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。
本文仅记录本人在php中文网学习tp6的经历与学习笔记 个人觉得php中文网的tp6课程非常好,推荐欧阳克主讲师
JPA(Java Persistence API)是Java的持久化API,用于对象的持久化。它是一个非常强大的ORM持久化的解决方案,免去了使用JDBCTemplate 开发的编写脚本工作。JPA通过简单约定好接口方法的规则自动生成相应的 JPQL 语句,然后映射成 POJO 对象。
最近遇到个问题,有个表的要加个user_id字段,user_id字段可能很大,于是我提mysql工单alter table xxx ADD user_id int(1)。领导看到我的sql工单,于是说:这int(1)怕是不够用吧,接下来是一通解释。
◆ 冷热分离 本文讲的第一个场景是冷热分离。简单来说,就是将常用的“热”数据和不常使用的“冷”数据分开存储。 本章要考虑的重点是锁的机制、批量处理以及失败重试的数据一致性问题。这部分内容在实际开发中的“陷阱”还是不少的。 首先介绍一下业务场景。 ◆ 1.1 业务场景:几千万数据量的工单表如何快速优化 这次项目优化的是一个邮件客服系统。它是一个SaaS(通过网络提供软件服务)系统,但是大客户只有两三家,最主要的客户是一家大型媒体集团。 这个系统的主要功能是这样的:它会对接客户的邮件服务器,自动收取发到几个
由于现在 ORM 框架的成熟运用,很多小伙伴对于 JDBC 的概念有些薄弱,ORM 框架底层其实是通过 JDBC 操作的 DB
MyBatis 是一款优秀的持久层框架,它支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis 避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集。MyBatis 可以使用简单的 XML 或注解来配置和映射原生信息,将接口和 Java 的 POJOs(Plain Ordinary Java Object,普通的 Java对象)映射成数据库中的记录。
上篇文章 聊到 Python 处理 Mysql 数据库最常见的两种方式,本篇文章继续说另外一种比较常用的数据库:Sqlite
本文实例讲述了ThinkPHP5.1框架数据库链接和增删改查操作。分享给大家供大家参考,具体如下:
GORM 官方支持的数据库类型有: MySQL, PostgreSQL, SQlite, SQL Server
(实际系统跟这个图是有出入的,不过总体意思是这样。图是使用Excalidraw画的)
接下来我们将使用 Spring Boot 项目,批量插入 10W 条数据来分别测试各个方法的执行时间。
Python 操作 MySQL 操作流程 image 1.先创建数据库连接,与数据库完成连接,使用语句如下: conn = pymysql.connect() 2.创建游
Python 数据处理全家桶,截止到现在,一共写过 6 篇文章,有兴趣的小伙伴可以去了解一下!
在操作数据库之前,首先先要连接数据库。这里我们以配置MySQL为例来讲解。Django连接数据库,不需要单独的创建一个连接对象。只需要在settings.py文件中做好数据库相关的配置就可以了。示例代码如下:
本文章主要来说python对mysql数据库的基本操作,当然,前提是已经搭建了python环境和搭建了Mysql数据库的环境,python操作mysql数据库提供了MySQLdb库,下载的地址为:
MySQL本身并没有对单表最大记录数进行限制,这个数值取决于你的操作系统对单个文件的限制本身。业界流传是500万行。超过500万行就要考虑分表分库了。
1.MongoDB与MySQL的对比 # 与MySQL的对比 MySQL MongoDB DB DB table Collections # 表 row Documents # 行<单条数据> column Field # 字段 2.MongoDB支持的字段数据类型 # 支持的数据类型 String # 字符串,必须是utf-8 Boolean # 布尔值,true 或者 false (这里有坑哦~在我们大Python中 Tr
随着互联网和移动互联网的发展,各个机构都需要支撑远超过以往的数据。而在这个需求的刺激下,IT领域出现了大量数据处理技术,其中之一就是NoSQL。灵活的数据类型,高效的处理能力,让NoSQL已占据数据管理系统的一席之地,比如人气NoSQL数据库MongoDB。然而在Wix工程实践中,他们发现,大量场景中其实并不需要NoSQL,反而成熟的RDBMS更具效益,比如MySQL。下面一起看Wix工程主管 Aviran Mordo的分享,由OneAPM工程师翻译。 以下为译文 开发人员选择NoSQL数据库一般都是根据主
随后你需要打开数据库的配置文件,目录为 application/database.php 设置好对应的数据库名,填写好密码
SELECT GREATEST(@found := 1, id) AS id ,'uesrs' AS which_tb1
我们使用Django来操作MySQL,实际上底层还是通过Python来操作的。因此我们想要用Django来操作MySQL,首先还是需要安装一个驱动程序。在Python3中,驱动程序有多种选择。比如有pymysql以及mysqlclient等。这里我们就使用mysqlclient来操作。mysqlclient安装非常简单。只需要通过 pip install mysqlclient 即可安装。如果安装失败,我们可以到 离线的python库的网站中找到我们需要的相对应的版本,下载下来,然后再pip安装。
老大我让爬取内部网站获取数据,插入到新建的表中,并每天进行爬取更新数据(后面做了定时任务)。然后根据该表统计每日的新增数量/更新数量进行制图制表,向上级汇报。
某后台的功能列表,页面底部为通用分页: 总条数: 16209321 页码:1 2 3 4 5 .... 9819 页面默认展示 10 条数据,默认展示条数可选。 页面上部分搜索区域部分有多达 20-30 的筛选条件,筛选条件分别来自于不下 10 张数据表。 拿订单列表查询举例,可以使用用户表里的某个特殊字段进行筛选,如性别等,这些字段肯定不会在订单表存储,所以必然会进行联表。 使用者常常有疑问: 为何页面只有 10 条数据,查询却如此之慢? 老板会质疑你,做的是什么玩意?查询 10 条数据都要 1 分钟以上的时间?(优化前页面需要转 1 分钟才可显示出数据,页面转圈圈~)
