库(新库)造成压力 ,验证数据一致,再进行下一步,否则(回滚策略是),修复同步程序,使其新旧库的数据一致
2、数据版本,即为数据增加一个版本标识,一般是通过为数据库表增加一个数字类型的 version字段来实现。当读取数据时,将version字段的值一同读出,数据每更新一次,对此version值加1。当我们提交更新的时候,判断数据库表对应记录的当前版本信息与第一次取出来的version值进行比对,如果数据库表当前版本号与第一次取出来的version值相等,则予以更新,否则认为是过期数据。
关于MYSQL的读写的需求,大部分都是在跟读作战,怎么读写分离,是在应用上实现, 或者通过的dns 转接,还是通过简单的中间件实现, 实际上这和需求以及当时可以满足需求的技术以及功耗比有关, 当然这也和数据库的量有关,所以没有那个更好,各花入个眼,没有那个更....
经过一年的努力奋斗!终于我这个电脑也满了,加了一个T的硬盘扩容 但是需要把Mysql的数据存储位置修改到E盘
小文一个数据库新鸟,但脾气比较急?今天有程序员问他新上的业务有没有不好的SQL 语句, 小文没好气的说,怎么看,你们自己写的,问我?
大致上大部分的数据库都有统计分析,主要的作用就是在语句执行的情况下,能尽量的选择相对正确的方式来走执行计划,越准确的统计分析,可以带来更好的执行计划和数据库的语句执行性能,但相对来说越准确的统计分析,也会带来系统在统计时的性能消耗,越大的数据库系统,对统计分析的需求和要求也就越高。
Maxwell是开源产品,相比Canal的体量也小很多,综合考虑下,在短期内选择了Maxwell.
在MySQL中,join语句想必大家都不陌生,今天我们围绕join语句展开,说一些可能平时不关注的知识点。
最近做了一期关于MYSQL collation 的文字,所以基于比较的因素,PostgreSQL 的字符集,collation 等到底是怎么回事,有什么有趣的地方,我们也来一探究竟。在说起这个问题前,我们看下图,图中有三个部分
平时我们要优化 mysql 查询效率的时候,最常见的就是给表加上合适的索引了,那今天就来聊聊为什么加了索引就快了呢。
最近五一放假,除了带小孩到处转转外,还看了几页《高性能MySQL》。另外家里还有一本《高可用MySQL》,这都是以前在 CSDN 写作时送的书。前前后后大概 40 多本,之前搬家还扔掉一些,可惜了。。。
先说说这个问题,这个问题在POLARDB 和 MYSQL 都存在,所以这不是POLARDB 代码的问题,这是存在于 MYSQL 8 的问题, 而由于POLARDB 使用了 MYSQL 的语句处理和解析等部分,导致的跟随性问题。
锁相关的知识我们已经学习完了,在其中我们提到过一个概念,那就是 MVCC 。这又是个什么东西呢?今天我们就来好好看看 MVCC 到底是干嘛的。
数据表类型(存储引擎) 数据库引擎用于存储、处理和保护数据的核心服务,利用数据库引擎可控制访问权限并快速处理事务,利用数据库引擎创建用于联机事务处理或联机分析处理数据的关系数据库,包括创建用于存储数据
Mysql索引原理深入剖析 1. 索引是一种数据结构,能够提高数据的检索速度。 栗子:从如下数据中找出所有为2的数据:1,3,2,5,7,9,2,5,6? 无索引:由于数据是没有顺序的就只能通过顺序查找的方式一个一个的查找比对。 有索引:会先将数据排序,排序后为1,2,2,3,5,5,6,7,9,这个时候就不用顺序查找了,顺序查找效率也不高,这个时候我们就可以使用比较高效的二分法查找了,所以速度一定比顺序查找快。 2. 结合上面例子可以引出索引的特点:排好序,快速查找,数据结构(mysql里
【1】MySQL是一个轻量级关系型数据库管理系统,将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,就增加了速度并提高了灵活性。
使用袋鼠云数栈的某教育行业客户,在之前的信息化过程中建设了多个系统,已经意识到自身数据孤立的现状,面对TB级的数据量,需要更高效的方式进行数据治理和分析,为业务方提供高质量数据。
OK 弄清楚这两点后,一般来说MYSQL 监控的方向分为三点 1 应用需要的资源 2 资源的使用率与限制 3 被执行的查询
打个比方,如果我知道我管理的1000个数据库每天发生了多少张表的变更,哪些是人工触发的,哪些是程序触发的,如果我们知道,那么我们处理问题的时候会更加主动,而绝大多数情况下,其实我们是不知道的,或者说我们觉得不需要关注这些。
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