最近公司的系统一点点的开始了拆分,从ORACLE 转移到 MYSQL 中,部分程序员的想法在使用MYSQL中还是没有转变过来,直接将ORALCE中的查询语句直接搬到了MYSQL。使用MYSQL 重要的两点,1 逻辑上移,数据库不在是承担你逻辑的第一选择,程序的比重将变得更重要 2 数据库容器化,数据库将变得不再那么重要,而是仅仅是承载数据的地方,或者甚至高级的设计,数据库将变得可有可无,这当然也的和业务挂钩,不是放之四海都OK。
注意: –>binlog是二进制文件,普通文件查看器cat、more、vim等都无法打开,必须使用自带的mysqlbinlog命令查看 –>binlog日志与数据库文件在同目录中 –>在MySQL5.5以下版本使用mysqlbinlog命令时如果报错,就加上 “–no-defaults”选项
1、临时开启慢查询日志(如果需要长时间开启,则需要更改mysql配置文件,第6点有介绍)
今天来聊一个简单的话题,这是一个小伙伴在微信上问我的,对于初学者我非常能理解这类问题带来的困扰,各种尝试,各种搜索,别人说的头头是道,但是就是解决不了自己的问题,今天我简单从两个方面来和大家聊聊这个问题,如果小伙伴们有其他的解决思路,也可以留言一起分享。 这个问题我们可以从两方面来分析: MySQL 本身的问题。 Java 代码的问题。 1. MySQL 本身问题 MySQL 本身问题,这个其实很好验证,不就是时间么,我们执行如下 SQL 看看 MySQL 上的时间跟我的电脑时间是否是一致的: select
上周五面试了字节的第三面,深感数据库知识的重要,我也意识到在平时的学习中,自己对于数据库的学习较为薄弱。甚至在有过一定实习经验之后,依旧因为开发分工的原因,对数据库方面的知识掌握依旧不多。我也相信,很多人对MySQL的 索引、 日志、 多版本并发控制、 ACID等等都只停留在八股文的阶段。
数据库我想大家应该一点都不陌生吧,我想不管你写啥的,数据库就算没用过也听过了,是我们项目体系里面不可或缺的一环。
关于时区的概念,想必大家都有些了解。我们的地球被划分为24个时区,北京时间为东八区,而美国的太平洋时间为西八区,和我们差了16个小时。
MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值(long_query_time,单位:秒)的SQL语句。默认情况下,MySQL不启动慢查询日志。本文简单介绍如何开启慢查询日志,如何用mysqldumpslow分析慢查询。
关键词:分库分表,路由机制,跨区查询,MySQL 数据变更,分表数据查询管理器与线程技术的结合,Cache
binlog 基本认识 MySQL的二进制日志可以说是MySQL最重要的日志了,它记录了所有的DDL和DML(除了数据查询语句)语句,以事件形式记录,还包含语句所执行的消耗的时间,MySQL的二进制日志是事务安全型的。
MySQL慢查询日志是我们在日常工作中经常会遇到的一个功能,MySQL慢查询日志提供了超过指定时间阈值的查询信息,为性能优化提供了主要的参考依据,是一个非常实用的功能,MySQL慢查询日志的开启和配置非常简单,可以指定记录的文件(或者表),超过的时间阈值等就可以记录到慢sql了,实话讲,相比较sqlserver的trace或者扩展事件(虽然此二者的作用并非仅仅如此),MySQL的配置总是给人一种非常清爽的感觉。
线上有个定时任务,这个任务需要查询一个表几天范围内的一些数据做一些处理,每隔十分钟执行一次,直至成功。
昨天接到阿里的电话面试,对方问了一个在MySQL当中,什么是幻读。当时一脸懵逼,凭着印象和对方胡扯了几句。面试结束后,赶紧去查资料,才发现之前对幻读的理解完全错误。下面,我们就聊聊幻读。
在MariaDB中,有如下针对MariaDB与MySQL两种数据库比较的官方说法:
本文提要 从编码角度来优化数据层的话,我首先会去查一下项目中运行的sql语句,定位到瓶颈是否出现在这里,首先去优化sql语句,而慢sql就是其中的主要优化对象,对于慢sql,顾名思义就是花费较多执行时间的语句,它带来的影响也比较恶劣,首先是执行时间过长影响数据的返回速度,其次,慢sql的长时间执行也会消耗和占用mysql的系统资源,影响其他的sql语句执行,过多的慢sql极其影响性能,如果系统流量或者并发量较大的情况下,过多的执行慢sql很有可能造成mysql的死锁以致于mysql服务无法正常使用。 dr
一致读(consistent read),在《MySQL技术内幕 第二版》中称为一致性非锁定读(consistent nonlocking read),是指InnoDB使用多版本控制(multi versioning)向查询提供数据库在某个时间点的快照。
GIthub上有两个Druid。其中一个是阿里的数据库连接池,另一个是列式存储的分布式数据存储系统。我曾经一度认为是一个东西,本文介绍后一种Druid。
MySQL是关系型数据库中的明星,MongoDB是文档型数据库中的翘楚。下面通过一个设计实例对比一下二者:假设我们正在维护一个手机产品库,里面除了包含手机的名称,品牌等基本信息,还包含了待机时间,外观设计等参数信息,应该如何存取数据呢?
