这里主要介绍 MySQL 的前缀索引。从名字上来看,前缀索引就是指索引的前缀,当然这个索引的存储结构不能是 HASH,HASH 不支持前缀索引。
对于任何数据库管理系统,尤其是MySQL,了解其性能指标以及如何监控这些指标是至关重要的。这不仅可以确保数据库的高效运行,还可以在出现问题时迅速定位并解决。
Infobright是一款基于独特的专利知识网格技术的列式数据库。Infobright简单易用,快速安装部署,使用中无需复杂操作,能大幅度减少管理工作;在应对50TB甚至更多数据量进行多并发复杂查询时,更能够显示出令人惊叹的速度。相比于MySQL,其查询速度提升了数倍甚至数十倍,在同类产品中单机性能处于领先地位。为企业剧增的数据规模、增长的客户需求以及较高的用户期望提供了全面的解决方案。
这是一份手游《野蛮时代》的用户数据,共有训练集和测试集两个数据文件。二者之间数据无交集,合计大小 861 M,总记录数 3,116,941,包含字段 109 个。
这类操作需要重新对二级索引数据页解压和以及重新压缩,不过 MySQL 对这部分操作放入 change buffer,所以频率相对来说不是很高。
想进大厂,mysql不会那可不行,来接受mysql面试挑战吧,看看你能坚持到哪里?
1、一般都使用 INNODB 存储引擎,除非读写比率<1%,才考虑使用 MYISAM 存储引擎;其 他存储引擎请在 DBA 的建议下使用。 2、Stored procedure (包括存储过程,函数,触发器)对于 MYSQL 来说还不是很成熟, 没有完善的出错记录处理,不建议使用。 3、UUID(),USER()这样的MySQL INSIDE 函数对于复制来说是很危险的,会导致主备数据不一致,所以请不要使用。如果一定要使用UUID作为主键,让应用程序来产生。 4、请不要使用外键约束,如果数据存在外键关系,请在程序层面实现。 5、必须采用 UTF8 编码。
写数据库,我第一时间就想到了MySQL、Oracle、索引、存储过程、查询优化等等。
平时我们在使用INDEX的时候都是那么理所应当,而原理估计了解的人不是太多。今天来说说MYSQL 的索引的一些东西,或许你已经知道了,或许你还不知道,follow me .
MySQL 的InnoDB引擎会维护着用户表每个索引的统计信息,来帮助查询优化器选择最优的执行计划,详细的来说,key的分布情况能决定多表join的顺序,也能够决定查询使用哪一个索引。这些统计信息可以由专门的后台线程刷新,也可以由用户也可以显示的调用Analyze table的命令来刷新统计信息,本文基于最新的 MySQL 8.0 来具体分析一下刷新统计信息的具体实现。
索引在数据库中可以说是相当重要的一块知识点了,也是面试经常被问的,这篇文章就总结一下索引相关的知识点,包括索引的底层实现原理,索引的分类,最左匹配原则等。
MySQL从5.7版本直接跳跃发布了8.0版本 ,可见这是一个令人兴奋的里程碑版本。MySQL 8 版本在功能上做了显著的改进与增强,开发者对 MySQL 的源代码进行了重构,最突出的一点是多 MySQL Optimizer 优化器进行了改进。不仅在速度上得到了改善,还为用户带来了更好的性能和更棒的体验。
度量聚合:每当把度量内的内容拉入到行或列时,在其前面会出现总计字样,这就是度量的聚合,并且聚合的形式多样。
原文链接:https://mysqlserverteam.com/histogram-statistics-in-mysql/
之前的文章中对于explain的数据结果中的字段已经进行了一部分介绍了,今天来说一说剩下的几个字段,为了防止忘记,先看看这个表结构:
(0)可以先使用 EXPLAIN 关键字可以让你知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮我们分析是查询语句或是表结构的性能瓶颈。
一个表的设计,个人愚见,首先要看业务,以及你选择的架构,业务量是大还是小,业务是互联网性质的,还是传统性质的,业务是可变化较大的,还是比较固话的,等等,当然可能还有更细分的,从数据库的角度来看,你是准备使用哪种数据库,决定是可以分库分表,还是分区表,或者冷热表,在或者使用特殊的某些小手段,来让你的表更清爽一些。同时不同的数据库也赋予表设计更多的余地,所以我一直在希望开发和DBA能紧密结合,因为开发大部分是不知道各种数据库的门道,和一些奇特的功能,而DBA可能并未有开发人员的对业务理解的深刻,如果二者结合,则设计的表会比单方面设计的表要好的多。也更值得推敲。
基数是数据列所包含的不同值的数量,例如,某个数据列包含值 1、3、7、4、7、3,那么它的基数就是 4。
本文主要总结了工作中一些常用的操作及不合理的操作,在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息,本文适合有MySQL基础的开发人员。
本文主要总结了工作中一些常用的操作及不合理的操作,在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息,本文适合有 MySQL 基础的开发人员。
本文主要是总结了工作中一些常用的操作,以及不合理的操作,在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息,本文适合有mysql基础的开发人员
大家好,我是 JiekeXu,很高兴又和大家见面了,今天和大家一起来学习在 openGauss 上遇到慢 SQL 该怎么办?
