背景 将测试环境的表同步到另外一个数据库服务器中,但有些表里面数据巨大,(其实不同步该表的数据就行,当时没想太多),几千万的数据!! 步骤 1. 既然已经把数据同步过来的话,那就直接delete掉就行
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phpmyadmin 上的高级配置不要点,否则会炸,解决办法,删除所有新建的表,然后重装PHPmyadmin即可。
查询优化器的任务是发现执行 SQL 查询的最佳方案。大多数查询优化器,要么基于规则、要么基于成本。
使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死。严重影响业务。
当系统的用户量上来,每秒QPS上千后,可能就会导致系统的各种卡顿,超时等情况,这时优化操作不可避免
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 关于MySQL索引的好处,如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。对于没有索引的表,单表查询可能几十万数据就是瓶颈,而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据,没有索引查询会变的非常缓慢。还是以WordPress来说,其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引,比如wp_comments表中针对5个字段设计了BTREE(二叉树)索引。
日常学习和工作中,经常会遇到导数据的需求。比如数据迁移、数据恢复、新建从库等,这些操作可能都会涉及大量数据的导入。有时候导入进度慢,电脑风扇狂转真的很让人崩溃,其实有些小技巧是可以让导入更快速的,本篇文章笔者会谈一谈如何快速的导入数据。
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读。 第一部分:SKIP LOCKED/NOWAIT订座功能实现 订座在现实生活中是一种很常见的场景,比较常见的有火车票席位选择,电影院席位选择等等。那么如何实现订座功能呢?应用程序可能有很多种不同的实现方式,当然,肯定离不开数据库。这里将介绍一种纯数据库的实现方式。 设想我们有一张座位表如下: CREATE TABLE seats ( seat_no INT PRIMARY KEY, booked ENUM('YES', 'NO') DEFAULT 'NO
如果你受够了微服务系统中无休无止的痛苦,哪些数据库事务,分布式锁,永无止境的系统优化,莫名其妙的卡死,诡异的性能波动。来尝试一下最新的无锁编程技术吧。这个技术最酷的地方就是不需要数据库事务和分布式锁就能实现分布式系统的开发。众所周知分布式锁和数据库事务的滥用导致了分布式系统耦合的问题。
既然秃头填坑, 那就该让这变得更加有价值, 有必要总结出来, 减少其他同事踩坑的可能。
爱因斯坦说过“耐心和恒心总会得到报酬的”,我也一直把这句话当做自己的座右铭,这句箴言在今年也彻底在“我”身上实现了。
大家好,我是捡田螺的小男孩。金三银四面试的时候,面试官经常会问MySQL主从。今天就跟大家聊聊MySQL的主从。
最近一直在搞社工库的搭建。网上这方面也有很多文章,但是很少涉及到细节,在此与大家分享一些个人心得。 测试环境 测试坏境:windows server 2012(x64,16G 内存) ,MySQL-
导读:数据总线(DBus)专注于数据的实时采集与实时分发,可以对IT系统在业务流程中产生的数据进行汇聚,经过转换处理后成为统一JSON的数据格式(UMS),提供给不同数据使用方订阅和消费,充当数仓平台、大数据分析平台、实时报表和实时营销等业务的数据源。
大概从6月底开始,我们的Sentry(错误日志收集、聚合和报警系统 http://getsentry.com )遭遇了性能问题,每分钟只能处理200个事件了,经常有20多万待处理的任务积压在events队列里,延迟超过一小时,我不得不丢弃这些任务,清空队列,以促进时效。重启一下celery worker会有瞬间的改善,但很快就又不行了,似乎worker的性能会衰减。为此,我给celery worker增加了–time-limit参数,使worker不会在执行不下去的时候无限等待,而是超时出错退出,迎接新的任务,情况略有改善。
