目前一共包含6个脚本,若脚本的扩展名为“.sql”则表示该脚本为sql脚本,若脚本的扩展名为“.pl”则表示该脚本为perl脚本。
一 序言 在运维线上M-M 架构的MySQL数据库时,接收的比较多关于主备延时的报警:
MySQL 8.0.31于2022.10.11发布了,比我预计的日期早了一周,先赞一个。
阿里云RDS FOR MySQL(MySQL5.7版本)数据库业务表每月新增数据量超过千万,随着数据量持续增加,我们业务出现大表慢查询,在业务高峰期主业务表的慢查询需要几十秒严重影响业务
数据库的优化器相当于人类的大脑,大部分时候都能做出正确的决策,制定正确的执行计划,走出一条高效的路,但是它毕竟是基于某些固定的规则、算法来做的判断,有时候并没有我们人脑思维灵活,当我们确定优化器选择执行计划错误时该怎么办呢,语句上加hint,提示它选择哪条路是一种常见的优化方法。
TXSQL Parallel DDL 功能建设 DDL(Data Definition Language)是用来修改数据库和表结构的一类操作,是数据库所有操作中最高危也是最重要的一类操作,常见的DDL操作包括:加减列、修改列类型、加减索引等。由于DDL操作涉及到数据库表结构、表数据的重构,尤其是在云数据库场景下,表的数据量急速上涨,DDL操作的效率受到了极大的挑战,一条慢速的DDL操作甚至需要花费几天的时间来完成,在这期间DDL操作持续持有锁,意味着业务可能会面临长时间等待锁的情况,几天的等待对于业务来说是
在使用接口方面,Doris 采用 MySQL 协议,高度兼容 MySQL 语法,支持标准 SQL,用户可以通过各类客户端工具来访问 Doris,并支持与 BI 工具的无缝对接。
现在分布式搜索基本已经成为大部分互联网行业的 Java 系统的标配,其中尤为流行的就是 ES,前几年 ES 没火的时候,大家一般用 solr。但是这两年基本大部分企业和项目都开始转向 ES 了。
一、iOS微信全文搜索技术的现状 全文搜索是使用倒排索引进行搜索的一种搜索方式。倒排索引也称为反向索引,是指对输入的内容中的每个Token建立一个索引,索引中保存了这个Token在内容中的具体位置。全文搜索技术主要应用在对大量文本内容进行搜索的场景。 微信终端涉及到大量文本搜索的业务场景主要包括联系人、聊天记录、收藏的搜索。这些搜索功能从2014年上线至今,已经多年没有更新底层搜索技术,聊天记录使用的全文搜索引擎还是SQLite FTS3,而现在已经有SQLite FTS5,收藏首页的搜索还是使用简单的Li
PostgreSQL是一个功能强大的开源对象关系型数据库系统,他使用和扩展了SQL语言,并结合了许多安全存储和扩展最复杂数据工作负载的功能。PostgreSQL的起源可以追溯到1986年,作为加州大学伯克利分校POSTGRES项目的一部分,并且在核心平台上进行了30多年的积极开发。
但现在不问了,因为现在项目基本都是采用基于 lucene 的分布式搜索引擎—— ElasticSearch.
如果是小表,随便怎么折腾都行; 如果是大表(至少1千万条记录以上,或者占用10G以上空间), 我们可能需要想办法加快这个速度 , 这时可以参考下面方法:
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。
《使用并行创建主键约束的“奇葩”过程》这篇文章发到技术讨论群,得到了很多朋友的建议和反馈,更深层次地对问题进行了理解。
导语 |微信终端涉及到大量文本搜索的业务场景,主要包括联系人搜索、聊天记录搜索和收藏搜索等。近期微信团队对 IOS 微信的全文搜索技术进行了一次全面升级,本文将分享其选型与优化思路,详细解析全文搜索的应用数据库表格式、索引更新和搜索逻辑的优化细节。希望本文对你有帮助。 目录 1 IOS 微信全文搜索技术的现状 2 全文搜索引擎的选型与优化 2.1 搜索引擎选型 2.2 实现 FTS5 的 Segment 自动 Merge 机制 2.3 分词器优化 2.4 索引内容支持多级分隔
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的,索引可以大大提高MySQL的检索速度。
很多时候我们看到一些表字符串类型的字段定义为varchar(255),开始以为varchar只能定义为255这个长度值,其实不然。
索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。不使用索引,MySQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。 表越大,花费的时间越多。如果表中查询的列有一个索引,MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间,没有必要看所有数据。 大多数MySQL索引(PRIMARY KEY、UNIQUE、INDEX和FULLTEXT)在B树中存储。只是空间列类型的索引使用R-树,并且MEMORY表还支持hash索引。
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY),那么InnoDB会选择主键作为聚集索引、如果没有显式定义主键,则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引、如果也没有这样的唯一索引,则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增,这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用,是隐含的)。
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY),那么InnoDB会选择主键作为聚集索引。如果没有显式定义主键,则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引。如果也没有这样的唯一索引,则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增,这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用,是隐含的)。
分区就是将表的数据按照特定规则存放在不同的区域,也就是将表的数据文件分割成多个小块,在查询数据的时候,只要知道数据数据存储在哪些区域,然后直接在对应的区域进行查询,不需要对表数据进行全部的查询,提高查询的性能。同时,如果表数据特别大,一个磁盘磁盘放不下时,我们也可以将数据分配到不同的磁盘去,解决存储瓶颈的问题,利用多个磁盘,也能够提高磁盘的IO效率,提高数据库的性能。常见的分区类型有:Range分区、List分区、Hash分区、Key分区:
读写分离,主从,master-slave master机器只用来写入 slave机器只能用来读取 读写分离的问题:数据同步的问题,master机器会把新写入数据的同步到slave机器上,毫秒级别 django配置如下 DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3', 'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'), }, 'db
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY),那么InnoDB会选择主键作为聚集索引。
大家好,我渣渣烟。我曾经写过一篇《面试官:讲讲mysql表设计要注意啥》,当时写完后,似乎效果还行!
