mysql缓存优势与不足_mysql缓存不足咋办_mysql有点与不足 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

简述handler机制及其作用_传统金融的优势与缺点

HandlerSocket目前支持索引查询（主键索引和非主键的普通索引均可），索引范围扫描，LIMIT子句，也即支持增加、删除、修改、查询完整功能，但还不支持无法使用任何索引的操作。另外支持execute_multi() 一次网络传输多个Query请求，节省网络传输时间。

02

数据库历险记（三） | 缓存框架的连环炮

最近在思考数据库以及缓存的问题，发现这些知识点其实是有一点关联的，于是这篇文章通过一个连环提问的方式将这些知识点串联起来。

03

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

腾讯云TDSQL-C重磅升级，性能全面领跑云原生数据库市场

近日，腾讯云原生数据库TDSQL-C 发布新版本，在云原生架构、基础硬件能力、自研内核等方面进行了全面升级。本次升级涵盖了基于英特尔® 傲腾™持久内存的二级缓存、全链路RDMA网络、7*24持续无锁备份等核心功能。性能测试结果显示，在全缓存场景、大数据集场景中，新版TDSQL-C 性能全面超越业内其他云原生数据库产品，对比传统云数据库达到200%性能提升。此外，TDSQL-C价格仅为商业数据库的1/10，是企业上云的最佳选择。 TDSQL-C 是腾讯云自研的新一代云原生关系型数据库，为企业提供极致弹性、高性

05

mysql handlersocket_HandlerSocket介绍[通俗易懂]

MySQL自身的局限性，很多站点都采用了MySQL+Memcached的经典架构，甚至一些网站放弃MySQL而采用NoSQL产品，比如Redis/MongoDB等。不可否认，在做一些简单查询(尤其是PK查询)的时候，很多NoSQL产品比MySQL要快很多，而且前台网站上的80%以上查询都是简洁的查询业务。

02

高性能网站架构方案（一） ——MySQL提升

高性能网站架构方案（一）——MySQL提升原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、Mysql响应速度提升——HandlerSocket 1、概述 HandlerSocket作为Mysql的插件运行，在Mysql体系架构中绕开了SQL解析，让程序直接和InnoDB引擎进行交互。并且其可以通过合并写入、简单协议等手段，提高数据访问性能，在CPU密集型应用中优势明显。 HandlerSocket可以理解为MySql的NoSql插件，其所谓的CPU密集型优势指的是，对于处理复

08

MySQL存储引擎

访问的速度快，对事务完整性没有要求，以 SELECT、INSERT 为主的应用基本上都可以使用这个存储引擎来创建表

04

为什么推荐MySQL不使用join查询

1.对于mysql，不推荐使用子查询和join是因为本身join的效率就是硬伤，一旦数据量很大效率就很难保证，强烈推荐分别根据索引单表取数据，然后在程序里面做join，merge数据。

01

高并发系统设计要点

在系统设计时，如果能预先看到一些问题，并在设计层面提前解决，就会给后期的开发带来很大的便捷。相反，有缺陷的架构设计可能会导致后期的开发工作十分艰难，甚至会造成“推倒重来”的情形。因此，在系统设计阶段，应该尽可能的规避项目开发中可能会遇到的各种问题。本文就选取了几个经典的问题进行介绍。

03

关系型数据库 MySQL 体系结构详解

通过前面几篇文章学会如何安装 MySQL 以及基础知识后，我们还需要学习体系结构，MySQL 和 Oracle 体系结构类似，如果学过 Oracle 可以类比记忆，基础牢固才能学好数据库，才能做一个合格的 DBA，下面一起来看看。

02

为什么MySQL不推荐使用子查询和join

1.对于mysql，不推荐使用子查询和join是因为本身join的效率就是硬伤，一旦数据量很大效率就很难保证，强烈推荐分别根据索引单表取数据，然后在程序里面做join，merge数据。

03

【DB应用】MySql数据库体系架构概述

2 Management Serveices & Utilities：系统管理和控制工具

03

Mysql逻辑架构介绍

MySql和其它数据库相比，它的优势在于它的架构可以在多种不同场景中应用并且发挥良好。

03

美团：为什么 MySQL 不推荐使用 join？

1.对于mysql，不推荐使用子查询和join是因为本身join的效率就是硬伤，一旦数据量很大效率就很难保证，强烈推荐分别根据索引单表取数据，然后在程序里面做join，merge数据。

01

Java websocket_docker rocketmq

HandlerSocket是MySQL的一个Plugin，通过它可以直接跟MySQL的Storage Engine Layer(比如InnoDB）交互，而不需要通过MySQL的Parser Layer。从性能角度有很大的提升。

