mysql是关系型数据库，主要用于存放持久化数据，将数据存储在硬盘中，读取速度较慢。
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。
用户连接到数据库里，对数据库进行操作，将磁盘里数据库中的数据读取到内存中(物理读)，内存中的数据被用户读取(内存读)，内存读的速度(基本可忽略)是物理读的速度的好几万倍。
这个问题我们可以从两个角度去解答。一个是100G的数据量用MySQL和MongoDB在存读取上有什么区别，另一个是数据本身的结构和你要进行的应用来考虑使用哪种数据库比较方便。
Redis基于内存，读写速度快，也可做持久化，但是内存空间有限，当数据量超过内存空间时，需扩充内存，但内存价格贵。
导读：InnoDB是事务安全的MySQL存储引擎，设计上采用了类似于Oracle数据库的架构。通常来说，InnoDB存储引擎是OLTP应用中核心表的首选存储引擎。同时，也正是因为InnoDB的存在，才使MySQL数据库变得更有魅力。
MySQL 和 PostgreSQL 是两大开源关系数据库管理系统 (RDBMS)，长期以来被证明具有高度的可靠性和可扩展性，在本文中，我们将探讨 PostgreSQL 与 MySQL，以及它们之间的差异。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/148807.html原文链接：https://javaforall.cn
假设你在超市里买了一箱啤酒，如果你需要每次想喝啤酒就去超市购买，无疑会浪费很多时间和精力。而如果你将一部分啤酒放在家中的冰箱里，每次想喝啤酒时就从冰箱里取出来，那么就不需要频繁前往超市，提高了生活效率。
有过多年应用开发经验的同学大都会体验过数据库 IO 比较慢的情况，但到底会慢到什么程度，特别是和其它读写数据的手段相比的差距，可能很多人还没有感性认识。 Java 是普遍采用的应用开发技术，我们来实际测试一下，Java 程序从 Oracle 和 MySQL 这两种典型数据库中读数的性能，并和读文本文件对比。 用国际标准 TPCH 的工具生成数据表，选用其中的 customer 表，3000 万行，8 个字段。生成的原始文本文件有 4.9G。将这些数据导入到 Oracle 和 MySQL 中。 硬件环境是单台 2CPU 共 16 核的服务器，文本文件和数据库都在 SSD 硬盘上。所有测试都在本机完成，没有实质上的网络传输时间。
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。
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。
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.
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。
MySQL是一种关系型数据库管理系统，用于存储数据。在高并发的场景下，MySQL的读写性能往往成为瓶颈。为了提高应用程序的性能和响应速度，可以使用缓存技术，将经常访问的数据缓存到内存中，避免频繁地读取数据库。
虽然近十年来各种存储技术飞速发展，但关系数据库由于其ACID的特性和功能强大的SQL查询，目前还是各种业务系统中关键和核心的存储系统，很多场景下高性能的设计最核心的部分就是关系数据库的设计。
锁对于传统数据库来说是非常重要的, 里面也掺杂各种权衡, 概念类较多, 本文只针对部分内容做了讲解.
