mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。...高并发大多的瓶颈在后台，在存储mysql的正常的优化方案如下： （1）代码中sql语句优化 （2）数据库字段优化，索引优化 （3）加缓存，redis/memcache等 （4）主从，读写分离 （5）分区表...缓存通常来说主要为了提高接口处理速度，降低并发带来的db压力以及由此产生的其他问题。 4、分区不是分表，结果还是一张表，只不过把存放的数据文件分成了多个小块。...6、水平拆，水平拆分的主要目的是提升单表并发读写能力(压力分散到各个分表中)和磁盘IO性能(一个非常大的.MYD文件分摊到各个小表的.MYD文件中)。...如果没有千万级以上数据，为什么要拆，仅对单表做做优化也是可以的；再如果没有太大的并发量，分区表也一般能够满足。所以，一般情况下，水平拆分是最后的选择，在设计时还是需要一步一步走。
最近五一放假，除了带小孩到处转转外，还看了几页《高性能MySQL》。另外家里还有一本《高可用MySQL》，这都是以前在 CSDN 写作时送的书。...我们都知道，在 MySQL 中有非常多的锁。比如：共享锁，排它锁；表锁，行锁；读锁，写锁等。这些锁在处理数据时，往往会降低 MySQL 系统的并发处理能力。...最早的数据库系统，只有读读之间可以并发，读写，写读，写写都要阻塞。引入多版本之后，只有写写之间相互阻塞，其他三种操作都可以并行，这样大幅度提高了InnoDB的并发度。...多版本处理技术也就是我们今天要说的 MVCC。...MVCC 在 MySQL 默认事务隔离级别下的多版本处理逻辑如下： SELECT 时，读取创建版本号当前事务版本号。
MySQL同样需要解决并发事务带来的复杂问题，上文简单介绍了MySQL通过事务隔离机制可以解决并发问题，本文将结合案例进行深入剖析，以便掌握其原理并学习其思想。...结合事务隔离级别，看一下MySQL是怎么处理的：不处理第一个情形不就是“读未提交”的“脏读”，一致性保证不了一点。使用锁第二个情形就是“串行化”，完全通过锁来处理并发事务。...对于MySQL这样的数据库，性能的高低会直接影响用户的去留，所以，仅仅是“串行化”的并发处理是远远不够的。...MVCC的并发处理数据的多版本在《MySQL是如何保证数据不丢失的》，每个DML操作在更新数据页之前，InnoDB会先将数据当前的状态记录在「Undo Log」中。...总结基于上述，有以下总结：MySQL通过事务隔离、锁机制、MVCC处理并发事务。事务隔离“读未提交”不做并发处理，不保证数据一致性。事务隔离“串行化”通过锁机制进行并发处理，并发性能低下。
导读 通常我们会使用 mysqldump 导出数据, 然后使用mysql命令导入....然后并发导入, 这样同时导入, 速度就会提示.MYSQLDUMP 文件格式mysql 5.7 和 8.0 的mysqldump导出的数据是差不多的, 只有一点点区别格式如下:客户端和服务端 版本信息字符集等变量设置...','performance_schema');" | sort | mysql -h127.0.0.1 -P3314 -p123456 > /tmp/before_check.txt导入后数据校验...','performance_schema');" | sort | mysql -h127.0.0.1 -P3314 -p123456 > /tmp/after_check.txt前后数据比较diff....总结mysql并发导入确实能提升速度, 但是存在短板效应, 如果有一张表占比特别大的话, 并发导入的优势就不明显.mysql 5.7和8.0 的mysqldump命令导出的文件还是有区别的.
