DML(Data Manipulation Language)数据操作语⾔,以INSERT、UPDATE、DELETE三种指
文章摘要:一个小小的MySQL数据库B-Tree索引可能会带来意想不到的性能优化提升……
索引是一把双刃剑,它可以提高查询效率但也会降低插入和更新的速度并占用磁盘空间
单库单表是最常见的数据库设计,例如,有一张用户(user)表放在数据库db中,所有的用户都可以在db库中的user表中查到。
使用INSERT同时插入多条记录时,MySQL会返回一些在执行单行插入时没有的额外信息,这些信息的含义如下: ● Records:表明插入的记录条数。 ● Duplicates:表明插入时被忽略的记录,原因可能是这些记录包含了重复的主键值。 ● Warnings:表明有问题的数据值,例如发生数据类型转换。
最后两种语法mysql不支持,但是我们可以用union来联合其他的查询结果来拼凑出最终结果。
软RAID:由操作系统模拟的RAID,一旦硬盘损坏,操作系统就会损坏,RAID会丧失作用(练习模拟使用)
存储引擎是mysql的特性之一,使用者可以根据自己的业务场景选择自己适合的存储引擎,是不是要支持事物,如何选择存储,如何选择索引数据,当然你也可以定制自己的存储引擎,如果你们公司有能力,mysql支持支持很多种存储引擎,如 Myisam ,Innodb,MEMORY,MERGE,BDB,EXAMPLE,CSV等等,mysql 5.5之前默认的存储引擎是Myisam,之后就是Innodb,今天我们只讲常见的存储引擎。
MySQL日志主要包括查询日志、慢查询日志、事务日志、错误日志、二进制日志等。其中比较重要的是 bin log(二进制日志)和 redo log(重做日志)和 undo log(回滚日志)。
文章摘要:当单表数据达到千万以上时,通过加索引或者表分区优化提升的效果就比较有限了,应该如何应对呢???
先声明一点:ON DUPLICATE KEY UPDATE 这个子句是MySQL特有的,语句的作用是,当insert已经存在的记录时,就执行update。
MySQL版本引入了对JSON数据类型的支持,这为我们处理和存储非结构化数据提供了新的可能性。通过灵活利用MySQL的JSON函数,我们可以实现高效的查询和转换操作,提取有用的数据,并将其转换为有意义的格式。本文将深入探索MySQL中JSON数据的查询与转换技巧,帮助您更好地利用这一功能。
这篇博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案,暂且抛开前端应用不说,大致分为以下五个阶段:
本文将和大家分享 MySQL 更新语句的一些小众语法,及笔者在使用多表关联更新遇到的一些问题。
当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。
最快的速度把10亿条数据导入到数据库,首先需要和面试官明确一下,10亿条数据什么形式存在哪里,每条数据多大,是否有序导入,是否不能重复,数据库是否是MySQL?
MySQL作为最流行的关系型数据库之一,基本上每个开发人员都使用过,在平时工作中难免会遇到性能的问题,本篇从多个角度详细的介绍了,关于MySQL最常用的优化方法,包括字段类型,索引使用,SQL语句,参数调优,分库,分表,分片,缓存,以及通过中间件,NoSQL等。相信你认真读完之后一定会受益匪浅。
作者简介 姜宇祥,2012年加入携程,10年数据库核心代码开发经验,相关开发涉及达梦,MySQL数据库。现致力于携程MySQL的底层研发,为特殊问题定位和处理提供技术支持。 前言:希望通过本文,使MySQL5.7.18的使用者知晓分区表使用中存在的陷阱,避免在该版本上继续踩坑。同时通过对源码的分享,升级MySQL5.7.18时分区表性能下降的根本原因,向MySQL源码爱好者展示分区表实现中锁的运用。 问题描述 MySQL 5.7版本中,性能相关的改进非常多。包括临时表相关的性能改进,连接建立速度的优化和
最近涉及数据库相关操作较多,公司现有规范也不是太全面,就根据网上各路大神的相关规范,整理了一些自用的规范用法,万望指正。
随着项目用户量的快速增长,前期可能由于应用程序设计、数据库设计及架构不当,大多项目会在用户量百万、日志/流水等表过千万、乃至过亿时,出现写入卡顿、查询缓慢、各种业务瘫痪的场景。
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告知MySQL5.7.18的使用者分区表使用中存在的陷阱,避免在该版本上继续踩坑。同时通过对源码的讲解,升级MySQL5.7.18时分区表性能下降的根本原因,向MySQL源码爱好者展示分区表实现中锁的运用。
做过2B类系统的同学都知道,2B系统最恶心的操作就是什么都喜欢批量,这不,我最近就遇到了一个恶心的需求——50个用户同时每人导入1万条单据,每个单据七八十个字段,请给我优化。
一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,基础架构才逐渐完善。这篇文章主要谈谈MySQL数据库在发展周期中所面临的问题及优化方案,暂且抛开前端应用不说,大致分为以下五个阶段:
DML(Data Manipulation Language)数据操作语言,以INSERT、UPDATE、DELETE三种指令为核心,分别代表插入、更新与删除,是必须要掌握的指令,DML和SQL中的select熟称CRUD(增删改查)。
一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,基础架构才逐渐完善。这篇博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案,暂且抛开前端应用不说,大致分为以下五个阶段:
