②[ 条件判断式 ]就是使用test命令判断,所以中括号和条件判断式之间必须有空格
数据库就是存储和管理数据的仓库,数据按照一定的格式进行存储,用户可以对数据库中的数据进行增加、修改、删除、查询等操作。
在 FreeWheel 的核心业务系统中,我们使用 MySQL 来存储数据。但随着数据量的不断增加,原有数据库已经无法满足如今的业务需求。经过前期大量的调研,我们决定将 MySQL 中的部分表迁移到 AWS Dynamodb 中。本文主要介绍从关系型数据库平顺迁移到非关系型数据库的实践经验。
这里做个小预告,可能下周或者下下周。我的好基友顺子要给大家讲讲MHA的故事。请期待~~
5、支持多种OS,提供多种API接口,支持多种开发语言,对流行的PHP,Java很好的支持
| 作者 肖泽凡,腾讯TEG研发管理部小小后台攻城狮一枚,负责腾讯敏捷产品研发平台TAPD的基础功能的开发和维护,热爱技术,喜欢分享,文章首次发表于SegmentFault,博客名“X先生”,欢迎与我交流~ ---- 在数据库中join操作被称为连接,作用是能连接多个表的数据(通过连接条件),从多个表中获取数据合并在一起作为结果集返回给客户端。例如: 表A: idnameage1A182B193C20 表B: iduidgender11F22M 通过连接可以获取到合并两个表的数据: select A
介绍 在数据库运维过程中,优化 SQL 是 DBA 团队的日常任务。例行 SQL 优化,不仅可以提升程序性能,还能够降低线上故障的概率。 目前常用的 SQL 优化方式包括但不限于:业务层优化、SQL逻辑优化、索引优化等。其中索引优化通常通过调整索引或新增索引从而达到 SQL 优化的目的。索引优化往往可以在短时间内产生非常巨大的效果。如果能够将索引优化转化成工具化、标准化的流程,减少人工介入的工作量,无疑会大大提高DBA的工作效率。 SQLAdvisor 是由美团点评公司北京DBA团队开发维护的 SQL 优化
面试造火箭工作拧螺丝,最近一位朋友在面试中被问到各种各样的分布式微服务的面试题,也回答上来了。可是,等正式入职后,发现这家公司居然全部是使用单体项目,完全没有分布式微服务的东东,失望至极!
在去面试的时候经常会遇到技术面试官问到这样的问题:聊一下你对MySQL性能优化的方案。那么这篇文章就来聊一下MySQL优化的个人见解
TCP连接收到请求后,必须分配给一个线程专门与这个客户端的交互,所以还有个线程池,每一个连接从线程池中获取线程,省去了创建和销毁线程的开销 所以连接管理的职责就是负责认证、管理连接、获取权限信息
随着公司站点的发展,用户和访问量日益增加,经常会出现数据库主从出现延迟的情况,例如,用户在点击充值页进行充值时,经常会出现充值不到账的情况,针对这个问题,对数据库进行排查,发现,磁盘IO极不稳定,iowait也很高,%util一直在90左右,这说明产生的I/O请求很多,IO已经满负荷,磁盘IO存在瓶颈。所以需要加一块SSD盘,来提高IO处理速度。
数据管理技术好坏评判的标准: (1)数据冗余 (2)数据共享 (3)数据独立性 (4)数据统一集中管理
是 mongodb 的最小数据集单位,是多个键值对有序租户在一起的数据单元,类似于关系型数据库的记录
本文大纲: Design 全时态数据模型 研究动机 数据模型 数据模型示例 历史态数据存储 数据转储时机 存储格式 存储模式 转储效率 历史态数据可见性判断 Design 本节讨论T-TDSQL的关键之处,即影响T-TDSQL架构的设计之处。一是新的数据模型—全时态数据模型,表达了T-TDSQL的双时态语义,其中对于数据的事务时态,首次提出全态数据的概念,以刻画数据的生命周期。二是对于新的数据模型,如何在基于关系模型的数据库中实现存储,全时态数据的存储,使得具有全时态语义的数据有了计算的依据;本文提出
前期经过MySQL主从复制之后,发现数据库的读写非常慢,而且经常发生MySQL连接数过小,导致整个数据库崩溃的情况。通过修改MySQL中的 my.cnf 配置文件参数,以达到MySQL关系型数据库最大性能的合理利用。
一个典型的互联网产品架构包含接入层、逻辑处理层以及存储层,其中存储层承载着数据落地和持久化的任务,同时给逻辑处理层提供数据查询功能支持。说到存储层就要说到数据库,数据库知识掌握程度也是面试考察的知识点。
首先还是要说两句,1 这个帖子不会说是那个云,读者你也不要问是那个云, 2 丢数,我个人认为在云上这是必然的,不是偶然,只是触发概率的问题。(原因很清楚,我说的这个问题,到那个云都一样,越先进的越会有这个问题)
在有赞大数据平台发展初期,业务量不大,开发者对业务完全熟悉,从 ETL 到统计分析都可以轻松搞定,当时没有想过要做一个元数据系统。