mysql中有处理空格的函数，做个简单介绍： 1.TRIM()函数 这个函数的用法很简单，但是无法去除中间的空格 -- 去除左右空格 SELECT TRIM(' fd fd '); SELECT...去除右边的空格 SELECT TRIM(TRAILING' 'FROM ' fd fd '); 2.REPLACE()函数 REPLACE(str,from_str,to_str)，str是我们要处理的字符串
从进程可以看出alter语句在等待一个元数据锁，而这个元数据锁很可能是上面这条select语句引起的，事实正是如此。...在MySQL5.6开始提供了online ddl功能，允许一些DDL语句和DML语句并发，在当前5.7版本对online ddl又有了增强，这使得大部分DDL操作可以在线进行。...DML并发，不会阻塞线上业务； 3、推荐使用percona公司的pt-online-schema-change工具，该工具被官方的online ddl更为强大，它的基本原理是：通过insert… select...如果我们业务开发中遇到锁等待，不仅会影响性能，还会给你的业务流程提出挑战，因为你的业务端需要对锁等待的情况做适应的逻辑处理，是重试操作还是回滚事务。...在MySQL元数据表中有对事务、锁等待的信息进行收集，例如information_schema数据库下的INNODB_LOCKS、INNODB_TRX、INNODB_LOCK_WAITS，你可以通过这些表观察你的业务系统锁等待的情况
实战任务 本次因为服务架构重构，表优化、重构，带来的任务就是需要从原来的mysql数据库中，读取原表数据（部分存在多张关联查询）然后通过调用API的服务方式灌入新的数据库表中（包含mysql、mongodb...执行流程如下 那么根据流程所需要的功能，需要以下的实例进行支撑： 1.并发实例 2.查询数据实例 3.执行post请求实例 目标：循环请求API灌入数据以及并发实现分析 循环请求API示例...这个效率是不能满足我们快速进行数据迁移的。那么下一步就是要考虑如何并发高效处理这些数据了。 那么下面来分析一下，哪个步骤耗时比较长。...[] for row in select_result: consume(row, url, model) # 消费请求API 好了，下面来看看怎么并发异步处理消费方法的这部分...但是还要考虑一下，如果我循环调用这个异步，第一次查询2000左右的数据，第二次再查询2000的数据，这两份数据是否存在交集的情况，此时应该就要使用加锁来进行处理了。
一说海量数据有人就说了直接用大数据，那只能说不太了解这块，为此我们才要好好的去讲解一下海量的处理 海量数据的处理分为两种情况 1）表中有海量数据，但是每天不是很快的增长 2）表中有还流量数据，而且每天很快速的增长...9）应用服务和数据库分离 10）使用搜索引擎搜索数据库中的数据 11）进行业务的拆分 千万级数数据，mysql实际上确实不是什么压力，InnoDB的存贮引擎，使用B+数存储结构，千万级的数据量...* 一张表的查询速度已经慢的受到影响的时候 * sql经过优化 * 单张表中数据量爱的 * 当频繁插入或者联合查询时，查询变慢 2）分表解决的问题 * 单表的并发能力提高了，硬盘I/O性能也提高了...，写操作效率提高了 * 查询一次的时间短了 * 读写缩影的数据变小 * 插入数据需要重新建立索引的数据减少 分库 将一个应用中对应的一个数据库分解成多个数据库，且可以这多个数据库可以存在同一个服务器上...这个函数可以包含MySQL 中有效的、产生非负整数值的任何表达式。 * KEY分区：类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL 服务器提供其自身的哈希函数。
现在要使用该dump文件恢复数据.传统的做法就是 mysql < xxx.sql 但, 这100GB太大了. 之前导入时间超过1天(IO也有瓶颈).(导出不到半小时)....把DDL单独出来, 剩下的insert再均匀分给多个文件, 让多个进程去并发导入.(时间关系, 来不及拆分索引了....如果空间不允许的话, 可以不用保存下来, 直接并发写入数据库即可.拆分SQL文件第一个参数是要拆分的sql文件, 第二个参数是拆分为sql文件的数量.time python3 split_mysqlduml_sql.py...be insecure.real0m6.355suser0m0.009ssys0m0.004s[root@VM-32-21-centos t20231202]# 导入DDL还是挺快的.就6秒.并发导入数据现在该并发导入了...当然优化空间还很大验证登录数据库,验证数据是否正常即可.
