List 适合与有固定取值的列,支持复合分区 有限的分区,插入记录在这一列的值不在List中,则数据丢失 一般只针对某一列
往期精选 在互联网大行其道的今天,各种分布式系统已经司空见惯。搜索引擎、电商网站、微博、微信、O2O平台。。凡是涉及到大规模用户、高并发访问的,无一不是分布式。 关于分布式系统,并没有一个标准答案,说某某架构一定是最好的。不同的业务形态所面对的挑战不一样,使用的架构设计也不一样,通常都需要具体业务具体分析。 但不管那种业务,不管何种分布式系统,有一些基本的思想还是相通的。本文将对这些基本思想进行一个梳理汇总。 分拆 系统分拆 微信的架构师说过一句话:“大系统小做“。对于一个大的复杂系统,首先想到的就是对其分
数据库优化,主要包括数据表设计、索引、sql语句、表拆分、数据库服务器架构等方向的优化。
一个6亿的表a,一个3亿的表b,通过外间tid关联,你如何最快的查询出满足条件的第50000到第50200中的这200条数据记录。
在互联网大行其道的今天,各种分布式系统已经司空见惯。搜索引擎、电商网站、微博、微信、O2O平台。。凡是涉及到大规模用户、高并发访问的,无一不是分布式。 关于分布式系统,并没有一个标准答案,说某某架构一定是最好的。不同的业务形态所面对的挑战不一样,使用的架构设计也不一样,通常都需要具体业务具体分析。 但不管那种业务,不管何种分布式系统,有一些基本的思想还是相通的。本文将对这些基本思想进行一个梳理汇总。 分拆 系统分拆 微信的架构师说过一句话:“大系统小做“。对于一个大的复杂系统,首先想到的就是对其分拆,拆
MyISAM 适合于一些需要大量查询的应用,但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是需要update一个字段,整个表都会被锁起来,而别的进程,就算是读进程都无法操作直到更新操作完成。另外,MyISAM 对于 SELECT COUNT(*) 这类的计算是超快无比的,如果只作为查询效果很好。
本文是个人在各种地方收集过来,包括自己总结的问题,都参杂在内,适合中级或者中上级开发面试的难度。
作者介绍:黄潇 , TUG 北京区 Leader ,TUG 2020 年度 MOA。
保证主服务器(Master)和从服务器(Slave)的数据是一致性的,向Master插入数据后,Slave会自动从Master把修改的数据同步过来(有一定的延迟),通过这种方式来保证数据的一致性,就是Mysql复制
企业内部使用的elasticsearch是提供垂直搜索的一种方案,什么是垂直搜索呢。
插入缓冲(insert buffer),二次写(double write),自适应哈希索引(ahi),预读(read ahead)
大家好,我是鱼皮,相信很多面试后端的朋友都被问到过这道题:MySQL 如何性能优化?
视频地址: https://www.bilibili.com/video/BV1zy4y1m7ZS/
1、MySQL的复制原理以及流程 基本原理流程,3个线程以及之间的关联; 主:binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句,放进master上的binlog中; 从:io线程——在使用start slave 之后,负责从master上拉取 binlog 内容,放进 自己的relay log中; 从:sql执行线程——执行relay log中的语句; 2、MySQL中myisam与innodb的区别,至少5点 (1)、问5点不同; 1>.InnoDB支持事物,而MyISAM不支持事物 2>.InnoD
不少人在开发的时候,应该很少会注意到这些锁的问题,也很少会给程序加锁(除了库存这些对数量准确性要求极高的情况下)
1. 优化SQL 1)通过show status了解各种sql的执行频率 show status like 'Com_%' 了解 Com_select,Com_insert 的执行次数 2) 通过Explain分析低效的sql语句 3) 建立合适的索引 4) 通过show status like 'Handler_%'查看索引的使用情况 handler_read_key:根据索引读取行的请求数。如果该值
主:binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句,放进master上的binlog中;
前段时间公司的师兄在面试候选人之后,发出了这样感慨:2023 年,企业太难招到人了!
是否启用mysql查询缓存,可以通过2个参数:query_cache_type和query_cache_size,
最近听了公司里的同事做的技术分享,然后觉得对自己还是挺有帮助的。都是一些日常需要注意的地方,我们目前在开发过程中,其实用不到MySQL太深的内容的。只是能适用我们日常开发的知识就可以了。所以我将自己的理解和学习总结也写出来,供大家一起分享。
选表类型: mysql的myisam表适合读操作大,写操作少;表级锁表 innodb表正好相反;行级锁表 互联网服务,不算支付性的服务外,互动产品,新闻系统等等一般都是读多,写少。用myisam表比较合适。 表的设计 定长表:所有列的字段长度都是定长的。可以去查mysql的手册不定长字段是VARCHAR、BLOB或TEXT。int char都是定长的,定长表占用空间会大。 动态表:就是字段不是都定长的。 定长表要比动态表检索速度快。 软件系统的设计习惯是把每张表都分清很明确的功能,比如用户表都是用户信息,如
1、配置文件参数my.cnf tmp_table_size=64M max_heap_table_size=64M tmpdir = /data/mysql/tmp 2、优化Tips: 如果Created_tmp_disk_tables/ Created_tmp_tables应该小于20%,如果比值较高,就需要适当调高tmp_table_size或者max_heap_table_size的值,让Mysql在内存中完成临时表的操作,减少使用硬盘对性能和响应时长的影响。 在调高tmp_table_size或者m
升级硬件通常是我们的第一考虑,主要原因是数据库会占用大量资源。不过这种解决方案也就仅限于此了。实际上,您通常可以让CPU或磁盘速度加倍,也可以让内存增大 4 到 8 倍。
1. 主:binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句,放进master上的binlog中;
关于 MySQL 索引,对于研发同学,尤其是后端研发同学,一定不会陌生。我们工作中经常会用到 MySQL 数据库,就肯定会经常用到性能优化方面的设计和考量,常常用涉及到 MySQL 索引。但是关于 MySQL 索引,你真的用对了么?
