面试真题,用通俗的例子解释清楚 MySQL 为什么有了表锁和行锁之后,还要引入意向锁
因兄弟项目中mysql有点扛不住了,要做sql优化,但是业务有点小复杂,优化起来有点麻烦(sql嵌套有点多),便想着用Mpp数据库Greenplum测试下,看性能和复杂度怎么样,趟趟水。
当然,本篇也是关于性能优化的,那性能优化就应该一把梭子吗?还是要符合一些规范和原则呢?
这两天把自己的 Hadoop/Hive/Spark 集群环境搭好了,准备正式的做点试验,写点文章。
每个方向底下还有很多细分的子方向,每个子方向包含一张或几张思维导图,共 81 张,帮助大家更好地学习以及掌握知识重点。
傻呀,干嘛不使用全文检索工具lucene或者分布式搜索Elasticsearch来优化搜索服务。
[何在的天启德鑫私募]唯一微信公众账号 深度学习是机器学习大家族的一员,与任务指向性的算法不同,深度学习主要学习数据的表示(分布)。学习方法分为监督式,半监督式或者无监督式三种方式。深度学习思维导图分为三张表,前两张表把深度学习所有的概念、模型、算法总结成思维导图,最后一张表总结了Tensorflow的基本库,可以做为速查工具,非常不错。 1、基本概念图 主要整理了建立深度学习模型的一些基本单元,比如softmax,relu等等,以及这些单元背后涉及的数据理论。 📷 2、常用深度学习模型图 基于基本单元构成
墨墨导读:MySQL中常用的四种插入数据的语句: insert ,insert select,replace into,insert into on duplicate key update,以下详述这四种插入数据的语句,希望可以帮助到大家。
如果你觉得文字太长,可以直接先看文末思维导图总结,小编已为你整理了作者的主要观点,供你回顾与快速阅读~
Flush tables with read lock (FTWRL)-会让整个库处于只读状态
在搜索这块,lucene 是最流行的搜索库。几年前业内一般都问,你了解 lucene 吗?你知道倒排索引的原理吗?现在早已经 out 了,因为现在很多项目都是直接用基于 lucene 的分布式搜索引擎—— ElasticSearch,简称为 es。
对于千万级的表数据存储,删除大量记录后,表文件大小并没有随之变小。好奇怪,是什么原因导致的?不要着急,接下来,我们来深入剖析其中原因
这个方案就跟停机迁移一样,步骤几乎一致,唯一的一点就是那个导数的工具,是把现有库表的数据抽出来慢慢倒入到新的库和表里去。但是最好别这么玩儿,有点不太靠谱,因为既然分库分表就说明数据量实在是太大了,可能多达几亿条,甚至几十亿,你这么玩儿,可能会出问题。
电商的商品系统所包含的主要功能就是增、删、改、查商品信息,业务逻辑比较简单,支撑的主要页面就是商品详情页。尽管如此,在设计商品系统的存储架构时,仍然需要着重考虑如下两个方面的问题。
这个你必须面对的事,就是当你已经弄好分库分表方案,测试也通过了,数据能均匀分布到各个库和表里去,而且接着你还通过双写方案上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。
突然! 扩容了,扩容成6个库,每个库需要12个表,你怎么来增加更多库和表? 当你已经弄好分库分表方案,测试也通过了,数据能均匀分布到各个库和表里去,而且接着你还通过双写方案上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。 需求来了~现在这些库和表又支撑不住了,要继续扩容,咋办?
DW :data warehouse 翻译成数据仓库 DW数据分层,由下到上为 DWD,DWB,DWS DWD:data warehouse detail 细节数据层,有的也称为 ODS层,是业务层与数据仓库的隔离层 DWB:data warehouse base 基础数据层,存储的是客观数据,一般用作中间层,可以认为是大量指标的数据层。 DWS:data warehouse service 服务数据层,基于DWB上的基础数据,整合汇总成分析某一个主题域的服务数据,一般是宽表。
作为一名程序员,每天和各种各样的“数据库”打交道,已经成为我们的日常。当然,立志成为一名超级架构师的我,肯定要精通这项技能。咳咳!不过饭还是要一口一口吃的,“数据库”这个内容实在太大了,我们今天还是以关系型数据库的代表“MySQL说起,现如今,MySQL已经变得无处不在,从初创公司的小型项目到大型企业的核心系统,都在使用。
redis适合放一些频繁使用,比较热的数据,因为是放在内存中,读写速度都非常快,一般会应用在下面一些场景,排行榜、计数器、消息队列推送、好友关注、粉丝。
墨墨导读:本文来自墨天轮读者投稿,ascii0是个空字符,如果将这个字符插入到oracle数据库中会是什么现象,是null吗?
哈喽,我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了,薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司,应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题,我打算写一个专题分享出来,希望对你们有所帮助~
上一节内容学习了关于数据表的基本操作,也就是针对单表的增删改查以及创建和删除,而在实际开发中,往往是多表联合操作,尤其是插入和查询用的最多,而这两步都要经过一个“筛选”的过程,这个过程要根据具体业务逻辑,综合不同的表,查询后决定是否满足插入或其他条件。
首先回答一下为什么要分库分表,答案很简单:数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。
小胖真的让人不省心。继上次小胖误删数据之后,这次这货直接给我把整个表锁住了。页面无响应,用户疯狂投诉,我特么脸都绿了。。。
本文是结合CSDN的公开课《深入理解MySQL中的undo,redo,mvcc》视频和相关资料整理了一张思维导图,总结的时候,部分 OS/MySQL crash 的例子没有完全给出,以后也需要在完善一下,想深入了解这方面知识的同学,可以自己针对各种写入失败的场景,和主从不一致的场景做分析,我相信有经历这样比较全面的分析之后,对大家解决生产环境数据一致性问题很有帮助。
引用来自官网的图,MySQL Server架构从上到下依次为网络连接层(Connectors)、服务层(MySQL Server)、存储引擎层(Plugable Storage Engines)、系统文件层(File System)
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上一篇文章已经为大家介绍了 Hive 在用户画像的标签数据存储中的具体应用场景,本篇我们来谈谈MySQL的使用!
