前段时间公司的师兄在面试候选人之后,发出了这样感慨:2023 年,企业太难招到人了!
选表类型: mysql的myisam表适合读操作大,写操作少;表级锁表 innodb表正好相反;行级锁表 互联网服务,不算支付性的服务外,互动产品,新闻系统等等一般都是读多,写少。用myisam表比较合适。 表的设计 定长表:所有列的字段长度都是定长的。可以去查mysql的手册不定长字段是VARCHAR、BLOB或TEXT。int char都是定长的,定长表占用空间会大。 动态表:就是字段不是都定长的。 定长表要比动态表检索速度快。 软件系统的设计习惯是把每张表都分清很明确的功能,比如用户表都是用户信息,如
List 适合与有固定取值的列,支持复合分区 有限的分区,插入记录在这一列的值不在List中,则数据丢失 一般只针对某一列
作者介绍:黄潇 , TUG 北京区 Leader ,TUG 2020 年度 MOA。
# 背景 今天同事分享的主题就是mysql-proxy,于是下来自己了解下,不求精通,只求知道这个玩意 # 简介 mysql-proxy是mysql官方提供的mysql中间件服务,上游可接入若干个my
《MySQL冲冲冲》是由 IMG 社区和爱可生开源社区联合举办的一款专门针对 MySQL 技术话题的节目,以下是第五期的直播内容。
mysql高并发的解决方法有:优化SQL语句,优化数据库字段,加缓存,分区表,读写分离以及垂直拆分,解耦模块,水平切分等。
笔者是在两年前接手公司的财务系统的开发和维护工作。在系统移交的初期,笔者和团队就发现,系统内有一张 5000W+ 的大表。
首先数据库是一个软件,最基础的功能就是数据存储和数据查询。对于数据的处理方式如果通泛来说是分为读和写,所以分布式方案的很多场景其实也是围绕着这两个维度来做的。
一、时间结构 如果业务系统对时效性较高,比如新闻发布系统的文章表,可以把数据库设计成时间结构,按时间分有几种结构: 1) 平板式 表类似: article_200901 article_200902 article_200903 用年来分还是用月可自定,但用日期的话表就太多了,也没这必要。一般建议是按月分就可以。 这种分法,其难处在于,假设我要列20条数据,结果这三张表里都有2条,那么业务上很有可能要求读三次表。如果时间长了,有几十张表,而每张表是0条,那不就是要读完整个系统
大家好,我是鱼皮,相信很多面试后端的朋友都被问到过这道题:MySQL 如何性能优化?
表的主键指的针对一张表中的一列或者多列,其结果必须能标识表中每行记录的唯一性。InnoDB 表是索引组织表,主键既是数据也是索引。
长期以来,在 MySQL 的开发规范里一般都会这么写:禁止大事务!话题转到 TiDB ,依然应该是:禁止大事务!
技术强的人,在互联网公司肯定负责过高并发模块,那夺取offer太简单了。可惜大部分初级工程师甚至高并发代码都没想过怎么写! 不是说只要用个redis缓存,用个mq异步削峰就搞定了!真实的要复杂很多倍。
1. 优化SQL 1)通过show status了解各种sql的执行频率 show status like 'Com_%' 了解 Com_select,Com_insert 的执行次数 2) 通过Explain分析低效的sql语句 3) 建立合适的索引 4) 通过show status like 'Handler_%'查看索引的使用情况 handler_read_key:根据索引读取行的请求数。如果该值
往期精选 在互联网大行其道的今天,各种分布式系统已经司空见惯。搜索引擎、电商网站、微博、微信、O2O平台。。凡是涉及到大规模用户、高并发访问的,无一不是分布式。 关于分布式系统,并没有一个标准答案,说某某架构一定是最好的。不同的业务形态所面对的挑战不一样,使用的架构设计也不一样,通常都需要具体业务具体分析。 但不管那种业务,不管何种分布式系统,有一些基本的思想还是相通的。本文将对这些基本思想进行一个梳理汇总。 分拆 系统分拆 微信的架构师说过一句话:“大系统小做“。对于一个大的复杂系统,首先想到的就是对其分
今天我就给大家讲一下我们这边做的数据库运维的自动化平台,他是怎么样子的。首先我会给大家简单介绍一下我们做平台的背景,以及平台的一些技术架构,以及针对我们DBA和开发的需求的全套解决方案。 首先是背景,我们为什么要做RDS,在做RDS之前其实我们也有一套自己的自动化系统,可是我们有了这套自动化系统我们发现有了之后我们DBA还是很忙,每天忙于工单处理,大表DDL,集群搭建,扩容,数据迁移等等。这些东西不能说没有价值,但是对于DBA来说,每一次的重复操作,都会让这个价值指数级下降,并且不能带来成长。所以我们对这些
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关注"一猿小讲"朋友,都知道以往的文章一直倡导拒绝 CRUD,那到底什么是 CRUD?今天咱们就聊聊 Java 妹子小猿与数据库老头交互的事儿。
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MyISAM 适合于一些需要大量查询的应用,但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是需要update一个字段,整个表都会被锁起来,而别的进程,就算是读进程都无法操作直到更新操作完成。另外,MyISAM 对于 SELECT COUNT(*) 这类的计算是超快无比的,如果只作为查询效果很好。
索引是一种特殊的文件,它们包含着对数据表里所有记录的引用指针,相当于书本的目录。其作用就是加快数据的检索效率。常见索引类型有主键、唯一索引、复合索引、全文索引。
