大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...； 4、软件体积小，安装使用简单且易于维护，维护成本低；品牌口碑效应； 5、支持多种OS，提供多种API接口，支持多种开发语言，对流行的PHP，Java很好的支持 MySQL的缺点 1、MySQL最大的缺点是其安全系统...可以安装在多种 大、中、小型机上，可在多种操作系统下工作。 3、可联结性：Oracle能与多种通讯网络相连，支持各种协议。...本篇文章就给大家比较Oracle和MySQL，介绍Oracle和MySQL之间的区别，希望对你们有所帮助。 MySQL和Oracle有什么区别？...11、Oracle和MySQL的数据库管理： 在数据库管理部分，Oracle DBA比MySQL DBA更有收益。与MySQL相比，Oracle DBA有很多可用的范围。
总会忘记，如果写一个比较函数 left < right, 那么，结果是降序还是升序呢。priority_queue是大根堆还是小根堆呢。 所以就写了个测试。...priority_queue 是大根堆。 如果是 return left > right; 则排序是降序。priority_queue 是小根堆。
，比它小的放在它左边，那么该元素的位置就确定了，再递归的排序其他元素即可。...排序趟数是否与原序列有关：有关根据所选的数，来移动两边的数，使左小右大，在逆序的极端条件下，复杂度退化成 （每趟都要把右边的数全部移到左边）。...int cur=a[low]; //选第一个数来划分 while(low<high){ while(low=cur)high--; //从后往前找比当前值小的元素...a[low]=a[high]; //把小的换到前面去 while(low<high&&a[low]<=cur)low++; //从前往后找比当前值大的元素 a[high]=a[low]...; //把大的换到后面去 } //当low=high，跳出循环，这个位置就是当前元素的正确位置了 a[low]=cur; return low; } void qsort(int a[],
《我说》为迪B课堂的答疑系列，3分钟帮您解决数据库日常运维过程中的小难题。...视频内容 总结： 如果业务无强事务依赖，数据结构需灵活变动，适宜选用MongoDB； 业务有事务要求，数据表之间有关联逻辑，适宜选用MySQL 作者简介： 刘迪，腾讯云数据库产品经理，中国计算机行业协会开源数据库专业委员会副会长...现就职于腾讯公司腾讯云数据库（TencentDB）产品团队，曾负责腾讯公司OMG（现PCG）事业群MySQL、MongoDB、Redis数据库平台的管理、建设以及相关运维工作，主要服务腾讯视频，企鹅号，...往期推荐 《迪B课堂：如何正确的选择云数据库》 《迪B课堂：使用JSON类型选择MongoDB还是MySQL?》...《迪B课堂：关于MySQL备份周期》 《迪B课堂：MySQL运行时系统CPU压力大怎么办？》
相比于人类司机，自动驾驶系统的一大优势在于它没有情感，只有冰冷的预设逻辑。面对即将到来的事故，无人车不会产生恐惧，只会忠实地运行程序。这意味着类似这种极端情况下如何抉择，应当是开发者预先写好的。...那么开发者应当遵从怎样的准则来编写程序，是以尊重生命为先，还是以为用户利益为先？或者把这个选择权交给用户自己去设置？ 早在1940年，科幻作家阿西莫夫提出为保护人类，对机器人做出了三项规定。...极端情况下，优先保护车主还是行人？ 比方说无人车在行驶中遇到红灯，刹车减速停车。后面的大车由于视野问题没看到红灯，减速不及，眼看就要追尾撞上无人车。...比方说有人开车十年没遇到过车祸，认为这是低概率事件，可实际上全球每年有127万人死于车祸，每天就有三千多人死于车祸，所以这还是低概率事件吗？这是一个数学期望的问题。...保护自己，还是保护行人？在没有无人车的年代，这本来只是针对车主一人的灵魂拷问，现在却不得不由人类达成共识提前设定好。确实难以抉择，因为你不知道出现在这种情况里的自己，到底是路上的行人还是车上的乘客。
