linux的哲学思想是一切皆文件,为什么我们开发的java程序大都部署在linux服务器上呢?或许是因为其漏洞更少,安全系数更高,个人倒是觉得它的开源,它的生态,安卓系统拥有这么大的体量也要归功于开源吧。
前言 这里筑梦师,是一名正在努力学习的iOS开发工程师,目前致力于全栈方向的学习,希望可以和大家一起交流技术,共同进步,用简书记录下自己的学习历程. 个人学习方法分享 深入浅出后端开发(PHP篇) 深入浅出后端开发(MySQL篇) 本文阅读建议 1.一定要辩证的看待本文. 2.本文仅代表个人片面观点,如有不同观点,还往及时指出. 3.本文只阐述学习路线和学习当中的重点问题.需要读者自己使用百度进行拓展学习. 4.本文所表达观点并不是最终观点,还会更新,因为本人还在学习过程中,有什么遗漏或错误还望各
2.数据库的分表分库 分库分为两种,水平分割和垂直分割 分表是在同一个数据库当中,减少一个表的查询压力
在传统数据大集中的环境下,银行核心系统很容易发生故障,而且一旦发生故障,影响面将特别广,带来很大的舆论压力和监管压力,历史上大型商业银行核心系统故障的例子不在少数。而且传统的集中式架构不易扩展,各模块间高度耦合,最终造成核心系统体量太过庞大、业务太过繁重。
视频流媒体服务器EasyNVR可以运用在很多场景,其中校园安防监控的使用比较多,因此我们也出了不少关于校园安防监控的方案,如果有需要可以到此文中参考:智慧校园安防系统。
在笔记1中,我们已经介绍了Solr下载及单节点启动和配置,以及如何创建core,但是如何进行数据导入却还没有介绍。这篇文章就将教你在创建core之后,应该如何进行相关配置并导入数据;
最近压测了POLARDB FOR MYSQL ,得到了一些压力测试的结果,POLARDB 作为目前云原生数据库的 NO.1 (国内),的确是值得学习,一些数据库的设计理念,以及设计的路径,同时针对应用程序如果使用POLARDB ,如何进行设计,规避POLARDB 在设计上的一些“软肋”。 根据公司的需要,写了一个PPT,这里做一个简单的展示,希望有同行者,或者对POLARDB 使用的,或敢兴趣的同学,一起学习和讨论POLARDB。
数据库对企业来说最重要的莫过于其中的数据,所以做好数据库的备份是一个不可或缺的工作。数据库及时备份可以帮助我们在数据库出现异常宕机时及时的使用备份数据进行恢复工作,将因为数据库宕机产生的影响降低到最小。所以,本篇文章主要数据库数据备份与恢复进行介绍。由于MyISAM存储引擎中备份数据是将表保存到单独的文件所以比较简单,所以这里我主要针对InnoDB存储引擎介绍备份与恢复机制。
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说明:由于答案篇幅较长,以下文章为索引,具体答案在GitHub上,你可以点击文末阅读原文直达,也可以复制上面的链接到浏览器打开。
总结:最主要的优化策略还是索引优化和SQL优化,之后就是再调整下Mysql的配置参数,想读写分离、分库分表在系统架构设计的时候就需要确定,后续变更的成本太高。
墨墨导读:本文以一个实际的项目应用为例,层层向大家剖析如何进行数据库的优化。项目背景是企业级的统一消息处理平台,客户数据在5千万加,每分钟处理消息流水1千万,每天消息流水1亿左右。 移动互联网时代,海量的用户数据每天都在产生,基于用户使用数据等这样的分析,都需要依靠数据统计和分析,当数据量小时,数据库方面的优化显得不太重要,一旦数据量越来越大,系统响应会变慢,TPS直线下降,直至服务不可用。
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注:这篇文章核心是介绍 python 中异步使用 mysql 涉及到的文件会比较多,但我保证你看完后能快速使用在自己的项目中来提升并发读写性能。
redo log:存储已提交的事务,顺序写入,不需要读取操作 undo log:存储未提交事务,帮助回滚,随机读写操作
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/739/1.html
https://blog.csdn.net/sufu1065/article/details/88051083
在上一篇 文章 中,我们已经介绍了Solr下载及单节点启动和配置,以及如何创建core,但是如何进行数据导入却还没有介绍。这篇文章就将教你在创建core之后,应该如何进行相关配置并导入数据;
MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种场景中。而在实际使用过程中,如何进行内存管理和数据库缓存的优化则是极其关键的一步。下面将着重探讨MySQL中的内存管理和数据库缓存优化技巧。
在程序员的职业生涯中,总会遇到数据库表被锁的情况,前些天就又撞见一次。由于业务突发需求,各个部门都在批量操作、导出数据,而数据库又未做读写分离,结果就是:数据库的某张表被锁了!