Python线程更适合用于I/O处理，处理那些执行阻塞操作例如等待I/O，等待数据库操作结果等的代码的并发执行。...9) In [18]: sema.release() In [19]: sema.release() 3.线程间通信 Problem: 执行程序时开启了多个线程，现在需要在这些线程之间通信或者交换数据...Solution： 也许从一个线程发送数据到另一个线程的最安全的方式就是使用 Queue模块.可以创建一个 Queue实例用于所有的线程共享。
优点 使mysql主从复制更加安全 对每一行数据的修改比基于段的复制高效 误操作而修改了数据库中的数据，同时又没有备份可以恢复时，我们就可以通过分析二进制日志，对日志记录的数据修改操作做反向处理的方式来达到恢复数据的目的...',master_log_pos=4; 优缺点 优点 是mysql最早支持的复制技术，bug相对较少 对sql查询没有任何限制 处理故障比较容易 缺点 故障转移是重新获取新主的日志点信息比较困难 基于GTID...主库写入二进制日志的时间 解决方法：控制主库的事务大小，分割大事务 二进制日志传输时间 解决方法：使用mixed日志格式或设置set binlog_row_image=minimal 默认情况下从库只有一个sql线程，主上并发的修改在从上变成了串行...' set global slave_parallel_workers = 4 start slave mysql复制常见问题处理 由于数据损坏或丢失所引起的主从复制错误 主库或者从库意外宕机引起的错误...如果存在多个从库出现数据不一致的情况如何处理 提供了读、写虚拟ip， 在主服务器出现问题时，可以自动迁移虚拟ip MMM架构 ?
但需要注意，如果开启该选项，则所有远程主机连接授权都要使用IP地址方式，否则MySQL将无法正常处理连接请求！...key_buffer_size = 256M #key_buffer_size指定用于索引的缓冲区大小，增加它可得到更好的索引处理性能。...的TCP/IP连接方式，如果WEB服务器是以远程连接的方式访问MySQL数据库服务器则不要开启该选项！...pv总数，(其中包括一个大项目因为初期memcached没部署,导致单台数据库每天处理 9千万的查询)。...如果应用程序中有大量的跳跃并发连接并且 Threads_Created 的值也比较大，那么我就会加大它的值。它的目的是在通常的操作中无需创建新线程。
有些 MySQL 数据表中可能存在重复的记录，有些情况我们允许重复数据的存在，但有时候我们也需要删除这些重复的数据。 本章节我们将为大家介绍如何防止数据表出现重复数据及如何删除数据表中的重复数据。...---- 防止表中出现重复数据 你可以在 MySQL 数据表中设置指定的字段为 PRIMARY KEY（主键） 或者 UNIQUE（唯一） 索引来保证数据的唯一性。...以下实例使用了 INSERT IGNORE INTO，执行后不会出错，也不会向数据表中插入重复数据： mysql> INSERT IGNORE INTO person_tbl (last_name, first_name...mysql> SELECT DISTINCT last_name, first_name -> FROM person_tbl; 你也可以使用 GROUP BY 来读取数据表中不重复的数据： mysql...如果你想删除数据表中的重复数据，你可以使用以下的SQL语句： mysql> CREATE TABLE tmp SELECT last_name, first_name, sex FROM person_tbl
GridFS使用两个数据结构来存储数据：files（包含元数据对象）、chunks（包含其他一些相关信息的二进制块）。...（3）mongod：数据库服务端，每个实例启动一个进程，可以fork为后台运行。 （4）mongodump：数据库备份工具。 （5）mongorestore：数据库恢复工具。...处理器(CPU)：英特尔Xeon(至强)W3503@2.40GHz。 内存：3567MB(DDR31333MHz/FLASH)。 硬盘：希捷ST3250318AS(250GB/7200转/分)。...图5 GridFS大容量文件测试结果 图6 GridFS大容量文件分片信息 4 结论 随着企业和个人数据的不断扩大，随着云计算的高速发展，越来越多的应用需要存储海量数据，并且对高并发和处理海量数据提出了更高的要求...，传统的关系型数据库对于这些应用场景难以满足应用需求，而作为NoSQL数据库之一的MongoDB数据库能够完全满足和解决在海量数据存储方面的应用，越来越多的大网站和企业选择MongoDB代替Mysql进行存储
