在 Arctype 社区里,我们回答了很多关于数据库性能的问题,尤其是 Postgres 和 MySQL 这两个之间的性能问题。在管理数据库中,性能是一项至关重要而又复杂的任务。它可能受到配置、硬件、或者是操作系统的影响。PostgreSQL 和 MySQL 是否具有稳定性和兼容性取决于我们的硬件基础架构。
在管理数据库时,性能是一项非常重要而又复杂的任务。它可能会受到系统的配置、硬件甚至设计的影响。有趣的是,PostgreSQL和MySQL都配置了兼容性和稳定性,这取决于我们的数据库设计的硬件基础架构。
MySQL WAL(Write-Ahead Logging)技术:是 MySQL 数据库的一种重要机制,主要关于数据库系统中的事务处理和日志管理。
在开发游戏服务器程序的过程中,好像大家都默认使用Mysql, 如果有性能问题,大不了再加个Memcached, 或者干脆使用Redis来做数据库。
答: 当我们在 4 核 8G 的机器上运 MySQL 5.7 时,大概可以支撑 500 的 TPS 和 10000 的 QPS。但是当服务的用户量远超这个量的时候,并且读的量大于写数据的量的时候,那我们解决的办法之一就是将数据库进行主从读写分离。
最快的速度把10亿条数据导入到数据库,首先需要和面试官明确一下,10亿条数据什么形式存在哪里,每条数据多大,是否有序导入,是否不能重复,数据库是否是MySQL?
容器技术改变了应用交付、运行的方式,几乎各种Linux环境下的应用程序都可以使用容器来运行。但是否能在容器环境里运行数据库应用,以及数据库应用是否适合在容器里运行,一直都是大家很关注的问题,今天我们就来深入分析一下容器环境运行MySQL数据库的事。
随着互联网和移动互联网的发展,各个机构都需要支撑远超过以往的数据。而在这个需求的刺激下,IT领域出现了大量数据处理技术,其中之一就是NoSQL。灵活的数据类型,高效的处理能力,让NoSQL已占据数据管理系统的一席之地,比如人气NoSQL数据库MongoDB。然而在Wix工程实践中,他们发现,大量场景中其实并不需要NoSQL,反而成熟的RDBMS更具效益,比如MySQL。下面一起看Wix工程主管 Aviran Mordo的分享,由OneAPM工程师翻译。 以下为译文 开发人员选择NoSQL数据库一般都是根据主
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数据库往往是系统中的性能瓶颈,所以通常在系统设计中会引入各种各样的缓存机制,以避免频繁访问数据库。另外,数据库由于其重要性,高可用要求也是避免不了的,因为一旦数据库挂了基本上整个系统也就不能使用了。
数据的一致性和完整性对于在线业务的重要性不言而喻,如何保证数据不丢呢?今天我们就探讨下关于数据的完整性和强一致性,MySQL做了哪些改进。
在实际项目开发中,我们经常将Mysql作为业务数据库,ES作为查询数据库,用来实现读写分离,缓解Mysql数据库的查询压力,应对海量数据的复杂查询。
Redo Log 是 MySQL InnoDB 存储引擎中的一种重要的日志工具。它主要用于记录数据库中所有的修改操作,包括但不限于插入、删除和更新等操作,以便在系统崩溃等异常情况下进行数据恢复。
目前,在很多OLTP场景中,MySQL数据库都有着广泛的应用,也有很多不同的使用方式。从数据库的业务需求、架构设计、运营维护、再到扩容迁移,不同的MySQL架构有不同的特点,适应一定的业务场景,或者解决一定的业务问题。
这个问题是在某个群里面,看见有人问的,已经2020年了,到底Double write 能不能关,这是一个好问题。因为有些数据库压根没有 Double write 也就没有性能上的损耗了。那为什么MYSQL 要有DOUBLE WRITE ,并且可以关吗?