03

TDSQL-C OOM 优化

OOM是实例使用内存超过实例规格内存上限导致进程被kill，实例存在秒级的不可用。MySQL的内存管理比较复杂，内存监控需要开启performance schema查询(默认关闭)，会带来额外的内存消耗和性能损失，在不开启performance schema情况下排查内存使用情况又比较困难。本文将基于TDSQL-C（基于MySQL5.7）总结一下在线上经常出现的一些OOM的场景、排查手段及相应的优化方案。 ---- 一、MySQL线上常见OOM问题 1.1 表数量较多导致innodb数据字典内存占用多查

04

【MySQL】基础实战篇(3)—九大储存引擎详解

InnoDB是mysql默认事务型引擎，它被设计处理大量短期事务。可以确保事务的完整提交和回滚。除了增加和查询外，还需要更新，删除操作等优先选用InnoDB引擎 InnoDB是为处理巨大数据量的最大性能设计。相对于MyISAM存储引擎来说，InnoDB的处理效率差一些并且会占用更多的磁盘空间以保存数据和·索引。 MyISAM存储引擎只缓存索引，不缓存真实数据，InnoDB不仅缓存索引，而且还要缓存真实数据，对内存要求较高。而且内存大小对性能有绝对性影响。

03

redis 和Mysql 的一些区别[通俗易懂]

以 windows 为例，mysql 的表和数据，存储在data 目录下frm ibd 后缀的文件中

01

Lamp架构_lamp部署

Linux+Apache+Mysql/MariaDB+Perl/PHP/Python一组常用来搭建动态网站或者服务器的开源软件，本身都是各自独立的程序，但是因为常被放在一起使用，拥有了越来越高的兼容度，共同组成了一个强大的Web应用程序平台。随着开源潮流的蓬勃发展，开放源代码的LAMP已经与J2EE和.Net商业软件形成三足鼎立之势，并且该软件开发的项目在软件方面的投资成本较低，因此受到整个IT界的关注。从网站的流量上来说，70%以上的访问流量是LAMP来提供的，LAMP是最强大的网站解决方案．

02

golang面试

在这里记录一下我最近的面试(倒序排列,分公司记录，123面记录在一起) 字节跳动(2021-4-01) go gpm是如何调度的，channel是如何收发消息 mysql 对数据库表设计的原则三大范式脏读、不可重复读你们分库分表是数据量达到多少考虑分的 redis hashtable 如何扩容算法&数据结构 23. 合并K个升序链表知乎（2021-3-30）操作系统

00

数据库进阶5 Mysql 性能优化20个原则(3)

Prepared Statements很像存储过程，是一种运行在后台的SQL语句集合，我们可以从使用 prepared statements 获得很多好处，无论是性能问题还是安全问题。

02

BATM面试Java岗：精选200+面试题及答案、6大重点规划和经验总结

金九银十已经结束了，而每到年后，总会有很多人跳槽。可我发现一个奇怪的现象：那些跳槽的人，总是从一个坑，跳进令一个坑中。毕竟一年过去了，会的还是原来的知识，人的身价就摆在那里，无论怎么折腾，也不会拿到更好的offer。这样的跳槽其实没有意义，也许就有人问，现在都是互联网寒冬了，要怎样才能把握好机会，拿到跟好跟适合自己的offer呢？技术才是我们程序员的立身之本，在再好的机遇面前我们也要有这个实力去抓住它。

01

数据库内存管理遇到的麻烦事儿，今天给一点解法

OOM是实例使用内存超过实例规格内存上限导致进程被kill，实例存在秒级的不可用。MySQL的内存管理比较复杂，内存监控需要开启performance schema查询(默认关闭)，会带来额外的内存消耗和性能损失，在不开启performance schema情况下排查内存使用情况又比较困难。本文将基于TDSQL-C（基于MySQL5.7）总结一下在线上经常出现的一些OOM的场景、排查手段及相应的优化方案。 ---- 一、MySQL线上常见OOM问题 1.1 表数量较多导致innodb数据字典内存占用多查

02

技术分享 | 快速掌握 MySQL 8.0 认证插件的使用

MySQL 8.0.15 版本主从复制时，io 线程一直处于 connecting 状态，由于复制用户使用的认证插件是 caching_sha2_password，而想要通过 caching_sha2_password 认证的用户访问数据库，只有两个途径：

03

Schemaless架构（二）：Uber基于MySQL的Trip数据库

ber的Schemaless数据库是从2014年10月开始启用的，这是一个基于MySQL的数据库，本文就来探究一下它的架构。本文是系列文章的第二部分；第一部分是关于Schemaless的设计。在《Mezzanine项目——Uber的超级大迁移》一文中，我们描述了如何将Uber的核心trip数据从一个单独的Postgres实例迁移到Schemaless这个可扩展与高可用的数据库中。然后对Schemaless进行了简单介绍，包括其发展决策过程、整体数据模型，并介绍了Schemaless的trigger与索引等

