HeatWave是一个分布式、可扩展、无共享、内存中、混合柱状的查询处理引擎,专为获得极致性能而设计。可以通过向MySQL数据库系统添加一个HeatWave集群来启用它。
MGR是以Plugin(插件)的方式集成到MySQL中,可以简单灵活部署,它在MySQL进行事务处理、Binlog传输和持久化等逻辑处理时,预埋了一些(Hook)钩子,在钩子上注册函数处理MGR相关逻辑。
我们的项目采用了读写分离的方案:查询和更新的业务走主库,统计相关的功能走从库,从而减少主库的压力。原理如下图所示:
Redis 是一款高性能的NOSQL系列的非关系型数据库。它以键值对的形式存储数据,所以它也被称为数据结构服务器。
MySQL推出了新功能—— MySQL Autopilot。MySQL Autopilot 使用先进的机器学习技术来自动化 HeatWave,使其更易于使用并进一步提高性能和可扩展性。目前还没有其他云供应商提供如此先进的自动化功能。MySQL HeatWave 客户可以免费使用 Autopilot。关于HeatWave,请阅读MySQL Database Service with Analytics Engine。
B+树是一种在非叶子节点存放排序好的索引而在叶子节点存放数据的数据结构,值得注意的是,在叶子节点中,存储的并非只是一行表数据,而是以页为单位存储,一个页可以包含多行表记录。非叶子节点存放的是索引键值和页指针。
MySQL 因为它的可靠性、高性能和易用性,成为世界上最受欢迎的开源数据库。MySQL 专为事务处理而设计和优化,全球的企业都依赖于MySQL。随着在 MySQL 数据库服务中引入 HeatWave,客户现在拥有一个可以同时进行事务处理和分析处理的单一数据库。它消除了分析处理数据库的 ETL 的需求,并为实时分析提供支持。HeatWave 建立在创新的内存查询引擎之上,该引擎专为可扩展性和性能而设计,并针对云进行了优化。MySQL HeatWave 服务比其他数据库服务(Snowflake、Redshift、Aurora、Synapse、Big Query)更快,而且成本只是其一小部分。
我们在考虑MySQL数据库的高可用的架构时,如果数据库发生了宕机或者意外中断等故障,能尽快恢复数据库的可用性,尽可能的减少停机时间,保证业务不会因为数据库的故障而中断。与此同时,用作备份、只读副本等功能的非主节点的数据应该和主节点的数据实时或者最终保持一致。当业务发生数据库切换时,切换前后的数据库内容应当一致,不会因为数据缺失或者数据不一致而影响业务。这些都是MySQL高可用方案的基本标准。
NACOS版本 1.4.0 解决 官方文档的环境变量是错的 官方 Nacos Docker 快速开始 其中 MYSQL_MASTER_SERVICE_HOST mysql 主节点host MYSQL_MASTER_SERVICE_PORT mysql 主节点端口 default : 3306 MYSQL_MASTER_SERVICE_DB_NAME mysql 主节点数据库 MYSQL_MASTER_SERVICE_USER 数据库用户名 MYSQL_MASTER_SERVICE_PAS
在MyCat中,当执行一条SQL语句时,MyCat需要进行SQL解析、分片分析、路由分析、读写分离分析等操作,最终经过一系列的分析决定将当前的SQL语句到底路由到那几个(或哪一个)节点数据库,数据库将数据执行完毕后,如果有返回的结果,则将结果返回给MyCat,最终还需要在MyCat中进行结果合并、聚合处理、排序处理、分页处理等操作,最终再将结果返回给客户端。
在生产环境中,数据库的主从配置是很有必要的,主从配置能提供数据源的备份,提供安全性方面的保障,从数据库也能减轻主数据库的访问压力,在出现故障时,也能减少损失。文档中会介绍MySQL5.7.22的主从配置步骤。
数据库往往是系统中的性能瓶颈,所以通常在系统设计中会引入各种各样的缓存机制,以避免频繁访问数据库。另外,数据库由于其重要性,高可用要求也是避免不了的,因为一旦数据库挂了基本上整个系统也就不能使用了。
1、Elasticsearch和MongoDB/Redis/Memcache一样,是非关系型数据库。
