如果你对Flink CDC 还没有什么概念,可以参考这里:Flink CDC 原理及生产实践。
正式分享之前,先对最近热门的删库事件做一点反思。作为DBA应如何加强预防,改进措施防止再出现类似事件呢?我认为主要从三点出发:一是流程规范,二是技术支撑,三是安全制度。
对于商业数据库而言,数据库升级是一个优先级很高的事情,有版本升级路线图,有相应的补丁,而且对于方案还有一系列的演练,显然是一场硬仗。而在MySQL方向上,升级这件事情就被淡化了许多,好像只能证明它的存在而已,当然正是由于这种不重视,也让我今天走了不少弯路。
MyISAM 和 InnoDB 讲解 InnoDB和MyISAM是许多人在使用MySQL时最常用的两个表类型,这两个表类型各有优劣,视具体应用而定。基本的差别 为:MyISAM类型不支持事务处理等高级处理,而InnoDB类型支持。MyISAM类型的表强调的是性能,其执行数度比InnoDB类型更快,但是不 提供事务支持,而InnoDB提供事务支持已经外部键等高级数据库功能。 以下是一些细节和具体实现的差别: ◆1.InnoDB不支持FULLTEXT类型的索引。 ◆2.InnoDB 中不保存表
Squids DBMotion,新增MongoDB数据迁移的支持,为用户提供零停机、高性能的在线数据迁移、校验服务。
MyISAM 和 InnoDB 讲解 InnoDB和MyISAM是许多人在使用MySQL时最常用的两个表类型,这两个表类型各有优劣,视具体应用而定。基本的差别为:MyISAM类型不支持事务处理等高级处理,而InnoDB类型支持。MyISAM类型的表强调的是性能,其执行数度比InnoDB类型更快,但是不提供事务支持,而InnoDB提供事务支持已经外部键等高级数据库功能。 以下是一些细节和具体实现的差别: ◆1.InnoDB不支持FULLTEXT类型的索引。 ◆2.InnoDB 中不保存表的具体
2、数据版本,即为数据增加一个版本标识,一般是通过为数据库表增加一个数字类型的 version字段来实现。当读取数据时,将version字段的值一同读出,数据每更新一次,对此version值加1。当我们提交更新的时候,判断数据库表对应记录的当前版本信息与第一次取出来的version值进行比对,如果数据库表当前版本号与第一次取出来的version值相等,则予以更新,否则认为是过期数据。
上一篇介绍了4种进行MySQL性能优化排查的小技巧,本篇就通过从增、删、改、查的语法中如何进行优化,帮助大家更好理解MySQL语法,进行性能优化。
我们常用的存储系统种类非常多,有单机的也有分布式的,有的是数据库,有的是文件系统,还有介于二者之间的。无论是哪种存储系统(比如,MySQL、Redis、Elasticsearch,等等),它们都具有如下三个特点。
mysql千万级数据如何快速导出 今天给大家讲解如何快速的导出千万级MySQL中的数据,大家平时在进行MySQL数据导出的时候,如何数据量不大(万级记录)可能不会遇到这样那样的问题,下面就我前段事件导出MySQL千万级(目前量级8千万,已快到一亿)数据遇到问题的一个回放和代码优化。 查询优化 当你接到需求,可能第一时间想到,直接全量查询不就好了,如果数据记录在几万条还好,当MySQL一个表的数据大于200W的时候,这个时候去查询已经非常吃力了,即使在添加索引的情况下。 查询需求 收到的需求是,
如果业务量剧增,数据库可能会出现性能瓶颈,这时候我们就需要考虑拆分数据库。从这几方面来看:
数据迁移,工作原理和技术支持数据导出、BI报表之类的相似,差异较大的地方是导入和导出数据量区别,一般报表数据量不会超过几百万,而做数据迁移,如果是互联网企业经常会涉及到千万级、亿级以上的数据量。
MySQL索引(index): 是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,所以索引的本质就是数据结构!