Percona Toolkit简称pt工具,是Percona公司开发用于管理MySQL的工具,功能包括检查主从复制的数据一致性、检查重复索引、定位IO占用高的表文件、在线DDL等,DBA熟悉掌握后将极大提高工作效率。
Birdwatcher 作为一款 Milvus 2.x 元数据工具,自 2022 年诞生,目前已正式发布至 v1.0.1 版本。根据之前的文章(BirdWatcher 1.X 版本发布,保姆级使用教程来啦!),大家已经对 Birdwatcher 有了基本的了解。不过,大部分用户可能并不清楚 Birdwatcher 的真正实力,悄悄透露一下,在版本发布期间,Birdwatcher 已经帮助 Milvus 社区的开发者、用户定位和解决了若干问题。而 Birdwatcher 的 Etcd 备份已经成为 Milvus issue 中“现象”“日志”“Birdwatcher 备份”三大常客之一。
Paste_Image.png 常见的一个原因就是犹豫以前安装过Mysql,没有卸载干净,再次安装,就会卡死在这个界面,解决方法网上也给出了很多了,没找到的同学可以参考: http://blog.csdn.net/aerchi/article/details/50432934 今天用win10 的系统安装MySQL,也遇到了这个问题,但我是新装的系统,不存在旧的MySql在电脑上,却也卡死在这个界面。后来想了一下是不是高清屏渲染的原因?于是做如下处理: 右键MySQLInstanceConfig.e
1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
Elasticsearch性能优化的最终目的:用户体验爽。 关于爽的定义——著名产品人梁宁曾经说过“人在满足时候的状态叫做愉悦,人不被满足就会难受,就会开始寻求。如果这个人在寻求中,能立刻得到即时满足,这种感觉就是爽!”。
如果还不行。 那么应该是数据库在执行数据操作失败 or 事务未提交 之后,将需要执行的sql语句锁死了。
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?
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。
在安装 MySQL 前,需要先看看自己的服务器中是否存在 MySQL 服务,可以使用
对于数据库,可能很多数据分析师或者算法工程师都认识不深,但是他们的日常工作又经常用到,所以想起了写一个关于数据库主题的文章。准备从大家都非常熟悉的文件系统出发,来介绍数据库系统的各种基础概念。
MySQL-性能优化-优化设计和设计原则 MySQL性能优化目的 如何合理的设计数据库? 什么样的数据库设计才能给后期DBA优化提供基石? 数据库设计与程序设计的差异? 数据库设计早期优化
当开发人员设计好表语句后,就需要运维工程师进行服务部署,项目上线。这里应该根据需求进行预估访问量,再进行配置的选择和结构设计。
作者:付祥,现居珠海,主要负责 Oracle、MySQL、mongoDB 和 Redis 维护工作。
mysql数据库存储数据的方式与excel类似,都是以表格的形式来存储数据。 excel一般用一张表来存储少量的数据,数据库可以用多个表来存储大量的数据。
1. 关系明确(理清表之间的关系,可以通过冗余的方式提高效率) 2. 节省空间(根据业务经验,设置字段长短) 3. 提高效率
大数据调度系统,是整个离线批处理任务和准实时计算计算任务的驱动器。这里我把几个常见的调度系统做了一下分类总结和对比。
先介绍标题《容易引起雪崩的两个处理》的第一个处理:慢查询。上周在测试环境遇到一个慢查询问题,虽然是测试环境,但是现象还是很让人担忧的:“在大量执行update操作”“已经执行1个多小时”“负载200多,基本上库都卡死了”。把库都要搞挂了,细思极恐啊。于是,这个事件处理的优先级即刻被升级为S级别,我们进行了点线面的梳理和分析。
