爱可生上海研发中心成员,研发工程师,主要负责 DMP 平台监控告警功能的相关工作。
我们知道,虽然mysql innodb有自己的log,mysql主备同步是通过binlog来实现的。而binlog同步有三种模式:Row 模式,Statement 模式,Mixed模式。因为statement模式有各种限制,通常生产环境都使用row模式进行复制,使得读取全量日志成为可能。
纪成,携程数据开发总监,负责金融数据基础组件及平台开发、数仓建设与治理相关的工作。对大数据领域开源技术框架有浓厚兴趣。
实习和秋招笔面试的时候,SQL的考察必不可少,除了题目中会涉及业务背景外,大同小异的,大都考察聚合、表连接、窗口函数,尤以各种各样的窗口函数为重。
井显生,2019年加入去哪儿,现负责国内机票出票、退款、改签核心业务。在领域驱动设计(DDD)、高并发有大量实践经验。
第一次用posman分析了好久就是没搞懂咋sql直接执行没问题.传值就报错了,奇了怪哉~
InfluxDB 数据模型将时间序列数据组织到存储桶和测量中。一个桶可以包含多个测量值。测量包含多个标签和字段。
索引为什么能提高数据访问性能很多人只知道索引能够提高数据库的性能,但并不是特别了解其原理,其实我们可以用一个生活中的示例来理解。 我们让一位不太懂计算机的朋友去图书馆确认一本叫做《MySQL性能调优与架构设计》的书是否在藏,这样对他说:“请帮我借一本计算机类的数据库书籍,是属于 MySQL 数据库范畴的,叫做《MySQL性能调优与架构设计》”。朋友会根据所属类别,前往存放“计算机”书籍区域的书架,然后再寻找“数据库”类存放位置,再找到一堆讲述“MySQL”的书籍,最后可能发现目标在藏(也可能已经借出
專 欄 ❈ 罗罗攀,Python中文社区专栏作者 专栏地址: http://www.jianshu.com/u/9104ebf5e177 ❈ 折腾了几天,终于完成了第一个web开发项目,其中乐趣多
折腾了几天,终于完成了第一个web开发项目,其中乐趣多多,坑也是巨多,听我娓娓道来之前,按例给大家上网站链接:
https://gitee.com/taoshihan/go-fly/releases/0.3.2
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”)。
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
MySQL是关系型数据库中的明星,MongoDB是文档型数据库中的翘楚。下面通过一个设计实例对比一下二者:假设我们正在维护一个手机产品库,里面除了包含手机的名称,品牌等基本信息,还包含了待机时间,外观设计等参数信息,应该如何存取数据呢?
对于电商系统来说,商品搜索是其核心功能之一,如何能保证在海量的数据中,能低延时的搜索到关心的商品信息直接影响到用户的使用体验,在商品搜索中,如根据用户画像定向的做推荐,或是基于位置信息如美团O2O类搜索,这些个性化搜索是关系型数据库无法完成的,这时候搜索引擎ElasticSearch+Redis就能发挥关键作用。
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恩,准备进入正题了!最近一段时间没有怎么更新公众号,主要就是在做爬虫教程的一些准备工作,看看爬虫需要用到那些技术,然后做个计划出来,确定一下学习课程中缝,这不今天就先列出一些玩爬虫需要的准备工作!
MySQL发展至今,在高可用性方面不断前进,从最初的异步复制、半同步复制、群组复制,演进到现在的InnoDB Cluster和InnoDB Replica Set。在这一篇里将说明各种高可用架构以及其适用的场景。
很多使用场景,查询的缓存数据都是由定时任务取刷新,然后缓存查不到从 DB 查了在更新缓存。如果这些 key 在同一时间失效, 那么失效的时候,大量的请求过来。就会直接打到 DB 上, 这个时候 DB 很可能被打垮,即使马上重启也会被新的流量打垮。
摘要:本文整理自 OceanBase 技术专家王赫(川粉)在 5 月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括:
什么是NoSQL? 关系型数据库代表MySQL。 非关系型数据库就是NoSQL。 对于关系型数据库来说,是需要把数据存储到库、表、行、字段里,查询的时候根据条件一行一行地去匹配,当量非常大的时候就很耗费时间和资源,尤其是数据是需要从磁盘里去检索。 NoSQL非关系型数据库存储原理非常简单(典型的数据类型为k-v)(key-value),不存在繁杂的关系链,比如mysql查询的时候,需要找到对应的库、表(通常是多个表)以及字段。 NoSQL数据可以存储在内存里,查询速度非常快。 NoSQL在性能表现上虽然能优
2NF:每一个非主属性完全依赖于候选码(属性组的值能唯一的标识一个元组,但是其子集不可以)。
近日接到一个故障,主从异步方式,主 crash后,从不可用,检查发现从机Read_Master_Log_Pos与Exec_Master_Log_Pos不一致,似乎还有binlog在回放中,HA在等回放结束,一直保持这个状态。难道从机也出故障了?根本原因是什么?且看下文。 MySQL binlog简介 首先简单了解要下binlog日志,Binary Log是在MySQL3.23.14中引入的,记录MySQL数据修改记录的文件集合。 Binary Log有两个目的: 用于复制。m