在数据库设计和表创建时,我们首要考虑的就是性能咯,不然的话,在后期数据更新到千亿级别时,再来优化,那成本就加大了。或者说你给后期的开发人员挖了一个大坑吧!
在处理大规模数据库时,为了提高性能和可扩展性,常常需要将一个庞大的数据库拆分成多个小库或小表,这个过程被称为分库分表。拆分键的设计是这一过程中的关键决策,它影响数据的分布、查询效率以及系统的维护成本。本文将探讨如何根据业务需求和数据访问模式选择合适的拆分键,以实现数据库架构的优化,保证系统的高性能和高可用性。
服务器性能优化是一项非常艰巨的任务,当然也是很难处理的问题,在写这篇文章的时候,特意请教下运维大佬,硬件工程师,数据库管理,单从自己的实际开发经验来看,看待这个问题的角度起码是不全面的。
-XX:ParallelGCThreads=n:设置并行收集器收时使用的CPU数,并行收集线程数。
答:大部分程序主要的功能都是对数据的处理,写入、查询、转化、输出。最形象的比喻就是树和内容和目录的关系,目录就是索引,我们根据目录能快速拿到想要内容的页码。
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。
像这个就不属于第一范式,因为部门字段可以分割成部门名称和部门领导两个字段,分割后:
MySQL的并发控制是在数据安全性和并发处理能力之间的权衡,通过不同的锁策略来决定对系统开销和性能的影响。
MySQL 数据库现在主要用的引擎是 InnoDB ,InnoDB 没有类似于 MERGE 引擎这样的原生拆表方案,不过有原生分区表,以水平方式拆分记录集,对应用端透明。
导读:快手基于Hive构建数据仓库,并把Hive的元数据信息存储在MySql中,随着业务发展和数据增长,一方面对于计算引擎提出了更高的要求,同时也给Hive元数据库的服务稳定性带来了巨大的挑战。本文将主要介绍Hive MetaStore服务在快手的挑战与优化,包括:
所以说,如果我们写select * from user where username = 'Java3y'这样没有进行任何优化的sql语句,默认会这样做:
数据库简介 数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库 RDBMS 即关系数据库管理系统(Relational Database Management System) 1.特点: 1.数据以表格的形式出现 2.每行为各种记录名称 3.每列为记录名称所对应的数据域 4.许多的行和列组成一张表单 5.若干的表单组成database 2.术语: 数据库: 数据库是一些关联表的集合。. 数据表: 表是
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垂直分库是基于业务分类的,和我们常听到的微服务治理观念很相似,每一个独立的服务都拥有自己的数据库,需要不同业务的数据需接口调用。而垂直分库也是按照业务分类进行划分,每个业务有独立数据库。
中移信息平台能力中心数据库团队成员,主要负责 MySQL、TiDB、Redis、clickhouse 等开源数据库的维护工作。
线上mysql数据库爆出一个慢查询,DBA观察发现,查询时服务器IO飙升,IO占用率达到100%, 执行时间长达7s左右。
【问题现象】 线上mysql数据库爆出一个慢查询,DBA观察发现,查询时服务器IO飙升,IO占用率达到100%, 执行时间长达7s左右。 SQL语句如下: SELECT DISTINCT g.*, cp.name AS cp_name, c.name AS category_name, t.name AS type_name FROMgm_game g LEFT JOIN gm_cp cp ON cp.id = g.cp_id AND cp.deleted = 0 LEFT JOIN gm_category
vivo 云服务提供给用户备份手机上的联系人、短信、便签、书签等数据的能力,底层存储采用 MySQL 数据库进行数据存储。
MySQL安装有多种方式,可使用yum安装,也可以从官网下载指定版本解压安装既可,比较简单,安装完完成配置文件,linux下配置文件为my.cnf,windows配置文件为my.ini。
# 背景 今天同事分享的主题就是mysql-proxy,于是下来自己了解下,不求精通,只求知道这个玩意 # 简介 mysql-proxy是mysql官方提供的mysql中间件服务,上游可接入若干个my
2、 确保表中的每列都和主键相关(不然东一句西一句就乱了) 每张表中只有一个主键 建立在第一范式之上的,一个表中只能保存一种数据 不可以把多种数据保存在同一张数据库表中~
从官方文档的中“gtid的限制”《https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/replication-gtids-restrictions.html》的描述中,使用GTID复制有如下的限制:
大家好,我是小菜,一个渴望在互联网行业做到蔡不菜的小菜。可柔可刚,点赞则柔,白嫖则刚! 死鬼~看完记得给我来个三连哦!
image.png 背景 打开会话速度慢 在同一个会话有较多的历史消息下,各种查询,更新,删除等操作,速度明显下降。 在会话内有较大量历史消息情况下,进入速度/刷新速度明显降低。 分析阶段 整个优化我们分2个阶段进行: 第一阶段,针对历史记录较小的会话 通过Android自带的trace工具分析,我们发现较大的耗时分布在进入会话的几个关键点: 在打开会话过程中涉及的磁盘读写操作 加载会话UI所执行的inflate操作(inflate指的是创建View对象) 退出会话后,列表控件的数据适配器被重置,触发
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