在开始文章之前,我先把我今天一天做的工作大概罗列一下,看看这一天的时间都怎么被这些任务瓜分了:
做过2B类系统的同学都知道,2B系统最恶心的操作就是什么都喜欢批量,这不,我最近就遇到了一个恶心的需求——50个用户同时每人导入1万条单据,每个单据七八十个字段,请给我优化。
强烈推介IDEA2020.2破解激活,IntelliJ IDEA 注册码,2020.2 IDEA 激活码
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1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。 表越大,花费的时间越多。如果表中查询的列有一个索引,MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间,没有必要看所有数据。 大多数MySQL索引(PRIMARY KEY、UNIQUE、INDEX和FULLTEXT)在B树中存储。只是空间列类型的索引使用R-树,并且MEMORY表还支持hash索引。
日志服务最近在原有 30+ 种数据采集渠道 基础上,新增 MySQL Binlog、MySQL select 等数据库方案,仍然主打快捷、实时、稳定、所见即所得的特点。
在某个工作日,突然收到线上的服务告警,有大量的请求延时产生,查看线上服务发现基本上都是获取数据库连接超时,而且影响时间只有34秒钟,服务又恢复了正常。隔了几分钟之后,又出现了大量的告警,还是影响34秒后又恢复正常。 由于我们是底层服务,被重多的上层服务所依赖,这么频繁的异常波动已经严重影响到了业务使用。开始排查问题
step-one:在服务器上创建备份目录: mkdir /home/alic/workspace/mysql/backup 进入backup目录 cd /home/alic/workspace/mysql/backup step-two:编写备份脚本代码: sudo vi dbbackup.sh 添加下面几行shell脚本代码 #!/bin/sh mysqldump -uuser -ppassword db_name | gzip > /home/alic/workspace/mysql/backup
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的,索引可以大大提高MySQL的检索速度。
4月20号,MySQL8.0更新了8.0.24这个版本,晚上看了下release note,整理了一些改进点,记录在这里,后续可以下载对应的版本进行测试。
一、前言 1、本文主要内容 实现数据库全量备份 实现定时执行备份 实现定时清理7天之前的备份 2、环境信息 环境/工具 说明 MySQL v5.7.x mysqldump MySQL自带的数据导出工具 crontab 功能相当于Windows的任务计划工具 二、备份准备&备份测试 1、备份目录准备 #mysql专用目录 mkdir /mysql #mysql备份目录 mkdir /mysql/backup #mysql备份脚本 mkdir /mysql/backup/scripts #mysql备份文件
我们需要存储结构化时序数据,时间间隔为5分钟或1分钟,计算95峰值、995峰值、最值等指标,并且在网页中展示。
原来的主库读写压力都很大,最后做了读写分离,读节点的压力开始激增,而且随着业务的扩展,统计查询的需求越来越多,比如原来是有10个查询,现在可能变成了30个,这样一来统计压力变大,导致系统响应降低,从而导致从库的延迟也开始变大。最大的时候延迟有3个小时,按照这种情况,统计的意义其实已经不大了。
在老东家干了 6 年,发展一般,很想出去,但是一直没有合适的机会,只好一边准备面试一边学习。让我没有想到的是,突然收到了“毕业”通知,当然,不光是我,而是整个团队。
Spring Boot 默认选择 Tomcat JDBC Pool 作为数据库连接池。Tomcat(8) 连接池常用的属性:
本文分享一篇在工作遇到的一个问题,关于MySQL GROUP_CONCAT函数导致的问题。希望能帮忙到你。
不管是啥业务,最终数据都要落地,数据库这一环是肯定少不了的。随着业务发展,并发越来越高,数据库很容易成为整个链路的短板。这也是大厂面试中比较常被问到的。而调优的第一步,都是从sql语句、索引入手。先得保证单个数据库执行没问题,才会有更高层次的分库分表、弹性、容灾等等。
