在MySQL的世界里,InnoDB存储引擎就像心脏一样,为数据库的稳定运行提供了强大的动力。今天,我们将深入探讨InnoDB存储引擎的默认性、使用原因、运行原理、应用场景以及源码分析。如果你对数据库的内部机制感兴趣,或者正在寻找提高数据库性能的秘诀,那么这篇文章绝对不容错过!
没错,真如标题所示,我基于MVCC算法(这里我姑且叫它算法吧,毕竟在实际写代码时,确实是利用算法实现的),使用C++写了个简易版的MySQL,实现了简易版的CRUD操作。
我们说 Mysql 单表适合存储的最大数据量,自然不是说能够存储的最大数据量,如果是说能够存储的最大量,那么,如果你使用自增 ID,最大就可以存储 2^32 或 2^64 条记录了,这是按自增 ID 的数据类型 int 或 bigint 来计算的;如果你不使用自增 id,且没有 id 最大值的限制,如使用足够长度的随机字符串,那么能够限制单表最大数据量的就只剩磁盘空间了。显然我们不是在讨论这个问题。
MySQL依靠轻量级的复制功能立足于互联网行业的数据库市场,同时依靠binlog可二次开发的能力,也为大数据场景发挥其特有的作用。你对MySQL主从复制了解多少?在当今云市场的猛烈轰击下,作为开发的你是否还需要关心这些底层组件呢?下面我们来了解下MySQL复制的基础架构和原理吧。
数据仓库(数仓)与大数据区别,数据仓库(数仓)与数据库的区别,大数据与传统数据库的区别等等,这篇文章带你了解。
MySQL + HBase是我们日常应用中常用的两个数据库,分别解决应用的在线事务问题和大数据场景的海量存储问题。
在信息时代,数据处理是任何企业和组织都必不可少的一项工作。大数据和数据库是两种主要的数据处理方式,它们各有优势和特点。本文将比较大数据和数据库的关系、区别以及它们的应用场景。
其中DML锁是因为SQL执行异常,导致更新事务无法提交,如更新语句中的查询语句无索引,造成全表扫描而阻塞。
MyCat就是一个数据库中间件,数据库的代理,它屏蔽了物理数据库,应用连接MyCat,然后MyCat再连接物理数据库。 Mycat的原理中最重要的一个动词是“拦截”,它拦截了用户发送过来的SQL语句,首先对SQL语句做了一些特定的分析:如分片分析、路由分析、读写分离分析、缓存分析等,然后将此SQL发往后端的真实数据库,并将返回的结果做适当的处理,最终再返回给用户。
来源:blog.csdn.net/weixin_41605937/ article/details/110933984
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Mycat是什么 Mycat - 数据库分库分表中间件,国内最活跃的、性能最好的开源数据库中间件! 一个彻底开源的,面向企业应用开发的大数据库集群 支持事务、ACID、可以替代MySQL的加强版数据库 一个可以视为MySQL集群的企业级数据库,用来替代昂贵的Oracle集群 一个融合内存缓存技术、NoSQL技术、HDFS大数据的新型SQL Server 结合传统数据库和新型分布式数据仓库的新一代企业级数据库产品 一个新颖的数据库中间件产品 Mycat关键特性 支持SQL92标准 支持MySQL、Orac
在当今数据驱动的时代,企业对于数据库的需求愈发复杂多样。为了应对各种业务场景,选择和应用合适的数据库变得至关重要。本文将深入探讨6大数据库技术,并为其在7种常见业务场景下的存储提供更优解。
如今硬件的性价比越来越高,网络传输速度越来越快,数据库分层的趋势逐渐显现,人们已经不再强求用一个解决方案来解决所有的存储问题,而是通过分层,让缓存与数据库负责各自擅长的业务场景。
零氪科技作为全球领先的人工智能与医疗大数据平台,拥有国内最大规模、体量的医疗大数据资源库和最具优势的技术支撑服务体系。多年来,零氪科技凭借在医疗大数据整合、处理和分析上的核心技术优势,依托先进的人工智能技术,致力于为社会及行业、政府部门、各级医疗机构、国内外医疗器械厂商、药企等提供高质量医疗大数据整体解决方案,以及人工智能辅助决策系统(辅助管理决策、助力临床科研、AI 智能诊疗)、患者全流程管理、医院舆情监控及品牌建设、药械研发、保险控费等一体化服务。