在笔记 1 中,我们已经介绍了Solr下载及单节点启动和配置,以及如何创建core,但是如何进行数据导入却还没有介绍。这篇文章就将教你在创建core之后,应该如何进行相关配置并导入数据;
这两个月来,很多小伙伴留言问我618、双11各大电商后端的技术,最多的是关于系统压力暴增情况下如何进行MySQL数据库优化的。
当向 MySQL 数据库插入一条带有中文的数据形如 insert into employee values(null,'小明','female','2018-03-28','2018-03-29','Sales',2018,'从事互联网工作!'); 出现乱码时,可以使用语句 show variables like 'character%'; 来查看当前数据库的相关编码集。
MySQL索引优化是提高查询效率和性能的关键。在处理大量数据和复杂查询时,合理设计和使用索引可以显著提升数据库的响应速度和吞吐量。下面将详细介绍如何进行MySQL索引优化并提供一些建议。
常见的数据库有Mysql,Oracle,SQLite,Access,MS SQL Server。
公司的mysql权限管理还算是比较的严格,每个数据库只有与之对应的用户有读写权限,而我在本地启动项目的时候,每次都要修改配置文件中的数据库连接,用户名,密码.
🍒在我们服务器安装完 MySQL 服务之后,经常会看到两种概念,分别是 mysql 和 mysqld ,二者有什么区别呢?
众所周知,MYSQL的版本更新的越来越快,明年或许就看到 MYSQL 9 的身影,大部分人都想试试,但先得泼一盆冷水,备份的事情你想好了吗?
1 分库分表,我们使用业务逻辑 + 业务程序的方式来进行,并期根据实际的环境将系统中的一些表分割到不同的MYSQL 服务器上存储,达到以下两个关键问题的解决。
mysql和redis的关系? 要根据具体的业务情景去选型: mysql存储在磁盘中 redis存储在内存中 redis适合存在一些比较热的数据,使用频繁的数据,比如下面的应用场景 排行榜 粉丝 关注 消息队列推送 数据库 降级处理 其作用是为了适应不同版本的sql,不同型号的硬件设备,做到向下兼容 通过日志文件分析 查看日志 如何进行分库分表(sharding) 数据库sharding,多表多数据适合做垂直切分;如果表不多,但是每张表的数据多适合做水平切分。 垂直切分:规则简单实施方便;根据不同的表来拆分
MySql不提供拷贝或直接对文件夹重命名,而且我们也不推荐这么去做;我们比较推荐的是使用mysql的备份工具。
来自年初和最近朋友的大厂面试题。 阿里巴巴 对象如何进行深拷贝,除了clone happen-before原则 jvm调优的实践 单例对象会被jvm的gc时回收吗 redis如果list较大,怎么优化 tcp的沾包与半包 socket编程相关的一些api和用法 建立和处理连接的是同一个socket吗,socket中两个队列分别是啥 项目中有使用过netty吗 TSL1.3新特性 AES算法原理 redis集群的使用 mysql与mogo对比 场景题:设计一个im系统包括群聊单聊 场景题:设计数据库连接池 场
以数据为中心的信息化社会,数据库可以看做是所有应用程序成功运行的核心。而结合云计算,数据库的高可用性能够被放大到极致,可以实现按需付费、按需扩展、高可用性以及存储整合等优势。
如何进行查看慢查询日志,如果开启了慢查询日志,就会生成很多的数据,然后我们就可以通过对日志的分析,生成分析报表,然后通过报表进行优化。
首先采用Mysql存储千亿级的数据,确实是一项非常大的挑战。Mysql单表确实可以存储10亿级的数据,只是这个时候性能非常差,项目中大量的实验证明,Mysql单表容量在500万左右,性能处于最佳状态。
上节课我们给大家介绍了数据库的基本概念,具体请回顾 打开数据库的大门——SQL。本节课我们以关系型数据库MySQL为例,跟大家介绍关系型数据库的基本用法。