基于上述的需求分析,使用ES搜索引擎能够完全满足相关的搜索需求,基于此在处理整体搜索后台服务上,主要考虑下面几个问题:
最近在监控线上日志时发现,时长会抛出如:com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.CommunicationsException: Communications link failure The last packet successfully received from the server was 4,977,174 milliseconds ago. The last packet sent successfully to the server was 1 milliseconds ago 异常信息,通常见到如上异常,是因为应用使用了连接池管理连接,有些连接已经失效了,拿失效的连接去请求mysql导致的,这个就是经典的mysql八小时的问题
这是我一段真实的业务触发器。实现操作是在 jg_kfzt 表更新后修改 jg_dlzt 表 cssj 字段的时间在Oracle中对时间的运算操作比较繁琐,直接用时间相减不能够实现需要的结果。所以这里对时间进行了先转成字符在转成时间在去运算
时间在回到一周前,测试跑过来跟我说:压测500w同步数据失败了。我保持以往的态度,莫慌莫慌,多大点事儿,然后打开运行日志,然后一看居然是内存不足,如下图:
在遭到DDos攻击后,整个服务都垮掉了。由于第四层交换机不堪重负,网络变得无法连接,从而导致业务系统也无法正常运转。安全组很快屏蔽了所有的DDos攻击,并恢复了网络,但业务系统却还是无法工作。 通过分析系统的thread dump发现,业务系统停在了JDBC API的调用上。20分钟后,系统仍处于WAITING状态,无法响应。30分钟后,系统抛出异常,服务恢复正常。
晚上正在休息的时候,突然收到一封报警邮件。 报警内容: CPU utilization is too high ------------------------------------ 报警级别: PROBLEM ------------------------------------ 监控项目: CPU idle time:59.11 % ------------------------------------ 这个报警信息已经非常明确,CPU使用率很紧张了。这台服务器上运行着Oracle和MySQL
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-F5x3IfHz-1624685690449)(assets/1558957195965.png)]
本文主要介绍Apache Doris在京东广告报表查询场景下的应用。文章将从我们原有系统开始讲述,包括我们遇到的问题,面临的挑战,以及我们为何选择使用Apache Doris。最后将介绍Doris在我们在生产环境下的使用情况,包括Apache Doris在京东“618”,“双11”大促中的表现。希望通过我们的使用实践为大家提供一些经验参考,也欢迎大家对我们的不足之处提出建议。
我们用 docker-compose 部署一套单机版 prometheus 集群,docker-compose up -d 启动后可以直接看到监控效果。
Hi,大家好!我是祝威廉,本来微博也想叫祝威廉的,可惜被人占了,于是改名叫·祝威廉二世。然后总感觉哪里不对。目前在乐视云数据部门里从事实时计算,数据平台、搜索和推荐等多个方向。曾从事基础框架,搜索研发四年,大数据平台架构、推荐三年多,个人时间现专注于集群自动化部署,服务管理,资源自动化调度等方向。
岗位:数据分析师【如果有小伙伴也是这个岗位,可以加我微信(xuqiugui_)大家以后一起交流,备注:牛客】 时间:3-22 现场笔试+两轮技术面+hr面/3-26 VP面试 状态:4-3日邮件收到o
“ 关键字: “毕业论文、购物商城" 01————【总体介绍】 介绍:基于Spring购物商城系统 框架特点:基于Spring+Vue+Mysql主流技术开发框架集成开发的商场管理系统;其中包含java后端、java PC端、数据接口等技术框架,包含:会员管理、商品管理、订单管理、系统管理等标准通用功能模块,同时集成代码生器方便业务功能二次开发;核心设计目的:快速开发、容易上手、易于二次开发;主要特点:轻量级、友好性、封装良好、交互简单、性能优秀、扩展性良好、代码生成。 系统技术特点:(