sys: 存储过程、自定义函数、视图帮助我们快速的了解系统的元数据信息。(元数据是关于数据的数据,如数据库名或表名,列的数据类型,或访问权限等)
🧑个人简介:大家好,我是 shark-Gao,一个想要与大家共同进步的男人😉😉
从Innodb存储引擎的逻辑存储结构来看,所有数据都被逻辑的放在一个表空间(tablespace)中,默认情况下,所有的数据都放在一个表空间中,当然也可以设置每张表单独占用一个表空间,通过innodb_file_per_table来开启。
当前主要使用两种类型的数据库:关系型数据库、非关系型数据库,本部分主要讨论关系型数据库,对于非关系型数据库会在后面学习;
温馨提示 点击函数名称,可查看对应函数使用方法!按快捷键 Ctrl+f 即可进行搜索(需浏览器支持) 字符串相关操作函数 去除空格或其他字符 trim 删除字符串两端空格或其他预定义字符 rtrim 删除字符串右边空格或其他预定义字符 chop rtrim() 的别名 chop() 与 Perl 的 chop() 函数有所不同,它会删除字符串的最后一个字符。 ltrim 删除字符串左边空格或其他预定义字符 字符串生成与转换 str_pad 使用另一个字符串填充字符
我负责我司的报表系统,小胖是我小弟。随着业务量的增加,单实例顶不住,我就搭建了多个 Redis 实例,实现主从模式。
本文介绍如何利用python来对MySQL数据库进行操作,本文将主要从以下几个方面展开介绍:
前几天专门花了时间开始做元数据的稽核,其实这只是一个初步的开始,也算是才开始走上正道。
数据库(DataBase):数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。数据库管理系统(Database Management SystemDBMS):是专门用于管理数据库的计算机系统软件。数据库管理系统能够为数据库提供数据的定义、建立、维护、查询和统计等操作功能,并完成对数据完整性、安全性进行控制的功能。
社区收藏业务是一个典型的读多写少的场景,社区各种核心Feeds流都需要依赖用户是否收藏的数据判断,早期缓存设计时由于流量不是很大,未体现出明显的问题,近期通过监控平台等相关手段发现了相关的一些问题,因此我们针对这些问题对缓存做了重构设计,以保障收藏业务的性能和稳定性。
在MySQL8.0之前的版本中,innodb btree索引中的记录都是严格按照的key的顺序来存储的,但有些时候当我们需要倒序扫描时,效率就会很低。为了解决这个问题,从MySQL8.0版本开始支持在索引Key中倒序存储。你可以按照实际的sql负载来决定如何创建索引,例如你的查询中有Order by a desc, b asc,就可以创建索引key(a desc, b asc),而在8.0之前的版本中则可能需要代价比较大的filesort来进行, 此外逆序扫描Btree也有额外的开销,例如扫描时的page切换,page内扫描,都比正序扫描的开销要大。
本文是左耳耗子推荐的Medium上的一篇关于MySQL的文章Some study on database storage internals,本人觉得文章十分好,就取得了作者的许可,自行进行了翻译,原文链接见文末。
简单的说,数据库就是一个存放数据的仓库,这个仓库是按照一定的数据结构(数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系)来组织、存储的,我们可以通过数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据。更简单的形象理解,数据库和我们生活中存放杂物的仓库性质一样,区别只是存放的东西不同。
本文主要介绍 DBLE 心跳检测模块,内容包括心跳检测作用及心跳检测模块源码解析两部分。
update语句也需要经过连接器、分析器、优化器、执行器,但是update语句相比select语句还是有很大不同的,更新流程设计两个重要的日志模块:
MySQL 的Performance Schema由来已久,但由于内存消耗,性能影响等原因,导致其始终无法进入主流的MySQL默认配置,对MySQL的问题诊断以及处理造成很多不利的影响。 一般而言,Performance Schema会对性能造成影响,比如row mutex的位置。实际上,MySQL经常出现问题的地方,很多时候是在Server层,在这一层,很多Performance Schema的设置并不会导致性能的下降(或者明显下降)。 下文为总结出来的,推荐开启的Performance Schema选
MYSQL 8 的 security 的确是和MYSQL 5.7 不大一样,但具体怎么弄到底和MYSQL 5.7 有什么不一样,还是的搞一搞。什么 还在使用MYSQL 5.6 ,5.5 ,那也可以看一眼,或许下次升级就直接跳过 5.7 呢 .
