分类之间的关系是怎样的? 很明显,一个分类下面可以是多个下级分类。反过来呢,一个下级分类能够属于几个上级分类呢?这个并不确定,得看具体的业务需求。如果是多个实现上会更加复杂,为了讨论层级设计,这里先限定每个分类仅有一个上级分类。
昨天12月2日,MySQL团队放了一个大招——MySQL Database Service with Analytics Engine。这是个什么东西?先看看官网的宣传图片。
Always make a total effort, even when the odds are against you.
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
索引在我们使用MySQL数据库时可以极大的提高查询效率,然而,有时候因为使用上的一些瑕疵就会导致索引的失效,无法达到我们使用索引的预期效果,今天介绍几种MySQL中几种常见的索引失效的原因,可以在以后的工作中尽可能避免因索引失效带来的坑。
在之前的《大数据开发:OLAP开源数据分析引擎简介》一文当中,我们对主流的一些开源数据分析查询引擎做了大致的介绍,今天的大数据开发分享,我们具体来讲解其中的Presto查询引擎,是什么,为什么会出现,又能够解决什么样的数据处理需求。
如上图,在很多购物类商城系统中经常能看到类似的产品分类列表,今天市场部的同志们要求每个分类后要显示该类的产品总数,并且没有产品的分类不用显示。公司这个项目中的分类有近1000种(并且是无限级分类的树型结构),如果按常规统计方法,每个分类ID都去count一下(同时考虑到每个分类的下级子分类产品数),这样的处理效率肯定很低的。 想了个办法从二个层面优化: 1.数据库层面 创建一个临时表,用游标把产品总数分类事先统计好,一次性在数据库中完成,避免ASPX页面中的多次查询请求。 -- ============
社交电商中,现在做的比较出色的就应该属于花生日记,以及最近比较火的芬香。或许你经常会收到朋友或者亲戚发来的分享出的商品,而当你点击这些分享出来的商品后,那么,恭喜你,你可能已经被绑定为下级(粉丝)了。当然,我们这里只是举例说明下。
联合索引是指对表上的多个列进行索引,联合索引也是一棵B+树,不同的是联合索引的键值数量不是1,而是大于等于2.
* 如果表没有主键,则会默认第一个NOT NULL,且唯一(UNIQUE)的列作为聚簇索引
所谓的性能优化,一般针对的是MySQL查询的优化。既然是优化查询,我们自然要先知道查询操作要经过哪些环节,然后思考可以在哪些环节进行优化。
在MySQL中,执行计划是优化器根据查询语句生成的一种重要的数据结构,它描述了如何通过组合底层操作实现查询的逻辑。当我们编写一条SQL语句时,MySQL会自动对其进行优化,并生成最优的执行计划以实现更快的查询速度。
递归查询是一种在数据库中处理具有层级结构数据的技术。它通过在查询语句中嵌套引用自身,以实现对嵌套数据的查询。递归查询在处理树状结构、父子关系或层级关系的数据时非常有用。
ProxySQL是一个开源的MySQL代理服务器,这意味着它充当MySQL服务器和访问其数据库的应用程序之间的中介。ProxySQL可以通过在多个数据库服务器池之间分配流量来提高性能,并且如果一个或多个数据库服务器发生故障,还可以通过自动故障切换到备用数据库来提高可用性。
上篇文章我们说了索引排序和排序注意事项,排序不要用复杂的函数,范围查找的时候,左边的列有索引效果,后面的列没有,除非指定特定值,like模糊查询时候,前面不要用%,asc desc不要混用。索引排序之所以快,因为b+树里面的双向链表和单向链表数据结构原本就是按索引从小到大排序好的,所以直接取出数据就好,不需要在磁盘和内存中排序。
在刚工作的时候,发现分页场景下,当offset变大,MySQL处理速度非常慢!具体sql如下:
什么是NoSQL? 关系型数据库代表MySQL。 非关系型数据库就是NoSQL。 对于关系型数据库来说,是需要把数据存储到库、表、行、字段里,查询的时候根据条件一行一行地去匹配,当量非常大的时候就很耗费时间和资源,尤其是数据是需要从磁盘里去检索。 NoSQL非关系型数据库存储原理非常简单(典型的数据类型为k-v)(key-value),不存在繁杂的关系链,比如mysql查询的时候,需要找到对应的库、表(通常是多个表)以及字段。 NoSQL数据可以存储在内存里,查询速度非常快。 NoSQL在性能表现上虽然能优
Mysql5.7版本以后新增的功能,Mysql提供了一个原生的Json类型,Json值将不再以字符串的形式存储,而是采用一种允许快速读取文本元素(document elements)的内部二进制(internal binary)格式,并提供了不少内置函数,通过计算列,甚至还可以直接索引json中的数据。
