MySQL 大表数据添加新字段 有时候我们在测试环境给一个表添加字段,但是在线上环境添加一个字段,却极其的慢。原因是线上的数据库一般会存有大量的数据(百万级,千万级),基本的添加字段方式在线上数据库已经不太合适了。 > alter table user add column flag tinyint(1) default 0; 基本添加方式,大量数据的表不推荐。执行加字段操作就会锁表，这个过程可能需要很长时间甚至导致服务崩溃。 解决方案 扩展新表方案 创建一个新表user_ext(id,user_id,f
1、CPU，如果存在大量的计算，他们会长时间不间断的占用CPU资源，导致其他资源无法争夺到CPU而响应缓慢，从而带来系统性能问题，例如频繁的FullGC，以及多线程造成的上下文频繁的切换，都会导致CPU繁忙，一般情况下CPU使用率<75%比较合适。 2、内存，Java内存一般是通过jvm内存进行分配的，主要是用jvm中堆内存来存储Java创建的对象。内存的读写速度非常快，但是内存空间又是有限的，当内存空间被占满，对象无法回收时，就会导致内存溢出或内存泄漏。 3、磁盘I/O，磁盘的存储空间要比内存存储空间大很多，但是磁盘的读写速度比内存慢，虽然现在引入SSD固态硬盘，但是还是无法跟内存速度相比。 4、网络，带宽的大小，会对传输数据有很大影响，当并发量增加时，网络很容易就会成为瓶颈。 5、异常，Java程序，抛出异常，要对异常进行捕获，这个过程要消耗性能，如果在高并发的情况下，持续进行异常处理，系统的性能会受影响。 6、数据库，数据库的操作一般涉及磁盘I/O的读写，大量的数据库读写操作，会导致磁盘I/O性能瓶颈，进而导致数据库操作延迟。 7、当在并发编程的时候，经常会用多线程操作同一个资源，这个时候为了保证数据的原子性，就要使用到锁，锁的使用会带来上下文切换，从而带来性能开销，在JDK1.6之后新增了偏向锁、自旋锁、轻量级锁、锁粗化、锁消除。
经常面试都会问到MYSQL有哪些存储引擎，以及各自的优缺点。今天主要分享常见的存储引擎：MyISAM、InnoDB、MERGE、MEMORY(HEAP)、BDB(BerkeleyDB)等，以及最常用的MyISAM与InnoDB两个引擎 ，文章尾部有两者的详细比较。
2021年7月22日，腾讯云数据库正式发布数据库代理（又名proxy）服务，支持MySQL 5.7 版本和8.0 版本，可为用户提供透明且安全的网络代理服务，实现自动读写分离，降低业务使用数据库的复杂度，完美解决了数据库故障切换的网络瞬断问题，网络中断时间降低至0，MySQL数据库的故障转移时间最多可减少 60%，使得应用程序抵抗数据库故障风险的能力大幅提升。这标志着腾讯云数据库MySQL完成了企业级中间件的孵化，在可用性、稳定性和扩展性方面均有了突破性提升，能够更好地为用户提供企业级服务。 数据库代理是
最近系统（基于 SpringCloud + K8s）上线，运维团队早上 8 点左右在群里反馈，系统登录无反应！我的第一反应是 MySQL 数据库扛不住了。
MySQL中给一张千万甚至更大量级的表添加字段一直是比较头疼的问题，遇到此情况通常该如果处理？本文通过常见的三种场景进行案例说明。
假设你在超市里买了一箱啤酒，如果你需要每次想喝啤酒就去超市购买，无疑会浪费很多时间和精力。而如果你将一部分啤酒放在家中的冰箱里，每次想喝啤酒时就从冰箱里取出来，那么就不需要频繁前往超市，提高了生活效率。
MySQL复制是一个非常简单而有方便进行架构扩展的功能，可以说是运维必备，我们通过对主从进行不同的组合，可以满足我们相应的需求。 分享目录： 一主一从，高可用 一主一从，读写分离 一主多从，读写分离
MySQL是目前使用最广泛的关系型数据库，而存储引擎是MySQL中一个非常重要的概念。存储引擎决定了MySQL如何存储和处理数据，对于系统性能和功能的影响非常大。本文将对MySQL常见的几种存储引擎进行介绍和比较，帮助读者更好地选择适合自己应用场景的存储引擎。