MySQL大体分为Server层和存储引擎层,内置函数都是Server层实现,跨存储引擎的功能如存储过程、视图、触发器等也是在Server层实现的。
| 作者 梁东阳,数据库研发中心数据库内核工程师,负责腾讯云MySQL的内核开发。 ---- 在日常运维中,相信不少人都收藏了很多关于查询优化的方法论和小技巧,但是仔细想想,你真的了解这些优化背后的原理吗? 查询优化器是专门负责优化查询语句的优化器模块,通过计算分析收集的各种系统统计信息,为查询给出最优的执行计划——最优的数据检索方式。 MySQL的优化器主要是将SQL经过语法解析/词法解析后得到的语法树,通过MySQL的数据字典和统计信息的内容,经过一系列运算,从而得出一个执行计划树的构成。之后MySQ
当MySql的连接数据达到max_connections时,新来的请求将会被存在堆栈中,以等待某一连接释放资源,该堆栈的数量即back_log。
查找表关系,一定要分别站在两张表的角度全部考虑完毕才能下结论,否则无法得出正确答案
客户端将查询的select sql,按照mysql通信协议传输到数据库服务。数据库服务接受查询sql,执行sql前判断要执行的sql是否是查询语句。
如果这时候直接去看MySQL、Mongo、HBase、Redis等数据库的用法、特点、区别,其实有点太着急了。
Buffer Pool 是什么?从字面上看是缓存池的意思,没错,它其实也就是缓存池的意思。它是 MySQL 当中至关重要的一个组件,可以这么说,MySQL的所有的增删改的操作都是在 Buffer Pool 中执行的。 但是数据不是在磁盘中的吗?怎么会和缓存池又有什么关系呢?那是因为如果 MySQL的操作都在磁盘中进行,那很显然效率是很低的,效率为什么低?因为数据库要从磁盘中拿数据啊,那肯定就需要IO啊,并且数据库并不知道它将要查找的数据是磁盘的哪个位置,所以这就需要进行随机IO,那这个性能简直就别玩了。所以 MySQL对数据的操作都是在内存中进行的,也就是在 Buffer Pool 这个内存组件中。
最近重温了下Mysql相关原理的书,主要是事务的实现,这个对设计一个稳定的系统很有借鉴意义,发现事务的实现还是蛮复杂的,把中间看到的一些知识点和想法整理下。
在表结构设计时我们经常会面对是否要加空值约束、默认值处理等问题,当向前人经验中检索时,经常会看到不建议为null,强刷面经时not null也经常被归结到优化建议当中去,今天就来看一下为何? 通常来说,null表示虚无&不确定,在不同的实现中对null的定义相似。最早在Codd提出关系模型的最早的paper里,就引入了NULL。 先看不同语言对于null的处理:
字符集是英文,汉字或者其他语言字符的集合, 字符集种类有很多, 每个字符集包含的字符个数也不相同. 字符编码方式是用一个或多个字节表示字符集中的一个字符; 每种字符集都有自己编码方式, 因此同一个字符, 在不同字符集的编码方式下, 会产生不同的二进制值;
我在第 2 篇文章《MySQL实战第二讲 - 一条SQL更新语句是如何执行的?》中,和你讲到 binlog(归档日志)和 redo log(重做日志)配合崩溃恢复的时候,用的是反证法,说明了如果没有两阶段提交,会导致 MySQL 出现主备数据不一致等问题。
数据库到底有多重要?作为数据分析人员需要懂点数据库,作为开发者需要懂点数据库,作为行业从业者,或者一个专业从事运维的DBA,更是要对数据库了如指掌。 这次我尝试着写了9道常见的MySQL面试题,内容主要从面试角度出发,会涉及比较多很重要的基础知识,对于这类知识,不仅仅要知道,还要能够讲清楚,不够熟悉的小白可以查缺补漏,足够资深的大牛也可以看看对这些知识有没有烂熟于心。如果不知道嘛……出门别说自己是DBA…… 1 关系型数据库和非关系型数据库区别 非关系型数据库(感觉翻译不是很准确)称为 NoSQL,也
如果在我们的数据极为庞大的情况下,我们需要查询其中的一些数据,例如,查询Eminem的国籍,我们一般会使用遍历,但是毫无疑问,这个响应时间会变得极其缓慢,但是使用数据库后,它所提供的一些索引技术等就可以解决这样的问题
以下是针对mysql的知识点整理,用于复习,主要以罗列为主,详细具体讲解可以参考书《高性能mysql》,你可以过一遍看看有无知识点遗漏。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云