简单来说,微服务架构就是把传统的一个单体应用以一套"小服务"的方式进行开发,这些"小服务"可以运行在不同机器上,它们在自己的进程中运行,"小服务"之间可以通过像是 HTTP API 这样的轻量级的机制进行通信,这些"小服务"紧紧围绕项目的业务需求开发,同时,它们是以业务边界进行划分成独立的微服务。这些微服务看似独立又像是一个整体,构成了一个业务集群。
线上有个MySQL 5.7版本的实例,从服务器延迟了3万多秒,而且延迟看起来好像还在加剧。
MySQL近两年一直稳居第二,随时有可能超过Oracle计晋升为第一名,因为MySQL的性能一直在被优化,同时安全机制也是逐渐成熟,更重要的是开源免费的。
根据公司MySQL数据库中存储的业务数据,针对用户相关一些维度,提取用户相关的属性字段,其中包括属性字段直接提取,金额字段的计算提起,日期字段的格式转换等,最终将一个用户的各个属性在页面进行展示。
https://www.enterprisedb.com/blog/postgresql-vs-mysql-360-degree-comparison
在一些系统中有时某张表会出现百万或者千万的数据量,尽管其中使用了索引,查询速度也不一定会很快。这时候可能就需要通过分库,分表,分区来解决这些性能瓶颈。
分页查询是MySQL特有的,一般其他数据库是没有的。分页查询可以从表里取一个范围的行,例如0到50行的的数据,30到100行的数据。
当我们业务数据库表中的数据越来越多,如果你也和我遇到了以下类似场景,那让我们一起来解决这个问题
分区是一种表的设计模式,通俗地讲表分区是将一大表,根据条件分割成若干个小表。但是对于应用程序来讲,分区的表和没有分区的表是一样的。换句话来讲,分区对于应用是透明的,只是数据库对于数据的重新整理。本篇文章给大家带来的内容是关于MySQL中分区表的介绍及使用场景,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。
1. 什么是表分区 2. 分区的两种方式 2.1 水平切分 2.2 垂直切分 3. 为什么需要表分区 4. 分区实践 4.1 RANGE 分区 4.2 LIST 分区 4.3 HASH 分区 4.4 KEY 分区 4.5 COLUMNS 分区 5. 常见分区命令 6. 小结 松哥之前写过文章跟大家介绍过用 MyCat 实现 MySQL 的分库分表,不知道有没有小伙伴研究过,MySQL 其实也自带了分区功能,我们可以创建一个带有分区的表,而且不需要借助任何外部工具,今天我们就一起来看看。 1. 什么是表分区
1. 主:binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句,放进master上的binlog中;
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。
Q 题目 MySQL支持哪几类分区表? A 答案 表分区是指根据一定规则,将数据库中的一张表分解成多个更小的,容易管理的部分。从逻辑上看,只有一张表,但是底层却是由多个物理分区组成,每个分区都是一个独立的对象。分区有利于管理大表,体现了“分而治之”的理念。一个表最多支持1024个分区。 在MySQL 5.6.1之前可以通过命令“show variables like '%have_partitioning%'”来查看MySQL是否支持分区。若have_partintioning的值为YES,则表示支持分
通俗地讲表分区是将一大表,根据条件分割成若干个小表。mysql5.1开始支持数据表分区了。 如:某用户表的记录超过了600万条,那么就可以根据入库日期将表分区,也可以根据所在地将表分区。当然也可根据其他的条件分区。
日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,如果涉及联合查询的情况,性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担,提高数据库的效率,通常点来讲就是提高表的增删改查效率。
又是新的一年奋斗路的开启,相信有不少人农历新年之后,肯定会有所变动(跳槽加薪少不了)。所以,我把往期推送过的MySQL技术文章做了一个相关的整理,基础不好的可以从最基础的学习一遍,提高的也可以从中再提取深入一下。
通过这个 Node.js 和 MySQL 示例项目,我们将看看如何有效地处理 数十亿行 占用 数百GB 存储空间的数据。
在 MySQL 中, InnoDB存储引擎长期以来一直支持表空间的概念。在 MySQL 8.0 中,同一个分区表的所有分区必须使用相同的存储引擎。但是,也可以为同一 MySQL 服务器甚至同一数据库中的不同分区表使用不同的存储引擎。
