上一篇关于Python和MySQL的简单联调做了学习。 这次主要是将这个过程再优化扩大点。 对教务处需要的数据都进行了处理存进数据库了。 也是对bug问题的总结。
对charles抓包进行了简单的描述,并且对格式的转行,数据的处理进行了一定的描述。有人会问怎么存,那么今天,我给大家讲讲,怎么存,存哪里。
本来这篇文章我前两个星期就打算写了,提纲都列好了,但是后面我去追《漫长的季节》这部剧去了,这就花了一个周末的时间,再加上后面一些其它的事,导致没来得及写
随着闲鱼业务的发展,用户规模达到数亿级,用户维度的数据指标,达到上百个之多。如何从亿级别的数据中,快速筛选出符合期望的用户人群,进行精细化人群运营,是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法,从亿级别数据中,任意组合查询条件,筛选需要的数据,做到毫秒级返回。
上一篇我们学习了server层对于表对象缓存的处理,表对象获取到之后,通过handler才具备了与存储引擎交互的能力。那么存储引擎层又是怎么个流程呢?
学习关系型数据库MySQL是很好的切入点,大部分人学习和工作中用惯了CRUD,对面试官刨根问底的灵魂拷问你还能对答如流吗?我们有必要了解一些更深层次的数据库基础原理。
哈喽,我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了,薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司,应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题,我打算写一个专题分享出来,希望对你们有所帮助~
TiFlash是TiDB生态组件之一,专门解决OLAP场景。借助ClickHouse实现高效的列式计算。
1.b+树只有叶子节点存数据 b树是每个节点都存数据 在相同数据量下b树的高度更高,所以查询效率更低
「 第一部分 概述 」 数据库中存在两种典型的业务访问场景,一种以在线事务处理为主,称为OLTP(On-Line Transaction Processing);另一种以在线分析处理为主,称为OLAP(On-Line Analytical Processing)。下面具体介绍他们的区别。 1.1 OLTP OLTP业务的主要特点是有较多的增删改查操作,并且在大部分业务中,写相对于读的比例还很高。并发的事务数较多,而且事务的响应时间要求比较高。此外,每个增删改语句通常只操作少数几行数据;每个查询语句通常也只
说一下mysql比较宏观的面试,具体咋写sql的这里就不过多举例了。后面我还会给出一个关于mysql面试优化的试题,这里主要说的索引和B+Tree结构,很少提到我们的集群配置优化方案。
腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙正在火热进行中,3月5日林晓斌(丁奇)的2020首场分享已经结束,没来得及参与的小伙伴不用担心,下面就给大家奉上直播视频全程回顾,流量伤不起的小伙伴们也可以看由腾讯云数据库整理好的文字稿,干货满满,保证让你有所收获。 关注“腾讯云数据库”公众号,回复“0305丁奇”,即可下载直播分享PPT。 图文直播回顾 大家好!我是腾讯云数据库的林晓斌,在社区活动的时候网名叫丁奇,跟比较多的同学互相认识,今天跟大家就是找个机会聊一下数据库的基础,还有腾讯自研数据库的技术演进,我相
mysql> alter table skatetab add unique index(id, uid), drop primary key, add primary key(uid, id);
在mysql5.5版本之后新增了performance_schema的数据库用于监视数据库性能,该数据库中表的引擎都是performance_schema。PS数据库默认是关闭的,其中的表都是内存表,不存储在磁盘中,在服务器重启后数据消失。在数据文件performance_schema目录下只有表结构文件不存在数据文件,对这些表的改变不会记录到binlog中。数据收集是通过修改服务器源代码来实现的,不存在与PS相关联的单独线程。PS数据库消耗很少的性能,官方文档介绍即使将PS中所有监控项开启也不会对mysql server性能造成太大影响。
大家好我是北哥,今天整理了MySQL索引相关的知识点及面试常见问题及答案,分享给大家。 以下问题及答案没有特殊说明默认都是针对InnoDB存储引擎,如有不对的地方可以留言讨论哦~ 什么是索引?
