MySQL经过多年的发展已然成为最流行的数据库,广泛用于互联网行业,并逐步向各个传统行业渗透。之所以流行,一方面是其优秀的高并发事务处理的能力,另一方面也得益于 MySQL 丰富的生态。MySQL 在处理 OLTP 场景下的短查询效果很好,但对于复杂大查询则能力有限。最直接一点就是,对于一个 SQL 语句,MySQL 最多只能使用一个 CPU 核来处理,在这种场景下无法发挥主机CPU多核的能力。MySQL 没有停滞不前,一直在发展,新推出的 8.0.14 版本第一次引入了并行查询特性,使得check table和select count(*) 类型的语句性能成倍提升。虽然目前使用场景还比较有限,但后续的发展值得期待。
一、引言 对于商业数据库 [5] [6] [7]、开源数据库[8]、云原生数据库[9] [10] ,或者大数据系统[32],并行计算[33]都是多核处理环境下提高性能的基本技术手段。本文分析如何通过关键抽象来划分层次和管理复杂性,在庞大的 MySQL 代码库上构建并行计算能力,并通过基准测试数据来体现加速效果。 二、摘要 腾讯云托管数据库 TencentDB for MySQL [1] (本机存储,Binlog 复制集群) 和云原生数据库 TDSQL-C for MySQL [2] (共享存储, Red
在我们日常处理海量数据的过程中,如何有效管理和优化数据库一直是一个既重要又具有挑战性的问题。
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HeatWave是一个分布式、可扩展、无共享、内存中、混合柱状的查询处理引擎,专为获得极致性能而设计。可以通过向MySQL数据库系统添加一个HeatWave集群来启用它。
MySQL在处理复杂查询时,有时会使用临时表来存储中间结果。当这些临时表占用大量空间时,可能导致性能下降甚至服务中断。本文将深入探讨临时表空间的占用问题,分析常见问题,指出易错点,并提供避免和优化的策略。
分区表就是按照某种规则将同一张表的数据分段划分到多个存储位置。对数据的分区存储提高了数据库的性能,被分去存储的数据在物理上是多个文件,但在逻辑上仍然是一个表,对表的任何操作都和没有分区之前一样。在执行增删改查等操作时,数据库会自动通过找到对应的分区,然后执行操作。
MySQL Cluster 是官方推出的基于 NDB(Network DataBase)存储引擎的高可用和可伸缩的分布式数据库系统。
分布式 TDSQL for MySQL 数据库是标准的 Share Nothing 架构数据库,支持数据水平拆分与线性扩展,具备高性能、数据高可用、数据高可靠等特性。本文主要介绍的是,我们在“分布式 TDSQL for MySQL”数据库新计算引擎架构上,分布式计算下推所做的主要工作。
快手的传统离线链路和很多公司是一致的,基于 Hive做离线分层数仓的建设。在入仓环节和层与层之间是基于 Spark 或者 Hive做清洗加工和计算。这个链路有以下四个痛点:
- 概念:分区是在数据库内部层面将一张大表的数据分割成多个更小的部分,每个部分称为一个分区。尽管从逻辑上看仍然是一个完整的表,但在物理层面上,数据被分布在不同的物理区块上,这些区块可以位于同一台服务器的不同硬盘分区,或甚至是不同服务器上。MySQL支持多种分区类型,如范围分区、列表分区、哈希分区等。
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。
按:本文是 DTCC 2022 云原生专场《TDSQL-C 并行查询探索》文字稿整理。在演示稿中有一些资料引用,这里单独抽出来便于参考。 TDSQL-C 产品介绍 https://cloud.ten
墨墨导读:事实上,关系型数据库今天已经形成了『两商用加两开源,并驾齐驱四天王』的整体格局。
MySQL 因为它的可靠性、高性能和易用性,成为世界上最受欢迎的开源数据库。MySQL 专为事务处理而设计和优化,全球的企业都依赖于MySQL。随着在 MySQL 数据库服务中引入 HeatWave,客户现在拥有一个可以同时进行事务处理和分析处理的单一数据库。它消除了分析处理数据库的 ETL 的需求,并为实时分析提供支持。HeatWave 建立在创新的内存查询引擎之上,该引擎专为可扩展性和性能而设计,并针对云进行了优化。MySQL HeatWave 服务比其他数据库服务(Snowflake、Redshift、Aurora、Synapse、Big Query)更快,而且成本只是其一小部分。