一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,基础架构才逐渐完善。这篇博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案,暂且抛开前端应用不说,大致分为以下五个阶段: 1、数据库表设计 项目立项后,开发部根据产品部需求开发项目,开发工程师工作其中一部分就是对表结构设计。对于数据库来说,这点很重要,如果设计不当,会直接影响访问速度和用户体验。影响的因素很多,比如慢查询、低效的查询语句、没有适当建立索引、数据库堵塞(死锁)等。当然,有测试工程师的团队,会做压
一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,基础架构才逐渐完善。
根据个人喜好选择配置文件的类型,在这里我选择配置application.yml,主要对datasource进行一些配置说明。
除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量:
OcceanBase是淘宝开源的一个分布式关系数据库,以下是其官方地址:https://oceanbase.alipay.com/
文章集中整理总结mysql分库分表开源产品,分布式数据库的设计,以及实际应用案例等相关内容,部分附上本文作者实际应用过程中的理解。
本篇博客我们来聊聊MySQL数据库的连接与操作。如果你本地没有MySQL数据库的话,需要你先安装MySQL数据库。在Mac OS中使用brew包管理器进行MySQL的安装是及其方便的。安装MySQL的命令为:brew install mysql。本篇博客我们就要使用Perfect框架来连接操作数据库了,首先我们需要创建一个测试数据库,然后在测试数据库中创建一张测试表用来增删改查操作。 在博客的开头呢,先来推荐一款Mac上比较好用又免费的MySQL可视化管理工具Sequel Pro。这款工具用的是相当的顺手呢
作者简介 荣华,携程高级研发经理,专注于后端技术项目研发管理。 军威,携程软件技术专家,负责分布式缓存系统开发 & 存储架构迁移项目。 金永,携程资深软件工程师,专注于实时计算,数据分析工程。 俊强,携程高级后端开发工程师,拥有丰富SQLServer使用经验。 前言 携程酒店订单系统的存储设计从1999年收录第一单以来,已经完成了从单一SQLServer数据库到多IDC容灾、完成分库分表等多个阶段,在见证了大量业务奇迹的同时,也开始逐渐暴露出老骥伏枥的心有余而力不足之态。基于更高稳定性与高效成本控制而设计
当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHA
问题描述 mysql数据库有auto_increment这样一个特性,一般是用来设置Integer类型主键自增长。比如下面的代码: -- 刚创建表,该表没有AUTO_INCREMENT值 create table test( id int(11) primary key not null auto_increment, field1 varchar(40) not null default '' ) engine=InnoDB; show create table test\G; ... Creat
最近很多朋友来交流关于数据分析中的SQL技能需求,昨天看了这篇文章,写的很好,给大家推荐一下,其中关于数据表设计、SQL优化部分需要重点阅读,第一部分「MySQL性能」了解即可,全文共5758字,阅读大概需要20分钟,建议收藏,以下是作者自诉。
数据库环境 dev:开发环境,开发可读写,可修改表结构。开发人员可以修改表结构,可以随意修改其中的数据但是需要保证不影响其他开发同事。 qa:测试环境,开发可读写,开发人员可以通过工具修改表结构。 sim:模拟环境,开发可读写,发起上线请求时,会先在这个环境上进行预执行,这个环境也可供部署上线演练或压力测试使用。 real:生产数据库从库(准实时同步),只读环境,不允许修改数据,不允许修改表结构,供线上问题查找,数据查询等使用。 online:线上环境,开发人员不允许直接在线上环境进行数据库操作,如果需要操
这将创建一个名为employees的数据表,其中包含id、name、age和salary四个字段。
锁类型/引擎 行锁 表锁 页锁 MyISAM 有 InnoDB 有 有 BDB(被InnoDB取代) 有 有 锁的分类 表锁:开销小,加锁快,不会死锁,粒度大,冲突率高,并发低。 行锁:开销大,加锁慢,会死锁,粒度小,冲突率低,并发高。 页锁:处于表锁和行锁之间,会死锁。 锁的适用场景 表锁:更适用于查询为主,按少量索引条件更新。 行锁:更适用于大量按索引并发更新少量不同数据,同时又有并发查询。 MyISAM表锁 查看锁争用相关参数:show status
MyISAM写阻塞读的例子 session 1 session 2 lock table user write; select * from user; //返回查询结果 select * from user; //被阻塞,等待锁被释放 unlock tables; 获得锁,返回查询结果 注:
随着业务的发展,当然现在比较流行的微服务无非就是业务垂直拆分+功能水平拆分,应用加节点是比较简单的,但是每个业务的单库单表扛不住了;数据库分库分表相对来说更复杂一点,但是分区表可以继续支持业务发展两三年,人手有限的情况下,我觉得分布表更合适一点。架构的终极目标是用最小的人力成本来满足就构建维护系统的需求。
除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在 千万级以下,字符串为主的表在 五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量。
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