MySQL在使用LIKE进行模糊匹配查询的时候,字段索引会失效,因此在数据量较大的情况下,LIKE查询效率极低,就可以使用全文索引(FullText)进行优化。
因为索引自身只需存储对应的哈希值,所以索引的结构十分紧凑,这也让哈希索引查找的速度非常快
一 前言 死锁是每个MySQL DBA 都会遇到的技术问题,本文是自己针对死锁学习的一个总结,了解死锁是什么,MySQL如何检测死锁,处理死锁,死锁的案例,如何避免死锁。
以下是针对mysql的知识点整理,用于复习,主要以罗列为主,详细具体讲解可以参考书《高性能mysql》,你可以过一遍看看有无知识点遗漏。
1、哈希索引是基于哈希表的实现,只有精确匹配索引所有列的查询才有效。不能使用范围查找,在MySQL中,只有memory存储引擎才显式支持哈希索引。
比较规范的数据库表设计(包括我们公司)都会有一条不成文的规定,那就是给每张表一个自增主键。那么自增主键除了有数据的唯一性外,还有什么所用呢?为什么要有自增主键?
用户从 Lambda 架构入手,将数据管道拆分为批处理链路和流处理链路。对于实时数据流,他们应用 Flink CDC ;对于批量导入,他们结合了 Sqoop、Python 和 DataX 来构建自己的数据集成工具,名为 Hisen。
在 SQL 优化中,索引是至关重要的一环,能给查询效率带来质的飞跃,但是索引并不是万能的,不合理的索引设计甚至会拖慢查询效率。本文将详细介绍索引的概览和分类,并讨论使用索引时应该权衡的要素,关于索引底层实现的内容将在下一篇文章 MySQL 索引结构 中介绍。
本文介绍了如何利用ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)技术搭建日志分析平台,以及该平台的一些重要组件和架构设计。同时,还探讨了如何使用Filebeat进行日志收集和传输,以及自研程序如何与ELK集成。
ES单个分片最大的文档数是21个亿。如果写入的doc总量超过这个值,就会写入拒绝!!
我们的一台应用服务器,操作系统是Red Hat Linux,监控报警,/opt/applog文件系统使用率超阈值,整体容量为50G,但发现实际文件容量20G,剩下的30G空间是什么?
随着2月的春风吹拂,Oracle 19c 的第一个 Exadata 版本发布将马上发布出来,等待可测试版本的朋友们马上即可如愿了。
ElasticSearch是个开源分布式搜索引擎,提供搜集、分析、存储数据三大功能。它的特点有:分布式,零配置,自动发现,索引自动分片,索引副本机制,restful风格接口,多数据源,自动搜索负载等。主要负责将日志索引并存储起来,方便业务方检索查询。
MySQL官网下载地址如下:https://dev.mysql.com/downloads/mysql/
Pandas 是基于 NumPy 的一个非常好用的库,正如名字一样,人见人爱。之所以如此,就在于不论是读取、处理数据,用它都非常简单。昨天介绍了 最常见的Pandas数据类型Series的使用,今天讲的Pandas的另一个最常见的数据类型DataFrame的使用。
不啰嗦,直接入正题。问题是这样的。请问下面的sql语句,要想加快查询速度,该怎么创建索引?以下,以mysql数据库为准。
在 ACOUG 年会的活动上,分享了一些从前未曾分享过的内容,想起,今年还欠下一篇文章,就整理和回顾一下,分享我所见到的Oracle 19c的一些重要改变(本文内容来自OOW大会演讲,关注“数据和云”公众号回复:2018OOW 获取大会PPT)。
在Twitter上看到Dave Cheney提了个pop quiz 勾起了我的好奇心,可以猜下下面这段代码的运行结果。 package main import "fmt" func main() { a := [...]int{5, 4: 1, 0, 2: 3, 2, 1: 4} fmt.Println(a) } go run 一下结果就出来了 但是比较有意思的是结果是 [5 4 3 2 1 0] 下面就一步步地分析是什么情况 [number:value] 在go的数组中代表的是在索引未numbe
1.合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处,其使用原则如下: ●在经常进行连接,但是没有指定为外键的列上建立索引,而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。 ●在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by操作)的列上建立索引。 ●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索,在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”
在Elasticsearch中,随着数据的不断积累,管理旧数据成为了一个重要的问题。为了有效地管理这些数据,Elasticsearch提供了索引生命周期管理(ILM)功能。ILM允许根据索引的年龄、大小或其他条件自动执行一系列操作,包括删除旧数据。在本文中,将深入探讨如何使用ILM删除旧数据,并介绍相关的详细命令和最佳实践。
本文是【统计师的Python日记】第4天的日记 回顾一下: 第1天学习了Python的基本页面、操作,以及几种主要的容器类型; 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 原文复习(点击查看): 第1天:谁来给我讲讲Python? 第2天:再接着介绍一下Python呗 【第3天:Numpy你好】 今天将带来第4天的学习日记。 目录如下: 前言 一、Series 二、Dataframe 1. 数据结构 2. 基本操作 (1)改变索引名 (2)增加一列 (3)
不管是单列索引还是组合索引,该索引必须是在 WHERE 子句的过滤条件中使用非常频繁的列。
我们前几篇讲了索引是什么,如何使用explain分析索引使用情况,如何去优化索引,以及show profiles分析SQL语句执行资源消耗的学习。今天我们来讲讲MySQL的各种锁,这里存储引擎我们使用InnoDB
InnoDB有两大类索引,一类是聚集索引(Clustered Index),一类是普通索引(Secondary Index)。
【数据库】MySql性能监控 如何定位并优化慢查询Sql? 具体场景具体分析,只提出大致思路。
1、创建一个新的索引,例如 new_index。你可以使用 Elasticsearch 的 PUT API 创建新索引。确保新索引的映射不包含 web_content 字段。创建索引请求上文已提供。
主键(primary key),一列 (或一组列),其值能够唯一区分表中的每个行。唯一标识表中每行的这个列(或这组列)称为主键。主键用来表示一个特定的行。没有主键,更新或删除表中特定行很困难,因为没有安全方法保证只涉及相关的行而不误伤其他行!
