2021-01-13:很多列的数据,任意一列组合查询,mysql能做到,但是上亿的数据量做不到了,查的时候非常慢。我们需要一个引擎来支持它。这个引擎你有了解过吗?
选表类型: mysql的myisam表适合读操作大,写操作少;表级锁表 innodb表正好相反;行级锁表 互联网服务,不算支付性的服务外,互动产品,新闻系统等等一般都是读多,写少。用myisam表比较合适。 表的设计 定长表:所有列的字段长度都是定长的。可以去查mysql的手册不定长字段是VARCHAR、BLOB或TEXT。int char都是定长的,定长表占用空间会大。 动态表:就是字段不是都定长的。 定长表要比动态表检索速度快。 软件系统的设计习惯是把每张表都分清很明确的功能,比如用户表都是用户信息,如
1、两个同样结构的语句一个没有用到索引的问题: 查1到20号的就不用索引,查1到5号的就用索引,为什么呢?不稳定? mysql> explain select * from test where f_submit_time between '2009-09-01' and '2009-09-20' \G; *************************** 1. row *************************** id: 1
数据库优化有很多可以讲,按照支撑的数据量来分可以分为两个阶段:单机数据库和分库分表,前者一般可以支撑500W或者10G以内的数据,超过这个值则需要考虑分库分表。另外,一般大企业面试往往会从单机数据库问起,一步一步问到分库分表,中间会穿插很多数据库优化的问题。本文试图描述单机数据库优化的一些实践,数据库基于mysql,如有不合理的地方,欢迎指正。
就是查tableStore失败了,在日志平台查下看到,因为查询参数太长,日志平台直接进行了截断!!!
缘起:有个朋友问我分区表在58的应用,我回答不出来,在我印象中,百度、58都没有听说有分区表相关的应用,业内进行一些技术交流的时候也更多的是自己分库分表,而不是使用分区表。于是去网上查了一下,并询问了58到家的DBA专家,将自己收到的信息沉淀下来,share给大伙。
今天在处理一个业务的时候,谈及利用infobright作为存储引擎,来支持业务对大量数据的查询操作,就特意看了一下这个infobright的特点,这里对它进行一个总结。
本文为作者投稿,作者简介:诸葛子房,曾供职于京东,现就职于BAT,在大数据领域有多年实践经验
默认情况下,MongoDB 更侧重高数据写入性能,而非事务安全,MongoDB 很适合业务系统中有大量 “低价值” 数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用 MongoDB,除非能从架构设计上保证事务安全。
表中只有一个字段时 count(*) 效率最高,count(列名) 当列名是主键时,它的效率高于 count(1),其他情况 count(1) 效率更高。
在qq群,经常听到 "最好不要用join","join用了网站会很卡"类似与这样的言论,那么事实上是这样吗? 本来本人是想用理论来说服大家的,但是可能有些人不信理论,只信某些"大神"的凭空言论,所以本
缘起:有个朋友问我分区表在58的应用,我回答不出来,在我印象中,百度、58都没有听说有分区表相关的应用,业内进行一些技术交流的时候也更多的是自己分库分表,而不是使用分区表。于是去网上查了一下,并询问了58到家的DBA专家,将自己收到的信息沉淀下来,share给大伙。 解决什么问题? 回答:当mysql单表的数据库过大时,数据库的访问速度会下降,“数据量大”问题的常见解决方案是“水平切分”。 mysql常见的水平切分方式有哪些? 回答:分库分表,分区表 什么是mysql的分库分表? 回答:把一个很大的库(表)
场景:mysql统计一个数据库里所有表的数据量,最近在做统计想查找一个数据库里基本所有的表数据量,数据量少的通过select count再加起来也是可以的,不过表的数据有点多,不可能一个一个地查
索引也是一种排好序的数据结构,它记录了原数据的单个列或多个列,通过索引查询,程序不需要查所有记录,只需要先按照索引查到具体的数据,然后在根据索引记录的指针位置,找到对应的原始数据记录。举个例子来说,索引就好比是我们书本的目录,我们通过目录能够快速定位到我们想看指定章节的页数,如果我们不适用索引,会是什么情况呢?我们最大可能就是从头往后方,一页一页确认去找。
来源 | https://juejin.im/post/6863283398727860238
TiDB 主要应用在今日头条核心 OLTP 系统 - 对象存储系统中,存储其中一部分元数据,支持头条图片和视频相关业务,比如抖音等。
统计一个表的数据量是经常遇到的需求,但是不同的表设计及不同的写法,统计性能差别会有较大的差异,下面就简单通过实验进行测试(大家测试的时候注意缓存的情况,否则影响测试结果)。
在实际业务中,单表数据增长较快,很容易达到数据瓶颈,比如单表百万级别数据量。当数据量继续增长时,数据的查询性能即使有索引的帮助下也不尽如意,这时可以引入数据分库分表技术。
Redis基于内存,读写速度快,也可做持久化,但是内存空间有限,当数据量超过内存空间时,需扩充内存,但内存价格贵。
MYSQL 目前被攻击最多的就是他的OLAP的性能, 在OLTP中MYSQL 本身的性能是OK的,尤其高并发中符合MYSQL数据库的表设计和提取的方式,则数据的获取的速度是非常快的.
