来自:blog.csdn.net/qq_39390545/article/details/107519747
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1.慢查询:很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘io -> 降低磁盘效率
1.慢查询:很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘 io -> 降低磁盘效率
https://segmentfault.com/a/1190000013672421
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在业务场景要求高的数据库中,对于单条删除和更新操作,在delete和update后面加limit 1绝对是个好习惯。
在业务场景要求高的数据库中,对于单条删除和更新操作,在删除和更新后加限制1绝对是个好习惯。这样,在删除执行中,第一条就命中了删除行,如果SQL中有限制1;这时就return了,否则将会执行完全表扫描才ret urn。效率不言而喻。
QPS: QueriesPerSecond意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
select * from information_schema.innodb_trx where TIME_TO_SEC(timediff(now(),trx_started))>10
每次执行看到的结果应该都有变化,因为是实时的,所以我定义为:“事发现场”,每次执行就相当于现场的快照
https://www.w3school.com.cn/sql/sql_union.asp
QPS:Queries Per Second意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
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前段时间第一次接触大流量并发,而那时候我还没有相关经验,所以代码写的很渣,导致服务器死了又死
latch与lock latch 可以认为是应用程序中的锁,可以称为闩锁(轻量级的锁) 因为其要求锁定的时间必须要非常短,若持续时间长,则会导致应用性能非常差,在InnoDB存储引擎中,latch又可
hash: 缺点:1. hash存储需要将数据文件添加到内存,比较耗费内存 2. 等值查询hash很快,但是实际工作中需要在范围查询的场景比较多,hash不太适合
偏向MyISAM存储引擎,开销小,加锁快;无死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。
环境 数据库:TiDB数据库(和mysql数据库极其相似的数据库) 表名:index_basedata 表数据:13 000 000条数据 表索引:包含一个普通索引,索引列 ”year“ 测试sql: SQL1 : select brand from index_basedata where year = 2018 group by day limit 5; SQL2 : select brand from index_basedata where mo
项目系统,多接口混压过程中,发现QPS有掉坑的情况,同时也发现其中一个接口的95分位响应时长明显慢于其它接口。
我们都知道查询优化器,知道在查询优化器中会经历逻辑查询优化和物理查询优化。需要注意的是,查询优化器只能在已经确定的情况下(SQL 语句、索引设计、缓冲池大小、查询优化器参数等已知的情况)决定最优的查询执行计划
想想这样的查询语句开发都会写出来,逻辑是统计10月份来的员工的平均年龄。如果是MYSQL 的开发或DBA 可能会建议写成这样
select group_name,max(score) from table group by group_name order by group_name
InnoDB批量建索引深度揭秘 InnoDB在MySQL 5.7版本中推出了批量建索引的功能。WL#7277 InnoDB: Bulk Load for Create Index这个功能就由本人设计与实现的。本文将对该功能的设计与实现进行详尽的介绍。 ---- 一、InnoDB Fast Index Build介绍 最简单的建索引的方法就是走正常的数据库插入流程,将数据逐条插入到索引B树中。要对B树进行查找合适的插入位置,对B树节点进行正常的加锁,对页面记录redo log,undo log,当页面满时进
数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈,这对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能,这并不只是DBA需要关心的,而更是后端开发需要去关注的事情。