在做业务架构的过程中,你是否遇到过类似的痛点? (1)数据量太大,容量复杂性上移到业务层; (2)并发量太大,性能复杂性上移到业务层; (3)前台与后台存储异构,满足不同查询需求; (4)线上与线下存储异构,满足大数据需求; (5)存储系统迁移成本高,不敢轻易做重构; (6)... 职业生涯十五年,基本都在使用MySQL做线上业务的存储。最近这几年,遇到的问题慢慢多起来,严重影响了研发效率。TiDB近年甚火,于是最近做了一些调研,与大家分享。 如一贯风格,更多的聊:TiDB究竟解决什么问题,以及为什么这
该文介绍了万达网络科技集团利用 TiDB 实现实时风控平台的技术实践。通过对比 MySQL Galera Cluster、MySQL 主从复制、MySQL Proxy 等方案,作者认为 TiDB 是最适合万达网络科技集团业务需求的数据库。在实时风控平台中,TiDB 的高性能、高扩展性和高可靠性保证了业务的稳定运行,同时简化了业务应用开发和运维,提升了整体效率。
数据库写入压力增加,读写放于一个库中,数据库压力太大。所以采用主从复制。读写分离的思路,减轻服务器负担
技术选型是由技术方向和业务场景 trade-off 决定的,脱离业务场景来说技术选型是没有任何意义的,所以本文只是阐述了伴鱼技术团队数据库选型的过程,这并不是 MySQL、MongoDB 和 TiDB 之间直接的比较,只能说明 TiDB 更适合伴鱼的业务场景和技术规划,另外由于 TiDB 是非常新的数据库技术,所以这也能体现出伴鱼技术团队对新技术的态度、技术后发优势的理解、成本与效率的衡权和技术生态与红利的思考。
我们在进行数据集成时,MySQL和Greenplum是比较常见的两个数据库,我们可以通过ETLCloud数据集成平台,可以快速实现MySQL数据库与数仓数据库(Greenplum)的数据同步。
博主这里的大数据量、高并发业务处理优化基于博主线上项目实践以及全网资料整理而来,在这里分享给大家
特来电新能源有限公司是创业板第一股特锐德(300001)的全资子公司,主要从事新能源汽车充电网的建设、运营及互联网的增值服务。特来电颠覆了传统充电桩的模式,世界首创了电动汽车群智能充电系统,获得 336 项技术专利,以“无桩充电、无电插头、群管群控、模块结构、主动防护、柔性充电”的特点引领世界新能源汽车充电的发展,系统的鉴定结论为:“产品世界首创、技术水平国际领先。主动柔性充电对电池寿命可以延长 30% 左右,电池充电的安全性可以提升 100 倍以上。”
后来,随着访问量的上升,几乎大部分使用MySQL架构的网站在数据库上都开始出现了性能问题,web程序不再仅仅专注在功能上,同时也在追求性能。程序员们开始大量的使用缓存技术来缓解数据库的压力,优化数据库的结构和索引。开始比较流行的是通过文件缓存来缓解数据库压力,但是当访问量继续增大的时候,多台web机器通过文件缓存不能共享,大量的小文件缓存也带了了比较高的IO压力。在这个时候, Memcached就自然的成为一个非常时尚的技术产品。
本篇内容对MySQL两个主要存储引擎InnoDB和MyISAM进行对比总结。 InnoDB引擎 InnoDB是一个事务型的存储引擎,设计目标是处理大数量数据时提供高性能的服务,它在运行时会在内存中建立缓冲池,用于缓冲数据和索引。 InnoDB引擎优点 1.支持事务处理、ACID事务特性; 2.实现了SQL标准的四种隔离级别; 3.支持行级锁和外键约束; 4.可以利用事务日志进行数据恢复。 InnoDB引擎缺点 不支持FULLTEXT类型的索引,因为它没有保存表的行数,当使用COUNT统计时会扫描全表。 In
MySQL是目前互联网公司使用最广的数据库,InnoDB是MySQL使用最广的存储引擎,MyISAM和InnoDB的五项最佳实践,和大家聊聊,尽量多讲“为什么”。
在当今数据驱动的时代,MySQL作为流行的开源关系型数据库管理系统,经常需要处理海量的数据。本文将实战讲解MySQL在大数据量下的解决方案,包括索引优化、查询优化、分表分库、读写分离和存储引擎选择等方面,并通过具体的SQL代码示例来展示这些策略的实际应用。写本文的目的主要是,目前业务系统中的数据量越来越多,需要进行优化处理。
西安锐益达风电技术有限公司成立于 2012 年 1 月 4 日,是一家专业化的工业测量仪器系统、机电产品和计算机软件研发、设计和制造公司,是北京威锐达测控系统有限公司在西安成立的全资子公司。依托大学的科研实力,矢志不渝地从事仪器仪表及测量系统的研究和应用开发,积累了丰富的专业知识和实践经验,具备自主开发高端仪器系统和工程实施的完整技术能力。
InnoDB,5项最佳实践,知其所以然?