在互联网大行其道的今天,各种分布式系统已经司空见惯。搜索引擎、电商网站、微博、微信、O2O平台。。凡是涉及到大规模用户、高并发访问的,无一不是分布式。 关于分布式系统,并没有一个标准答案,说某某架构一定是最好的。不同的业务形态所面对的挑战不一样,使用的架构设计也不一样,通常都需要具体业务具体分析。 但不管那种业务,不管何种分布式系统,有一些基本的思想还是相通的。本文将对这些基本思想进行一个梳理汇总。 分拆 系统分拆 微信的架构师说过一句话:“大系统小做“。对于一个大的复杂系统,首先想到的就是对其分拆,拆
一个6亿的表a,一个3亿的表b,通过外间tid关联,你如何最快的查询出满足条件的第50000到第50200中的这200条数据记录。
因为伪分布式的hbase的依赖于hdfs,因此我将hbase安装好后,首先启动hadoop的hdfs,然后再启动hbase。关闭顺序反之,先关hbase,再关闭hdfs。
答:大部分程序主要的功能都是对数据的处理,写入、查询、转化、输出。最形象的比喻就是树和内容和目录的关系,目录就是索引,我们根据目录能快速拿到想要内容的页码。
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。
保证主服务器(Master)和从服务器(Slave)的数据是一致性的,向Master插入数据后,Slave会自动从Master把修改的数据同步过来(有一定的延迟),通过这种方式来保证数据的一致性,就是Mysql复制
对遗留系统的微服务化改造,从整体上来说,整个过程包含两个部分:一,通过某一种方法论将系统进行微服务划分,比如DDD倡导的限界上下文划分方法。根据系统的特点和运行状态,又分为具体的两种实施策略,绞杀者模式和修缮模式。二,数据库的拆分,只有在数据层面也拆分开,才能真正达到服务化的目的。具体也可以分为,与业务服务拆分同时进行,或者等业务服务拆分后再单独进行两种策略。
本文介绍了关系型数据库的基本概念,包括第一范式、第二范式、第三范式以及函数依赖和传递函数依赖。通过这些概念,可以帮助我们在数据库设计中减少冗余,提高数据的一致性和完整性。在实际工作中,我们需要根据业务场景选择合适的设计,运用之妙,存乎一心。
本文是个人在各种地方收集过来,包括自己总结的问题,都参杂在内,适合中级或者中上级开发面试的难度。
几乎每一个分布式系统,都会给用户提供自定义路由的功能。因为,仅通过range、mod、hash等方法,很大概率已经满足不了用户的需求。下面以一个实际场景为例,说一下数据路由的思路。
关系型数据库的表在设计时,我们常常需要考虑哪些业务字段应该放哪张表,字段是否应该拆分,表与表之间该怎么关联。那有没有相应的规范或者原则来指导我们去设计表呢?数据库设计三范式;三范式主要是解决表之间的关联关系,和字段冗余问题
升级硬件通常是我们的第一考虑,主要原因是数据库会占用大量资源。不过这种解决方案也就仅限于此了。实际上,您通常可以让CPU或磁盘速度加倍,也可以让内存增大 4 到 8 倍。
持久化(persistence):把数据保存到可掉电式存储设备中以供之后使用。大多数情况下,特别是企业级应用,数据持久化意味着将内存中的数据保存到硬盘上加以”固化”,而持久化的实现过程大多通过各种关系数据库来完成。
分类:分为水平分区(Horizontal Paritioning)和垂直分区(Vertical Partitioning)
插入缓冲(insert buffer),二次写(double write),自适应哈希索引(ahi),预读(read ahead)
Mysql 的主从延迟 指的是 主库受写入 后 到这个写入能体现在 从库上 的这段时间
1、MySQL的复制原理以及流程 基本原理流程,3个线程以及之间的关联; 主:binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句,放进master上的binlog中; 从:io线程——在使用start slave 之后,负责从master上拉取 binlog 内容,放进 自己的relay log中; 从:sql执行线程——执行relay log中的语句; 2、MySQL中myisam与innodb的区别,至少5点 (1)、问5点不同; 1>.InnoDB支持事物,而MyISAM不支持事物 2>.InnoD
Innodb主键推荐使用自增列(主键建立聚簇索引,主键不应该被修改,字符串不应该做主键)
查找表关系,一定要分别站在两张表的角度全部考虑完毕才能下结论,否则无法得出正确答案
是否启用mysql查询缓存,可以通过2个参数:query_cache_type和query_cache_size,
在Oracle中,使用分区表是一种很自然的事情,数据库容量基本都是500G起,大小在5T以上都是很常见的。
举例:一个用户表有很多的属性,关联了很多数据,如果放到同一个表里面的话查询是方便了,但是效率不行。
主:binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句,放进master上的binlog中;
在正式开始之前,菜菜还是要强调一点,你的数据表是否应该分,需要综合考虑很多因素,比如业务的数据量是否到达了必须要切分的数量级,是否可以有其他方案来解决当前问题?我不止一次的见过,有的leader在不考虑综合情况下,盲目的进行表拆分业务,导致的情况就是大家不停的加班,连续几周996,难道leader你不掉头发吗?还有的架构师在一个小小业务初期就进行表拆分,大家为了配合你也是马不停蹄的加班赶进度,上线之后反而发现业务数据量很小,但是代码上却被分表策略牵制了太多。拆表引起的问题在特定的场景下,有时候代价真的很大。
不少人在开发的时候,应该很少会注意到这些锁的问题,也很少会给程序加锁(除了库存这些对数量准确性要求极高的情况下)
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