数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.
在对于爬取数量数量较少时，我们可以将爬虫数据保存于CSV文件或者其他格式的文件中，既简单又方便，但是如果需要存储的数据量大，又要频繁访问这些数据时，就应该考虑将数据保存到数据库中了。目前主流的数据库有关系性数据库MySQL，以及非关系性数据库MongoDB和Redis等。这里我先来讲讲MySQL。
目前，在很多OLTP场景中，MySQL数据库都有着广泛的应用，也有很多不同的使用方式。从数据库的业务需求、架构设计、运营维护、再到扩容迁移，不同的MySQL架构有不同的特点，适应一定的业务场景，或者解决一定的业务问题。
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。
Nacos在0.7版本之前，在单机模式时nacos使用嵌入式数据库实现数据的存储，不方便观察数据存储的基本情况。0.7版本增加了支持mysql数据源能力，具体的操作步骤：
EasyCVR视频融合平台基于云边端一体化架构，可支持多协议、多类型设备接入，包括：NVR、IPC、视频编码器、无人机、车载设备、智能手持终端、移动执法仪等。平台具有强大的数据接入、处理及分发能力，可在复杂的网络环境中，将分散的各类视频资源进行统一汇聚、整合、集中管理。
数据库的七种武器，是我在工作维护和接触到的七种常用数据库，包括4种常用的关系型数据库，3种常用nosql数据库。
分片策略（如果要看各个策略的实际操作，看ShardingSphere专题视频即可）
本教程是基于Python语言的深入学习。本次主要介绍MySql数据库软件的安装。不限制语言语法，对MySql数据库安装有疑惑的各位同仁都可以查看一下。
现在的开发中使用微服务架构师最为普遍的，因此需要使用注册中心和配置中心来统一管理配置信息，现阶段nacos使用比较普遍，并且nacos同时具备注册中心和配置中心的功能,支持所有主流的服务发现、配置和管理。因此本篇教程记录了nacos的搭建过程。
MySQL 主从复制是指数据可以从一个MySQL数据库服务器主节点复制到一个或多个从节点。
InnoDB存储引擎支持事务，其设计目标主要是面向在线事务处理（OLTP）的应用。其特点是行锁设计、支持外键，支持类似于Oracle的非锁定读，即默认读取操作不会产生锁。
Nacos是阿里开源的微服务架构组件，既可以用作服务注册中心，也可用作配置中心。 虽然Nacos的官方文档也有关于如何部署的说明，但是个人觉得不够详细和连续，故本文将阐述在单机环境实际搭建Nacos环境的详细步骤已经遇到的一些问题。
对于MySQL数据库中，千万级别或者上亿级别的大表如何优化？首先需要考虑执行计划优化SQL语句和索引，然后再考虑前段加缓存memcached、Redis数据库，如果还达不到效果，就要使用MySQL数据库集群，配置读写分离架构，配置MySQL表分区，配置MyCat分表分库等。
数据库优化一方面是找出系统的瓶颈，提高MySQL数据库的整体性能，而另一方面需要合理的结构设计和参数调整，以提高用户的相应速度，同时还要尽可能的节约系统资源，以便让系统提供更大的负荷。
在前面基础功能实现的过程中，我们后台管理系统及移动端的用户，在进行数据访问时，都是直接操作数据库MySQL的。结构如下图：
参数优化 ===> 缓存、索引 ====> 读写分离====> 分库分表 （最终方案）
在ClickHouse基础课程中我们知道可以使用两种方式通过ClickHouse可以操作MySQL数据库，分别使用使用 MySQL数据库引擎和MySQL表引擎。
总体来说，Oracle数据库在性能、可靠性和数据安全方面具有出色的表现，但在运维复杂性方面较高。MySQL数据库在易用性和可扩展性方面较为突出，适合中小型企业和简单应用场景。PostgreSQL数据库在数据完整性和高可用性方面表现出色，同时具备较好的扩展性和灵活性，但可能对初学者有一定的学习曲线。因此，在选择数据库解决方案时，需要根据具体的业务需求、技术要求和运维资源进行综合考虑。
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
陈少伟，携程度假研发部资深开发工程师，主要负责度假起价引擎的研发工作，喜欢钻研技术，对新技术有浓厚的兴趣。
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。
1.0版，普通企业应用基本都是单实例或单库的模式，采用单机实现数据库的访问。再向上，2.0版，随着业务的规模扩展，企业会采用双机数据库，如热备、读写分离的方式来提高性能或可靠性。最后，3.0版，单机实现所有数据的写会遇到最终的瓶颈，因此分库、分表是最终的数据库的高可用的解决方案。今天我们来讲讲用MyCat中间件实现MySql数据库的分库分表的实现。
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。 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
在如今数据库管理中，应对MySQL中的热点数据更新一直是业内的一大挑战，尤其在秒杀等高并发场景中显得尤为重要。如果处理不当，可能会造成数据库系统崩溃。
之前做的压测性能标准、产品说明书的性能需求部分、运营人员提出的性能指标、通过生产环境换算出的性能指标等
一个数据库中多个表可以使用不同引擎以满足各种性能和实际需求，使用合适的存储引擎，将会提高整个数据库的性能
