随着项目用户量的快速增长,前期可能由于应用程序设计、数据库设计及架构不当,大多项目会在用户量百万、日志/流水等表过千万、乃至过亿时,出现写入卡顿、查询缓慢、各种业务瘫痪的场景。
一般情况下我们创建的表对应一组存储文件,使用MyISAM存储引擎时是一个.MYI和.MYD文件,使用Innodb存储引擎时是一个.ibd和.frm(表结构)文件。
一、hbase应用场景 海量数据存储,上百亿行×上百万列,关系型数据库一般最多30个列,单表五百万 准实时查询,上百亿行×上百万列情况百毫秒 上百万行数据没必要放在hbase 举例说明实际业务场景中的应用:交通GPS信息、移动电话信息、金融、电商 二、hbase的特点 容量大:hbase单表可以百亿行、百万列,数据矩阵横向和纵向亮给维度所支持的数据两级都非常具有弹性; 面向列:hbase是面向列的存储和权限控制,并支持独立检索。列式存储,其数据在表中是按照某列存储的,这样在查询只需要少数几个字段的时候,能大
本文为作者投稿,作者简介:诸葛子房,曾供职于京东,现就职于BAT,在大数据领域有多年实践经验
为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效? 通过本篇内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字段的意义。助你了解索引,分析索引,使用索引,从而写出更高性能的sql语句。
在我们平时工作或学习的过程中,有时需要在数据库中生成大量的测试数据,这个时候,我们可以利用mysql内存表插入速度快的特点,先利用函数和存储过程在内存表中生成数据,然后再从内存表插入普通表中。经过我的测试,这种方案插入数据是非常快的。
随着闲鱼业务的发展,用户规模达到数亿级,用户维度的数据指标,达到上百个之多。如何从亿级别的数据中,快速筛选出符合期望的用户人群,进行精细化人群运营,是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法,从亿级别数据中,任意组合查询条件,筛选需要的数据,做到毫秒级返回。
假设一个网站(discuz)从最开始访问量很小做到日pv千万,我们来推测一下它的mysql服务器架构演变过程。 第一阶段 网站访问量日pv量级在1w以下。单台机器跑web和db,不需要做架构层调优(比如,不需要增加memcached缓存)。此时,数据往往都是每日冷备份的,但有时候如果考虑数据安全性,会搭建一个mysql主从。 第二阶段 网站访问量日pv达到几万。此时单台机器已经有点负载,需要我们把web和db分开,需要搭建memcached服务作为缓存。也就是说,在这个阶段,我们还可以使用单台机器跑mysq
数据库一般采用Master-Slave复制模式的MySQL架构,只能够对数据库的读进行扩展,而对数据库的写入操作还是集中在Master上,并且单个Master挂载的Slave也不可能无限制多,Slave的数量受到Master能力和负载的限制。
数据库在业务体系不大的情况,一般都是单库出现,通过增加主从复制提高SLA。但当业务体量不断扩大,就需要考虑进行数据拆分来解决性能瓶颈问题。
通过不断的缩小要查询的数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时将随机的事件变成顺序事件。
大白话: 交易订单业务是在线交易的核心业务单元 。交易其实就是用户从各个平台买东西,搜索到自己需要的商品,领优惠券,然后点击下单购买,再进行支付,卖家发货,买家确认收货这样的一个流程。
为什么要分表和分区? 日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,如果涉及联合查询的情况,性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担,提高数据库的效率,通常点来讲就是提高表的增删改查效率。
Apache Hive 是基于 Apache Hadoop 的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并且提供了 Hive SQL 进行查询和分析,在离线数仓中被广泛使用。
上文讲到,查询分离的方案存在三大不足,其中一个就是:当主数据量越来越大时,写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢?可以考虑分表分库。
1,更多的静态资源:将代码中的大量枚举(容器加载时写入map,放入本地缓存),数据库中的定义表(定时任务放入缓存),固定配置,HTML文件等静态化处理,缓存起来!
虽然索引大大提高了查询速度,同时却会降低更新表的速度,如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时,MySQL不仅要保存数据,还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段,都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息
从业务角度考虑,分为直连、单路由、主从、分库分表四个基本应用场景,对 ShardingSphere-Proxy 和 MySQL 进行性能对比。ShardingSphere官方文档中说明支持Sysbench和BenchmarkSQL 5.0,但是BenchmarkSQL 5.0本身不支持MySQL数据库(需要自行修改源码重新编译),因此别无选择只能使用Sysbench进行性能基准测试。
为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效?通过本章内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字段的意义。助你了解索引,分析索引,使用索引,从而写出更高性能的sql语句。还在等啥子?撸起袖子就是干!
为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效?通过本章内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字段的意义。助你了解索引,分析索引,使用索引,从而写出更高性能的sql语句。还在等啥子?卷起袖子就是干!
为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效?通过本章内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字段的意义。助你了解索引,分析索引,使用索引,从而写出更高性能的sql语句。还在等啥子?卷起袖子就是干! 案例分析 我们先简单了解一下非关系型数据库和关系型数据库的区别。 MongoDB是NoSQL中的一种。NoSQL的全称是Not only SQL,非关系型数据库。它的特点是性能高,扩张性强,模式灵活,在高并发场景表现得尤为突出。但目
为什么要分库分表(设计高并发系统的时候,数据库层面该如何设计)?用过哪些分库分表中间件?不同的分库分表中间件都有什么优点和缺点?你们具体是如何对数据库如何进行垂直拆分或水平拆分的?