快两年没写过业务代码了…… 今天帮一个研发团队优化了一下数据库表的查询性能。使用的是表分区。 简单记录了一下步骤,方便直接用:
上一篇主要讲到了分区分库分表的概念,其实在不影响性能的情况下,我们完全可以使用单分区单库单表。但是业务量大的情况下,受到性能限制我们不得不选择使用分区分库分表。本篇是上一篇的拓展,本篇主要讲讲十几种我们如何使用分区分库分表。如果还未看过上一篇文章建议先阅读概念篇:Mysql分库分表(1) --- 概念篇
1、因为任何有业务含义的列都有改变的可能性,主键一旦带上了业务含义,那么主键就有可能发生变更。主键一旦发生变更,该数据在磁盘上的存储位置就会发生变更,有可能会引发页分裂,产生空间碎片。
分区就是将表的数据按照特定规则存放在不同的区域,也就是将表的数据文件分割成多个小块,在查询数据的时候,只要知道数据数据存储在哪些区域,然后直接在对应的区域进行查询,不需要对表数据进行全部的查询,提高查询的性能。同时,如果表数据特别大,一个磁盘磁盘放不下时,我们也可以将数据分配到不同的磁盘去,解决存储瓶颈的问题,利用多个磁盘,也能够提高磁盘的IO效率,提高数据库的性能。常见的分区类型有:Range分区、List分区、Hash分区、Key分区:
墨墨导读:MySQL 8.0 新功能直方图,继承于Oracle ,MairaDB的实现方式。本文从MySQL角度解释,直方图是什么。
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY),那么InnoDB会选择主键作为聚集索引、如果没有显式定义主键,则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引、如果也没有这样的唯一索引,则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增,这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用,是隐含的)。
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY),那么InnoDB会选择主键作为聚集索引。如果没有显式定义主键,则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引。如果也没有这样的唯一索引,则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增,这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用,是隐含的)。
在使用hive进行开发时,我们往往需要获得一个已存在hive表的建表语句(DDL),然而hive本身并没有提供这样一个工具。
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY),那么InnoDB会选择主键作为聚集索引。
如果不是领导强制要求,可能根本不会留意到这款号称世界上功能最强大的开源数据库——PostgreSQL。如果你不读这篇文章,或许也会错过一个跃跃欲试想挤进前三的优秀数据库。
Zabbix 作为一个老牌的开源监控方案,长期被用于生产实践。但是原生方案一般会采用 MySQL 作为后端存储,无法应对更大规模的监控。TiDB 兼容 MySQL 协议,可以替换 MySQL 从而增强 Zabbix 的大规模监控能力,实现新的监控方案 TiZabbix。TiZabbix 通过优化监控实施逻辑,弥补因 TiDB 和 MySQL 差异造成的诸多问题,成功完成了 10000+ 监控对象和 16T 数据存储查询的实践。
云和恩墨旗下的DBASK小程序近期增加了数据库 MongoDB、Redis、 Elasticsearch、DB2、Weblogic 等新的的专题栏目和一些新的技术专家,另外,也新关联了技术闲谈、OB、架构文摘、51CTO技术栈等等数据领域的公众号,欢迎大家阅读分享。
MySQL 8.0在内存管理和性能优化方面做了很多改进,而innodb_buffer_pool_size参数仍然是一个关键的参数,它可以显著影响数据库的性能。然而,除了innodb_buffer_pool_size之外,还有其他一些参数也可以用来优化MySQL的性能和内存使用。这里有一些参数和优化措施的例子:
数据分区(也称为分片)是一种将大型数据库(DB)分解为许多较小部分的技术。它是跨多台计算机拆分一个DB/表的过程,以提高应用程序的可管理性、性能、可用性和负载平衡。
