背景： 在实际操作中会经常将时间数据以 varchar 类型存入数据库，因为业务要求需要查询最近时间内的数据，所以需要根据时间排序
你们团队使用SpringMVC+Spring+JPA框架，快速开发了一个NB的系统，上线后客户订单跟雪花一样纷沓而来。
分布式缓存对应于CPU的模型有如下的关系,我们知道,CPU跟内存的关系中间还有三级高速缓存L1,L2,L3.L1最靠近CPU内核,CPU在进行数据处理的时候一般是先把内存的数据复制到L1中进行处理,把处理结果恢复到内存中,所以多CPU多线程中会有数据复制不一致的问题.
虽然我们在使用 redis 缓存的时候非常的爽，它大大的提高了我们应用程序的性能和效率，尤其是数据查询方面，咱们不用直接去持久化的数据库中查询数据，而是到内存中查询数据即可
缓存穿透：查询一条数据库和缓存都没有的一条数据，就会一直查询数据库，从而导致数据库访问压力增大。
这已经是这个系列的第五期了，从PS到SYS，基本上这两个可以获取整体的MYSQL8的性能信息（目前学到的需要整体在8.022版本才有之前介绍的所有的功能，8.018可以有90%的功能）。所以选择MYSQL 从高可用的角度以及监控的角度来看，版本至少应该在8.022以上。
MongoDb中集合概念就是关系型数据库中的表，本文讨论的内容主要集中在MongoDb数据库库设计集合时关键原则和常见的设计误区。
缓存穿透，是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是，数据查询先进行缓存查询，如果key不存在或者key已经过期，再对数据库进行查询，并把查询到的对象，放进缓存。如果数据库查询对象为空，则不放进缓存。
用户如果想查询一个数据，会先在redis内存数据库中进行查询，redis中没有，再向持久层数据库中查询。
在实际的开发当中，我们经常需要进行磁盘数据的读取和搜索，因此经常会有出现从数据库读取数据的场景出现。但是当数据访问量次数增大的时候，过多的磁盘读取可能会最终成为整个系统的性能瓶颈，甚至是压垮整个数据库，导致系统卡死等严重问题。
缓存是互联网开发中必不可少的一部分，它能降低我们数据库的并发数，提高我们系统的性能，比如我们经常使用的redis、emCached等等，其中redis应该是大部分的人选，为什么？因为速度快，易上手，是很多开发者的首选，但是缓存同样存在着问题，如果使用的不恰当，也可能会造成非常严重的后果，这时候你可能就会有疑问，缓存只是存储一些数据而已，怎么会造成严重的后果呢？下面我就带大家一起来分析分析。
分布式系统都存在这样一个问题，由于网络的不稳定性，决定了任何一个服务的可用性都不是 100% 的。当网络不稳定的时候，作为服务的提供者，自身可能会被拖死，导致服务调用者阻塞，最终可能引发雪崩连锁效应。
当数据时效性要求很高时，需要保证缓存中的数据与数据库中的保持一致，而且需要保证缓存节点和副本中的数据也保持一致，不能出现差异现象。这就比较依赖缓存的过期和更新策略。一般会在数据发生更改的时，主动更新缓存中的数据或者移除对应的缓存。
MySQL Enterprise Monitor是MySQL官方提供的一款监控和管理MySQL数据库的工具。 其功能之一包括MySQL Query Analyzer工具，通过MySQL Query Analyzer可以帮助用户识别慢查询和瓶颈，监视在MySQL服务器上执行的SQL语句，并显示每个查询的详细信息、执行次数和执行时间等有关性能的详细信息。
Redis缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。但同时，它也带来了一 些问题。其中，最要害的问题，就是数据的一致性问题，从严格意义上讲，这个问题无解。如果对数据 的一致性要求很高，那么就不能使用缓存。 另外的一些典型问题就是，缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿。目前，业界也都有比较流行的解决方案。
Redis缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。但同时，它也带来了一
因为缓存层承载了大量的请求，有效的保护了存储层，但是如果缓存由于某些原因，整体不能够提供服务，于是所有的请求，就会到达存储层，存储层的调用量就会暴增，造成存储层也会挂掉的情况。缓存雪崩的英文解释是奔逃的野牛，指的是缓存层当掉之后，并发流量会像奔腾的野牛一样，大量访问后端存储。
时序数据库全称为时间序列数据库。时间序列数据库指主要用于处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。
实现批处理的技术许许多多，从各种关系型数据库的sql处理，到大数据领域的MapReduce，Hive，Spark等等。这些都是处理有限数据流的经典方式。而Flink专注的是无限流处理，那么他是怎么做到批处理的呢？