聚集索引和非聚集索引以及MySQL的InnoDB和MyISAM经常遇到有人向我咨询这个问题,其实呢,数据库
开发必须会数据库,因为现在所有的软件都需要存储数据。上网就是浏览数据,数据都是存在数据库里面。
千万不要在docker里装mysql,因为docker容器停了以后,里面的数据就没有了,即使有一些操作可以使得docker映射到操作系统上,但是还是十分不建议用docker存数据、日志等,因为你能保证你就配置的没问题吗。
摘要:MySQL在充分利用多核计算资源方面比较欠缺,无法同时满足在线业务和分析型业务的客户需求,而单独部署一套专用的分析型数据库意味着额外的成本和复杂的数据链路。本次主题将介绍腾讯云数据库为满足此类场景而在HTAP for MySQL产品方面进行的尝试。
存储引擎决定了表的类型,而表内存放的数据也要有不同的类型,每种数据类型都有自己的宽度,但宽度是可选的
量化回测,苦于MySQL久矣,特别是进行股票日内因子构建分析或全市场因子测试的时候,每当按下回车时,MySQL就跟丢了魂一样,查询费时,大吞吐量读取也非常耗时。虽然MySQL的优化技巧足够写一本书,但这些都需要交给专业的DB工程师去做,量化打工人没有能力更没有时间倒腾这些。那有没有省时省力,高效存储股票行情数据的解决办法呢。带着这个问题,编辑部简单的搜索了一下,总体分为几个方案:
本文是MySQL创始人Monty在5月30日"腾讯云CDB/CynosDB技术揭秘"系列直播中的分享实录。 ---- 大家好,我是MariaDB的 Michael Widenius,我们今天来简单的聊下MariaDB10.5新特性和即将要做的事情。10.5已经是RC了,应该是下周四GA,所以非常近了。 Monty全程分享视频 从我个人加到MariaDB的特性开始,这也是我现在依然写代码的地方,差不多我花了我至少一半的时间在做这里。实际上在COVID-19期间,我花了90%的时间在做这里,这还是很好的。
mysql用户分为root用户(超级管理员,拥有所有权限)和普通用户,mysql服务器通过权限表来控制用户对数据库的访问,这些权限表存于root用户下的mysql数据库中。
首先需要澄清的一点是,MySQL 跟 B+ 树没有直接的关系,真正与 B+ 树有关系的是 MySQL 的默认存储引擎 InnoDB,MySQL 中存储引擎的主要作用是负责数据的存储和提取,除了 InnoDB 之外,MySQL 中也支持 MyISAM 作为表的底层存储引擎。
很多时候我们不确定某个字段的长度,会使用varchar类型,比如某个字段定义为varchar(100),那这100的长度能存多少个中文?
PS:MySQL索引底层数据结构详细分析过程参考这篇深入分析MySQL索引底层原理
因为 InnoDB 在存储数据的时候,更加安全,所以默认的存储引擎是InnoDB(虽然 MyISAM 比 InnoDB 快)
在之前我们聊过了为什么 MySQL 索引要用 B+tree ,而且还这么快。里面曾多处提到了找数据要从我们电脑的磁盘上找,今天就来说一说 MySQL 中的数据在磁盘上,它到底是如何进行存储的?长什么样?
目标:理解oracle,mysql,sqlserve 三个数据库中的排序效率问题!