该文章专注于面试，面试只要回答关键点即可，不需要对框架有非常深入的回答，如果你想应付面试，是足够了，抓住关键点
mysql数据库一主多从的架构，主写从读进行读写分离，专用从库做数据备份，每天0点全备一次，12点增量备份一次，初始阶段数据量很小的情况按此方案，后续数据量大，读写频繁时，再进行相关调整，增加增量备份频次
mysql是关系型数据库，主要用于存放持久化数据，将数据存储在硬盘中，读取速度较慢。
在日常的应用开发中，我们经常会遇到需要使用多种不同类型的数据库管理系统来满足各种业务需求。其中最典型的就是Redis和MySQL的组合使用。
MySQL性能优化策略 1、MySQL内核架构 2、索引原理与查询优化 加速MySQL高效查询数据的数据结构 二分查找（binary search） 二叉树查找（binary tree search） MyISAM引擎和InnoDB使用Balance+Tree作为索引结构 3、内存引擎类型 MyIsam速度快，响应快。表级锁是致命问题 Innodb目前主流存储引擎 1）行级锁 务必注意影响结果集的定义是什么 行级锁会带来更新的额外开销，但是通常情况下是值得的 2）事物提交 对I/O效率提升的考虑
本文以视频+文字放送，为你带来腾讯云企业级MySQL-列压缩特性 【需求背景】 当前MySQL有针对行格式级别以及数据库页面级别的压缩，这两种压缩方式在处理一个表，同时有大字段和其它很多小字段，并且针对小字段的读写访问频繁，对大字段的访问不频繁的场景中，它的读写访问都会压缩和解压数据，这造成许多不必要的计算资源浪费。 腾讯云企业级MySQL（CDB）运用列压缩功能来压缩访问不频繁的大字段，同时能够减少整行字段的存储空间，进而提高整体读写访问的效率。 例如一张员工表，前面三个字段分别表示员工 id、年龄以及
mysql-client: 比如一个命令行，或者使用java的JDBC发送sql语句
参考答案 ： （1）一主多从 在主库读取请求压力非常大的场景下，可以通过配置一主多从复制架构实现读写分离，把大量对实时性要求不是特别高的读请求通过负载均衡分布到多个从库上，降低主库的读取压力，在主库出现异常宕机的情况下，可以把一个从库切换为主库继续提供服务。经常用在读写操作不频繁，查询量比较大的业务环境中。 （2）多级复制 一主多从的架构能够解决大部分读请求压力特别大的场景的需求，考虑到MySQL的复制是主库“推送”Binlog日志到从库，主库的I/O压力和网络压力会随着从库的增加而增长（每个从库都会在主库上有一个独立的Binlog Dump线程来发送事件），而多级复制架构解决了一主多从场景下，主库额外的I/O和网络压力。可以理解一个主库下面挂一个从库，一个从库下面再挂一个从库。 （3）双主复制/Dual Master其实就是主库Master和Master2互为主库，client客户端的写请求都方法主库Master，而读请求可以选择访问主库Master或Master2。也叫双主互备，然后主要用于对MySQL写操作要求比较高的环境中，避免了MySQL单点故障。
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很多开发者可能都没有接触过 MySQL 的架构部署，但是大多数应该都听过集群架构吧。其实 MySQL 集群架构，总结来说一共有好多种，今天我主要总结一下其中常用的 8 种集群架构。
静态表：表中的字段都是非变长字段，这样每个记录都是固定长度的，优点存储非常迅速，容易缓存，出现故障容易恢复；缺点是占用的空间通常比动态表多（因为存储时会按照列的宽度定义补足空格）ps：在取数据的时候，默认会把字段后面的空格去掉，如果不注意会把数据本身带的空格也会忽略。