MySQL的优化主要分为结构优化(Scheme optimization)和查询优化(Query optimization)。本章讨论的高性能索引策略主要属于结构优化范畴。本章的内容完全基于上文的理论基础,实际上一旦理解了索引背后的机制,那么选择高性能的策略就变成了纯粹的推理,并且可以理解这些策略背后的逻辑。
其实这下面每个问题,我都可以讲一篇文章出来!而且这些问题,不是我凭空编的。如下图所示(注意看第三题)
由于一次导入千万条数据性能较低,因此决定把后面的1000万行,拆分为两部分,分两次导入,如下操作:
最近将公司的solr集群升级到了最新的6.5版本。 之前用了N年的是3点多的版本,那个时候solr还不支持自带的集群,集群方式都是自己实现的。 公司里用的最多的数据库就是mongodb了,大数据量存储,天生集群支持,分片更简单。 mongodb唯一不足的就是全文检索的能力,不过大部分公司都是用的搜索框架来单独提供搜索服务的。 下面介绍下mongodb怎么结合solr或者es来做搜索。 建索引方案一 solr或者es部分只存储需要搜索的索引和数据的主键ID。比如根据标题搜索,那么只建立标题索引。存储部分只存主
MySQL被Sun收购后,搞了个过渡的6.0版本,没多久就下线了(有一次居然听说有人在线上用6.0版本,我惊得下巴都掉了)。被Oracle收购后,终于迎来了像样的5.6版本,之后就是5.7、8.0版本。这么看来,Sun的衰亡不无道理。
事实上,在你还没有执行 create index 语句的时候,MySQL 就已经创建索引了。
云和恩墨旗下的DBASK小程序近期增加了数据库 MongoDB、Redis、 Elasticsearch、DB2、Weblogic 等新的的专题栏目和一些新的技术专家,另外,也新关联了技术闲谈、OB、架构文摘、51CTO技术栈等等数据领域的公众号,欢迎大家阅读分享。
索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。不使用索引,MySQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。表越大,花费的时间越多。如果表中查询的列有一个索引,MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间,没有必要看所有数据。大多数MySQL索引(PRIMARY KEY、UNIQUE、INDEX和FULLTEXT)在B树中存储。只是空间列类型的索引使用R-树,并且MEMORY表还支持hash索引。
13年底负责数据库中间件设计时的调研笔记,拿出来和大家分享,轻拍。文章很长,可提前收藏,转发。 一,cobar是什么 开源的mysql的中间件服务 使用mysql协议 对上游,cobar就是传统mys
发现没有用到索引,type全是ALL,那么首先想到的就是建立一个索引,建立索引的字段当然是在where条件的字段。
1、因为任何有业务含义的列都有改变的可能性,主键一旦带上了业务含义,那么主键就有可能发生变更。主键一旦发生变更,该数据在磁盘上的存储位置就会发生变更,有可能会引发页分裂,产生空间碎片。
有幸参与了一场“撕”的大会,里面虽然没有硝烟战火,但冲天的各种攻击的声音,那是不绝于耳。以下的记录可能有不全的地方,也可能有省略的地方,但尽量保证信息传递的准确性。最后有一点自己的小看法,当然非常的不重要,可以直接略过。
MongoDB早期版本支持multi-key索引,加快数组检索,很受程序员喜欢;在4.2版本又推出了wildCard索引,支持object和数组检索。这两种索引有相似之处,但在功能上wildCard更强大。日常工作中,有同学对这两种索引的使用场景比较模糊,因此在这里抛砖引玉,供大家借鉴。
1、客户端端与Mysql服务端的连接层建立连接,根据请求类型去选择相应的服务层的请求接口。
在数据库中,对无索引的表进行查询或者有索引但是MySQL查询优化器不选择使用索引而进行的查询被称为全表扫描。如何判断当前某个
导读:本文详细介绍 MySQL 8.0.19 三大索引新功能,隐藏索引,降序索引,函数索引,结合其他同仁的技术应用案例,进一步进行验证改编,最后总结心得,希望对大家有帮助。
从4到1,成本是逐渐增大的,因此数据库的优化上,SQL语句优化是很重要的一个方面。
逻辑上: Single column 单行索引 Concatenated 多行索引 Unique 唯一索引 NonUnique 非唯一索引 Function-based函数索引 Domain 域索引
1. 主:binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句,放进master上的binlog中;
但是MySQL执行的时候,并不是按顺序执行的,MySQL执行sql语句是从from开始执行的,上面这条语句的执行顺序是:
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