索引是一种加快查询速度的数据结构,常用索引结构有hash、B-Tree和B+Tree。本节通过分析三者的数据结构来说明为啥Mysql选择用B+Tree数据结构。
A 有 2 个直接下级B、C, B有2个直接下级D、E, C有2个直接下级F、G
mysql存储引擎有以下几种类型:myisam、innodb、csv、memory等,当然常用的还是myisam和innodb
假设有这样的组织层次,“某某局”,“某某局>某某部”,“某某局>某某部>某某下属组织”, “某某局”是一级组织所以他的组织层次就是他自己的组织名字,而类似“某某部”这样的二级组织,他们的组织层次就是“某某局>某某部”,中间用“>”(大于号)分隔,从一级组织一直到他自己的组织名字连接起来。
TDSQL-C MySQL 版(TDSQL-C for MySQL)是腾讯云自研的新一代云原生关系型数据库。融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势,为用户提供具备高弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。TDSQL-C MySQL 版100%兼容 MySQL 5.7、8.0。实现超百万级 QPS 的高吞吐,最高 PB 级智能存储,保障数据安全可靠。TDSQL-C MySQL 版采用存储和计算分离的架构,所有计算节点共享一份数据,提供秒级的配置升降级、秒级的故障恢复,单节点可支持百万级 QPS,自动维护数据和备份,最高以GB/秒的速度并行回档。TDSQL-C MySQL 版既融合了商业数据库稳定可靠、高性能、可扩展的特征,又具有开源云数据库简单开放、高效迭代的优势。TDSQL-C MySQL 版引擎完全兼容原生 MySQL,您可以在不修改应用程序任何代码和配置的情况下,将 MySQL 数据库迁移至 TDSQL-C MySQL 版引擎。
十年前,我还是一名刚刚踏入IT行业的小白,对于数据库的了解仅限于书本上的定义和一些基础操作。那时的我,完全没有意识到数据库将在我的职业生涯中扮演如此重要的角色。
今天,我的下级代理联系我说,我们的平台,应用服务批量导入后,用户密码含有“0”的都不显示,例如密码是“07121239”但是平台只显示“7121239”,今天做了下排查,本文仅记录一下今天排查的经历
impala是 cloudera提供的一款高效率的sql查询工具,提供实时的查询效果,官方测试性能比hive快10到100倍,其sql查询比sparkSQL还要更加快速,号称是当前大数据领域最快的查询sql工具。
今天MySQL存储节点突然收到cpu持续100%的报警,持续时间长达数个小时。在控制台中通过show processlist查看当前进程,发现很多一模一样的SQL一直在运行,执行时间都超过数个小时。
为什么加索引? 如果上面的表,我们执行SQL语句 select * from table where Col2=89; 这样就会造成全表扫描,从第一行读取到倒数第二行,然后拿到这个89这个对应的值的位
在系统性能问题中,数据库往往是性能的瓶颈关键因素。那么如何去检测mysql的性能问题,如何构建高性能的mysql,如何编写出高性能的sql语句?为此,整理一些建议。
在去面试的时候经常会遇到技术面试官问到这样的问题:聊一下你对MySQL性能优化的方案。那么这篇文章就来聊一下MySQL优化的个人见解
Python是一种非常流行的编程语言,因为它易于学习、使用,并且具有广泛的应用领域。在数据库编程方面,Python可以很容易地与各种数据库进行交互,其中包括MySQL数据库。
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在数据库中,索引可以理解为是一种单独的,物理的对数据库表中的一列或者多列的值进行排序的一种存储结构。它的作用是能让我们快速检索到想要的数据,好比字典的目录,通过目录的页码能快速找到我们想查找的内容。
Convention:Calcite设计的核心概念,代表一类特定的数据源或执行引擎,基于Convention可生成与具体数据源或者引擎相关的执行计划。Calcite初始逻辑计划的所有树节点Convention=NONE,此时CBO代价无穷大,基于Calcite内置执行器无法直接执行。只有将所有计划树节点都转为可执行Convention才可基于Calcite执行,该转换过程可等价理解为从逻辑计划转为物理计划。