QPS (Query per second) (每秒查询量) TPS(Transaction per second) (每秒事务量,如果是InnoDB会显示,没有InnoDB就不会显示) Read/Writes Ratio(数据库读写比率,对是否使用MySQL Replication还是使用MySQL Cluster很有参考价值。) MyISAM Key buffer read ratio MyISAM Key buffer write ratio Slow queries per minute (平均一分钟多少慢查询) Slow full join queries per minute(慢查询的比率) Temp tables to Disk ratio (写到硬盘的临时表与所有临时表的比率,对性能有较大影响,说明有SQL使用了大量临时表)
视频地址: https://www.bilibili.com/video/BV1zy4y1m7ZS/
本文主要是总结了工作中一些常用的操作,以及不合理的操作,在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息,本文适合有MySQL基础的开发人员。
规范化模型分层、数据流向和主题划分,从而降低研发成本,增强指标复用性,并提高业务的支撑能力。
所以说,如果我们写select * from user where username = 'Java3y'这样没有进行任何优化的sql语句,默认会这样做:
但后续的问题我模糊了,例如磁盘和内存的数据是否完全一致,压缩的比率是多少,等等。人无完人,我也不是DB 百科全书。不过好在还不是中年油腻大叔,模糊了那就learning 去。
ElasticSearch 作为一个分布式的开源搜索和分析引擎,不仅能够进行全文匹配搜索,还可以进行聚合分析。
今天,我们就来了解一下其聚合分析中较为常见的 percentiles 百分位数分析。n 个数据按数值大小排列,处于 p% 位置的值称第 p 百分位数。
一、创建和显示回扣协议 此活动中,您可以在 buildingblock 安装期间使用 CATT 创建回扣协议,或者自己创建回扣协议。 在回扣协议文档中定义回扣明细。例如,在协议中指定: 谁接收回扣付款 回扣所基于的标准(客户、客户和物料等) 回扣协议的有效时间 在回扣协议中为客户创建单独的条件记录。这些记录指定每个客户的回扣金额或百分比、产品或者回扣应该基于的预定义组合。您也可以指定定价比例,以便客户能够通过订购更多货物而获取更多的回扣。 必须在系统中维护所需主数据(例如:客户、物料、客户层次)。 另外需要
数据质量一直是数据仓库领域一个比较令人头疼的问题,因为数据仓库上层对接很多业务系统,业务系统的脏数据,业务系统变更,都会直接影响数据仓库的数据质量。因此数据仓库的数据质量建设是一些公司的重点工作。
废品有两种,一种是生产损耗,一种是产出废品。 产出废品:废品先按无价值的物料收到仓库,待销售后,根据销售收入在财务上冲销生产成本。 生产损耗:相对复杂一些,分别体现在工艺路线、物料BOM、物料主数据。
grep 在文件中查找字符串(不区分大小写) $ grep -i "the" demo_file 输出成功匹配的行,以及该行之后的三行 $ grep -A 3 -i "example" demo_text 在一个文件夹中递归查询包含指定字符串的文件 $ grep -r "ramesh" * find 查找指定文件名的文件(不区分大小写) $ find -iname "MyProgram.c" 对找到的文件执行某个命令 $ find -iname "MyProgram.c" -exec md5sum {} \
今天是《MySQL核心知识》专栏的第17章,今天为大家系统的讲讲MySQL中的性能优化,希望通过本章节的学习,小伙伴们能够举一反三,彻底掌握MySQL中性能优化相关的知识。好了,开始今天的正题吧。
猴子数据分析训练营的第2关视频课程是《如何看懂数据?》,根据同学在训练营里的讨论,我对常见问题进行了整理和回答。
前言:MySQL的优化指南针对的是数据量大的情况下,数据量不够大的话没必要纠结优化的问题。但是当数据量变大之后,很多地方都是需要优化的,不然就会出现很多问题,最显著的现象是查询和修改变慢,即响应时间变长,所以本文的优化默认是数据量较大的情况。
在上一篇文章《MySQL常见加锁场景分析》中,我们聊到行锁是加在索引上的,但是复杂的 SQL 往往包含多个条件,涉及多个索引,找出 SQL 执行时使用了哪些索引对分析加锁场景至关重要。
MySQL LEFT JOIN 会读取左边数据表的全部数据,即便右边表无对应数据,RIGHT JOIN 和 LEFT JOIN 方向相反,其他完全一样,主要理解 LEFT JOIN,RIGHT JOIN 也是一样的。
服务配置文件 为 Linkerd 提供有关服务的附加信息。以下是可以使用服务配置文件完成的所有操作的参考。
作者:housecheng 腾讯WXG工程师 |导语 解决金融风控数据监控“开发门槛高”“重复工作多”的痛点,实现PSI计算性能十倍速提升。 背景 在金融业务上,质量和稳定是生命线,我们需要对所有已经上线的风控要素,如策略、模型、标签、特征等构建监控。在过去,我们部署监控的方式为: 风控要素负责同学在要素上线前,通过spark\sql完成对监控指标的运算并例行化; 将监控指标运算结果出库mysql\tbase,用于指标的展示和告警; 告警系统轮询指标是否异常,如异常则通过企业微信等推送告警消息。 这种
pidstat 命令用来监控所有进程的状态,如进程占用的 CPU、内存、IO 可以指定监控具体的进程ID、监控时间间隔等 执行 pidstat 命令,默认显示出所有进程CPU相关的统计信息 各列含义
作为后端开发,我们经常需要设计数据库表。整理了21个设计MySQL表的经验准则,分享给大家,大家看完一定会有帮助的。
粒度:源于Tableau的散点图,它表示数据的可理浓度 示例图形: ①创建粒度图形:利润->列,销售额->行,市场->颜色
InnoDB行格式 innodb_file_format 对TEXT/BLOB的影响:
SAP 中有几个地方都有报废率的字段 , 对应到不同的业务场景 , 这些不同的报废字段会起到不同的作用 , 希望能通过这篇博文能整理出这些报废字段的逻辑 , 以及适用的业务场景 .
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