07

临时工说：某数据库受难日之测试POC顺序有猫腻，说你不行就不行！

更换某个数据库进行各种前期的测试和比对是非常正常的事情，但是再正常的事情中，可以包含无数的你意料以外的事情，今天就所说最近遇到了一次有意思的数据库测试POC中的问题。

01

MySQL性能优化(六)：常见优化SQL的技巧

在面对不够优化、或者性能极差的SQL语句时，我们通常的想法是将重构这个SQL语句，让其查询的结果集和原来保持一样，并且希望SQL性能得以提升。而在重构SQL时，一般都有一定方法技巧可供参考，本文将介绍如何通过这些技巧方法来重构SQL。

05

设计模式第二讲(工厂模式)

图一显示的是，我们要组装一个苹果手机，需要根据我们使用的零件来定，比如芯片在美国，我们就需要跑到美国去拿芯片，需要屏幕，我们可能跑到日本去拿屏幕。然而图二就不一样了，不管你组装一个苹果手机需要多少零件,我直接找一个工厂，给工厂打声招呼，我需要什么零件，工厂按照你的需求提供相应的零件，至于这些零件，工厂如何去获取，这就不是我们组装手机所关心的，我们只关心我们需要的东西得到就行了。

01

MySQL8功能详解——数据字典

MySQL与其它的数据库一样，需要一个储存元数据的地方。在MySQL8之前，它们以各种文件的形式保存在不同的地方，例如 .FRM ， .TRG ，.TRN等等。随着时间的推移，这些文件逐渐成为了各种环境中的瓶颈。MySQL8推出了支持事务的数据字典。

03

小米doris

apache doris在小米演进架构中的应用，原来的方式是来自各平台的数据，都要有一个数据汇总的平台，但是由于数据量巨大，如果还用传统的mysql来做数据筛选，mysql的查询语句会变得越来越复杂，而且每天产生的都是pb级别的数据量，这种级别的数据，不搭建hadoop大数据平台的话，根本没有这样海量数据的处理能力。但是要维护一个大数据处理平台，运维成本是相当高的。而且每进行一次数据的汇总运算的话，可能服务集群的所有资源都要让度出来供该次运算得出结果，对整体集群的上其他一些服务的影响也特别大，所以引入了apache doris平台。支持了本地数据的上传，支持insert into select from的查询语句，也支持routing keys直接订阅kafka的broker(这好像是rabbitmq中的概念呀)，这些数据导入之后，就可以在apache doris进行汇总了。现在apache doris已经在天星数科、新零食、用户画像、BI广告投放等业务上广泛被使用，大大提高的服务的运算性能。服务的演进过程也是宽查询，就是建立相应的表

01

高性能MySQL第九章读书笔记

第九章操作系统和硬件优化 Mysql服务器性能受制于系统最薄弱的环节，磁盘大小，可用内存，cpu资源网络以及连接他们的组件，都会限制住Mysql的性能。 mysql中一方面的缺陷常常会将压力施加在另一个系统之上。例如没有内存的时候，可能会刷出缓存来腾出空间，这时候会导致io过高，所以再发现问题的时候，要尽量注意深沉次的问题。低延时收益于更快的cpu，高吞吐收益于更多的cpu。 mysql还有很多后台工作，那些工作也能受益于多cpu。备库更多需要io而不是cpu，因为主库备份到备库会使串行任务。 cpu

01

架构优化：实现每秒处理10万+订单热点数据

在当今数字化世界中，数据是企业的生命线。对于在线零售商和电子商务平台来说，订单数据是最宝贵的资产之一。每秒处理10万+订单数据不仅可以提高业务的效率，还可以为企业带来更多机会和竞争优势。本文将探讨如何通过优化架构来实现这一目标，并提供代码示例以供参考。

03

哪些问题会引起接口性能问题

所谓的深度分页问题，涉及到 mysql 分页的原理。通常情况下，mysql 的分页是这样写的：

01

MySQL优化之CPU和IO

决定一个水桶容量的，是最短的一块板子，MySQL也不例外，MySQL服务器的性能受制于整个系统的磁盘大小、可用内存、CPU资源，网络带宽等等，这其中，最常见的两个性能瓶颈因素是CPU和IO资源。

02

NoSQL数据库介绍

NoSQL在2010年风生水起，大大小小的Web站点在追求高性能高可靠性方面，不由自主都选择了NoSQL技术作为优先考虑的方面。今年伊始，InfoQ中文站有幸邀请到凤凰网的孙立先生，为大家分享他之于NoSQL方面的经验和体会。