一,什么是mysql分表,分区 什么是分表,从表面意思上看呢,就是把一张表分成N多个小表,具体请看mysql分表的3种方法 什么是分区,分区呢就是把一张表的数据分成N多个区块,这些区块可以在同一个磁盘上,也可以在不同的磁盘上,具体请参考mysql分区功能详细介绍,以及实例 二,mysql分表和分区有什么区别呢 1,实现方式上 a),mysql的分表是真正的分表,一张表分成很多表后,每一个小表都是完正的一张表,都对应三个文件,一个.MYD数据文件,.MYI索引文件,.frm表结构文件。 [root@Black
什么是分表,从表面意思上看呢,就是把一张表分成N多个小表,具体请看mysql分表的3种方法
Hi,大家好。在此之前投送过Python知识梳理:8张思维导图,梳理Python知识体系。以及Java知识梳理:28张思维导图,梳理Java知识体系。
Hadoop是Apache开源组织的一个分布式基础框架,提供了一个分布式文件系统 (HDFS)、分布式计算(MapReduce)及统一资源管理框架(YARN)的软件架构。
由于工作需要,前段时间对kylin简单入了个门,现在来写写笔记(我的文字或许能帮助到你入门kylin,至少看完这篇应该能知道kylin是干什么的)。
大数据时代,数据来源途径越来越丰富,而且类型也很多花样,存储和数据处理的需求量很大,对于数据展现也非常的高,并且很看重数据处理的高效性和可用性。
前面两天带着大家换了一个口味,带着大家学习了pyecharts的原理和部分图形制作。今天我们继续回归带你学MySQL系列,带着大家继续学习MySQL数据库。
SQL标准在数据存储的物理方面没有提供太多的指南。SQL语言的使用独立于它所使用的任何数据结构或图表、表、行或列下的介质。但是,大部分高级数据库管理系统已经开发了一些根据文件系统、硬件或者这两者来确定将要用于存储特定数据块物理位置的方法。在MySQL中,InnoDB存储引擎长期支持表空间的概念,并且MySQL服务器甚至在分区引入之前,就能配置为存储不同的数据库使用不同的物理路径(关于如何配置的解释,请参见7.6.1节,“使用符号链接”)。
把这个单独的知识点记录成一张电子版的知识卡片,一方面方便自己调用,另一方面可以分享给他人使用。将多张相关的知识卡片联合起来,还可以组合串联,创作一篇文章
目前已有一张上亿级别的数据表,要实行表分区,并准备按照日期分区。然后需要定时扩充分区,最好对三个月以上的数据进行自动迁移历史表。
数据库 db 数据库 dba 数据库工程师 存放数据的仓库 分类 对象关系型数据库,将数据(表)以文件方式存储在磁盘上,mysql,oracle,sqlserver 非关系型数据库,也叫nosql,以键值对的形式去存放数据,将数据存储在内存中,redis mysql和oracle 1.mysql是开源(免费),oracle是收费的 2.mysql没有表空间概念,但是oracle有多个表空间,可以支持分区 3.语句上有稍微的区别 4.orecle中没有专门用来表示整数和小数的数据类型 5.mysql分页是使用
MySQL 分表3种方法 摘要: 当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会卡在那儿了,那么分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 一,先说一下为什么要分表 当一张的数据达到几百万时,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。 根据个人经验,mysql执行一个sql的过程如下: 1、接收到sql; 2、把sql放到排队队列中 ; 3、执行sql; 4、返回执行结果。
Q 题目 MySQL支持哪几类分区表? A 答案 表分区是指根据一定规则,将数据库中的一张表分解成多个更小的,容易管理的部分。从逻辑上看,只有一张表,但是底层却是由多个物理分区组成,每个分区都是一个独立的对象。分区有利于管理大表,体现了“分而治之”的理念。一个表最多支持1024个分区。 在MySQL 5.6.1之前可以通过命令“show variables like '%have_partitioning%'”来查看MySQL是否支持分区。若have_partintioning的值为YES,则表示支持分
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数据的运算其实就是大家熟悉的增删改查,不过相比数据库现成的SQL,数据结构实现起来有很多细节需要考虑。
作为一个后端程序员,数据库这个东西是绕不开的,特别是写sql的能力,如果您参加过多次面试,那么一定会从面试复盘中发现面试官总是会考察到sql优化这个东西。
在平时工作中,经常会遇到数据迁移的需求,比如要迁移某个表、某个库或某个实例。根据不同的需求可能要采取不同的迁移方案,数据迁移过程中也可能会遇到各种大小问题。本篇文章,我们一起来看下 MySQL 数据迁移那些事儿,希望能帮助到各位。
最近在做题库系统,由于在题库中添加了重复的试题,所以需要查询出重复的试题,并且删除掉重复的试题只保留其中1条,以保证考试的时候抽不到重复的题。
在创建表的时候我们使用sql语句,Create table tableName () engine=myisam|innodb;
当一张的数据达到几百万时,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。
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