基于封技术、基于时戳技术、基于有效性检查、MVCC 等技术是并发控制技术 mysql> create table z ( -> a int not null, -> b int null...unique key (b), -> unique key (d), -> unique key (c)); Query OK, 0 rows affected (0.09 sec) mysql...into z select 1,2,3,4; Query OK, 1 row affected (0.01 sec) Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql...into z select 5,6,7,8; Query OK, 1 row affected (0.01 sec) Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql...into z select 9,10,11,12; Query OK, 1 row affected (0.01 sec) Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql
作为Python程序员，平时很少使用并发编程，偶尔使用也只需要派生出一批独立的线程，然后放到队列中，批量执行。...所以，不夸张的说，虽然我知道线程、进程、并行、并发的概念，但每次使用的时候可能还需要再打开文档回顾一下。...我们知道，如果程序中包含I/O操作，程序会有很高的延迟，CPU会处于等待状态，这时如果我们不使用并发会浪费很多时间。...results.append(res) return len(results) 这里我们用到了一个对 futures.as_completed 函数特别有用的惯用法：构建一个字典，把各个future映射到其他数据...下一篇笔记应该是使用 asyncio 处理并发。 最后，感谢女朋友支持。
asyncio asyncio 是Python3.4 之后引入的标准库的，这个包使用事件循环驱动的协程实现并发。...上一篇python并发 1：使用 futures 处理并发我们介绍过 concurrent.futures.Future 的 future，在 concurrent.futures.Future 中，future...1：使用 futures 处理并发 下载国旗的脚本了。...这种处理方式相当于架起了管道，让asyncio事件循环驱动执行底层异步I/O的库函数。 避免阻塞型调用 我们先看一个图，这个图显示了电脑从不同存储介质中读取数据的延迟情况： ?...使用Executor 对象，防止阻塞事件循环 现在我们回去看下上边关于电脑从不同存储介质读取数据的延迟情况图，有一个实时需要注意，那就是访问本地文件系统也会阻塞。
并发处理脚本 最近经常涉及到脚本的编写。本身项目数据量较大，所以经常编写的脚本需要高并发，干脆就提取出来。 如果有地方用到，只需要实现接口即可。...goroutine运行的函数 RunOne(id int64) (params []int64, errInfos map[int64]string, err error) // 最后收集到结果后的处理函数...) // 令牌，只有持有令牌才能运行，为了控制goroutine同时进行的数目 token := make(chan struct{}, params.Step) // 以此判断结果是否都处理完成
所以在考虑整个系统的流程的时候，我们必须要考虑，在高并发大数据量的访问情况下，我们的系统会不会出现极端的情况。...（例如：对外统计系统在7月16日出现的数据异常的情况，并发大数据量的的访问造成，数据库的响应时间不能跟上数据刷新的速度造成。...在低并发访问的情况下，不会发生问题，但是当日期临界时的访问量相当大的时候，在做这一判断的时候，会出现多次条件成立，则数据库里会被插入多条当前日期的记录，从而造成数据错误。）...应用这条规定是一个好习惯，不过除非你要处理一个非常大型的数据，否则你将不需要用到它。...18.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。 19.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。 20. 避免使用不兼容的数据类型。
在页面上显示内容可以简单的用django.http.HttpResponse来显示我们需要的内容，但是当我们需要一些处理一些复杂的数据或者从数据库读出来的操作要显示在html标签内或者js代码中就需要用渲染模板的方法...'myapp', ) 修改DATABASES这个字段的内容 DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql...注： ‘USER’和’PASSWORD’是你mysql创建数据库设置的账户，当然你也可以用其他用户，我们这里只为测试。...所以用了root用户 ‘PORT’端口号一般默认3306，没有特殊需求不要改 这里用的是mysql数据库，没有用django自带的数据库 在Python2 环境中，我们需要安装mysqldb，,下载地址这里我就不提供了...中创建名为djagnomodels的数据库 这里建议读者安装一个名为Navicat for MySql的软件，这是一个图形化管理MySql数据库的工具，可以让我们更简单的使用数据库。
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