好用的东西不排斥,不要死盯在Excel上,像python处理数据更快更省,也是值得提倡。
为什么要使用日志分析平台 对于日志的重要性,都会很认同,不管是一个小网站,还是一个大系统,都会用到日志 网站初期,一般就是查看web服务器访问日志,例如,平时关注一下404访问,有的话及时处理一下;网站访问变慢了,查看一下是哪些访问比较频繁、哪些资源占流量等等 如果管理员很勤劳,这时可能都不需要什么工具,直接打开日志文件用肉眼就能看个差不多了 随着网站规模的发展,访问日志越来越多,勤劳的管理员肉眼搞不定了,需要学习使用一些日志处理小程序,例如linux下,要使用 grep、sed、awk 等命令实现检索和
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas
在Elasticsearch下,一个文档除了有数据之外,它还包含了元数据(Metadata)。每创建一条数据时,都会对元数据进行写入等操作,当然有些元数据是在创建mapping的时候就会设置,
前一段时间好兄弟找工作,面试 Java 资深研发工程师岗位,接到了不少大厂的面试邀请,有顺利接到 offer 的,也有半道儿面试被卡掉的。但最想去的企业却因为 MySQL表存储引擎 InnoDB ,与 offer 失之交臂。
介绍使用索引、临时表 + 文件排序实现 group by,以及单独介绍临时表的三篇文章中,多次以 count(distinct) 作为示例说明。
是否启用mysql查询缓存,可以通过2个参数:query_cache_type和query_cache_size,
如果表里没有没有对itemid建立索引,需要对表里所有记录进行比对,才能找到符合条件记录, chartevents表有313645063 条记录, 就要进行 313645063次对比, 慢是正常的
string 类 find 函数查找字符串 : string 类的 find 函数除了可以查找单个字符外 , 还可以查找子字符串 , 如果没有查到就返回 -1 ;
mysql可能大家都用的比较多且普遍,最近1年在使用PostgreSql,其大体DML语句与mysql类似,只是部分DDL语句有些区别,写一篇文章给正在应用该数据库或者准备选型该数据库的朋友,分享下使用方式与心得
最近读了韩路彪老师写的“网络架构及其演变过程”的文章,在这里做了一个记录,分享给大家!
前言 监控系统是整个业务系统中至关重要的一环,它就像眼睛一样,时刻监测机房、网络、服务器、应用等运行情况,并且在出现问题时能够及时做出相应处理。 美团点评刚开始使用的是Zabbix监控系统,几经优化,在当时能够达到2W+机器,450W+监控项的量。随着各业务线的发展,监控项越来越多,Zabbix的问题也越来越突出,当时针对Zabbix的吐槽问题有: 不支持扩展,本身是一个单点,当机器规模超过万台的时候会出现很明显的性能问题。 改造难度比较大,不支持定制化功能。 配置比较复杂,学习成本较高。 对外提供的API
数据库优化是一个很常见的面试题,下面就针对这一问题详细聊聊如何进行索引与sql的分析与优化。
导语 | 随着业务的发展,系统日益复杂,功能愈发强大,用户数量级不断增多,设备cpu、io、带宽、成本逐渐增加,当发展到某个量级时,这些因素会导致系统变得臃肿不堪,服务质量难以保障,系统稳定性变差,耗费相当的人力成本和服务器资源。这就要求我们:要有勇气和自信重构服务,提供更先进更优秀的系统。文章作者:刘敏,腾讯基础架构研发工程师。 前言 自今年三月份以来天机阁用户数快速上涨,业务总体接入数达到1000+,数据进入量更是迎来了爆发式上涨,日均处理量上涨了一个数量级:Trace数据峰值处理量达到340亿/日条
通常来讲,索引都是基于字段本身或者字段前缀(第 20 篇),而函数索引是基于字段本身加上函数、操作符、表达式等计算而来。如果将表达式或者操作符也看做函数的话,简单来说,这样的索引就可以统称函数索引。
导语 | 随着业务的发展,系统日益复杂,功能愈发强大,用户数量级不断增多,设备cpu、io、带宽、成本逐渐增加,当发展到某个量级时,这些因素会导致系统变得臃肿不堪,服务质量难以保障,系统稳定性变差,耗费相当的人力成本和服务器资源。这就要求我们:要有勇气和自信重构服务,提供更先进更优秀的系统。
1. 如图,首先在follower集群建立两个集群的远程连接(连接的节点只添加一个也会发现所有seed nodes)
表结构删除,表对象不再存在;表的所有数据被删除;该表所有相关的索引、约束也被删除。
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