MySQL的InnoDB索引数据结构是B+树,主键索引叶子节点的值存储的就是MySQL的数据行,普通索引的叶子节点的值存储的是主键值,这是了解聚簇索引和非聚簇索引的前提
SELECT id, name, count(*) AS cnt FROM case_table GROUP BY name
impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具,提供实时的查询效果,官方测试性能比hive快10到100倍,其sql查询比sparkSQL还要更加快速,号称是当前大数据领域最快的查询sql工具。
一、Apache Impala 1.Impala基本介绍 impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具,提供实时的查询效果,官方测试性能比hive快10到100倍,其sql查询比sparkSQL还要更加快速,号称是当前大数据领域最快的查询sql工具, impala是参照谷歌的新三篇论文(Caffeine–网络搜索引擎、Pregel–分布式图计算、Dremel–交互式分析工具)当中的Dremel实现而来,其中旧三篇论文分别是(BigTable,GFS,MapReduce)分别对应我们即将学的HBase和已经学过的HDFS以及MapReduce。 impala是基于hive并使用内存进行计算,兼顾数据仓库,具有实时,批处理,多并发等优点。
将数据看做一个二维表格,数据可以通过行号+列号唯一确定,其数据结构类似 Excel 表;
值都存储在叶子节点,使得非叶子节点层数更少,整棵B-Tree的高度变得矮胖,可以提高搜索的效率。
当你执行一次MySQL查询时,有没有仔细想过,在查询结果返回之前,经过了哪些步骤呢?这些步骤有可能消耗了超出想象的时间和资源。因此,在对MySQL的查询进行优化之前,应该了解一下MySQL查询的生命周期。
Mysql 作为互联网中非常热门的数据库,其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要,尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计,决定了 Mysql 整体的数据检索性能。
impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具,提供实时的查询效果,官方测试性能比hive快10到100倍,其sql查询比sparkSQL还要更加快速,号称是当前大数据领域最快的查询sql工具,
Redis和MySQL都是非常流行的开源数据库,各自有其独特的用途和优点。Redis是一个基于内存的键值存储系统,适用于缓存和高速读取操作。而MySQL是一种关系型数据库管理系统,适用于数据存储和复杂查询操作。在某些情况下,将两个数据库集成在一起可以实现更强大的功能。
项目方面:项目闪光点、优化点、涉及到的关键技术这些基本都会问,事先最好准备一下、如果有开源项目经验就更好。
方案一,将临时结果存储到临时文件,然后再读取 特点:性能低 比如有3个数据库,当进行一次查询时,分别在这3个数据库中执行相同的SQL查询语句,然后把查询结果都放到一个LIST中,然后排序,然后根据页码和每页显示的条数来取出需要的数据返回给页面进行显示。
在不考虑缓存等机制(数据IO)的前提下,首先我们知道,对于用户来说他使用数据时,会和其内部的存储设备,一般为磁盘(当然也有固态之类的更高效的存储设备,但是数据库一般是部署在服务端,而服务端的主机或集群,考虑安全、可靠和成本等问题一般是使用磁盘),交互寻找和提取对应的数据.
一、简介 数据库服务器需要CPU、内存、 磁盘和网络才能运行,了解这些资源对于DBA来说非常重要,因为任何的超载行为都可能成为限制因素,导致数据库服务器性能不佳。DBA的主要任务就是调整系统和数据库的配置,避免可用资源的过渡利用和利用不足。 首先,性能优化是一个持续的过程,安装MySQL通常是调整操作系统和数据库配置的第一步。而数据库是一个动态系统,这是一个永无止境的故事。你的MySQL数据库起初可能是CPU绑定的,因为你有足够的内存和很少的数据。随着时间地推移,它可能会改变,磁盘访问可能会变得更加频繁。正
说起MySQL的查询优化,相信大家收藏了一堆奇淫技巧:不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要,希望本文能让你重新审视这些优化建议,并在实际业务场景下合理的运用。
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