在之前的章节中讨论了关于修改表分区的一些准备工作和操作细则,这个问题的来由有必要说一下。 通过分区键值发现性能问题 http://blog.itpub.net/23718752/viewspace-1263068/ 当时是在做数据迁移的时候发现了一些表,导入数据比较慢,尽管做了分区的并行切分,速度还是很慢,最后查看数据的分布时,发现90%左右的数据都分布到了一个表分区上。 最后和开发部门协调,重新调整了分区键值,从DBA这边来说,就需要重新来创建分区了。 尽管已经考虑了很多的准备工作和可能碰到的问
MySQL表分区是一种数据库管理技术,用于将大型表拆分成更小、更可管理的分区(子表)。每个分区可以独立进行维护、备份和查询,从而提高数据库性能和管理效率。以下是详细介绍MySQL表分区的步骤和注意事项:
最近一直在考虑oracle数据自动备份到本地的问题,也找机会当面向大牛请教过,得到了一堆关于DG、GG、RAC、DBLINK、ARCHLOG等方面的建议,还有个哥们直接建议我用redis实现。 但因为受服务器配置和网络带宽的限制,以上方法实现起来较繁琐,且有一定的学习成本(毕竟新技术发展太快,早就跟不上潮流了),而且nosql实现起来可能还需要进行二次开发来实现数据库的读写。 磨蹭了大半个月,终于决定还是选择自己最熟悉的批处理来实现异步备份到本地 📷 思路如上图示: 数据库改造,将大表按天建立表分区 服务端
本文的内容可能和之前的金融企业将 TiDB 应用在业务上的实践不同,下面主要介绍我们如何把 TiDB 应用在金融行业的后台运维监控上。Zabbix 作为一个老牌的开源监控方案,长期被用于生产实践。但是原生方案一般会采用 MySQL 作为后端存储,无法应对更大规模的监控。TiDB 兼容 MySQL 协议,可以替换 MySQL 从而增强 Zabbix 的大规模监控能力,实现新的监控方案 TiZabbix。TiZabbix 通过优化监控实施逻辑,弥补因 TiDB 和 MySQL 差异造成的诸多问题,成功完成了 10000+ 监控对象和 16T 数据存储查询的实践。
1.1、需求背景 假设,你有一个销售记录表,记录着每个销售情况,那么你就可以把这个销售记录表按时间分成几个小表,例如说5个小表吧。2009年以前的记录使用一个表,2010年的记录使用一个表,2011年的记录使用一个表,2012年的记录使用一个表,2012年以后的记录使用一个表。那么,你想查询哪个年份的记录,就可以去相对应的表里查询,由于每个表中的记录数少了,查询起来时间自然也会减少。但将一个大表分成几个小表的处理方式,会给程序员增加编程上的难度。以添加记录为例,以上5个表是独立的5个表,在不同时间添加记录的时候,程序员要使用不同的SQL语句,例如在2011年添加记录时,程序员要将记录添加到2011年那个表里;在2012年添加记录时,程序员要将记录添加到2012年的那个表里。这样,程序员的工作量会增加,出错的可能性也会增加。 使用分区表就可以很好的解决以上问题。 1.2、解决方案 数据库结构和索引的是否合理在很大程度上影响了数据库的性能,但是随着数据库信息负载的增大,对数据库的性能也发生了很大的影响。可能我们的数据库在一开始有着很高的性能,但是随着数据存储量的急速增长—例如订单数据—数据的性能也受到了极大的影响,一个很明显的结果就是查询的反应会非常慢。在这个时候,除了你可以优化索引及查询外,你还可以做什么?建立分区表(Table Partition)可以在某些场合下提高数据库的性能,在SQL Server 2005中也可以通过SQL语句来创建表分区,但在SQL Server 2008中提供了向导形式来创建分区表。 1.3、本次分享课程适合人群如下 1)、有一定的.NET 开发基础。 2)、有一定的SQL SERVER基础知识。 如果您同样对本次分享《SQL Server数据库进阶之表分区实战演练》课程感兴趣的话,那么请跟着阿笨一起学习吧。废话不多说,直接上干货,我们不生产干货,我们只是干货的搬运工。
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/739/1.html
上一小节提到了数据备份是指将数据库中数据存储的相关文件进行拷贝,而这些文件有很多,所以让我们来简单认识下MySQL中与数据相关的文件。
编辑手记:Oracle数据库中有两种类型的块,标准块和非标准块。非标准块的引入给数据库的管理带来了方便,但在使用的时候也有一些限制。本文将会详细解读块大小对于分区表的影响。 看文档的时候提到了多个BL
上个周五的时候,Doris官宣了2.0版本,除了在性能上的大幅提升,还有一些特性需要大家特别关注。
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