两种引擎比较： MyISAM，不支持事务处理，读性能好，表级别锁； InnoDB，支持事务处理（ACID，原子性、一致性、隔离性、持久性），设计目标是为处理大容量数据发挥最大化性能，行级别锁。...锁性能比较： 表锁：开销小，锁定力度大，发生死锁的概率高，相对并发也低； 行锁：开销大，锁定力度小，发生死锁的概率低，相对并发也高。 为什么会出现表锁和行锁呢？...分布式缓存可以缓存海量数据，扩展性好，主流的分布式缓存系统有memcached、redis，memcached性能稳定，数据缓存在内存中，速度很快，QPS可达8w左右。...分区 分区就是把一张表的数据根据表结构中的字段（如range、list、hash等）分成多个区块，这些区块可以在一个磁盘上，也可以在不同的磁盘上，分区后，表面上还是一张表，但数据散列在多个位置，这样一来...) / Uptime 计算方法2 QPS 基于Com_select、Com_insert、Com_delete、Com_update计算出QPS： mysql> show global status
MikeTyson 类的构造函数有一个小的变化： public MikeTyson() { for (int i = 0; i < 700_000; i++) { map.put(Integer.valueOf...我一直认为自动装箱 Java 对性能的影响很小，但是我还是错了。性能影响可能很大。
2.2 Redis&MySQL访问QPS偏高通过监控平台可以看到从上游服务过来的收藏查询QPS相对访问Redis缓存的QPS放大了15倍，并且MySQL查询的最高QPS占上游访问量接近37%，这说明缓存并没有很高的命中率...，导致回表查询的概率还是很大。...QPS访问量见下图：Redis访问量?MySQL访问量?基于以上分析我们现在有了明确的优化切入点，接下来我们来看下具体的找下原因是什么。...这样一来Redis的QPS和缓存Key就会被放大很多倍。正是由于分片策略+缓存时效短，导致了MySQL查询的QPS居高不下。...这里缓存的数量的抉择显得尤为重要，如果太小，那缓存的命中率不高，导致MySQL回表查询概率变大，如果太大，则初始化时比较耗费时间，或产生大Key问题。
尽管这些模型可以解决多种多样的问题，但要想在真实世界应用中大规模使用它们，还需要克服一大障碍：采样效率低。...虽如此，还是可以从图 5 明显看出：较大模型比较小模型更擅长恢复细粒度的细节。 基于图 4 能得到一个关键见解：相比于较小的超分辨率模型，较大模型即使微调时间更短，也能取得更好的结果。...这说明预训练性能（由预训练模型大小主导）对超分辨率 FID 分数的影响比对微调的持续时间（即用于微调的计算量）的影响大。 此外，图 6 比较了不同模型上 DreamBooth 微调的视觉结果。...对于近期那些严重依赖建模能力的扩散蒸馏方法来说，这就成了一大难题。人们可能会预测出一个矛盾的结论：经过蒸馏的大模型的采样速度快于经过蒸馏的小模型。
在线上环境中部署脚本，可谓是常在河边走，哪有不湿鞋，所以大大小小的案例总结下来，还是会发现一些有趣的地方，这些可以作为操作时的一些参考，仅供参考而已。...由此我们需要注意的就是在脚本中是否有DDL,如果有还是需要特别 注意的。 方法4： 所以我们剔除脚本里面的DDL,分开单独执行，脚本只保留了那3条insert. 然后我们手工开启事务。...而如果可以尽可能还是在事务里来控制吧，毕竟MySQL是默认自动提交的。后悔了都来不及。 对于事务的完整性，还有两点需要说一下，第一个是事务正常退出，事务是回滚还是提交。...另外一个则是杀掉执行的会话，事务会默认提交还是回滚。 我们一个一个来测试，先来看kill会话的部分。...mysql> select *from test_abc; ERROR 2006 (HY000): MySQL server has gone away No connection.
