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?
通常,我们在回答 MySQL 数据库优化的相关问题时,一般会从三个层面来说明,分别是:
我们在 MySQL 入门篇主要介绍了基本的 SQL 命令、数据类型和函数,在具备以上知识后,你就可以进行 MySQL 的开发工作了,但是如果要成为一个合格的开发人员,你还要具备一些更高级的技能,下面我们就来探讨一下 MySQL 都需要哪些高级的技能
数据的迁移就像搬家,基本每个用过手机的人都做过数据迁移,将旧智能手机中的电话号码、照片、微信聊天记录导入到另一台新的智能手机。因此数据迁移并不神秘。在上云的过程中,因数据的量更大、数据重要性更大、专业性更强,因此在公有云上诞生了“云迁移”这项目服务,在公有云市场也有上百个云服务商专业做“云迁移”服务。今天我们来讲三种常用的云数据库迁移方法。
用了那么长时间的MySQL,sql语句相信早已烂熟于心,于是,我就试着去了解它的执行原理,以下是我学习过程中的总结要点。
所谓参数文件其实就是常说的mysql配置文件my.cnf,mysql启动的时候会去寻找配置文件my.cnf,如果找不到,相关参数就使用默认值,如果找到了,就使用配置文件中手动设置的相关参数值覆盖默认值。
我们在 138 张图带你 MySQL 入门中主要介绍了基本的 SQL 命令、数据类型和函数,在具备以上知识后,你就可以进行 MySQL 的开发工作了,但是如果要成为一个合格的开发人员,你还要具备一些更高级的技能,下面我们就来探讨一下 MySQL 都需要哪些高级的技能
作为一名常年CURD的程序员,一定非常熟悉这条查询语句吧。从jiuxiao_admin_log 表中查询 user_id=1000的数据。 然而我们只知道这样会返回出结果,却不知道里面的流程。相信这也是你点击进来的目的吧,让我们一起来拆解一下mysql中有哪些零件!
Django 的 orm 操作本质上会根据对接的数据库引擎,翻译成对应的 sql 语句;所有使用 Django 开发的项目无需关心程序底层使用的是 Mysql、Oracle、sqlite...,如果数据库迁移,只需要更换 Django 的数据库引擎即可。
文章来自:博客 数据库属于 IO密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作。而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级。所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO。本文先从 MySQL 数据库IO相关参数(缓存参数)的角度来看看可以通过哪些参数进行IO优化: 📷 query_cache_size/query_cache_type (global) Query cache 作用于整个 My
mysql> show variables like ‘%storage_engine%’; #查看mysql当前默认的存储引擎
列表分区能把几种不同的数据整合在一个分区里,列表分区明确指定了根据某字段的某个具体值进行分区,而不是像范围分区那样根据字段的值范围来划分的。
本测试主要用来做灾难恢复测试,即集群中某个分片对应的两个节点挂了一个,需要新增一个节点,存量数据同步情况和效率。
本文会分享陆金所在线换库的全过程,详细剖析陆金所设计的在线换数据库方案,整套方案又是如何在一个复杂庞大的金融系统里,通过多团队紧密配合稳妥落地。希望阅读本文之后,能够让大家深入了解金融核心系统去 Oracle 的难点和风险,并给想去 Oracle 但是不敢落地实施的同学提供真正的实战案例解决思路。
今天给大家聊聊MYSQL数据库有哪些分支,并且每个分支都有哪些特点,希望对大家深入了解MySQL能够提供一些帮助!
MySQL本身是开源的,有些公司或社区基于MySQL发布了新的分支,如有名的MariaDB。 在介绍 Percona 之前,首要要介绍的是XtraDB存储引擎,在MYSQL中接触比较多的是MyISAM 和 InnoDB这两个存储引擎。 MySQL 4 和 5 使用默认的 MyISAM 存储引擎安装每个表。从5.5开始,MySQL已将默认存储引擎从 MyISAM 更改为 InnoDB。MyISAM 没有提供事务支持,而 InnoDB 提供了事务支持。与 MyISAM 相比,InnoDB 提供了许多细微的性能改进,并且在处理潜在的数据丢失时提供了更高的可靠性和安全性。 Percona Server由领先的MySQL咨询公司Percona发布。Percona Server是一款独立的数据库产品,其可以完全与MySQL兼容,可以在不更改代码的情况了下将存储引擎更换成XtraDB 。
数据库引擎是用于存储、处理和保护数据的核心服务。利用数据库引擎可控制访问权限并快速处理事务,从而满足企业内大多数需要处理大量数据的应用程序的要求。 使用数据库引擎创建用于联机事务处理或联机分析处理数据的关系数据库。这包括创建用于存储数据的表和用于查看、管理和保护数据安全的数据库对象(如索引、视图和存储过程)。
最近线上突然发现一张表每天会产生500w条的数据,一个月下来发现已经接近8000w条的数据,达到90G之大的数据,之前在系统没有升级之前一年才产生100w左右的记录,估计开发的程序或者逻辑出现问题了,不管怎么样,作为运维发生问题,第一时间先以解决问题为第一位,所以这里总结一下删除大表数据的经验。
推荐阅读 微服务:springboot系列教程学习 源码:Javaweb练手项目源码下载 调优:十五篇好文回顾 面试笔试:面试笔试整理系列 一,先说一下为什么要分表 当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 根据个人经验,mysql执行一个sql的过程如下: 1、接收到sql; 2、把sql放到排队队列中 ; 3、执行sql; 4、返回执行结果。 在这个执行过程中最花时间在什么地方呢?第一,是排
本文讨论关系数据库设计相关的一些内容,涉及关系模型,表结构设计等内容,以学生选修课程讲述设计过程,在尽量讲清楚设计要领的前提下,简化设计内容。
为什么加索引? 如果上面的表,我们执行SQL语句 select * from table where Col2=89; 这样就会造成全表扫描,从第一行读取到倒数第二行,然后拿到这个89这个对应的值的位
MySQL 分表3种方法 摘要: 当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会卡在那儿了,那么分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 一,先说一下为什么要分表 当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 根据个人经验,mysql执行一个sql的过程如下: 1、接收到sql; 2、把sql放到排队队列中 ; 3、执行sql; 4、返回执行结果。