一、缓存是什么？ Cache 高速缓冲存储器，其中复制了频繁使用的数据以利于快速访问。 位于速度相差较大的两种硬件/软件之间，用于协调两者数据传输速度差异的结构 二、缓存有哪几类？ 1、基于web应用的系统架构图 📷 2、在系统架构中，不同层级之间为了加快访问速度，缓存都可以存在。 操作系统磁盘缓存->减少磁盘机械操作 数据库缓存->减少文件系统I/O 应用程序缓存->减少对数据库的查询 Web服务器缓存->减少应用服务器请求 客户端浏览器缓存->减少对网站的访问 三、操作系统缓存 1、文件系统提供的Dis
以 windows 为例，mysql 的表和数据，存储在data 目录下frm ibd 后缀的文件中
ber的Schemaless数据库是从2014年10月开始启用的，这是一个基于MySQL的数据库，本文就来探究一下它的架构。本文是系列文章的第二部分；第一部分是关于Schemaless的设计。 在《Mezzanine项目——Uber的超级大迁移》一文中，我们描述了如何将Uber的核心trip数据从一个单独的Postgres实例迁移到Schemaless这个可扩展与高可用的数据库中。然后对Schemaless进行了简单介绍，包括其发展决策过程、整体数据模型，并介绍了Schemaless的trigger与索引等
MySQL支持多种数据存储引擎，其中最常见的是MyISAM和InnoDB引擎。可以通过使用"show engines"命令查看MySQL支持的存储引擎。
本篇文章给大家带来的内容是关于Mongodb与MySQL之间的比较分析，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
MySQL 作为全世界广受欢迎的数据库，被用于很多中小型的项目中，但是你对 MySQL 数据库的存储引擎了解多少呢？
一、什么是缓存 1、Cache是高速缓冲存储器 一种特殊的存储器子系统，其中复制了频繁使用的数据以利于快速访问 2、凡是位于速度相差较大的两种硬件/软件之间的，用于协调两者数据传输速度差异的结构，均可称之为 Cache 二、缓存的分类 1、基于web应用的系统架构图 📷 2、在系统架构的不同层级之间，为了加快访问速度，都可以存在缓存 操作系统磁盘缓存->减少磁盘机械操作 数据库缓存->减少文件系统I/O 应用程序缓存->减少对数据库的查询 Web服务器缓存->减少应用服务器请求 客户端浏览器缓存->减少对网
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！
可能谈到保持Redis与Mysql双库的数据一致性，可能很多人最先想到的方案就是读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去。但是这个方案有着一个致命的缺点：读请求和写请求串行化会导致系统的吞吐量大幅度降低，需要使用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。Redis与Mysql双库的数据一致性问题为何会出现呢？其实我们可以考虑这么一个业务场景：我们需要更新部分数据，我们首先更新数据库数据，然后清除Redis缓存中的数据。但是数据库更新操作成功了，然而Redis清除缓存出现异常了，这样会导致出现这么一种情况：数据库中的数据已经更新为最新数据，但是Redis缓存中的数据依旧还是老数据，这时候就会出现Redis与Mysql双库的数据一致性问题。
无论何时，只要有多个查询需要在同一时刻查询数据，都会产生并发问题。 我也不多废话，如果是进来找代码实现的，请移步：不是你记忆中的单例模式，但适用的程度，更胜一筹 当然，建议还是打开看一下，说不定就涨了些奇奇怪怪的知识。
常见的关系型数据库有mysql 、SQL Server、Oracle、Sybase、DB2等。关系型数据库是目前最受欢迎的数据库管理系统，技术比较成熟。
MySQL是一个功能强大的开源数据库。随着越来越多的数据库驱动的应用程序，人们一直在推动MySQL发展到它的极限。这里是101条调节和优化 MySQL安装的技巧。一些技巧是针对特定的安装环境的，但这些
决定一个水桶容量的，是最短的一块板子，MySQL也不例外，MySQL服务器的性能受制于整个系统的磁盘大小、可用内存、CPU资源，网络带宽等等，这其中，最常见的两个性能瓶颈因素是CPU和IO资源。
Binlog 日志，全称为 Binary Log，是 MySQL 在 Server 层产生的一种日志。这种日志包含了对数据库执行变更的所有操作（例如 SQL 语句的执行）或者对于数据库的数据变更情况，记录了实例的所有 DML 和 DDL 操作。
数据库备份是DBA的典型任务，可以将数据从一个系统传输到另外一个系统，也可以基于生产系统的特定状态创建一个开发服务器。除此之外，备份还用于数据库恢复，可以将一个发生故障的系统恢复，也可以将系统恢复到发送用户错误之前的特定状态。利用备份的系统可以将其与生产系统分离，在不影响生产系统的性能的前提下，对数据进行审计和分析。