准备两台Windows NT 主机,分别安装好iKEY Server windows 版本,确定版本无误,确保mysql服务正常启动,确保两台主机处于同一个局域网中,确定好哪台做为主、备机器,假设A为主机,B为备机,假设A主机IP地址为:192.168.1.101,B主机IP地址为192.168.1.102
本MySQL模板采集数据使用mysqladmin/mysql命令连接数据库,并将获取的数据写入本地文件,然后通过Zabbix agent(active)方式获取各监控项的数据。在Zabbix自带的基础模板上进行升级,指标更完善,性能更好
关于对高可用的分级在这里我们不做详细的讨论,这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及高可用方案的选型。
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记,本篇为其“MySQL业务优化与设计”中的MySQL数据类型相关笔记。
关于对高可用的分级我们暂不做详细的讨论,这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及选型。
在Spring中,事务的传播机制定义了在多个事务方法之间如何传播事务。当一个方法调用另一个方法时,如果被调用方法需要事务支持,那么事务的传播机制决定了是否使用调用方的事务或创建一个新的事务。
为帮助开发者更好地了解和学习前沿数据库技术,腾讯云数据库特推出"DB · TALK"系列技术分享会,聚焦干货赋能创新,邀请数十位鹅厂资深数据库专家每月和您一起深入探讨云数据库的内核技术、性能、架构、管理运维和最佳实践等。 3月30日第一期分享会“数据库管理与运维”专场已结束,本期带来各讲师分享精华及直播回顾视频。想要讲师ppt的小伙伴,可在腾讯云数据库公众号后台发送"3.30讲师课件",即可获得讲师课件哦! 迁移利器DBbridge 技术实现原理 ——程学飞,腾讯云数据库高级产品经理 DBbridge软件的
在日常工作生活中一些突发的的事件,例如:双十一期间某些热门商品的降价促销,当这其中的某一件商品被数万次点击浏览或者购买时,会形成一个较大的需求量,这种情况下就会造成热点问题。同理,被大量刊发、浏览的热点新闻、热点评论、明星直播等,这些典型的读多写少的场景也会产生热点问题。
pxc是基于Galera,可以实现多节点间的数据同步以及不需要读写分离可以随时访问任一节点,保证数据库的强一致性(无延迟)以及高可用,但牺牲了部分性能
如:当系统数据量上了10亿、100亿条的时候,我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题:
B+树是一种在非叶子节点存放排序好的索引而在叶子节点存放数据的数据结构,值得注意的是,在叶子节点中,存储的并非只是一行表数据,而是以页为单位存储,一个页可以包含多行表记录。非叶子节点存放的是索引键值和页指针。 那么,在MySql数据库里,一个页的大小是多少呢? 可以通过查询语句进行查看:show variables like 'innodb_page_size' 查询结果16384字节,可以通过1kb等于1024字节方式,计算出16384/1024 = 16kb,说明MySql数据库默认页大小是16kb。
本文是左耳耗子推荐的Medium上的一篇关于MySQL的文章Some study on database storage internals,本人觉得文章十分好,就取得了作者的许可,自行进行了翻译,原文链接见文末。
一直以来,TiDB 的数据访问热点问题,是用户比较关注的问题。为什么这个问题如此突出呢?这其实是“分布式”带来的结构效应。单机数据库由于只有一个节点,是不存在热点问题的(因为性能的上限就是单机的处理能力),而分布式数据库集群存在多个节点,在达到存储扩展、读写能力扩展的目的上,我们希望大量的读写压力能够平摊在每个节点上,TiDB 也一直在朝着这个目标靠近。
线上某IOT核心业务集群之前采用MySQL作为主存储数据库,随着业务规模的不断增加,MySQL已无法满足海量数据存储需求,业务面临着容量痛点、成本痛点问题、数据不均衡问题等。
本质是通过冗余实现高可用(多台、多机房、多通道), 但是冗余带来了更大的复杂性. 比如任务分配器(例nginx)连接检测、管理、维护、中断处理.