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的 数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,除 此之外,Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
说出来你可能不信,虽然做大数据已经六年多了,学习大数据的念头却是最近才有的。前几天,为了弄明白CAP定理到底怎么证明,真是跋山涉水缘木求鱼,可谓上下而求索。在知乎、stackoverflow等处发了问题之后,我突然想到,还有大数据的QQ群和贴吧嘛,也可以去里面问问。
随着互联网的高速发展,目前数据的存储越来越多,传统的数据库逐渐不能满足人们对海量数据、高效查询的需求,国产的数据库如雨后春笋一样,一个个冒了出来来解决我们高速科技发展的数据库瓶颈,今天就给大家聊一聊目前最火的五款国产数据库,大家一起来学习一下。
随着微服务这种架构的兴起,我们应用从一个完整的大的应用,切分为很多可以独立提供服务的小应用。每个应用都有独立的数据库。
卡思数据是国内领先的视频全网数据开放平台,依托领先的数据挖掘与分析能力,为视频内容创作者在节目创作和用户运营方面提供数据支持,为广告主的广告投放提供数据参考和效果监测,为内容投资提供全面客观的价值评估。
很多刚入门的小伙伴可能会有疑惑,到底什么是NoSQL,很多人刚开始学习的时候很容易对NoSQL产生误会,其实NoSQL=Not Only SQL,它指的是“不仅仅是SQL”,那么它具体指代的是什么呢,它有哪些方面的特征呢,今天就和大家好好的聊一聊NoSQL。
OceanBase是由蚂蚁集团完全自主研发的国产原生分布式数据库。它的设计初衷是为了满足日益增长的数据处理需求,特别是在金融、电商等对数据库性能、稳定性和扩展性有极高要求的行业中。OceanBase采用了分布式架构和一体化设计,兼具分布式架构的扩展性与集中式架构的性能优势,通过一套引擎同时支持OLTP(在线事务处理)和OLAP(在线分析处理)的混合负载。
Mycat是一款基于阿里开源产品Cobar而研发的开源数据库分库分表中间件(基于Java语言开发)。官网所言:Mycat国内最活跃的、性能最好的开源数据库中间件!
今天在说Mysql查询优化之前,我先说一个常见的面试题,并带着问题深入探讨研究。这样会让大家有更深入的理解。
聊分布式数据库之前,先看看数据库的由来。我对数据库的最初认知来自于大学所学的一本书籍《数据库系统概论》(王珊 萨师煊版本),下面开始聊聊数据管理。
文章集中整理总结mysql分库分表开源产品,分布式数据库的设计,以及实际应用案例等相关内容,部分附上本文作者实际应用过程中的理解。
「 第一部分 概述 」 数据库中存在两种典型的业务访问场景,一种以在线事务处理为主,称为OLTP(On-Line Transaction Processing);另一种以在线分析处理为主,称为OLAP(On-Line Analytical Processing)。下面具体介绍他们的区别。 1.1 OLTP OLTP业务的主要特点是有较多的增删改查操作,并且在大部分业务中,写相对于读的比例还很高。并发的事务数较多,而且事务的响应时间要求比较高。此外,每个增删改语句通常只操作少数几行数据;每个查询语句通常也只
事情是这样的,今天早上6点多一名读者在微信紧急求助:说是自己忘记了服务器的root密码,问我能不能帮忙解决下。此时的我还没有起床,一看这消息,确实能够体会到这名读者紧急的心情,于是赶紧起床帮他处理下这个问题。
画像数据的产出、画像平台工程化实现都会涉及OLAP技术领域,本节先介绍一下OLAP是什么以及相关技术的发展历程。
今天,咱们就暂时不聊【精通高并发系列】了,今天插播一下分布式事务,为啥?因为冰河联合猫大人共同创作的分布式事务领域的开山之作——《深入理解分布式事务:原理与实战》一书正式出版了,于2021年10月20日开始在当当预售,当天即登上当当新书榜第一的位置!
目前“大数据”( Big data)已成为一个炙手可热的名词。从表面上看,其表示数据规模的庞大,但仅仅从数据规模上无法区分“大数据”这一概念和以往的“海量数据”(Massive data)和“超大规模数据”(Verylarge data)等概念的区别。
com.mysql.cj.jdbc.exceptions. PacketTooBigException: Packet for query is too large (3,456,888 > 1,048,576). You can change this value on the server by setting the’ max_allowed_packet ’
本文是我从业多年开发生涯中针对线上业务的处理经验总结而来,这些业务或多或少相信大家都遇到过,因此在这里分享给大家,大家也可以看看是不是遇到过类似场景。本文大纲如下,
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