读写分离解决的是,数据库的写操作,影响了查询的效率,适用于读远大于写的场景。读写分离的实现基础是主从复制,主数据库利用主从复制将自身数据的改变同步到从数据库集群中,然后主数据库负责处理写操作(当然也可以执行读操作),从数据库负责处理读操作,不能执行写操作。并可以根据压力情况,部署多个从数据库提高读操作的速度,减少主数据库的压力,提高系统总体的性能。
为了满足每秒插入100万条数据的需求,小编建议采用以下技术方案,以提升数据库系统的吞吐量和性能。
日志是 mysql 数据库的重要组成部分,记录着数据库运行期间各种状态信息。mysql日志主要包括错误日志、查询日志、慢查询日志、事务日志、二进制日志几大类。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
在关系型数据库中,锁和多版本并发控制(MVCC)是两个关键的机制,用于管理并发访问数据的方式。MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统,它使用锁和MVCC来保证数据的一致性、隔离性和并发性。在本文中,我们将深入探讨MySQL中的锁和MVCC机制,了解它们的工作原理,并学习如何使用它们来确保数据的安全和可靠性。
innodb_flush_log_at_trx_commit 是 MySQL 的一个系统变量,运行环境是 InnoDB 引擎。该变量定义了 InnoDB 在每次事务提交时,如何处理未刷入(flush)的重做日志信息(redo log)。它是 InnoDB 确保 ACID 属性中的持久性(Durability)的关键因素。当数据库发生故障,如崩溃或者断电,这项设置可以保护您的数据不会丢失。
MySQL性能压测或者基准测试看起来很简单,使用sysbench,tpcc工具跑跑拿到数据就好,其实压测是一个技术活儿,尤其是涉及到性能对比的测试,因为不同场景/不同厂商的产品的参数设置不同,测试的结果也不一样。如果不阐明具体的参数配置差异,直接给出压测结果可能给其他人带来误导。
* 对大表做数据拆分,先做垂直拆分(按业务拆分,将不同业务的字段拆分到不同的表、或不同的数据库、甚至不同的实例中),然后做水平拆分(对于无法继续拆分字段的表,如果数据量仍然大到影响性能,则可能还需要以不超过1000W行数据量的标准继续对大表执行拆分,即就是我们常说的数据分片)
MySQL 日志 主要包括错误日志、查询日志、慢查询日志、事务日志、二进制日志几大类。
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记,本篇为其“MySQL业务优化与设计”中的MySQL数据类型相关笔记。
jdbc conection configuration:连接池、URL、driverclass、 user、password。
mysql的"双1验证"指的是innodb_flush_log_at_trx_commit和sync_binlog两个参数设置,这两个是是控制MySQL 磁盘写入策略以及数据安全性的关键参数。下面从参数含义,性能,安全角度阐述两个参数为不同的值时对db 性能,数据的影响。
序: 即使有较长的缓存有效期和较理想的缓存命中率,但是缓存的创建和缓存过期后的重建都是需要访问数据库的。对数据库写操作不是很容易引入缓存策略。 11.1 查看数据库状态 可以通过show status、show innodb status 来查看MySQL数据库的状态,使用mysqlreport这个第三方工具可使数据库状态报告更好看(mysqlreport本质是通过MySQL内部命令和工具来统计状态的)。 11.2 正确使用索引 在影响数据库查询性能的众多因素中,索引绝对是一个重量级
常言说得好,每个成功男人背后都有一个为他默默付出的女人,而对于MySQL来说,这个“人”就是InnoDB存储引擎。 MySQL区别于其他数据库的最为重要的特点就是其插件式的表存储引擎。而在众多存储引擎中,InnoDB是最为常用的存储引擎。从MySQL5.5.8版本开始,InnoDB存储引擎是默认的存储引擎。 InnoDB存储引擎支持事务,其设计目标主要面向在线事务处理(OLTP)的应用。其特点是行锁设计、支持外键,并支持非锁定读,即默认读操作不会产生锁。 InnoDB通过使用多版本并发控制(MVCC)来获取高并发性,并且实现了SQL标准的4中隔离级别,默认为REPEATABLE级别。同时,使用一种被称为next-key-locking的策略来避免幻读现象的产生。除此之外,InnoDB存储引擎还提供了插入缓冲(insert buffer)、二次写(double write)、自适应哈希索引(adaptive hash index)、预读(read ahead)等高性能和高可用的功能。