在现如今的软件开发中,关系型数据库是做数据存储最重要的工具。无论是Oracale还是Mysql,都是需要通过SQL语句来和数据库进行交互的,这种交互我们通常称之为CRUD。在CRUD操作中,最最常用的也就是Read操作了。而对于不同的表结构,采用不同的SQL语句,性能上可能千差万别。本文,就基于MySql数据库,来介绍一下如何定位SQL语句的性能问题。
MYSQL 8 发布也是有些日子了,但使用的人数和单位都不多,原因大部分大企业,银行已经开始使用国内的自研的MYSQL 作为主力,同时MYSQL 5.7 在目前使用中并未出现什么重大的缺陷,并且周边的生态都是基于 5.6 5.7 的,所以更换MYSQL 8 是不是吃力不讨好的一件事情,另外网传,并且自己也测试了一些东西,发现MYSQL8 在某些方面尤其是查询的速度来说,并没有快到哪里去,反倒是有可能更慢。
| 作者 沈启超,19年硕士毕业于东南大学,目前在腾讯CSIG企业产品部担任后台开发,同时也参与公司内部存储开源组件MySync的开发。 ---- 前言:MySQL架构体系 首先分享实验前的基础知识,MySQL主要分为Server层与存储引擎层。 Server层主要包含连接器、检索内存、分析器、优化器、执行器等,所有跨存储引擎的功能均于这一层构建,例如存储过程、触发器、视图,函数等,有一个标准化的binglog日志模块。 存储引擎负责数据的存储与存取,使用可更换的插件式架构,拥有InnoDB、MyISA
* 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)
数据库的种类越来越多不知道大家最近有没有这样的体会,时序性的数据库,列式数据库,OLAP类型的数据库等等, 数据库从概念上慢慢已经超越了之前的一些思维模式的限定。
来源:https://www.jianshu.com/p/336f682e4b91
MYSQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典 MySQL AB 公司开发,目前属于 Oracle 旗下公司。MySQL 最流行的关系型数据库管理系统,在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS (Relational Database Management System,关系数据库管理系统) 应用软件之一。
一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发。简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master。 ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制,配置选项 slave_parallel_workers 即可实现在slave上多线程并发复制。不过,它只能支持一个实例下多个 databa
种数据库都有它自己的内存机制,如果说汽车的三大件,发动机,变速箱,底盘。数据库的内存机制算是数据库核心的核心,一个没有好的内存管理和分配的数据库,一定是不会有好的性能。
锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。在数据库中数据其实是一种供大量用户共享的资源,所以在并发访问时我们需要保证数据的一致性和有效性,而锁冲突是影响数据库并发性能最关键的因素之一。所以本篇文章主要讨论Mysql中锁机制的特点。Mysql的锁机制包含多种:行锁,表锁,读锁,写锁等,其实就是使用不同的存储引擎会支持不同的锁机制。而我主要是针对InnoDB存储引擎下的7种类型的锁进行介绍。
例1: 没有携带on的条件字句,此条slq查询的结构集等价于,a表包含的条数*b表包含的乘积:
MySQL是典型的C/S架构(客户端/服务器架构),客户端进程向服务端进程发送一段文本(MySQL指令),服务器进程进行语句处理然后返回执行结果。
执行: select sleep(5); 查看日志: tail -100f lixj-server-01-slow.log
使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死。严重影响业务。
当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。
一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发。简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master。
实现了数据模型与数据库的解耦,通过简单的配置就可以轻松更换数据库,而不需要更改代码。orm操作本质上会根据对接的数据库引擎,翻译成对应的sql语句。所有使用Django开发的项目无需关心程序底层使用的是MySQL、Oracle、sqlite....,如果数据库迁移,只需要更换Django的数据库引擎即可。
没有找到出错的具体原因,所以只能更换一个引擎,在这里找到了一个临时方案: 安装新的引擎:
索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行,不使用索引,MySQL必须从第一条记录开始读完整个表,直到找出相关的行,表越大,查询数据所花费的时间就越多,如果表中查询的列有一个索引,MySQL能够快速到达一个位置去搜索数据文件,而不必查看所有数据,那么将会节省很大一部分时间。
Django框架中,model模型文件是操作联系数据库的桥梁,通过对于模型文件的编写可以不关心数据库,直接操作本身即可,不过关于模型层model文件的编写,需要通过大量的事件才能掌握,本渣渣一直不得要领,好在有另一种方法,可以实现model模型文件的反向生成。
转载自 https://www.cnblogs.com/whgk/p/6179612.html
周末的时候有网友提到自己的Typecho网站在迁移服务器的时候有出现问题,打开出现"Database Server Error"提示错误,不过他可以确保的是数据和数据库完全是导入进来的,而且数据库连接也是新的链接账号,为什么就打不开呢?
MySQL 服务器性能受制于整个系统最薄弱的环节,承载它的操作系统和硬件往往是限制因素。磁盘大小、可用内存和 CPU 资源、网络,以及所有连接它们的组件,都会限制系统的最终容量。
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