本文共1200字,建议阅读9分钟。 在数据查询时,有时会碰到数据量很大的清单报表。
本文以设计淘宝网的后台架构为例,介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的14次演进过程,同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术,让大家对架构的演进有一个整体的认知。文章最后汇总了一些架构设计的原则。
MYSQL 目前被攻击最多的就是他的OLAP的性能, 在OLTP中MYSQL 本身的性能是OK的,尤其高并发中符合MYSQL数据库的表设计和提取的方式,则数据的获取的速度是非常快的.
当我们要对一个数据库中的一条数据进行修改的时候,为了避免同时被其他人修改,最好的办法就是直接对该数据进行加锁以防止并发。
如果您的开源数据库现在运行良好,为什么还要动它?因为生命周期结束的软件更难维护,而且您可能会错过有价值的新功能。
爬虫项目开发的第一步,首先需要对我们想要实现的爬虫项目的功能进行定位和分析,即进行需求分析工作。
Emoji 在我们生活中真的是越来越常见了,几乎每次发消息的时候不带个 Emoji,总觉得少了点什么,似乎干巴巴的文字已经无法承载我们丰富的感情了。对于我们开发者来说,如何将 Emoji 存入 MySql 数据库或者取出来,就变成了一种必须掌握的技能了。
几乎每一个分布式系统,都会给用户提供自定义路由的功能。因为,仅通过range、mod、hash等方法,很大概率已经满足不了用户的需求。下面以一个实际场景为例,说一下数据路由的思路。
印象中网上有些“XX 面试官”系列的网文也有过类似问题的讨论,那 MySQL 统计数据总数 count(*) 、count(1)和count(列名) 哪个性能更优呢?今天我们就来聊一聊这个问题。
用户分析系统以用户的心跳数据为依据,统计查询用户的各种情况。心跳数据很多,经过去重,去无效,数据量还是在2亿/月的水平。普通的查询在这个量级的数据库上根本查不出来,为此,分表分库、优化查询、多线程查询就很有必要了。
MySQL 可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。
Python 读取数据自动写入 MySQL 数据库,这个需求在工作中是非常普遍的,主要涉及到 python 操作数据库,读写更新等,数据库可能是 mongodb、 es,他们的处理思路都是相似的,只需要将操作数据库的语法更换即可。本篇文章会给大家系统的分享千万级数据如何写入到 mysql,分为两个场景,三种方式。
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能, 我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用 VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是 BIGIN来定义整型字段。 另外一个提高效率的方法是在可能
Elasticsearch 公司的产品栈非常全面,打通数据采集,传递,存储,展示,而且部署简单快速,半天时间就可以搭建一套完整的POC出来。
我们都知道,业务开发涉及到数据库的SQL操作时,一定要 review 是否命中索引。否则,会走 全表扫描,如果表数据量很大时,会慢的要死。
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索引是加速数据库查询的关键。在设计表结构时,应该根据查询的需求添加合适的索引。常用的索引包括主键、唯一索引、普通索引、联合索引、前缀索引(vachar、text这种长的数据并且只需要前几个区分度就很高)等。
mysql介绍 (1) mysql数据库是瑞典AB开发。 (2) mysql--> sun --> oracle。 (3) mysql数据库的特点。 1. 开源。 2. 免费。 3. 跨平台(windows/linux/unix/苹果)。 4. 处理并发性(13000个)/安全/稳定。 5. 该数据库 轻(对资源要求不高)安装文件 37.7M。而且 对cpu/内存要求都不高 基本语法: 在dos下输入: mysql -
本文的内容主要以问答方式展开,层层递进分析、解决问题,本文涉及内容会围绕下面三个问题展开。在开始阅读本文内容前,大家不妨先尝试自己回答下面三个问题!