________________________________________________________________________ 从SQLSERVER,到MYSQL ,在到POSTGRESQL , MONGODB ,REDIS,数据库变了又变,现在又到了POLARDB ,你是什么数据库的DBA ,还在标签化吗, NO ,这么多年的摸爬滚打,拼的最终是变化和快速的学习的能力。
在建立一个新项目时,尤其是在 Web 上的项目,选择数据库管理系统通常是事后才想到的。 大多数框架都包含一个对象关系映射 (ORM) 工具,该工具隐藏了跨平台的差异并使它们都以相同的速度运行。
日志是MySQL数据库的重要组成部分,记录着数据库运行期间各种状态信息。MySQL日志主要包括错误日志、查询日志、慢查询日志、事务日志、二进制日志几大类。作为开发,我们重点需要关注的是二进制日志(binlog)和事务日志(包括redo log和undo log),本文接下来会详细介绍这三种日志。
通过前面几天的学习,我们在面对高并发流量时,为了应对大量读写请求,特此将我们的普通存储系统开发成了一套分布式存储系统。主要基于读写分离主从复制以及数据分库分表实现的。不清楚的可以再回去看看啊数据库读写分离方案,实现高性能数据库集群,数据库分库分表后,我们生产环境怎么实现不停机数据迁移
最近学习POSTGRESQL 看完某本书,突然有所顿悟,数据库到底应该是功能多,能减低开发的难度,还是功能缺乏,通过第三方的元素来给自己加持。
原子性是数据库事务的核心特性之一,它要求事务中的所有操作要么全部完成,要么全部不完成。这种“全或无”的特性确保了数据库在事务处理过程中的一致性。在MySQL中,原子性的实现主要依赖于事务日志,特别是redo log(重做日志)和undo log(撤销日志)。
【IT168 资讯】几十年来,关系型数据库已经成为企业应用程序的基础,自从MySQL在1995年发布以来,深受企业的偏爱。然而随着近年来数据量和数据的不断激增,非关系数据库技术如MongoDB应运而生
2023 年某一天周末,新手程序员小明因为领导安排的一个活来到公司加班,小明三下五除二,按照领导要求写了一个跑批的数据落库任务在测试环境执行 ,突然间公司停电了,小明大惊,“糟了,MySQL 还在跑任务,会不会因为突然断电,导致数据库崩了”。
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。
1.MyISAM MySQL 5.0 之前的默认数据库引擎,最为常用。拥有较高的插入,查询速度,但不支持事务.
数据库“断页”是个很有意思的话题,目前任何数据库应该都绕不过去。我们知道数据库的块大小一般是8k、16k、32k,而操作系统块大小是4k,那么在数据库刷内存中的数据页到磁盘上的时候,就有可能中途遭遇类似操作系统异常断电而导致数据页部分写的情况,进而造成数据块损坏,数据块损坏对于某些数据库是致命的,可能导致数据库无法启动。既然对于断页问题数据库都可能遇到,那么再来看看主流数据库是如何避免发生断页的。
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之前几周有幸被京东智联云的市场同事推荐参与麦思博的一个视频课程的录制,题目是与MongoDB相关的内容。在ppt里也写到了推荐学员可以对比参照其他数据的原理和特点,来学习和理解MongoDB的一些原理和特点,而自己最近在学习的时候,正好发现了一处MongoDB与MySQL设计非常相似的地方,即今天要介绍的写确认相关的内容。
WAL(Write-Ahead Logging)技术是一种用于数据库系统的日志管理方法,它主要用于确保数据的完整性和恢复能力。在WAL技术中,所有的修改(事务)都会先被写入到日志中,然后才会被应用到数据库文件上。这样做的目的是为了在发生故障时,可以使用这些日志来恢复数据库到最后一次一致的状态。
需要注意的是,故障恢复的具体步骤和策略会根据故障的类型和严重程度而有所不同。此外,MySQL的不同版本可能还会有不同的故障恢复机制。
在MySQL8 innodb 参数中有一些需要在在重新梳理,发现一些新版本的添加的参数,更新知识,也将老的知识在重新唤醒。
根据上图可以看到QPS:10.73k,实际上真实的并发大量数据到达的时候,我这里最高的QPS是将近15k.而目前单个数据库分片(实例)4CPU8G内存的配置下,最高的性能是7k的QPS。
在 FreeWheel 的核心业务系统中,我们使用 MySQL 来存储数据。但随着数据量的不断增加,原有数据库已经无法满足如今的业务需求。经过前期大量的调研,我们决定将 MySQL 中的部分表迁移到 AWS Dynamodb 中。本文主要介绍从关系型数据库平顺迁移到非关系型数据库的实践经验。
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