我们知道char(10),varchar(10)这种都是指占用多少个字节,比如用char(10)存储‘1234567890ab’,会被截断成’1234567890’,因为超过了指定长度10。
换句话说,最适合索引的列是出现在 WHERE 子句中的列,或连接子句中指定的列,而不是出现在 SELECT 关键字后的选择列表中的列 。
1、char是固定长度的字符类型,分配多少空间,就占用多长空间。Varchar是可变长度的字符类型,内容有多大就占用多大的空间,能有效节省空间。
在执行一个有1000万条记录的MySQL查询语句时,出现了上面的错误。百度折腾了很长时间,终于解决,特此记录。
之前写了一篇自己的简单测试总结:关于MySQL极限值的初步验证纠错 今天在这个基础上继续做一些分析,如果说最权威,最全面的材料,那应该非官方文档莫属了,而要把文档看明白,理解清楚,那就只有大量的练习了,目前我是没发现捷径可走,如果有的话,请告知。 要想较为全面的了解MySQL中的极限值,或者叫做边界值,有很多需要考虑的点,我们有些可以做测试,有些就需要参考文档了。比如一个表里的列最多是1017个,注意这里是最多,如果是varchar型,那就达不到1017,但是最大值1017的结论还是成立的
选择虚拟主机建网站,预装了网站应用环境就和数据库环境,提供可视化操作的控制面板环境,操作简单。所以,很多站长和企业现在还是会首先使用虚拟主机。在挑选时,要注意以下几个方面。
回答干脆利索,16K呗,我想这是大多数人的第一个反应和回答,这个回答没有毛病。但这16k里面到底有多少是你表中存储的那些实实在在的数据 ??
重装卸载了一下午,很多方法都尝试了,最后终于找到一个彻底删干净的方法: 1.很多大佬都提到的cmd搜索regedit注册表,打开后找到下面三个目录并删除(要是没有不用管)
MySQL 由于性能高、成本低、可靠性好,已经成为最流行的开源数据库,因此被广泛地应用在 Internet 上的中小型网站中。随着 MySQL 的不断成熟,它也逐渐用于更多大规模网站和应用,比如维基百科、Google 和 Facebook 等网站。非常流行的开源软件组合 LAMP 中的“M”指的就是 MySQL。
朋友找我的时候说的是 Mysql 启动不了,看他发的截图是宝塔面板,就要来了面板信息去看了一下
众所周知,缓存的设置是所有现代计算机系统发挥高性能的重要因素之一。对于MySQL数据库来说,也是得益于MySQL缓存机制,才能够提高MySQL数据库的性能,减少数据的内存占比。
MySQL的安装方法有很多种,常见的有yum、rpm和源码安装,那么针对不同的安装方法,也存在不同的卸载方法,其中yum和rpm安装的卸载方法一样。 本节主要介绍Linux下如何彻底卸载已安装过的mysql,以便能顺利安装下一个版本的mysql。
InnoDB 日志文件的作用 Innodb 数据表崩溃后,再次启动时,MySQL会扫描日志文件,看哪些记录不在表空间中,对其进行 redo 操作,从而完成数据恢复 Innodb 日志文件的大小可以通过参数 innodb_log_file_size 来设置 这个值如果太小,会增加checkpoint,导致刷新磁盘的次数增加,影响数据库性能 如果太大,会让数据恢复过程变慢,便增加了数据库不可用的时间 所以,设置一个合适的日志大小是比较重要的 如何计算出合适的日志大小 思路 设为多大是合适,没有明确的定义,但有一
上篇文章说mysql5.6之后新增了系统变量optimizer_tance可以看到他的优化过程。
varchar 和 char 是 MySQL 中的两种数据类型,都是用来存储字符串的。
背景 将测试环境的表同步到另外一个数据库服务器中,但有些表里面数据巨大,(其实不同步该表的数据就行,当时没想太多),几千万的数据!! 步骤 1. 既然已经把数据同步过来的话,那就直接delete掉就行
该文章介绍了如何通过 pmap 命令查看进程的虚拟地址空间使用情况,包括起始地址、大小、实际使用内存、脏页大小、权限、偏移、设备和映射文件等。通过分析这些信息,可以更好地了解程序运行时的内存使用情况,并找出潜在的内存泄漏、内存碎片等问题。
如果对 Innodb 数据表有大量的写入操作,那么选择合适的 innodb_log_file_size 值对提升MySQL性能很重要。然而设置太大了,就会增加恢复的时间,因此在MySQL崩溃或者突然断电等情况会令MySQL服务器花很长时间来恢复。
2021年1月20日,MySQL5.6发布了最后一个维护版本——5.6.51,从此,MySQL正式告别了5.6时代。
起因:查看线上数据库中Table Information时发现有一个日志表数据大小和索引大小有915M,但实际行数只有92行。该表需要频繁插入并且会定时去删掉旧的记录。表类型为Myisam,已建立一个索引,所以应该是产生了大量碎片,使用 Optimize table 表名 优化后大小变为2.19M,少了很多, 同时可以看出该表上的索引建的多余,因为插入操作比查询操作要多很多,而且查询不多,查询的数据量也一般比较小。
在 InnoDB 中,你的 delete 操作,并不会真的把数据删除,mysql 实际上只是给删除的数据打了个标记,标记为删除,因此你使用 delete 删除表中的数据,表文件在磁盘上所占空间不会变小,我们这里暂且称之为假删除。
先说结论,mysql 中的 varchar 是有最大长度限制的,这个值是 65535 个字节。
口口声声的减肥大业终于还是荒废了,工作近六年,庆幸的是发量还可以(PS:可能是技术能力不达标)。
13.算法题:电脑里有很多大小不一样的照片,我现在要复制到U盘上,但是U盘容量固定。让你写一个程序,挑选一组照片,让U盘的剩余空间最小。