python2.X使用的是mysqldb库去连接MySQL服务器,而在python3.X中使用的是PyMySQL库,所以我们需要使用命令pip install PyMySQL,安装库文件
工作的这些年发现一个比较奇怪的现象就是身边无论是工作十多年的老兵,还是初级刚入行的程序员,在高谈阔论技术和趋势的时候都是人工智能,大数据,区块链,各种框架,语言,算法,AI,BI,CI,DI…… 等等,倒是发现很少有人关注数据库,不知道是因为数据库感觉太低端还是太低调,总是不容易被人提起
本文嘉宾:赖铮,腾讯TEG基础架构部数据库团队专家工程师,负责腾讯TXSQL数据库内核的研发,数据库系统开发老将,专注数据库内核开发十余年,先后就职于达梦、Teradata、北大方正以及MySQL InnoDB存储引擎团队,是达梦数据库内核、方正XML数据库以及InnoDB的GIS支持,加密功能的主要开发者,并获得多项数据库领域的专利。 本文是腾讯TEG基础架构部数据库团队专家工程师赖铮在腾讯云与3306π联合举办的数据库技术沙龙上的演讲实录。 ---- 今天分享时长四十分钟左右,详细解释腾讯云数据库内
本文整理自SACC 2022中国系统架构师大会的演讲,分享嘉宾是第四范式 资深体系架构科学家张浩,他本次的演讲中介绍了OpenMLDB的应用场景、产品特点、技术架构。重点会介绍OpenMLDB如何通过高性能的内存索引数据结构、多副本机制,以及分布式处理能力,为机器学习高效供给数据。
mysql的SQL_CALC_FOUND_ROWS 使用 类似count(*) 使用性能更高
某天突然发现服务探测接口疯狂告警、同时数据库CPU消耗也告警,最后系统都无法访问;
前言:当业务数据达到一定量级(比如:mysql单表记录量>1千万)后,通常会考虑“分库分表”将数据分散到不同的库或表中,这样可以大大提高读/写性能。但是问题来了,对于 select * from table limit offset , pagesize 这种分页方式,原来一条语句就可以简单搞定的事情会变得很复杂,本文将与大家一起探讨分库分表后”分页”面临的新问题。
对于大部分的开发人员而言,编写增删查改的sql语句通过数据库连接去操作数据库,但并不关心数据库是如何监听请求和从连接中把请求数据中提取出来,往往在意表结构,sql执行效率慢就给他们建立索引,完全把MySQL当作黑盒子去使用。
造成第三条语句执行时间如此长的主要原因就是大量的 OR 语句会导致 SQL 解析非常耗时.
小故事 在开始讲这篇文章之前,我们来说一个小故事,纯素虚构(真实的存钱逻辑并非如此) 小刘发工资后,赶忙拿着现金去银行,准备把钱存起来,而与此同时,小刘的老婆刘嫂知道小刘的品性,知道他发工资的日子,也
在实际项目开发中,我们经常将Mysql作为业务数据库,ES作为查询数据库,用来实现读写分离,缓解Mysql数据库的查询压力,应对海量数据的复杂查询。
在上一篇文章《MySQL常见加锁场景分析》中,我们聊到行锁是加在索引上的,但是复杂的 SQL 往往包含多个条件,涉及多个索引,找出 SQL 执行时使用了哪些索引对分析加锁场景至关重要。
连接mysql(mysql_connect()) 选择你创建的数据库(mysql_select_db()) sql语句的执行(mysql_query()) 显示取出来的数据(mysql_fetch_array()) 关闭连接(mysql_close())
之前分享过一篇有关MySQL锁的文章,得到了部分阅读者的良好反馈,这里在网上搜索了几道有关锁的面试题。
一、什么是MongoDB? MongoDB是一个开源的,基于分布式的,面向文档存储的非关系型数据库,使用JSON风格来存储数据。其也是非关系型数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的。MongoDB由C
数据库三范式(Normalization)是数据库设计中的一种规范标准,旨在减少数据冗余并建立结构合理的数据库,以提高数据存储和使用的性能。三范式是按照数据依赖性的程度来划分的,包括第一范式(1NF)、第二范式(2NF)和第三范式(3NF)。
Mysql 作为互联网中非常热门的数据库,其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要,尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计,决定了 Mysql 整体的数据检索性能。
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