朋友拉住我,劝到:哎哎,不是去骂她,是找她理论,叫她改成舔狗1号,是我先来的!
一般现在对于业务要查询的数据量以及要保持的并发量高于一定配置的单实例 MySQL 的极限的情况,都会采取分库分表的方案解决。当然,现在也有很多 new SQL 的分布式数据库的解决方案,如果你用的是 MySQL,那么你可以考虑 TiDB(实现了 MySQL 协议,兼容 MySQL 客户端以及 SQL 语句)。如果你用的是的 PgSQL,那么你可以考虑使用 YugaByteDB(实现了 PgSQL 协议,兼容 PgSQL 客户端以及 SQL 语句),他们目前都有自己的云部署解决方案,你可以试试:
首先我们要知道分库、分表都是干啥的,本文主角还是我们的MySQL为第一视角。首先从字面意思来看:
背景 我们开发一般的企业级Web应用,其实从本质上来说,都是对数据的增删查改进行各个维度的包装。所以说,不管你的程序如何开发,基本上,都离不开数据本身。那么,在开发企业级应用的过程中,很多同学一定遇到过这样的困惑,当完成了应用程序的基本增删查改功能之后,用户会经常吐槽当下的查询功能并不能满足自己的查询需求。这是因为,通常情况下,我们基于传统的数据库进行开发,都是需要预先去进行各种方面的考虑,然后再开发相应的查询语句。与其说是查询语句,不如说是数据过滤语句。这种时候,一个全能的搜索引擎就非常有必要了,通常我们
在数据库表结构变更发布之前,我们会和开发沟通索引设计是否合理,发现部分开发同学对于索引设计还是有一些知识盲区。本文把常见的案例记录下来,做个分析,抛砖引玉。
如果面试的时候碰到这样一个面试题:ES 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率?
这个问题说白了,就是看你有没有实际用过 ES,因为啥?其实 ES 性能并没有你想象中那么好的。
来源:https://juejin.im/post/6863283398727860238
一般情况下使用 TiDB 单表大小为千万级别以上在业务中性能最优,但是在实际业务中总是会存在小表。例如配置表对写请求很少,而对读请求的性能的要求更高。TiDB 作为一个分布式数据库,大表的负载很容易利用分布式的特性分散到多台机器上,但当表的数据量不大,访问又特别频繁的情况下,数据通常会集中在 TiKV 的一个 Region 上,形成读热点,更容易造成性能瓶颈。
技术真的是日新月异,Web 网站已经脱离之前的静态网站的体系,转而使用动态语言搭建的动态网站。这也衍生出一个问题:该如何存储数据了?数据库就应运而生,它的作用是提供存储数据的容器。方便 web 网站进行存储、查询、更新等。
如果业务量剧增,数据库可能会出现性能瓶颈,这时候我们就需要考虑拆分数据库。从这几方面来看:
“增删改查”都是查找问题,因为你都得先找到数据才能对数据做操作。那存储系统性能问题,其实就是查找快慢问题。
网名“北在南方”,目前任职于杭州有赞科技 DBA,主要负责数据库架构设计和运维平台开发工作,擅长数据库性能调优、故障诊断。
数据库使用的mysql,起初是单库单表,时间久了单表的数据量越来越大,一个表中的数据量达到3个多亿,mysql单表数据量达到800万左右就达到瓶颈了,不得不分表了,使用mycat中间件
在上一篇中我们介绍了数据迁移的套路,但是没有介绍具体的方案,这篇着重介绍下具体的数据迁移方案
来源:juejin.im/post/5bcc2935f265da0ac66987c9
是传统的关系型数据库(Oracle、Mysql...)的主要应用,主要是基本的、日常的事务处理,数据量小(千万级),准确性及一致性要求高,例如银行交易,商城订单交易。
本人混迹qq群2年多了,经常听到有人说“数据表太大了,需要分表”,“xxxx了,要分表”的言论,那么,到底为什么要分表?
“ MySQL是一个开源的关系型数据库,由瑞典MySQL AB 公司开发,目前属于Oracle 旗下产品。”
这样写看起来很正常,但实际在数据量大了之后,使用起来开始出现问题,越来越慢,慢到不可接受,甚至影响其他的读写操作。
在公司实习的时候,导师分配了SQL慢查询优化的任务,任务是这样的:每周从平台中导出生产数据库的慢查询文件进行分析。进行SQL优化的手段也主要是修改SQL写法,或者新增索引。
本文原文(点击下面阅读原文即可进入) https://blog.csdn.net/qq_20499001/article/details/89261583
这个问题是肯定要问的,说白了,就是看你有没有实际干过 es,因为啥?其实 es 性能并没有你想象中那么好的。很多时候数据量大了,特别是有几亿条数据的时候,可能你会懵逼的发现,跑个搜索怎么一下 5~10s,坑爹了。第一次搜索的时候,是5~10s,后面反而就快了,可能就几百毫秒。
如果面试的时候碰到这样一个面试题:ES 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 这个问题说白了,就是看你有没有实际用过 ES,因为啥?其实 ES 性能并没有你想象中那么好的。 很多时候数
如果面试的时候碰到这样一个面试题:ES在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 面试官心理分析 这个问题是肯定要问的,说白了,就是看你有没有实际干过ES,因为啥? 其实ES性能并没有你想象
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云