Zabbix trigger是zabbix 进行告警通知的设定条件 ,当监控获取的值触发了设定的条件时,会按照触发器的设定,执行相应的action 操作 。在zabbix中为了比较方便的设定各种条件,zabbix为我们设计了相应的函数和操作符 。
2.创建一个留言表,插入相关数据。①显示所有留言信息,发布日期只显示日期,不用显示时间②查询在2分钟内发布的帖子。
作者 金 戈 沃趣科技技术专家 传统监控系统面临的问题 Prometheus的前身:Borgmon Borgmon介绍 应用埋点 服务发现 指标采集与堆叠 指标数据存储 指标 指标的查询 规则计算
Hikari是一款非常强大,高效,并且号称“史上最快连接池”。并且在springboot2.0之后,采用的默认数据库连接池就是Hikari。
看过上一篇文章的同学应该还记得在叙述索引原理和实际案例的时候,我们列举了一个阿里分布式事务中主事务表的例子。
使用sqlyog或者是navicat 执行操作。等一会不操作,下次操作第一次就会比较卡。需要等待,才可以。连接上,继续操作没问题。但是一会不操作,下次操作,又会复现。
在《故障复盘的简洁框架-黄金三问》这篇文章里,我把故障原因分为了两类:触发原因和深层原因。 这里我并没有提到根因或根本原因,理由就是我们原本所认为的根因可能往往不止一个,可能会有多个。 这个怎么理解呢?我举个比较容易理解的例子: 比如我们有一台服务器宕机了,上面跑的的MySQL服务也挂了,影响了上层业务访问,花了30分钟才解决,被定性为故障。 那这个故障的根因是什么呢? 有的人可能会说是服务器宕机引起的,服务器问题是根因。 有人会说上层数据库没做高可用,数据库问题是根因。 也有人会说业务层面没做功能降级,
今天是星期一,也是双十一,问了一圈周边的人,好像没有买东西的居多,大家都是不知道该买啥好,看来像我一样的老年人变多了,工作了一天,累了,写完早点休息了。。。
通过提供商家PC端、App端解决大部分中小商家的日常运营需求,另外提供开放平台满足大中型商家系统对接与数据共享互通的问题。
换MAC后,在安装数据库管理工具时犯了难:Navicat太贵买不起,也厌倦了破解。偶然发现好多大佬在使用免费的DBeaver社区版,就也下载了最新的7.2.2,添加数据库也很顺利,查询也很6,But没有找到创建表的入口:
由于一次导入千万条数据性能较低,因此决定把后面的1000万行,拆分为两部分,分两次导入,如下操作:
假设你有个操作,一个请求过来,各种操作MySQL,半天查出来一个结果,耗时600ms。 但这结果可能接下来几个小时都不会再变,或者变了也可以不用立即反馈给用户。那么此时咋办?
现网出现慢查询,在500万数量级的情况下,单表查询速度在30多秒,需要对sql进行优化,sql如下:
点击上方蓝字每天学习数据库 一起构建MySQL知识网络,我是林晓斌,今天的文章我们从索引说起。 林晓斌 林晓斌,网名丁奇,腾讯云数据库负责人,数据库领域资深技术专家。作为活跃的MySQL社区贡献者,丁奇专注于数据存储系统、MySQL源码研究和改进、MySQL性能优化和功能改进,在业务场景分析、系统瓶颈分析、性能优化方面拥有丰富的经验。其创作的《MySQL实战45讲》专栏受众已逾2万人。 你一定知道了,索引的作用是加快查询速度。比如有一个人口信息表,如果没有加索引,你要按照身份证号查找一个人,就得全表
假设一个请求,各种操作MySQL,半天才查出来一个结果,但这结果可能接下来几个小时都不会再变,或变了也可不用立即返给用户。
我做事情还是喜欢追求速度,当然某种程度上速度和效率是成正比的,不全是。与效率相比,我更关注的是如何把一件事情做得更好,如果只是皮毛,那么这件事情的意义本身就不是很大。
Java开发五年多.投递阿里、腾讯、头条、美团、京东等各互联网公司的高级Java岗位,最终得到了美团的面试机会,并成功拿下美团高级Java岗的offer。美团Java岗四面,前三面都是技术面,第四面是HR面,下面是面试题!
我们用crontab -e进入当前用户的工作表编辑,是常见的vim界面。每行是一条命令。
如果对几种方案没有很好的想法,可以先看一下延伸阅读里的其他方案,是一篇laravel china社区的讨论
下载连接:https://www.sqlite.org/download.html
小伙伴想精准查找自己想看的MySQL文章?喏 → MySQL专栏目录 | 点击这里
这里使用MYSQL自带的备份命令mysqldump,所以首先保证你的服务器正确安装了MySQL数据库,然后配置了如下MySQL环境变量。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云