三分钟了解Mysql的表级锁 一分钟深入Mysql的意向锁 mysql锁相关讲解及其应用——《深究mysql锁》
当数据库中多个事务并发存取同一数据的时候,若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据,破坏数据库的一致性。MySQL锁机制的基本工作原理就是,事务在修改数据库之前,需要先获得相应的锁,获得锁的事务才可以修改数据;在该事务操作期间,这部分的数据是锁定,其他事务如果需要修改数据,需要等待当前事务提交或回滚后释放锁。
latch称为闩锁(shuang suo),其要求锁定的时间必须非常短。若持续的时间长,则应用的性能会非常差。在InnoDB存储引擎中,latch又分为mutex互斥锁 和 rwLock读写锁。其目的是为了保证并发线程操作临界资源的正确性。通常没有死锁的检测机制。
A 窗口开启事务,B 窗口以非事务的形式运行,修改一条记录,id 为 1 的数据在运行完毕后 X(排他锁)就已经释放了,A 窗口再次查询发现还是原来的数据。这里保证了事务之间的隔离性,如果未保证的话就会有高并发引起的不可重复读问题。最终这个问题由 MVCC 方法解决。
在 MySQL中,慢查询日志是经常作为我们优化数据库的依据,那在MongoDB中是否有类似的功能呢?答案是肯定的,那就是MongoDatabase Profiler.不仅有,而且还有一些比MySQL的
最近遇到mongo集群性能问题,主要体现在查询性能或者聚合性能慢(查询类似关系型数据库中select * from xx where a='xx',另外聚合类似group by+count、sum),nosql与关系型数据库存在很多类似,比如分页查询语句是比较常见问题,分页优化在数据库优化原理类似.常见分页场景需求(本次主要基于这2种场景进行优化介绍)
前言 本文主要针对的是关系型数据数据库MySql。键值类数据库可以参考最简大数据Redis。先简单梳理下Mysql的基本概念,然后分创建时和查询时这两个阶段的优化展开。 1.0 基本概念简述 1.1
数据库通过锁机制来解决并发场景-共享锁(读锁)和排他锁(写锁)。读锁是不阻塞的,多个客户端可以在同一时刻读取同一个资源。写锁是排他的,并且会阻塞其他的读锁和写锁。简单提下乐观锁和悲观锁。
1. MySQL 锁定机制简介 各存储引擎使用三种类型锁定机制 行级锁定(row-level) 表级锁定(table-level) 页级锁定(page-leve) : 页级锁定介于行级锁定与表级锁定之间。 2. MySQL数据库中 表级锁定主要是 MyISAM、Memory、CSV 等一些非事务性存储引擎,使用行级锁定主要是 InnoDB 存储引擎和 NDB Cluster 存储引擎,页级锁定主要是BerkeleyDB存储引擎 3. MyISAM 表级锁定主要分为两种类型 读锁定,一个新客户端在申
InnoDB 行锁是通过对索引数据页上的记录(record)加锁实现的。主要实现算法有 3 种:Record Lock、Gap Lock 和 Next-key Lock。
对于SQL和索引的优化问题,我们会使用explain去分析SQL语句。但是真正的企业级项目有成千上万条SQL,我们不可能从头开始一条一条explain去分析。我们从什么地方可以获取那些运行时间长,耗性能的SQL??
Mysql中锁的分类按照不同类型的划分可以分成不同的锁,按照「锁的粒度」划分可以分成:表锁、页锁、行锁;按照思想的划分:「乐观锁」和「悲观锁」。
一次优化的过程中,MySQL执行计划选择了单独的3个二级索引中的2个索引,通过Using intersect算法进行index merge操作。从字面意义来上intersect就是 交集的意思。虽然性能上没多少影响,但比较好奇,在理解当中MySQL知识体系中是没有交集语法。
2. MySQL数据库中 表级锁定主要是 MyISAM、Memory、CSV 等一些非事务性存储引擎,使用行级锁定主要是 InnoDB 存储引擎和 NDB Cluster 存储引擎,页级锁定主要是BerkeleyDB存储引擎
对于行锁和表锁的含义区别,在面试中应该是高频出现的,我们应该对MySQL中的锁有一个系统的认识,更详细的需要自行查阅资料,本篇为概括性的总结回答。
大部分开发和DBA同行都对分页查询非常非常了解,看帖子翻页需要分页查询,搜索商品也需要分页查询。那么问题来了,遇到上千万或者上亿的数据量怎么快速的拉取全量,比如大商家拉取每月千万级别的订单数量到自己独立的ISV做财务统计;或者拥有百万千万粉丝的公众大号,给全部粉丝推送消息的场景。本文讲讲个人的优化分页查询的经验,抛砖引玉。
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