02

为什么要使用redis数据库？它有哪些妙用？

redis是Nosql数据库中使用较为广泛的非关系型内存数据库，redis内部是一个key-value存储系统。它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set –有序集合)和hash（哈希类型，类似于Java中的map）。Redis基于内存运行并支持持久化的NoSQL数据库，是当前最热门的NoSql数据库之一，也被人们称为数据结构服务器。

03

浅谈mongodb,mysql的区别和具体应用场景

非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。先解释一下文档的数据库，即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性（self-describing），呈现分层的树状数据结构。数据结构由键值(key=>value)对组成。

01

从商用到开源：DB2迁移至MySQL的最佳实践

身处数据驱动快速变革的时代，数据库系统的选型和架构设计对于整个IT基础架构，甚至企业的发展都起到至关重要的作用。那么今天，如果您的企业需要搭建一套新的应用系统，你会选择什么数据库类型？如果当前的系统不

07

Maxwell 系列（一）

maxwell读取MySQL二进制日志并以JSON格式将行更新写入到Kafka，Kinesis或其他流媒体平台。Maxwell的操作开销很低，只需要mysql和一个可写的地方即可。它的常见用例包括ETL，缓存建立/过期，指标收集，搜索索引和服务间通信，Maxwell为您提供了时间来源的一些优势，而无需重新架构整个平台。

04

苹果CMS101.02v2023年全新版本

苹果CMS程序是一套采用PHP+MYSQL环境下运行的完善而强大的快速建站系统。经过近多年的开发经验和技术积累，苹果CMS程序已逐步走向成熟，在易用性和功能上已经成为同行中的佼佼者。程序体积小->优化程序代码，运行速度快->高效的缓存处理，只要普通的虚拟主机就可以完美搭建起来，建站成本非常低。仿MVC模板分离，内置标签，自定义函数标签接口，强大的自定义采集功能，只要你会HTML就可以轻松做出个性化的网站。程序易用性和功能上一直以来都积极采纳广大站长提出的各种好的建议，迅速响应各种紧急问题，我们的服务理念贯穿其中，保证每一位站长每一个环节都可以从容应对。

03

MySQL的逻辑架构

和其他数据库系统相比, MySQL有点与众不同,它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥好的作用,但同时也会带来一点选择上的困难。MySQL并不完美,却足够灵活,能够适应高要求的环境,例如web类应用。同时, MySQL既可以嵌入到应用程序中,也可以支持数据仓库、内容索引和部署软件、高可用的冗余系统、在线事务处理系统 (OLTP)等各种应用类型。

04

接口链路级性能调优手段

我负责的系统在去年初就完成了功能上的建设，然后开始进入到推广阶段。随着推广的逐步深入，收到了很多好评的同时也收到了很多对性能的吐槽。

02

canal初探

canal是阿里的开源框架，其优势在于可以方便地同步数据库中增量数据到其他的存储应用（MySQL、Kafka、Elastic Search、HBase、Redis等等）。

06

Mysql实例数据库优化--数据库表设计

现如今，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显，所以要重视数据库的性能优化。

01

4年经验，去面了波高级 Java 工程师

你好，我是 Guide。这篇文章分享的是一位球友的 2022 年跳槽面试经历，高级 Java 工程师岗位，希望对你有帮助。

01

为了写出更好的利用系统资源的代码

这不，要做毕设了嘛。之前写的那些项目勉勉强强能跑起来，但是性能方面是没有太在意的，这次准备精打细算一番。看看瓶颈到底都在哪里。

03

浅谈mongodb,mysql的区别和具体应用场景[通俗易懂]

非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。先解释一下文档的数据库，即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性（self-describing），呈现分层的树状数据结构。数据结构由键值(key=>value)对组成。

01

接口性能优化技巧

点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？能浪的浪，才是好浪！每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析网络应用框架 Netty 源码解析消息中间件 RocketMQ 源码解析数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析分布式事务中间件 TCC-Transaction

03

哎，这要人老命的缓存一致问题啊!!!

对于读多写少的场景，我们通常使用内存型数据库作为缓存，关系型数据库作为主存储，从而形成两层相互依赖的存储体系。

02

MySQL各种存储引擎对比

InnoDB存储引擎支持事务，其设计目标主要是面向在线事务处理（OLTP）的应用。其特点是行锁设计、支持外键，支持类似于Oracle的非锁定读，即默认读取操作不会产生锁。

01

Impala在网易大数据的优化和实践

导读：网易大数据平台的底层数据查询引擎，选用了Impala作为OLAP查询引擎，不但支撑了网易大数据的交互式查询与自助分析，还为外部客户提供了商业化的产品与服务。今天将为大家分享下Impala在网易大数据的优化和实践。

02

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