最近,发现业务线程卡死在读取数据库(MySQL 5.7),数据库CPU飙升到了100%,经过定位发现是下面这样一个SQL(由用户触发的查询,可以理解为查看这个群组的所有用户买过哪些商品)导致的:
监控 简单来说,分布式系统需要实现一个基本的监控工具。最简单的办法是在每个节点上部署一个agent,定时上报该机器的信息。这一块鱼龙混杂。开源的实施起来就比较复杂了。这一块主要分四层: 收集,具体怎么收集数据(比如sar命令、JMX等) 传输,收集到的数据如何传到存储(比如用syslog,fluentd,statsd) 存储+分析,如何存储收集到的数据,并提供查询(比如用mysql,postgres等一般数据库,RRD Tools工具,或者InfluxDB这样的专用时序数据库) 界面展示和报警,数据怎么变成
刚刚我妹妹问我一个问题,说在用jdbc 执行oracle的 删除操作的时候程序卡死不动了。
最近项目新打的版本,过不了多长时间,项目就会挂掉。状况就是处于一种假死的状态。索引查询都很慢,几乎进行不了任何操作,慢慢卡死。 然后我们再发版时,只能基于之前打好的war包,替换或者增加class文件。
Windows10自动更新太烦人了,尝试了很多中方法也没禁用成功。昨天自动更新以后,今天使用Windows10,发现文件资源管理器打开的时候慢了很多,打开之后里面的文件夹、文件图标要好久才能显示正常(如下面这样不正常显示很长一段时间)。然后想在文件资源管理器里右键某个文件之后,文件资源管理器就卡死了。此时系统其他部分,如网页浏览器,其他功能软件运行正常。这样确定不是系统卡死,而只是文件资源管理器卡死了。
最近项目新打的版本,过不了多长时间,项目就会挂掉。状况就是处于一种假死的状态。索引查询都很慢,几乎进行不了任何操作,慢慢卡死。
MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。
最近研发提交业务需求,大概逻辑就是先统计总数,然后分页进行导出.SQL查询条件很简单。根据时间范围以及productTags字段必须存在作为条件.目前每天大约5000万数据量,数据保留6个月满足条件数据不多.但在没有索引的情况下,前端导出是卡死的.本次只讨论count性能问题,分页导数同样需要优化.具体SQL如下:
alert,它的输出会造成浏览器的进程的卡死,执行alert的时候,其它的就都不会再执行了。
浏览器是一个运行在操作系统上的应用程序,每个应用程序必须至少启动一个进程来执行其功能,每个程序往往又会执行很多任务,那么进程就会创建很多线程来执行这些小的任务。
今天遇到一个高并发悲观锁的问题,活跃连接堆积恶性循环最后DB卡死了。做下测试总结。看看这类SQL能扛多少,以后遇到问题心里也有底了。这是出问题前的截图,QPS继续涨连接就开始堆积了,SQL还是这些频率高了。还有一点TOP1的SQL有热点的行for update。
商城有种商品仅剩一个库存,用户A的下单请求进入到后端接口,由于用户A的网络环境不太好,导致请求卡死,此时用户B也进入下单页面,由于用户A网络环境不好,并没有执行减库存操作,用户B查询到的库存也是1,那么用户B点击下单按钮,最终剩余一个库存却下单成功了两次,我们需要使用技术手段解决业务上的问题,即:保证不同线程请求进来,当前线程操作的数据没有被其他线程修改过。
实战演示: 我演示的数据库就是一个数据量很大的数据库,切换数据库时半天也没有好。
MongoDB数据库默认的管理工具是(CLI)Shell命令行,对于专业的DBA来说比较容易上手,但是对于普通人员GUI可视化工具更方便使用。我们就来介绍13个好用的MongoDB可视化工具。MongoDB官方提供了社区版的Compass,可以独立安装使用,也提供了云服务器版本MongoDB Atlas。商业版本的MongoDB必须购买其订阅。MongoDB Atlas旨在在AWS,Azure和Google Cloud等云平台上运行。阿里云MongoDB数据库也提供了基于Web的管理工具。免费使用。MongoDB自带的Shell命令行工具,大家应该很熟悉了。
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