缓存穿透，是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是，数据查询先进行缓存查询，如果key不存在或者key已经过期，再对数据库进行查询，并把查询到的对象，放进缓存。如果数据库查询对象为空，则不放进缓存。 。一些恶意的请求会故意查询不存在的key,请求量很大，就会对后端系统造成很大的压力。
原文地址：https://blog.csdn.net/xiepeifeng/article/details/42431027
无限流处理：输入数据没有尽头；数据处理从当前或者过去的某一个时间 点开始，持续不停地进行
两者分别是什么Apache Hive是一个构建在hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询–因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。 Apache HBase是一种Key/Value系统，它运行在HDFS之上。和Hive不一样，Hbase的能够在它的数据库上实时运行，而不是运行MapReduce任务。H
Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询，因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。 Apache HBase是一种Key/Value系统，它运行在HDFS之上。和Hive不一样，Hbase的能够在它的数据库上实时运行，而不是运行MapReduce任务。Hive被分区为表格，表格又
redis 是一个NOSQL类型数据库， 是一个高性能的key-value数据库， 是为了解决高并发、高可用、大数据存储等一系列的问题而产生的数据库解决方案， 是一个非关系型的数据库， 但是，它也是不能替代关系型数据库，只能作为特定环境下的扩充。
GIthub上有两个Druid。其中一个是阿里的数据库连接池，另一个是列式存储的分布式数据存储系统。我曾经一度认为是一个东西，本文介绍后一种Druid。
通过合适的工具对数据进行一定程度的预处理，结合具体业务分析数据，帮助公司业务部门监控、定位、分析、解决问题。从而提高业务部门决策能力和经营效率，发现业务机会，取得持续竞争优势。现代管理学之父彼得·德鲁克提出用管理促进企业增长说过：“如果你不能衡量，那么你就不能有效增长”。
多线程：让一个进程能同时执行一段代码的技术，用起来感觉类似于多进程，但区别在于线程与线程间共享资源，所以比多进程节省了系统资源，例如，一个浏览器可以同时打开两个网页。
MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL 高效 获取数据的数据结构，而MYSQL使用的数据结构是：B+树
拉链表是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的，顾名思义，所谓拉链，就是记录历史。记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息。
今天简单带大家了解一下时序数据库。聊聊什么是时序数据库，有什么特点，用在什么场景，和传统关系型数据库的区别与联系，以及开源解决方案调研。
如下图所示，Milvus 向量数据库的整体架构可以分为 coordinator service、worker node、 message storage 和 object storage 这几大部分。
前一段时间修改数据表时，给一个表添加一个datetime字段，当时遇到了一个问题：我是否需要给该datetime字段上加索引呢？如果不给该字段加索引，当where语句中使用该字段时，会不会扫全表呢？如果给其加了索引，那么势必会带来一些开销，假如这个索引用不到的话，给其加了索引岂不是画蛇添足了呢？
作者：李艳鹏，阿里资深技术专家！著有《可伸缩服务架构》，《分布式服务架构》等作品，在区块链，聚合支付，电商等领域有一定的积累！
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 在前面的博文里，我已经介绍了 Hive和HBase分别是什么？ Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。 Apache HBase是一种Key/Value系统，它运行在HD
是指查询一个不存在的数据，mysql查询不到数据，也不会直接写入缓存，每次请求都要去查数据库。可能导致数据库挂掉，这种情况大概率是遭到了攻击。
系统从圣诞节那天晚上开始，每天晚上固定十点多到十一点多这个时段，大概瘫痪1h左右，过这时段系统自动恢复。系统瘫痪时的现象就是，网页和App都打不开，请求超时。系统架构：
什么是缓存穿透呢？它是指当用户在查询一条数据的时候，而此时数据库和缓存却没有关于这条数据的任何记录，而这条数据在缓存中没找到就会向数据库请求获取数据。它拿不到数据时，是会一直查询数据库，这样会对数据库的访问造成很大的压力。
缓存穿透指的是用户持续访问了一个数据库中根本就没有的数据,使得大量这样的访问直接怼到了数据库上,使得数据库最后直接崩掉.