日活百万,注册用户千万,而且若还未分库分表,则该DB里的用户表可能就一张,单表就上千万的用户数据。对该运营系统筛选用户的SQL:
基本操作: 登陆:mysql -uroot -h127.0.0.1 -P3306 -p mysql -uroot -p(本机不用写host) 退出mysql:ctrl+z+回车,或者exit 端口号默认是3306,但是可以通过安装目录下的配置文件修改。
顾名思义,cluster(集群)由一台及以上主机节点组成并提供存储及搜索服务,为方便理解可以将其看作为mysql集群; elasticsearch集群名称在配置文件ES_HOME/config/elasticsearch.yml中定义,集群名称默认为elasticsearch,可通过cluster.name: my-application属性定义; 单台节点在集群中的名字可通过node.name: node-1属性定义,默认为自动生成的一个uuid值;
平常做一些简单的demo测试,或者数据量比较小的数据存储都是放json文件,或者csv文件,感觉连接MySQL比较麻烦。但有些测试的项目最终是要转产的,且用的是MySQL一类关系型数据库,就要改代码,很麻烦。SQLite就很方便做临时数据了,不用安装什么软件,可以写sql语句。
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。
之前写了一些关于 MySQL 的 InnoDB 存储引擎的文章,里面好几次都提到了页(Pages)这个概念,但是都只是简要的提了一下。例如之前在聊 InnoDB内存结构 时提到过,但当时的重点是内存架构,就没有展开深入。
08.14自我总结 django-orm框架 一.orm基本配置 1.创建django项目 命令行:cmd先去到django创建目录,然后输入django-admin startproject django项目名称 pycharm就直接创建新project选择django 2.settings.py文件配置 1.需要在install_app中配置需要连接的app INSTALLED_APPS = [ 'django.contrib.admin', 'django.contrib.auth',
不同于传统的物联网终端,低成本ZETag云标签更多用于物的定位与追踪,同时,还有次抛等新的应用场景。因此,ZETag云标签的数量远远大于传统的物联网终端,万级别标签每客户将是业务常态,可以预估ZETag云平台需要管理的标签量将在百万到千万级,每天需要保存的上报数据将达到亿级,这对平台数据存储的写性能、扩展性以及存储成本将是一个巨大的考验。
想必大家也听说过数据库单表建议最大2kw条数据这个说法。如果超过了,性能就会下降得比较厉害。
批量插入功能是我们日常工作中比较常见的业务功能之一,之前我也写过一篇关于《MyBatis Plus 批量数据插入功能,yyds!》的文章,但评论区的反馈不是很好,主要有两个问题:第一,对 MyBatis Plus(下文简称 MP)的批量插入功能很多人都有误解,认为 MP 也是使用循环单次插入数据的,所以性能并没有提升;第二,对于原生批量插入的方法其实也是有坑的,但鲜有人知。
前面说了mysql优化器访问数据库的方法有const,ref,ref_or_null,range,index,all。然后又分为条件全部是索引回表查询,和条件有非索引查询,则需要回表之后,在过滤。又有intersection合并索引和union并集索引,当两个单独二级索引查询,不是联合索引查询,可能会触发这两个索引查询,用and是intersection,用or是union查询,触发有两个注重点:
PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库,Python2 中则使用 mysqldb
本文主人翁是我星球里一位同学,周一线上顺丰面试遇到的问题,反馈面经时,只记得部分的。
自我介绍要说几个点:你是谁,你的优点是什么?这么多年你干了啥?在学校获得过什么奖?对哪些技术有深入研究?是否有高并发系统的设计?是否参与过什么大型项目?
文章目录 Peewee 是什么 如何使用 基本步骤 连接数据库 创建数据表 插入一条数据记录 获取条件过滤后的数据记录 更新数据记录 查询单条数据记录 其他要点 Peewee 是什么 Peewee 即 Python OMR 框架之一。 如何使用 基本步骤 通过 pip3 下载 peewee 新建 models.py 模型文件 在 models.py 中加入以下基础代码 运行 models.py,在 mysql 中生成 new_record 表 连接数据库 from peewee import *
数据库在业务体系不大的情况,一般都是单库出现,通过增加主从复制提高SLA。但当业务体量不断扩大,就需要考虑进行数据拆分来解决性能瓶颈问题。
本文实例讲述了laravel5.6 框架操作数据 Eloquent ORM用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
索引是与效率挂钩的,所以没有索引,可能会存在问题 索引:提高数据库的性能,索引是物美价廉的东西了。不用加内存,不用改程序,不用调sql,只要执行正确的 create index ,查询速度就可能提高成百上千倍。但是天下没有免费的午餐,查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的,这些写操作,增加了大量的IO。所以它的价值,在于提高一个海量数据的检索速度。
我们平时做项目开发。一开始,通常都先用一张数据表,而一般来说数据表写到2kw条数据之后,底层B+树的层级结构就可能会变高,不同层级的数据页一般都放在磁盘里不同的地方,换言之,磁盘IO就会增多,带来的便是查询性能变差。如果对上面这句话有疑惑的话,可以去看下我之前写的文章。
Hello我又来了,快年底了,作为一个有抱负的码农,我想给自己攒一个年终总结。自上上篇写了手动搭建Redis集群和MySQL主从同步(非Docker)和上篇写了动手实现MySQL读写分离and故障转移之后,索性这次把数据库中最核心的也是最难搞懂的内容,也就是索引,分享给大家。
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。
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