MySQL是最受欢迎的开源SQL数据库管理系统,由瑞典MySQL AB 公司开发,目前属于 Oracle 旗下产品。
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最近遇到应用频繁的响应缓慢,无法正常访问。帮忙一起定位原因,最后定位到的问题说起来真的是很小的细节问题,但是就是这些小细节导致了服务不稳定,真是细节决定成败。这里尝试着来分享下,希望对大家有所帮助。
数据库的种类越来越多不知道大家最近有没有这样的体会,时序性的数据库,列式数据库,OLAP类型的数据库等等, 数据库从概念上慢慢已经超越了之前的一些思维模式的限定。
MySQL发展至今,在高可用性方面不断前进,从最初的异步复制、半同步复制、群组复制,演进到现在的InnoDB Cluster和InnoDB Replica Set。本文将说明各种高可用架构以及适用场景。
我们常常见到很多比较棒的开源项目,但在本地安装运行的话就会很复杂,要配置不同的环境,安装不同的依赖,好一点的会用docker直接拉取,或者打包好。
前面讲解到实战问题】-- 设计礼品领取的架构设计以及多次领取现象解决?,如果出现网络延迟的情况下,多个请求阻塞,那么恶意攻击就可以全部请求领取接口成功,而针对这种做法,我们使用setnx来解决,确保只有一个请求可以进入接口请求。
通过DATE_SUB函数将相对于time时间30天内的数据筛选出来,通常用于Where子句
Databus和canal都能够提供实时从数据库获取变更,并提供给下游的实时消费流的功能。
前面 【实战问题】-- 设计礼品领取的架构设计以及多次领取现象解决? 讲解到,如果出现网络延迟的情况下,多个请求阻塞,那么恶意攻击就可以全部请求领取接口成功,而针对这种做法,我们使用setnx来解决,确保只有一个请求可以进入接口请求。
注:图中圈出的是数据同步的地方,数据同步(从库从主库拉取binlog日志,再执行一遍)是需要时间的,这个同步时间内主库和从库的数据会存在不一致的情况。如果同步过程中有读请求,那么读到的就是从库中的老数据。如下图。
1、高可用分析:高可用,主库挂了,keepalive(只是一种工具)会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的,无需修改代码或配置。
jdbc提供fetchSize参数来设置每次查询按fetchSize分批获取。不同的数据库的jdbc driver实现不一样。
都是全表扫描 都是使用where 都是文件排序(如果待排序的内容不能由所使用的索引直接完成排序的话)
1.高可用分析: 高可用,主库挂了,keepalive(只是一种工具)会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的,无需修改代码或配置。
最近整理一个爬虫系列方面的文章,不管大家的基础如何,我从头开始整一个爬虫系列方面的文章,让大家循序渐进的学习爬虫,小白也没有学习障碍.
2.随着公司发展,用户数量增多,并发越来越多,业务需要更高的QPS,而主从复制中单机的QPS可能无法满足业务需求
直播弹幕是直播系统的核心功能之一。如何迅速作出一个有很好扩展性的弹幕系统?如何应对业务迅速发展?相信很多工程师/架构师都有自己的想法。
1、概述 在不用爬虫框架的情况,经过多方学习,尝试实现了一个分布式爬虫系统,并且可以将数据保存到不同地方,类似MySQL、HBase等。 基于面向接口的编码思想来开发,因此这个系统具有一定的扩展性,
Server 层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等,涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能,以及所有的内置函数(如日期、时间、数学和加密函数等),所有跨存储引擎的功能都在这一层实现,比如存储过程、触发器、视图等
之前的高性能短链设计一文颇受大家好评,共被转载 「47」 次,受宠若惊,在此感谢大家的认可!在文末简单提了一下 OpenResty,一些读者比较感兴趣,刚好我们接入层网关也是用的 OpenResty,所以希望通过对网关设计的介绍来简单总结一下 OpenResty 的相关知识点,争取让大家对 OpenResty 这种高性能 Web 平台有一个比较全面的了解。本文会从以下几个方面来讲解。
今天大部分程序需要处理的数据,都来自数据库,尤其是关系型数据库,那么一条 SQL 提交到数据库之后,数据库都做了些什么?如果不懂这些问题,就无法更好的使用数据库,更无法回答好面试官的问题。现在流行的开源数据库,非 MySQL 莫属,面试中 MySQL 也是必问,于是我就学习了专栏《MySQL实战45讲》,今天的文章试着回答以下两个问题:
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