注意：MySQL 中的分区表在定义分区键时，必须确保分区键列包含在表的主键（Primary Key）或唯一键（Unique Key）中，为了确保分区表的数据唯一性和正确性。如果不将分区键列包含在主键或唯一键中，可能会导致数据分布不正确，从而产生错误或数据冗余。
innodb_io_capacity：脏页的刷新的数量，可以动态调整，默认是200，该参数的设置取决于硬盘的IOPS的大小，IOPS就是每秒的读写次数。
Servlet(server Applet)，全称Java Servlet, 是用java编写的服务器端程序。而这些Servlet都要实现Servlet的这个借口，其主要的功能在交互的浏览和修改数据，生成动态的web。Servlet运行支持于java的服务器中。
MySQL性能压测或者基准测试看起来很简单，使用sysbench，tpcc工具跑跑拿到数据就好，其实压测是一个技术活儿，尤其是涉及到性能对比的测试，因为不同场景/不同厂商的产品的参数设置不同，测试的结果也不一样。如果不阐明具体的参数配置差异，直接给出压测结果可能给其他人带来误导。
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数据库性能优化 01 MySQL 性能优化 表的设计合理化，符合三大范式（3NF) 1NF是对属性的原子性约束，要求属性(列)具有原子性，不可再分解；(只要是关系型数据库都满足1NF) 2NF是对记录的惟一性约束，要求记录有惟一标识，即实体的惟一性； 3NF是对字段冗余性的约束，它要求字段没有冗余。 没有冗余的数据库设计可以做到。 添加适当索引(index) [四种: 普通索引、主键索引、唯一索引unique、全文索引] 较频繁的作为查询条件字段应该创建索引； 唯一性太差的字段不适合单独创建索引，即使
一般情况下使用 TiDB 单表大小为千万级别以上在业务中性能最优，但是在实际业务中总是会存在小表。例如配置表对写请求很少，而对读请求的性能的要求更高。TiDB 作为一个分布式数据库，大表的负载很容易利用分布式的特性分散到多台机器上，但当表的数据量不大，访问又特别频繁的情况下，数据通常会集中在 TiKV 的一个 Region 上，形成读热点，更容易造成性能瓶颈。
当应用程序访问数据时， MySQL 将数据从磁盘读取到内存，或将内存数据写入磁盘是数据库系统常见的IO操作。相比内存操作，磁盘IO操作运行速度相对较慢，需消耗较多的时间。当出现大规模数据读取 比如全表扫描，频繁数据读写请求时，高并发的写入更新数据，IO操作可能成为系统瓶颈。
同时处于执行状态的所有事务，是否可以并行？ 不可以。因为多个执行中的事务是由可能出现锁冲突的，锁冲突之后会产生锁等待问题。
作为小白，每次碰到问题，都是在积累经验。执行SQL出现hang，说明应该有会话处于等待状态，可以通过show processlist看下当前的一些会话信息。
上面的 Cache Aside 下，业务应用需要同时维护 Cache 和 DB 两个数据存储方，过于繁琐，于是就有了 Read/Write Through 模式。在这种模式下，业务应用只关注一个存储服务即可，业务方的读写 Cache 和 DB 的操作，都由存储服务代理。
在大型数据库中，事务处理是一项非常关键的任务。MySQL作为一种流行的关系型数据库管理系统，在处理事务时也需要考虑性能优化的问题。
MySQL是目前最流行的关系型数据库管理系统之一，它的体系结构和存储引擎是MySQL性能和功能的重要组成部分。了解MySQL的体系结构和存储引擎，可以帮助开发人员更好地理解MySQL的工作原理，并在实际开发中优化数据库性能。
马上十一、中秋双节，很多客户开始做节日活动，基本都有一个共性需求：活动期间，流量预计翻N备，由此引发了一轮MySQL的容量治理与保障。
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。