缓存雪崩 数据未加载到缓存中，或者缓存同一时间大面积的失效，从而导致所有请求都去查数据库，导致数据库CPU和内存负载过高，甚至宕机。
通过之前的几篇有关Nacos的文章，对于Nacos分别作为服务注册中心以及配置中心时，与Spring Cloud体系结合的基础使用方法已经讲解完毕了。下面我们就要从生产部署角度，介绍Nacos的相关内容。这里具体说说Nacos的数据存储以及生产配置的推荐。
Windows版本安装及远程工具使用请参考随堂资料《Redis的Windows版安装及远程工具的使用.pdf》
通过GreatADM可视化的方法，屏蔽手动命令操作的复杂度，快速完成单实例的向多主、多副本的架构分钟级的调整升级。
用Phpmyadmin导入导出数据受一定限制或服务商不配合提供mysql数据库的源文件，mysql数据库管理工具navicat for mysql，对于不怎么喜欢图形界面或者不太方便使用SQL的时候。我们可以通过用这个图形界面数据库管理工具来管理mysql，可以考虑使用第三方软件备份推荐使用Navicat for MySQL。
幂等（idempotent、idempotence）是一个数学与计算机学概念，常见于抽象代数中。
当时的业务很相对简单，就是JSP—>Action—->Service—->DAO—–>数据库，数据库也就是一个实例而已，无论是Mysql还是Oracle。把这五层缩减为三层的话便是：应用层——>DAO层——>Mysql实例。
项目中采用的关系型数据库是mysql，那么关系型数据库有哪些优劣势，我们可以参考下面的分析： 关系型数据库的优点： 1.基于ACID，支持事务，适合于对安全性和一致性要求高的的数据访问 2.可以进行Join等复杂查询，处理复杂业务逻辑，比如：报表 3.使用方便，通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便
事情的背景是这样的：一个朋友今年年初新开了一家公司，自己是公司的老板，不懂啥技术，主要负责公司的战略规划和经营管理，但是他们公司的很多事情他都会过问。手下员工30多人，涵盖技术、产品、运营和推广，从成立之初，一直在做一款社交类的APP。平时，我们一直保持联系，我有时也会帮他们公司处理下技术问题。
在高并发的场景下，大量的请求直接访问MySQL很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，MySQL和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
数据库领域同样如此。过去五十余年，数据库经历OLTP和OLAP两种需求漫长的融合-分离-再融合的过程。究其原因，数据库的发展始终与用户场景需求变迁紧密相关。如今，随着云计算和大数据的兴起，业务场景正在经历前所未有的变革，数据库领域也掀起了一股HTAP浪潮。
在笔者的《在CentOS上使用Nginx和Tomcat搭建高可用高并发网站》这篇文章中，笔者介绍了如何在CentOS上搭建一个可支持高可用高并发的Java web后端服务器。善于思考的读者可能会想到，在上一篇文章中，我们只是实现Java web服务器的分布式来应对高并发，但是高并发对数据库的的负担也是很重的。在上一篇文章中，我们只是使用到一个MySQL服务器，但是但数据量非常大的时候，比如有一千万的用户，如果只有单个数据库存储，那一张用户表就有一千万条数据。庞大的数据量使得我们对数据进行查询的时候非常慢，但出现高并发的时候，大量的查询请求发送到数据库服务器，而数据库来不及响应，随时可能出现数据库崩溃的情况。
今年看源码，之前推荐过一个框架《单机40万QPS，搜狗WF框架，今年最值得学习的开源代码》，随着源码阅读的越来越深入，发现了WF框架一个非常独特的地方：高性能纯异步MySQL客户端，非常有意思，今天和大家介绍一下自己的学习心得。
在数据库操作过程中，经常会遇到一些非业务逻辑错误，这样的错误要求开发人员对于自己正在操作的硬件软件乃至网络都有一定的了解，这里说说关于数据库最大连接数量的那点事儿
视频直播点播平台EasyDSS支持一站式的上传、转码、直播、回放、嵌入、分享等功能，在推流上，可支持手机推流短视频、音乐等音视频文件，提供多种上传方式，支持批量上传、大文件上传。平台视频功能具备超低延迟、超高画质、超大并发访问量等特点。平台默认数据为SQLite，用户可以根据需求将其替换为MySQL数据库。
本章主要介绍常见的 PHP 笔试 + 面试题，包括： ---- 基础及程序题 数据库技术题 综合技术题 项目及设计题 ---- 基础及程序题 [1] 写一个排序算法，可以是冒泡排序或者是快速排序，假设待排序对象是一维数组（不能使用系统已有函数）（C/C++、PHP、Java） 假设以下的排序都是从小到大排序 C++ 实现冒泡排序 #include <iostream> void bubbleSort(int arr[], int n) // n 为数组大小 { for (int i =
最近在CSDN看到腾讯云的 TDSQL-C ServerLess Mysql 数据库体验活动，作为云原生的Serverless数据库,还是很有兴趣的，看文档中TDSQL-C Serverless Mysql提供了集群高可用的功能,我们通过实际测试来验证一下它的可靠性，具体如何测试，请看下文！
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