ClickHouse是列式存储数据库(DBMS)——擅长分析数据,主要用于在线分析处理查询OLAP。20.6版本后新增工具:explain
前言:分区是指根据一定的规则,数据库把一个表分解成多个更小的,更容易管理的部分。分区对应用来说是完全透明的,不影响应用的业务逻辑。
从数据库架构设计的角度,主要有三种,Shared Everything、Shared Disk以及Shared Nothing。
该文介绍了MySQL中表分区功能的使用,包括RANGE分区、LIST分区、HASH分区、KEY分区以及分区表的操作和优化。针对不同的分区类型,介绍了不同的应用场景和优缺点。同时,还提供了一些分区表SQL操作优化的建议。
当我们业务数据库表中的数据越来越多,如果你也和我遇到了以下类似场景,那让我们一起来解决这个问题
过去几年,数据仓库和数据湖方案在快速演进和弥补自身缺陷的同时,二者之间的边界也逐渐淡化。云原生的新一代数据架构不再遵循数据湖或数据仓库的单一经典架构,而是在一定程度上结合二者的优势重新构建。在云厂商和开源技术方案的共同推动之下,2021 年我们将会看到更多“湖仓一体”的实际落地案例。InfoQ 希望通过选题的方式对数据湖和数仓融合架构在不同企业的落地情况、实践过程、改进优化方案等内容进行呈现。本文将分享同程艺龙将 Flink 与 Iceberg 深度集成的落地经验和思考。
分区就是将表的数据按照特定规则存放在不同的区域,也就是将表的数据文件分割成多个小块,在查询数据的时候,只要知道数据数据存储在哪些区域,然后直接在对应的区域进行查询,不需要对表数据进行全部的查询,提高查询的性能。同时,如果表数据特别大,一个磁盘磁盘放不下时,我们也可以将数据分配到不同的磁盘去,解决存储瓶颈的问题,利用多个磁盘,也能够提高磁盘的IO效率,提高数据库的性能。常见的分区类型有:Range分区、List分区、Hash分区、Key分区:
并发性是oltp数据库最重要的特性,但并发涉及到资源的获取、共享与锁定。 On-Line Transaction Processing联机事务处理过程(OLTP)
GreatSQL是源于Percona Server的分支版本,除了Percona Server已有的稳定可靠、高效、管理更方便等优势外,特别是进一步提升了MGR(MySQL Group Replication)的性能及可靠性,以及众多bug修复。此外,GreatSQL还合并了由华为鲲鹏计算团队贡献的两个Patch,分别针对OLTP和OLAP两种业务场景,尤其是InnoDB并行查询特性,TPC-H测试中平均提升聚合分析型SQL性能15倍,最高提升40多倍,特别适用于周期性数据汇总报表之类的SAP、财务统计等业务。
云和恩墨旗下的DBASK小程序近期增加了数据库 MongoDB、Redis、 Elasticsearch、DB2、Weblogic 等新的的专题栏目和一些新的技术专家,另外,也新关联了技术闲谈、OB、架构文摘、51CTO技术栈等等数据领域的公众号,欢迎大家阅读分享。
MySQL 一直是互联网数据内核的主宰,但是在经历从互联网到企业级的转变中,却是困难重重。然而在 2019年,越来越多的企业级客户开始在业务核心中使用 MySQL 数据库,这是一个标志性的转变,代表 MySQL 打开了更广泛的企业市场,而MySQL的技术变革也正在以更快的步伐去满足更广泛的用户需求。
序:map客户端使用jdbc向数据库发送查询语句,将会拿到所有数据到map的客户端,安装jdbc的原理,数据全部缓存在内存中,但是内存没有出现爆掉情况,这是因为1.3以后,对jdbc进行了优化,改进jdbc内部原理,将数据写入磁盘存储了。
在今年的Oracle Cloud World,Oracle宣布将发布一款数据库湖仓产品——MySQL HeatWave Lakehouse用以解决存储在数据库之外的文件数据等非结构化数据的查询和处理。
对于MySQL的历史,相信很多人早已耳熟能详,这里就不要赘述。下面仅从产品特性的角度梳理其发展过程中的里程碑事件。