mycat实现MySQL读写分离mycat是什么? Mycat是一个开源的分布式数据库系统，但是由于真正的数据库需要存储引擎，而Mycat并没有存储引擎，所以并不是完全意义的分布式数据库系统。Myca
平衡二叉树的查找效率是非常高的，并可以通过降低树的深度来提高查找的效率。但是当数据量非常大，树的存储的元素数量是有限的，这样会导致二叉查找树结构由于树的深度过大而造成磁盘 I/O 读写过于频繁，进而导致查询效率低下。
工作久了，人总会有种忘记初心的感觉。 相信每个人小时候都想过成为一名科学家，只不过到后来，连自己都忘了。 当一名科学家确实不容易，学术研究难，薪酬待遇还不高，如果不是真的热爱，很难走下去。 但在腾讯，你可以把学术当成工作，工作就是做学术，而且两者都可以做得很好。是的，你没有听错。 今天，腾讯云两项数据库内核技术的研究成果再次入选SIGMOD和ICDE的收录论文。其中，SIGMOD、ICDE、VLDB并称为国际数据库三大顶级会议。 另外，据说在学术圈，一篇SIGMOD或者ICDE就能当副教授了？这么看的话，
Redis基于内存，读写速度快，也可做持久化，但是内存空间有限，当数据量超过内存空间时，需扩充内存，但内存价格贵。
本篇内容对MySQL两个主要存储引擎InnoDB和MyISAM进行对比总结。 InnoDB引擎 InnoDB是一个事务型的存储引擎，设计目标是处理大数量数据时提供高性能的服务，它在运行时会在内存中建立缓冲池，用于缓冲数据和索引。 InnoDB引擎优点 1.支持事务处理、ACID事务特性； 2.实现了SQL标准的四种隔离级别； 3.支持行级锁和外键约束； 4.可以利用事务日志进行数据恢复。 InnoDB引擎缺点 不支持FULLTEXT类型的索引，因为它没有保存表的行数，当使用COUNT统计时会扫描全表。 In
数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源，当出现并发访问的时候，数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。
1、InnoDB是MySQL默认的存储引擎，如果需要其不支持的特性，则考虑使用其他存储发动机。
MongoDB是一个NoSQL的非关系型数据库 ，支持海量数据存储，高性能的读写。
讲完索引，接下来聊一聊MySQL的锁。数据库锁设计的初衷是解决并发问题。作为多用户共享的资源，当出现并发访问的时候，数据库需要合理的控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。
我们都是知道，数据库中锁的设计是解决多用户同时访问共享资源时的并发问题。在访问共享资源时，锁定义了用户访问的规则。根据加锁的范围，MySQL 中的锁可大致分成全局锁，表级锁和行锁三类。在本篇文章中，会依次介绍三种类型的锁。在阅读本篇文章后，应该掌握如下的内容：
1.如何优化因 MySQL 读写频繁，负载过高导致的CPU高占用率? 一、如果是写比较少，读比较高，可以做读写分离，一主多从； 二、如果是读写都很多 ，使用分库分表，多主多从； 2.MySQL中v
根据上图可以看到QPS：10.73k,实际上真实的并发大量数据到达的时候，我这里最高的QPS是将近15k.而目前单个数据库分片(实例)4CPU8G内存的配置下，最高的性能是7k的QPS。
顾名思义，全局锁就是对整个数据库实例加锁。MySQL 提供了一个加全局读锁的方法，命令是Flush tables with read lock (FTWRL)。当你需要让整个库处于只读状态的时候，可以使用这个命令，之后其他线程的以下语句会被阻塞：数据更新语句（数据的增删改）、数据定义语句（包括建表、修改表结构等）和更新类事务的提交语句。
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