随着互联网及移动互联网的发展,应用系统的数据量也是成指数式增长,若采用单数据库进行数据存储,存在以下性能瓶颈:
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。
MySQL主从复制、分库分表以及读写分离是在数据库领域中常用的一些技术手段,它们可以帮助我们提高数据库的性能、可用性和扩展性。
在现在的互联网时代,网上购物已经称为常态,当我们在各大电商平台购物的时候,不难发现这样一个现象。当你搜索某个上面进行浏览的时候,点击目标商品,之后返回到首页,很大概率你就可以发现,你刚才搜索的商品的相关产品已经在首页的推荐栏目。例如,你购买了一件护肤品面霜,回到首页推荐处,系统可能就会给你推荐口红或者相关护肤品。又例如当你搜索用户画像书籍的时候,推荐栏目就会出现有关用户画像的书籍。这些功能就叫做推荐,而完成这些行为的即为推荐系统。
一:什么是数据库 数据库是一个长期存储在计算机内,有组织的,有共享的,统一化管理数据集合。 它简便而言之就是一个数据存储仓库,为了方便数据存储和管理,它将数据按照特定的规律存储在磁盘上。通过数据库管理系统,可以有效的组织和管理存储在数据中的数据。
这篇文章来聊聊缓存。在处理高流量的互联网应用时,缓存起着至关重要的作用,是优化网站性能的第一手段。
杨亚洲,前滴滴出行专家工程师,现任OPPO文档数据库MongoDB负责人,负责数万亿级数据量文档数据库MongoDB内核研发、性能优化及运维工作,一直专注于分布式缓存、高性能服务端、数据库、中间件等相关研发。后续持续分享《MongoDB内核源码设计、性能优化、最佳运维实践》。
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。
本文是《极客时间》-《TiDb极简入门》的学习笔记。传送门:https://time.geekbang.org/opencourse/videointro/100089601
MySQL集群是一个无共享的(shared-nothing)、分布式节点架构的存储方案,其目的是提供容错性和高性能。
文章摘要:当单表数据达到千万以上时,通过加索引或者表分区优化提升的效果就比较有限了,应该如何应对呢???
中间件dble测试成员,主要负责dble的日常测试工作,热衷于探索发现,学习新技术。
作者:junshili 一步一步推导出 Mysql 索引的底层数据结构。 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。 我们知道,索引的作用是做数据的快速检索,而快速检索的实现的本质是数据结构。通过不同数据结构的选择,实现各种数据快速检索。在数据库中,高效的查找算法是非常重要的,因为数据库中存储了大量数据,一个高效的索引能节省巨大的时间。比如下面这个数据表,如果 Mys
谈到索引,大家并不陌生。索引本身是一种数据结构,存在的目的主要是为了缩短数据检索的时间,最大程度减少磁盘 IO。
08 年的时候有一个意大利西西里岛的小伙子,笔名 antirez,创建了一个访客信息网站 LLOOGG.COM。有的时候我们需要知道网站的访问情况,比如访客的 IP、操作系统、浏览器、使用的搜索关键词、所在地区、访问的网页地址等等。在国内,有很多网站提供了这个功能,比如 CNZZ,百度统计,国外也有谷歌的 Google Analytics。我们不用自己写代码去实现这个功能,只需要在全局的 footer 里面嵌入一段JS 代码就行了,当页面被访问的时候,就会自动把访客的信息发送到这些网站统计的服务器,然后我们登录后台就可以查看数据了。
BenchmarkSQL 是一个支持众多关系型数据库的基准测试工具,通过使用 BenchmarkSQL 对数据库进行 TPC-C 标准测试,即模拟多种事务处理:新订单、支付操作、订单状态查询、发货、库存状态查询等,从而获得最终的压测值。相较于 Sysbench 的单一,它更能贴切的模拟出真实的应用场景,因此越来越多的客户在对数据库进行压测时,更多的选择使用 BenchmarkSQL 。
大家还记得2013年的小米秒杀吗?三款小米手机各11万台开卖,走的都是大秒系统,3分钟后成为双十一第一家也是最快破亿的旗舰店。经过日志统计,前端系统双11峰值有效请求约60w以上的QPS ,而后端cache的集群峰值近2000w/s、单机也近30w/s,但到真正的写时流量要小很多了,当时最高下单减库存tps是红米创造,达到1500/s。
1. 一些数据2. 热点隔离3. 动静分离4. 基于时间分片削峰5. 数据分层校验6. 实时热点发现7. 关键技术优化点7.1 Java处理大并发动态请求优化7.2 同一商品大并发读问题7.3 同一数据大并发更新问题8. 大促热点问题思考
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云