MyISAM:默认的MySQL插件式存储引擎,它是在Web、数据仓储和其他应用环境下最常使用的存储引擎之一。
分区表是MySQL中一种将数据分散存储在多个物理子表中的技术,但从逻辑上看,它们仍然被当作一个表来对待。这种技术可以极大地提高大型数据库的性能、管理和可维护性。
TXSQL Parallel DDL 功能建设 DDL(Data Definition Language)是用来修改数据库和表结构的一类操作,是数据库所有操作中最高危也是最重要的一类操作,常见的DDL操作包括:加减列、修改列类型、加减索引等。由于DDL操作涉及到数据库表结构、表数据的重构,尤其是在云数据库场景下,表的数据量急速上涨,DDL操作的效率受到了极大的挑战,一条慢速的DDL操作甚至需要花费几天的时间来完成,在这期间DDL操作持续持有锁,意味着业务可能会面临长时间等待锁的情况,几天的等待对于业务来说是
12月2日,Oracle在其官网正式推出“MySQL Database Service with Analytics Engine”。作为MySQL产品的一个重大增强,这一特性颇引人注目。周末抽空做了个简单了解,各位从中可窥其一二。(部分资料、插图来自Oracle官方网站)。
Bucket Join 智能判断关联条件和数据分布关系,减少Shuffle数据量。
行式数据库是按照行存储的,行存储就是各行放入连续的物理位置,就行我们平时写字一样,一行一行的写,读取的时候也是一行一行的读取。像SQL server,Oracle,mysql等传统的关系型数据库都属于行式数据库范畴。
摘要:本文介绍宜信105条数据库军规,帮助研发团队评估数据库开发质量,达到尽早发现问题解决问题的目标。
目前一共包含6个脚本,若脚本的扩展名为“.sql”则表示该脚本为sql脚本,若脚本的扩展名为“.pl”则表示该脚本为perl脚本。
注意:ClickHouse并非无所不能,查询语句需要不断的调优,可能与查询条件有关,不同的查询条件表是左join还是右join也是很有讲究的
Spark 支持以下六个核心数据源,同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式,能够满足绝大部分使用场景。
线上有个MySQL 5.7版本的实例,从服务器延迟了3万多秒,而且延迟看起来好像还在加剧。
OceanBase 4.2.1 LTS版本在北京隆重发布, 行业内不少朋友参加,在各大DBA圈子的微信群也讨论热烈。我也在线上看了直播,真是一个盛会。希望下一次发布会有机会能在上海举行。
窗口函数(Window Function) 是 SQL2003 标准中定义的一项新特性,并在 SQL2011、SQL2016 中又加以完善,添加了若干处拓展。窗口函数不同于我们熟悉的普通函数和聚合函数,它为每行数据进行一次计算:输入多行(一个窗口)、返回一个值。在报表等分析型查询中,窗口函数能优雅地表达某些需求,发挥不可替代的作用。
转自:https://github.com/alibaba/RocketMQ/wiki/rmq_vs_kafka 淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用MySQL作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于使用在淘宝交易、订
近期,腾讯云云原生数据库TDSQL-C再升级,自主研发并上线并行查询功能,计算性能大幅提升,在面对大数据量表单与复杂SQL语句时,查询时间大幅缩短,加速比最高可达1000%+。 并行查询功能是TDSQL-C当前版本在计算层实现的最为重要且复杂的能力,不仅需要对计算层进行改造,同时在优化器、参数设置、监控项等方面进行了适配,具备零成本性能提升、透明级流程监控、常用语句全面支持和灵活参数设置等功能优势。 让您的查询快起来 当前TDSQL-C MySQL版的并行查询能力支持 实例CPU数4核及以上且数据库版本为M
Clickhouse中最强大的表引擎当属MergeTree(合并树)引擎及该系列(MergeTree)中的其他引擎。
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