"q": "CollectTime:[2014-12-06T00:00:00.000Z TO 2014-12-10T21:31:55.000Z]",
本文将详细剖析Canal在初次启动时如何定位同步位点,行为思路先源码,再辅以流程图进行说明,并在总结部分使用思维导图进行总结,试图引发各位的讨论。
方法5: 利用MySQL支持ORDER操作可以利用索引快速定位部分元组,避免全表扫描
最近工作中遇到两例mysql时间戳相关的问题,一个是mysql-connector-java和msyql的精度不一致导致数据查不到;另一例是应用服务器时区错误导致数据查询不到。
设计一个系统来预估未来一年的广告流量,不是总流量,是任意时间段任何定向(Targeting)条件约束情况下的流量。定向条件有近百种(内容类别,设备平台,用户地域,用户人口属性等),整个时间区间不同组合数(也就是数据行数)是亿级别。目标是秒级的查询响应时间。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
相信每一个后台开发工程师在面试过程中,都曾经被问到过“MySQL的默认存储引擎是什么?MySQL索引是什么数据结构?”这样的问题。相信准备充分(熟读八股文)的大家都能很容易的回答出“MySQL的默认存储引擎是InnoDB,MySQL索引使用的是B+树。”这样的答案。但是为什么当初写MySQL的程序员大叔要这样子来设计呢?
在前几章中,我们解释了模式优化和索引,这对于高性能是必要的。但这还不够——您还需要设计良好的查询。如果您的查询不好,即使是设计最佳的模式和索引也不会表现良好。
在过去的半年时间里,研发团队内部尝试抓了一波儿慢查询SQL跟进处理率。发现有些同学对于慢查询处理的思路就是看看有没有用到索引,没有用到就试图加一个,实在不行就甩锅给这种情况是历史设计问题或者自行判定为用户特殊操作下触发的小概率事件,随即便申请豁免掉... 其实问题没有根本上解决。
MySql Query Cache 和 Oracle Query Cache 是不同的, Oracle Query Cache 是缓存执行计划的,而MySql Query Cache 不缓存执行计划而是整个结果集。缓存整个结果集的好处不言而喻,但由于缓存的是结果集因此Query必须是完全一样的,这样带来的后果就是平均 Hit Rate 命中率一般不会太高。 Query Cache 对于一些小型应用程序或者数据表的数据量不大的情况下效果是最为明显的。
数据库的监控点中,阻塞情况是一个重要指标,Innodb 是主流存储引擎,下面实验一下如何监控器阻塞状态 模拟阻塞状态 使用两个MySQL客户端连接同一个MySQL服务器,并查询出各自的连接ID cli
记住! 记住! 记住! 上边这张图,她是MySQL更新数据的基础流程,其中包括redo log、bin log、undo log三种日志间的大致关系,好了闲话少说直奔主题。
Facebook TAO[1] ,即 The Associations and Objects 的缩写,点(对象,Object)和边(联结,Associations)是”图“中最基本的抽象,用来做 Facebook 图存储名字倒是恰如其分。
最近在极客时间看丁奇大佬的《MySQL45讲》,真心觉得讲的不错,把其中获得的一些MySQL方向的经验整理整理分享给大家,有兴趣同学可以购买相关课程进行学习。
随着互联网的高速发展,企业的数字化改革与精细化运营,均对数据库能力提出了越来越高的要求,数据分析能力、异构数据处理能力等愈发重要。公司各类报表整合,年终数据盘点,分析预测等越来越多的业务开始需要进行复杂查询。 并且,爆炸性的数据量增长也使得传统的数据库能力难以应对。企业的很多业务将对数据的实时性和效率性要求越来越高,想一想你的企业是否也是这样: 想!更早更快的在数据中识别和阻断漏洞,保证业务平稳运行; 想!更快更准的定位数据,提升服务效率; 想!更多更丰富的指标和计算口径,实现业务的快速增长; 但,多数的
Zabbix 和 MySQL 在大型的 Zabbix 环境中,遇到的挑战大部分是 MySQL 以及更具体的说是 MySQL 磁盘 IO。 考虑到这一点,我将提出一些优化,这将有助于你的 MySQL 最好的使用磁盘(必然的将帮助你的 Zabbix 最好的利用 MySQL)和可用的硬件资源。 SSD 是一个转折 “MySQL 在 SSD 上是否会运行的更好?”我已经一次次的在公共场合或私人场合听到这个问题。 我可以毫不怀疑的告诉你,如果 IO 是你当前的瓶颈 - 要么因为一些查询花费了太多时间和直到查询完成(
性能优化(Optimize)指的是在保证系统正确性的前提下,能够更快速响应请求的一种手段。而且有些性能问题,比如慢查询等,如果积累到一定的程度或者是遇到急速上升的并发请求之后,会导致严重的后果,轻则造成服务繁忙,重则导致应用不可用。它对我们来说就像一颗即将被引爆的定时炸弹一样,时刻威胁着我们。因此在上线项目之前需要严格的把关,以确保 MySQL 能够以最优的状态进行运行。同时,在实际工作中还有面试中关于 MySQL 优化的知识点,都是面试官考察的重点内容。
查看代码打印1 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000,10; 以上SQL语句在原理上和在实际操作中是不会存在什么问题,可是当table表的数据量达到几十万以上的时候。上面的语句运行一遍,可能会要运行个十几秒的时间,而且当页数越靠后的话,运行的时间会越长。这个时候我们就须要找到一种更快的查询办法来替代这样的操作了。
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。
ANSI/ISO SQL标准定义了4中事务隔离级别:未提交读(read uncommitted),提交读(read committed),重复读(repeatable read),串行读(serializable)。
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。
在数据库的使用过程中,用户作为访问数据库的鉴权因素,起到非常重要的作用,安装MySQL时会自动生成一个root用户,作为数据库管理员,拥有所有权限。在多用户的应用场景下,可能需要给不同的用户分配不同的权限,用来提升系统的稳定性,比如常见:报表库只提供读权限,或者开放给第三方的库,也只提供可读用户。
REPEATABLE READ是InnoDB的默认隔离级别。MySQL对它有如下的支持:
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