通常，我们在回答 MySQL 数据库优化的相关问题时，一般会从三个层面来说明，分别是：
我们在项目中使用缓存通常都是先检查缓存中是否存在，如果存在直接返回缓存内容，如果不存在就直接查询数据库然后再缓存查询结果返回。这个时候如果我们查询的某一个数据在缓存中一直不存在，就会造成每一次请求都查询DB，这样缓存就失去了意义，在流量大时，可能DB就挂掉了。
在今天的互联网里，高并发、大数据量、大流量已经成为了代言词，那么我们的系统也承受着巨大的压力，首当其冲的解决方案就是redis。
作者 | 刘平 文章来源GitChat，CSDN独家合作发布，查看交流实录：http://gitbook.cn/books/59428f6f7e850f039399fd02/index.html Influxdb是一个基于golang编写，没有额外依赖的开源时序数据库，用于记录metrics、events，进行数据分析。这篇文章谈论的influxdb版本在1.2.0以上。这篇文章只谈论influxdb在监控中的数据存储应用，不会谈论influxdb提供的整套监控方案。本文主要谈论五个方面：时序数据库选
对于大多数web应用来说，数据库都是一个十分基础性的部分。如果你在使用PHP，那么你很可能也在使用MySQL—LAMP系列中举足轻重的一员。 对于很多新手们来说，使用PHP可以在短短几个小时之内轻松地写出具有特定功能的代码。但是，构建一个稳定可靠的数据库却需要花上一些时日和相关技能。下面列举了我曾经犯过的最严重的10个MySQL相关的错误（有些同样也反映在其他语言/数据库的使用上）。 1、使用MyISAM而不是InnoDB MySQL有很多数据库引擎，但是你最可能碰到的就是MyISAM和InnoDB。 My
QAN（Query Analytics）慢查询日志分析工具是 PMM 的一部分，PMM 是 percona 公司提供的一个对于 MySQL 和 MongoDB 的监控和管理平台。官方给出的描述是：The QAN is a special dashboard which enables database administrators and application developers to analyze database queries over periods of time and find performance problems. QAN helps you optimize database performance by making sure that queries are executed as expected and within the shortest time possible. In case of problems, you can see which queries may be the cause and get detailed metrics for them。这是一个慢查询日志的展示工具，能够帮助 DBA 或者开发人员分析数据库的性能问题，给出全面的数据摆脱直接查看 slow-log。那么接下来，给大家介绍下 QAN 和其页面的指标吧。
接了一个小需求，是将一些用户操作记录入到我们的数据库中。观察到入库的接口平均响应时间比较差大概在几秒左右，当时没多想，就觉得是先查询是否存在，再插入这个过程中查询是否存在比较耗时（因为操作记录表比较大），但是后面发现有10%，20%的入库接口响应时间甚至达到了十秒，并且pgsql数据库cpu变高了很多，波段性的高峰存在。老样子，先查询是否存在慢sql，耗时3秒以上的sql查询load出来后发现原来是查询是否存在的这个过程出了问题。我是通过一个联合索引来查询是否存在的，他们分别是(公司id，店铺id，xxid)，通过explain该sql语句发现并没有走这个联合索引，而是走了(公司id，店铺id)这个索引。而这个索引扫出来的结果并没有区分度，因为一个公司的某一个店铺可以有很多的操作记录。让我们来思考一下联合索引的定义，它满足最左前缀匹配原则，mysql的查询优化器会自动将你代码中乱序的查询条件组装成联合索引去查询，进而通过联合索引来计算查询成本。但是最左前缀匹配原则是要求越有区分度的字段应该放在左边，我误以为sql的查询优化会自动帮我把联合索引的区分度字段往左边移动。这次事故的原因主要是因为我对最左前缀匹配原则理解的不深刻，下次应该尽可能的将具有区分度的字段放在联合索引的左边。
对于大多数web开发应用来说，数据库都是一个十分基础性的部分。如果你在使用PHP，那么你很可能也在使用MySQL—LAMP系列中举足轻重的一份子。
来源：https://www.jianshu.com/p/d96906140199
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