一、优化原则 小表驱动大表，即小的数据集驱动大得数据集。在知道什么是小表驱动达大表之前，我们先来了解两个查询关键字，IN 与 EXISTS。我们通过两段查询语句先来了解一下它们的作用。...在一开始我们就讲了一个优化原则即：小表驱动大表，在我们使用IN 进行关联查询时，通过上面IN 操作的执行顺序，我们是先查询部门表再根据部门表查出来的id 信息查询员工信息。...我们都知道员工表肯定会有很多的员工信息，但是部门表一般只会有很少的数据信息，我们事先通过查询部门表信息查询员工信息，以小表(t_dept)的查询结果，去驱动大表(t_emp)，这种查询方式是效率很高的，...这不就是用大的数据表(t_emp) 去驱动小的数据表小的数据表(t_dept)了吗？虽然这种方式也可以查出我们想要的数据，但是这种查询方式是不值得提倡的。...因此是使用IN 还是使用EXISTS 就需要根据我们的需求决定了。但是如果两张表中的数据量差不多时那么是使用IN 还是使用 EXISTS 差别不大。
OK 弄清楚这两点后，一般来说MYSQL 监控的方向分为三点 1 应用需要的资源 2 资源的使用率与限制 3 被执行的查询 下面就来一轮问和答 问题1 MYSQL 中的参数 queries 和...另外还有一些监控选择了，Com_insert + Com_update + Com_delete 方式来记录 MYSQL 中 的 dml 操作，Com_select 记录查询的操作，将具体的操作分开监控也是一个好的方法...问题 2 怎么检查MYSQL 的连接数及周边 问：我通过Connections 的增减量来判断当前的连接数可以吗？...通过Connections 当然是可以查看一定时间尝试连接MYSQL的连接数量，但实际上大多来监控MYSQL 的连接数的方式 通过 Thread cache 来进行查看 ?...关于内存的状态，其实还是蛮有讨论的余地， 首先观察的第一个敏感的位置是 Innodb_buffer_pool_bytes_data， 对比你现在的innodb_buffer_pool_size 的大小，
点击上方卡片关注我 作为MySQL技术专家，我写过MySQL系列丛书《MySQL技术大全:开发, 优化与运维实战》, 有挺多准备上云企业的DBA或者架构师同学询问，如何对市场上五花八门的数据库进行选型,...评测总览 为了方便读者更好的了解本次性能评测的整体结论，首先给出测试结果的总览图和相关结论： 在小规格实例（8C）的性能测试中，无论是在计算密集型场景还是在I/O密集型场景，各类测试负载下，PolarDB...大规格实例(64C)性能测试结果 图.小规格实例(8C)性能测试结果 压测情况 本次参与压力测试的数据库包括了阿里云的PolarDB数据库， 亚马逊云的Aurora数据库，蚂蚁集团100%控股的数据库...参与评审的都是MySQL 兼容版。...在大规格实例I/O密集型压测中，同样是PolarDB的测试性能最优，并且相对其他产品的优势比小规格实例更为明显。
介绍 2023.07.18 mysql发布了8.1.0 没发现有啥大的变化(-_-), 说下我关注的两点吧 1. openssl 1.1.x --> openssl 3.0.x 2....-x86_64.tar.xz 官方文档: https://dev.mysql.com/doc/refman/8.1/en/introduction.html 安装 还是使用之前的mysql5.7/8.0...比较下呢 (也是2023.07.18发布的) TPS:781 QPS:15631 图片 8.1比8.0性能低一点点, 也可能是误差....使用 和Mysql 8.0一样, 就不演示了. 总结 可以在测试环境用用, 生产环境就没必要了, 还是推荐8.0.28....小版本只会到20+