一、什么是缓存 1、Cache是高速缓冲存储器 一种特殊的存储器子系统，其中复制了频繁使用的数据以利于快速访问 2、凡是位于速度相差较大的两种硬件/软件之间的，用于协调两者数据传输速度差异的结构，均可称之为 Cache
杨奇龙，网名“北在南方”，7年DBA老兵，目前任职于杭州有赞科技DBA，主要负责数据库架构设计和运维平台开发工作，擅长数据库性能调优、故障诊断。
在各类技术岗位面试中，似乎 MySQL 相关问题经常被问到。无论你面试开发岗位或运维岗位，总会问几道数据库问题。经常有小伙伴私信我，询问如何应对 MySQL 面试题。其实很多面试题都是大同小异的，提前做准备还是很有必要的。本篇文章简单说下几个常见的面试题，一起来学习下吧。
我们常见的数据库性能优化就是SQL语句优化，确实SQL优化是开发者接触到最多的也是最常有的优化手段。作为开发人员我们接触最多的也就是SQL语句的优化，SQL语句的优化除了调整SQL语句外更多的是通过添加索引来加速查询，表结构(合理设计字段、拆分字段到其它表、分表等)的优化也是我们优化的主要手段。
在众多磁盘性能测试工具中，dd 命令因其简单易用和易于获得而深受广大运维工程师的喜爱。在这篇文章中，我们将探讨如何将它与 hdparm 命令一起使用，快速有效地评估磁盘性能。
所以说，如果我们写 select*fromuserwhereusername='Java3y'这样没有进行任何优化的sql语句，默认会这样做：
哈啰出行作为阿里系共享单车的头部企业，在江湖中的知名度还是有的，而今天我们就来看一道哈啰 Java 一面中的经典面试题：当数据表中数据量过大时，应该如何优化查询速度？
本文介绍了MySQL数据库在国产化ARM环境中出现的第一个大坑——从库复制延迟。作者首先分析了导致这一现象的原因，包括主库的binlog dump线程、从库的IO线程、从库的SQL线程及协调线程等各个方面的因素。然后，作者进行了详细的调试和分析，发现了社区版MySQL在ARM架构下存在的获取CPU缓存行大小函数兼容性BUG。最后，作者提出了解决方案并在国产ARM架构中使用TXSQL避免了这个问题。
MYSQL 目前被攻击最多的就是他的OLAP的性能, 在OLTP中MYSQL 本身的性能是OK的,尤其高并发中符合MYSQL数据库的表设计和提取的方式,则数据的获取的速度是非常快的.
MYSQL 应该是最流行了 WEB 后端数据库。WEB 开发语言最近发展很快，PHP， Ruby, Python, Java 各有特点，虽然 NOSQL 最近越來越多的被提到，但是相信大部分架构师还是会选择 MYSQL 来做数据存储。
一个程序员很有必要熟悉或者精通一种数据库，MySQL无疑是首选。为什么使用MySQL呢，因为它是开源的，同时具备轻量、简单、稳定和高性能等特点，尤其是其学习成本相对其他数据库，比如Oracle和Sybase更简单，入门更低。MySQL的应用范围从中小型Web网站到大型的企业级应用随处都可见它的身影。 关系型数据库 关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。它的优势： 保持数据的一致性（事务处理） 由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上都只有一处） 可以进行Join等复杂查
事务特性ACID：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。
缓存是为了减少数据库和服务器压力而产生的，在应用层编程时需主要考虑以下几种情况： 客户端缓存 服务端缓存 网络缓存（CDN缓存） 客户端缓存负责减轻服务端的存储和频繁的数据请求等压力。 例如，在QQ初始阶段，只有“会员”才可以把QQ表情存储在“云端”之上，因为腾讯内部并没有庞大的存储系统存储大量的QQ表情。 虽然现在腾讯已经取消了只有“会员”才可以存储QQ表情的限制，但是大部分QQ表情仍然默认存储在本地客户端。 客户端缓存大致可分为以下几种： 客户端本地文件缓存，包括图片、.txt文件、.doc文件等。 客
量化回测，苦于MySQL久矣，特别是进行股票日内因子构建分析或全市场因子测试的时候，每当按下回车时，MySQL就跟丢了魂一样，查询费时，大吞吐量读取也非常耗时。虽然MySQL的优化技巧足够写一本书，但这些都需要交给专业的DB工程师去做，量化打工人没有能力更没有时间倒腾这些。那有没有省时省力，高效存储股票行情数据的解决办法呢。带着这个问题，编辑部简单的搜索了一下，总体分为几个方案：
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。
mysql数据库存储数据的方式与excel类似，都是以表格的形式来存储数据。 excel一般用一张表来存储少量的数据，数据库可以用多个表来存储大量的数据。
redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set –有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)
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