MySQL + HBase是我们日常应用中常用的两个数据库,分别解决应用的在线事务问题和大数据场景的海量存储问题。
以交友平台用户中心的user表为例,单表数据规模达到千万级别时,你可能会发现使用用户筛选功能查询用户变得非常非常慢,明明查询命中了索引,但是,部分查询还是很慢,这时候,我们就需要考虑拆分这张user表了。
很多时候我们为了缩短单次请求的时间,就需要去分析请求在哪一步耗时比较大,一般越靠近应用层优化效果越大,后端程序就是请求到达路由解析到返回结果这一步骤了。
现在什么都要短平快,意思就是又要好,又要快,又要不出问题,嗯, 如果要监控MYSQL 来说,想要一个这样的东西 PMM monitor and mannagement)是一个不错的选择。(顺便说一句,二代已经出炉了,这里写的还是一代)
前几天写的文章“MySQL 性能优化案例:覆盖索引”,介绍了使用覆盖索引优化查询的方式,受到了一个网友的批评 批评的内容为: “直接从索引放回数据很快是个常识,但是你这种单纯为了从索引返回而建索引我觉得不可取,毕竟建索引需要使用更大的空间和影响修改性能,索引是用来找数据而不是用来直接返回结果的” 当时我没有在意,因为我不认同他的说法,优化后性能的确提高了,而且我认为建立联合索引后对空间的影响、修改数据性能的影响肯定是可以接受的 后来意识到这是一个学习态度的问题,这位网友是用自己的感觉进行评论,批评得
避免MySQL的外部锁定,减少出错几率增强稳定性。 5以前版本skip-locking,新版本skip-external-locking
相信这内连接,左连接什么的大家都比较熟悉了,当然还有左外连接什么的,基本用不上我就不贴出来了。这图只是让大家回忆一下,各种连接查询。 然后要告诉大家的是,需要根据查询的情况,想好使用哪种连接方式效率更高。
今天有个同事问我一个数据库的问题,如果开始他就把环境细节全都告诉我,可能我就知难而退了。等我大体明白了问题之后,发现好像背景比我想的要复杂多了。这是一个远程云主机环境,windows系统,运行着MySQL,在查询表时出现了问题,而且开发同事经过了repair也没有修复,说会卡住没有响应。 当然费了一点功夫,好容易连接到了这台云主机,发现问题似乎比我想的还要复杂一些。当然这是一个内部某一个团队使用的一个环境,可能是确实需要用到环境,大家才不得不想办法修复。 环境是MySQL 5.5版本,查看后台日志发
1、存储引擎其实就是如何实现存储数据,如何为存储的数据建立索引以及如何更新,查询数据等技术实现的方法。
来源:https://blog.csdn.net/weixin_41605937/article/details/110933984
来源:blog.csdn.net/weixin_41605937/ article/details/110933984
今天在做节后的一个基本检查的时候,发现一个不太起眼的报警,报警内容为大体为: MySQL 每秒慢查询次数超过 <1>个on xxxx 查看zabbix的监控数据,发现每秒竟然有10个左右的慢查询,按
char是定长的,varchar是变长的。varchar2应该是varchar的升级,只有ORACLE才有,这里不作讨论。
redo 日志是用来保证 MySQL 持久化功能的,需要注意的是 redo 日志是 InnoDB 引擎特有的功能。
如果数据量特别特别大,那么锁表时间很长,期间所有表更新都会阻塞,线上业务不能正常执行。
线上的MySQL实例在使用时间长了之后,会保存很多的业务数据,通常情况下,磁盘使用量也会随着业务的接入时间上升。
PostgreSQL 是一个很有意思的数据库,在使用中有一些习惯可以在同等的硬件下,更加有效的使用硬件提供的资源,让管理和使用POSTGRESQL 获得更多的性能。下面就说说一些使用POSTGRESQL 的习惯。
MySQL查询缓存,query cache,是MySQL希望能提升查询性能的一个特性,它保存了客户端查询返回的完整结果,当新的客户端查询命中该缓存,MySQL会立即返回结果。
2020-01-20:mysql中,一张表里有3亿数据,未分表,要求是在这个大表里添加一列数据。数据库不能停,并且还有增删改操作。请问如何操作?
Mysql逻辑结构可以看成是二层架构,第一层通常叫做SQL Layer,在mysql数据库系统处理底层数据之前的所有工作都在这一层完成的,包括权限判断,sql解析,执行计划优化,query cache的处理等等。第二层是存储引擎层,通常叫做StorageEngine Layer,是底层数据存取操作实现部分,由多种存储引擎共同组成。
作为在后端圈开车的多年老司机,是不是经常听到过,“mysql 单表最好不要超过 2000w”,“单表超过 2000w 就要考虑数据迁移了”,“你这个表数据都马上要到 2000w 了,难怪查询速度慢”
由此可见,null和''的查询方式不同。而且比较字符 ‘=’’>’ ‘<’ ‘<>’不能用于查询null, 如果需要查询空值(null),需使用is null 和is not null。
mysql: dbs 数据库系统 bdms 数据库管理系统 bda 数据库管理员 db 数据库 dba通过dbms来操作db! 软件项目开发周期中数据库设计 01.需求分析阶段:分析客户的业务和数据处理需求 02.概要设计阶段:设计数据库的E-R模型图,确认需求信息的正确和完整 03.详细设计阶段:应用三大范式审核数据库结构 04.代码编写阶段:物理实现数据库,编码实现应用 05.软件测试阶段:…… 06.安装部署:…… 数据库设计步骤: 0
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