阶段三：数据库性能优化 如果将MySQL部署到普通的X86服务器上，在不经过任何优化情况下，MySQL理论值正常可以处理1500左右QPS，经过优化后，有可能会提升到2000左右QPS。...表锁：开销小，锁定粒度大，发生死锁概率高，相对并发也低。 行锁：开销大，锁定粒度小，发生死锁概率低，相对并发也高。 为什么会出现表锁和行锁呢？主要为保证数据完整性。...分布式缓存可以缓存海量数据，扩展性好，主流的分布式缓存系统：memcached、redis，memcached性能稳定，数据缓存在内存中，速度很快，QPS理论可达8w左右。...在这种MySQL主从复制拓扑架构中，分散单台负载，大大提高数据库并发能力。如果一台从服务器能处理1500 QPS，那么3台就能处理4500 QPS，而且容易横向扩展。...单纯数据库层面优化效果提升并不多明显，主要还是要根据业务场景选择合适的数据库！
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超高的 QPS 和 TPS 可能有人还不清楚什么是 QPS 和 TPS，因此我们这里先对这两个做一个简单介绍。...数据库连接被占满 这个好理解，数据库的连接数必然是有限的，在 MySQL 中，我们可以通过 max_connections 来设置数据库的连接数（这个值默认是 100，生产环境下这个值可以适当调大）。...2.数据库服务器配置 这个应该好理解，不需要我多说吧。 服务器的硬件如 CPU、内存、磁盘 IO 等都会影响到 MySQL 性能，操作系统也会影响到 MySQL 性能。...5.大表操作 大表操作也会影响到数据库性能，那么什么样的表就算大表呢？ 大表没有统一的标准，还是要结合具体的业务场景来定。 我举一个比较常规的例子： 数据表中的行数超过千万行。...这个还是要看具体的使用场景。 8.数据库参数配置 大家都知道数据库有很多配置参数，我们在数据库优化时可对其进行配置，例如前面所说的 max_connections。
，MySQL理论值正常可以处理2000左右QPS，经过优化后，有可能会提升到2500左右QPS，否则，访问量当达到1500左右并发连接时，数据库处理性能就会变慢，而且硬件资源还很富裕，这时就该考虑软件问题了...另一个是InnoDB，支持事务处理（ACID），设计目标是为处理大容量数据发挥最大化性能，行级别锁。 表锁：开销小，锁定粒度大，发生死锁概率高，相对并发也低。...行锁：开销大，锁定粒度小，发生死锁概率低，相对并发也高。 为什么会出现表锁和行锁呢？...分布式缓存可以缓存海量数据，扩展性好，主流的分布式缓存系统有memcached、redis，memcached性能稳定，数据缓存在内存中，速度很快，QPS可达8w左右。...4.5 分区 分区就是把一张表的数据根据表结构中的字段（如range、list、hash等）分成多个区块，这些区块可以在一个磁盘上，也可以在不同的磁盘上，分区后，表面上还是一张表，但数据散列在多个位置
MySQL理论值正常可以处理2000左右QPS，经过优化后，有可能会提升到2500左右QPS，否则，访问量当达到1500左右并发连接时，数据库处理性能就会变慢，而且硬件资源还很富裕，这时就该考虑软件问题了...另一个是InnoDB，支持事务处理（ACID），设计目标是为处理大容量数据发挥最大化性能，行级别锁。 表锁：开销小，锁定粒度大，发生死锁概率高，相对并发也低。...行锁：开销大，锁定粒度小，发生死锁概率低，相对并发也高。 为什么会出现表锁和行锁呢？...分布式缓存可以缓存海量数据，扩展性好，主流的分布式缓存系统有memcached、redis，memcached性能稳定，数据缓存在内存中，速度很快，QPS可达8w左右。...4.5 分区 分区就是把一张表的数据根据表结构中的字段（如range、list、hash等）分成多个区块，这些区块可以在一个磁盘上，也可以在不同的磁盘上，分区后，表面上还是一张表，但数据散列在多个位置，
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