关于还原部分备份,只有一个注意点,即不能使用传统的prepare和copy back命令,需要使用export和import的形式
一、简介 在实际生产中,数据的重要性不言而喻,因此考虑到数据的重要性比如单点故障导致后端数据库奔溃,或者后端数据库访问压力过大等,mysql数据库做主从非常有必要,减轻后端数据库压力,主服务器负责读写
Confluence 使用 UTF-8 字符集编码,所以你的数据库也必须配置为使用 UTF-8 (或者与 UTF-8 相同的编码,例如在 Oracle 中使用的 AL32UTF8 编码)。
在Python中,我们可以使用unittest.mock库进行模拟。这个库提供了一个Mock类,可以创建一个模拟对象,并设置这个对象的行为。比如,我们可以创建一个模拟数据库连接,然后设置它的execute方法总是返回一个预设的结果。
最近一直在做公司整体数据库的灾难恢复的演练的组织工作,手下的几个DBA也是忙的不亦乐乎(真的乐的起来起不来我就不知道了)。
究竟哪些东西可以影响到我们服务器的性能呢? 无非就是:CPU、磁盘IO、内存等等一系列硬件 在研究性能时候,先带大家来了解三个术语 QPS: 每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,简言之就是数据库每秒能查多少数据 TPS: 服务器每秒处理的事务数。TPS包括一条消息入和一条消息出,加上一次用户数据库访问。(业务TPS = CAPS × 每个呼叫平均TPS) 并发量: 同一时间处理请求的数量,注意不要和同时连接数搞混,连接数要比并发量多的多的多 如果存
阿里面试题:1 redis集群(主从复制是怎么触发的,数据如何分配)2 mysql分库分表(分库有什么好处)3 安全方面4 加密算法5 ca证书6 sql注入7 还用过哪些缓存框架8 用过哪些签名和加密算法9 Syncronized reentrantLock区别;10 索引字段的建立;性别 加索引和不加索引的区别;11 慢查询如何优化;12 jvm如何进行优化,怎么去设置各个参数;垃圾回收算法及垃圾回收期如何选型及优化;13 HashMap和ConcurrentHashMap的区别,链表查询和红黑树
这次新开了一个个人的mysql专栏,专门用于总结mysql的一些细节以及相关的案例总结,同时也包括了一些mysql的底层实现,在后续的篇章则是根据《mysql技术内幕innodb存储引擎》(第二版)来深入了解mysql中用的最多的存储引擎的内部细节。
RAID5磁盘阵列,由于未知的原因导致存储忽然崩溃无法启动,RAID5阵列中的虚拟机全部丢失,其中3台虚拟机为重要数据,需要主要针对该3台虚拟机进行数据恢复。
这半个月,很多小伙伴留言问我618各大电商后端的技术,最多的是关于系统压力暴增情况下如何进行MySQL数据库优化的。 今天就结合我自己工作中的真实案例和大家分享一下吧。 前几年我待过一家创业公司,做的是商城业务。那两年公司业务迅速增长,用户从零积累到千万级别,每天访问量几亿次,高峰QPS高达上万次每秒。 赶上618、双十一大促期间,系统的写压力成倍增长,读业务的请求量更是在写业务的请求量的50倍。后面我们就面临了极具技术挑战性的数据库升级过程。 最初的技术选型,采用的是Java语言进行开发,数据库使用的是M
MySQL 作为全世界广受欢迎的数据库,被用于很多中小型的项目中,但是你对 MySQL 数据库的存储引擎了解多少呢?
在上一章的学习中,我们知道写个程序要执行的话,有两种方法,但是如果一个大型项目,要运行这些文件,如何都要一个一个编译执行?这些文件之间如何进行协调开发?这个就涉及到go的工程管理
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