(实际系统跟这个图是有出入的,不过总体意思是这样。图是使用Excalidraw画的)
随着业务量越来越大,单台数据库服务器性能已无法满足业务需求,该考虑增加服务器扩展架构了。主要思想是分解单台数据库负载,突破磁盘I/O性能,热数据存放缓存中,降低磁盘I/O访问频率。
说白了,分库分表是两回事儿,大家可别搞混了,可能是光分库不分表,也可能是光分表不分库,都有可能。
转载自 https://www.2cto.com/database/201709/676637.html
◆ 分表分库 上文讲到,查询分离的方案存在三大不足,其中一个就是:当主数据量越来越大时,写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢?可以考虑分表分库。 这里先介绍一下真实的业务场景,而后依次介绍拆分存储时如何进行技术选型、分表分库的实现思路是什么,以及分表分库存在哪些不足。 接下来进入业务场景介绍。 ◆ 业务场景:亿级订单数据如何实现快速读写 这次项目的对象是电商系统。该系统中大数据量的实体有两个:用户和订单。每个实体涵盖的数据量见表3-1。 表3-1 数据量 某天,领导召集IT部门人员开会,说:“根据市场
CREATE UNIQUE INDEX 索引名 ON 表名(字段名1(长度),字段名2(长度))
相当一部分大数据分析处理的原始数据来自关系型数据库,处理结果也存放在关系型数据库中。原因在于超过99%的软件系统采用传统的关系型数据库,大家对它们很熟悉,用起来得心应手。
继我的上篇博客:Oracle索引知识学习笔记,再记录一篇MySQL的索引知识学习笔记,本博客是我在学习尚硅谷的学习教程后,做的笔记,当然我不是为了所谓宣传,仅仅是学习记录的笔记。本来可以不分享出来,不过,分享出来的笔记不仅可以给网上的学习者参考学习,同时写在csdn比较方便,可以支持图片上传,也方便自己以后查找复习
在实际的软件系统开发过程中,随着使用的用户群体越来越多,表数据也会随着时间的推移,单表的数据量会越来越大。
1.对于mysql,不推荐使用子查询和join是因为本身join的效率就是硬伤,一旦数据量很大效率就很难保证,强烈推荐分别根据索引单表取数据,然后在程序里面做join,merge数据。
作者:李博 , 链接: https://cnblogs.com/liboware/p/12740901.html
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近日,腾讯云原生数据库TDSQL-C 发布新版本,在云原生架构、基础硬件能力、自研内核等方面进行了全面升级。本次升级涵盖了基于英特尔® 傲腾™持久内存的二级缓存、全链路RDMA网络、7*24持续无锁备份等核心功能。性能测试结果显示,在全缓存场景、大数据集场景中,新版TDSQL-C 性能全面超越业内其他云原生数据库产品,对比传统云数据库达到200%性能提升。此外,TDSQL-C价格仅为商业数据库的1/10,是企业上云的最佳选择。 TDSQL-C 是腾讯云自研的新一代云原生关系型数据库,为企业提供极致弹性、高性
车好多集团关注 TiDB 始于 2018 年初,像大多数公司一样,公司发展初期为了快速适配业务开发,大部分数据都存储在 MySQL 中。但随着业务快速发展,存量数据越来越多,我们在 MySQL 面临着如下痛点:
来源:https://www.toutiao.com/i6677459303055491597
前两天开发找DBA解决一个含有子查询的慢sql,我们通过将其修改为关联查询和添加索引解决。考虑到 大多数开发并没有准确的理解 MySQL 的子查询执行原理。本文介绍如何解决子查询慢查的思路。
在实际业务中,单表数据增长较快,很容易达到数据瓶颈,比如单表百万级别数据量。当数据量继续增长时,数据的查询性能即使有索引的帮助下也不尽如意,这时可以引入数据分库分表技术。
默认情况下,MongoDB 更侧重高数据写入性能,而非事务安全,MongoDB 很适合业务系统中有大量 “低价值” 数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用 MongoDB,除非能从架构设计上保证事务安全。
MySQL作为最流行的关系型数据库之一,基本上每个开发人员都使用过,在平时工作中难免会遇到性能的问题,本篇从多个角度详细的介绍了,关于MySQL最常用的优化方法,包括字段类型,索引使用,SQL语句,参数调优,分库,分表,分片,缓存,以及通过中间件,NoSQL等。相信你认真读完之后一定会受益匪浅。
传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案,在容量、性能、可用性和运维成本这三方面难于满足海量数据场景。在单库单表数据量超过一定容量水位的情况下,索引树层级增加,磁盘 IO 也很可能出现压力,会导致很多问题。
今天是《分库分表 ShardingSphere 原理与实战》系列的开篇文章,之前写过几篇关于分库分表的文章反响都还不错,到现在公众号:程序员小富后台不断的有人留言、咨询分库分表的问题,我也没想到大家对于分库分表的话题会这么感兴趣,可能很多人的工作内容业务量较小很难接触到这方面的技能。这个系列在我脑子里筹划了挺久的,奈何手说啥也不干活,就一直拖到了现在。
本文主要分享腾讯智慧零售团队优码业务在MongoDB中的应用,采用腾讯云MongoDB作为主存储服务给业务带来了较大收益,主要包括:高性能、快捷的DDL操作、低存储成本、超大存储容量等收益,极大的降低了业务存储成本,并提高了业务迭代开发效率。 一、业务场景 腾讯优码从连接消费者到连接渠道终端,实现以货的数字化为基础的企业数字化升级,包含营销能力升级和动销能力升级。腾讯优码由正品通、门店通和会员通三个子产品组成。 更多信息可以访问腾讯优码官方网站获得: https://uma.qq.com/ 腾讯优码整体
大家好,我是田螺。我们去面试的时候,几乎都会被问到分库分表。田螺哥整理了分库分表的15道经典面试题,大家看完肯定会有帮助的。
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