由于硬件等各种原因需要把大概170多万2t左右的微博图片数据存到Mysql中.之前存微博数据一直用的非关系型数据库mongodb,由于对Mysql的各种不熟悉,踩了无数坑,来来回回改了3天才完成。
今天我们来说一下我们的mysql,个人认为现在的mysql能做到很好的优化处理,不比收费的oracle差,而且mysql确实好用。
我们都是知道数据库的数据都是存储在磁盘上的,当我们程序启动起来的时候,就相当于一个进程运行在了机器的内存当中。所以当我们程序要查询数据时,必须要从内存出来到磁盘里面去查找数据,然后将数据写回到内存当中。但是磁盘的io效率是远不如内存的,所有查找数据的快慢直接影响程序运行的效率。
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
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
数据库存储引擎:是数据库底层软件组织,数据库管理系统(DBMS)使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能,使用不同的存储引擎,还可以获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySQL 的核心就是插件式存储引擎。测试面试宝典
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/charset-general.html
一觉醒来,就发现有人给我微信上发消息,通知我说数据库创业圈子里,又出来一件牛逼大了的事情。 我一看,原来是PingCAP放大招了,PingCAP在美国加州硅谷从甲骨文公司挖了Sunny Bains入职。 这位Sunny Bains的背景,大体上就是在印度上完了中学,在澳大利亚墨尔本上完了本科,然后在澳洲的CTI工作了一段时间,之后就来到美国的甲骨文公司了。 他在甲骨文公司从2006年一直干到现在,最近加盟PingCAP。之前在甲骨文负责的就是InnoDB。坦白讲,我对这位Sunny Bains大神不熟。恕我
这家公司的真名就叫做“三藏”,和我的名字“悟空”很契合,唐三藏给悟空面试,合情合理,还带有一丝趣味,所以我就去面试了。三藏公司是一家小厂,技术负责人面的我,欲知面试结果,文末揭晓。
本文大纲: Design 全时态数据模型 研究动机 数据模型 数据模型示例 历史态数据存储 数据转储时机 存储格式 存储模式 转储效率 历史态数据可见性判断 Design 本节讨论T-TDSQL的关键之处,即影响T-TDSQL架构的设计之处。一是新的数据模型—全时态数据模型,表达了T-TDSQL的双时态语义,其中对于数据的事务时态,首次提出全态数据的概念,以刻画数据的生命周期。二是对于新的数据模型,如何在基于关系模型的数据库中实现存储,全时态数据的存储,使得具有全时态语义的数据有了计算的依据;本文提出
这个问题可能比较抽象,如果对MySQL索引结构不理解的人来说,可能蒙,所以建议先去看看索引结构再来看这个问题。MySQL 选择将节点大小设置为 16KB 而不是更大的原因,主要是为了在内存管理、性能、磁盘 I/O 效率、适应性和兼容性之间取得平衡。本文将从讲解页的结构开始,然后分析为什么MySQL为什么把节点大小设置为16K,而不是更大?
记得刚开始使用mysql的时候,一直不太理解mysql数据类型括号里面的值,如int(5),有一次同学问了我一个问题。
数据库优化,主要包括数据表设计、索引、sql语句、表拆分、数据库服务器架构等方向的优化。
索引是一种特殊的文件,包含着对数据表里所有记录的引用指针。可以对表中的一列或多列创建索引并指定索引的类型,各类索引有各自的数据结构实现。 通过目录,就可以快速的找到某个章节对应的位置。=》索引的效果,就是为了加快查找的速度。
为了更直观回答这个问题,我们用最新版本的 TiFlash 进行了一次全新的对比测试。测试选取了传统交易型数据库(及其列存扩展),分析型数据库和大数据计算引擎进行对比,分别是 Oracle、MySQL、MariaDB ColumnStore、Greenplum 和 Apache Spark。
在 上篇关于 TiFlash 的文章 发布后,我们收到了很多伙伴们的反馈,大家有各种各样的疑问,包括 TiFlash 是不是 T + 1 列存数据库?为啥实时写入也很快?读压力大怎么办?节点挂了怎么办?业务怎么接入?……今天我们就来详细回复一下大家的问题,希望能对大家理解和实践 TiFlash 有所帮助。
这里是为后续的mysql调优做准备,要像做到mysql调优,索引很关键,理解索引结构,页结构,对于调优来说是很重要的基础。
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