一个表的设计,个人愚见,首先要看业务,以及你选择的架构,业务量是大还是小,业务是互联网性质的,还是传统性质的,业务是可变化较大的,还是比较固话的,等等,当然可能还有更细分的,从数据库的角度来看,你是准备使用哪种数据库,决定是可以分库分表,还是分区表,或者冷热表,在或者使用特殊的某些小手段,来让你的表更清爽一些。同时不同的数据库也赋予表设计更多的余地,所以我一直在希望开发和DBA能紧密结合,因为开发大部分是不知道各种数据库的门道,和一些奇特的功能,而DBA可能并未有开发人员的对业务理解的深刻,如果二者结合,则设计的表会比单方面设计的表要好的多。也更值得推敲。
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~
MySQL的InnoDb Buffer Pool 缓冲池是主内存中的一个区域,用来缓存InnoDB在访问表和索引时的数据。对于频繁使用的数据可以直接从内存中访问,从而加快处理速度。如果一台服务器专用作MySQL数据库使用时,通常将70%~80%(具体看总内存大小而定)的物理内存空间分配给缓冲池。
为了满足每秒插入100万条数据的需求,小编建议采用以下技术方案,以提升数据库系统的吞吐量和性能。
实际上针对ORACLE ,SQL SERVER ,MYSQL 很少听说对于DML 语句进行特殊的优化,当然这里批量进行数据更新和小事务更新,数据包大小,一次更新,插入多少行,删除时使用逻辑的方式,等等,这和POSTGRESQL DML 优化是无关的,和所有的数据库的优化是有关的,所以今天说的是,只对,只对,只对,POSTGRESQL DML 操作优化有关的方法。
虽然说 MySQL 的数据是存储在磁盘里的,但是也不能每次都从磁盘里面读取数据,这样性能是极差的。
大家好,我渣渣烟。我曾经写过一篇《面试官:讲讲mysql表设计要注意啥》,当时写完后,似乎效果还行!
其实这下面每个问题,我都可以讲一篇文章出来!而且这些问题,不是我凭空编的。如下图所示(注意看第三题)
InnoDB: 支持事务,行锁及无锁读提高了并发的效率,为了数据的完整性,支持外键
对于一些数据量较大的系统,数据库面临的问题除了查询效率低下,还有就是数据入库时间长。特别像报表系统,每天花费在数据导入上的时间可能会长达几个小时或十几个小时之久。因此,优化数据库插入性能是很有意义的。
普通索引:(index) 对关键字没有要求,如果一个索引在多个字段提取关键字,称为复合索引
当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。
看到这个问题,我想起当初玩魔兽世界的时候,25H难度的脑残吼的血量已经超过了21亿,所以那时候副本的BOSS都设计成了转阶段、回血的模式,因为魔兽的血量是int型,不能超过2^32大小。
为什么要分表 当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行。行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作。 mysql proxy:amoeba 做mysql集群,利用amoeba。 从上层的java程序来讲,不需要知道主服务器和从服务器的来源,即
在开发系统的时候,你可能经常需要计算一个表的行数,比如一个交易系统的所有变更记录总数。这时候你可能会想,一条 select count(*) from t 语句不就解决了吗?
静态表:表中的字段都是非变长字段,这样每个记录都是固定长度的,优点存储非常迅速,容易缓存,出现故障容易恢复;缺点是占用的空间通常比动态表多(因为存储时会按照列的宽度定义补足空格)ps:在取数据的时候,默认会把字段后面的空格去掉,如果不注意会把数据本身带的空格也会忽略。
在实际的业务中,有些表中的数据非常稳定,几乎不会发生更新,比如用来存储行政区划数据,或者国家地区数据,这些数据稳定的表,也被称为字典表。
如果是保存不重要的数据可以使用RDB方式(比如缓存数据),如果是保存很重要的数据就要使用AOF,但是两种方式也可以同时使用。
本文是微信公众号【Java技术江湖】的《重新学习MySQL数据库》其中一篇,本文部分内容来源于网络,为了把本文主题讲得清晰透彻,也整合了很多我认为不错的技术博客内容,引用其中了一些比较好的博客文章,如有侵权,请联系作者。
在MySQL 5.1之前的版本中,默认的搜索引擎是MyISAM,从MySQL 5.5之后的版本中,默认的搜索引擎变更为InnoDB。
同事在客户现场利用DTS工具,从A实例将数据迁移到B实例过程中,发现几乎稍大点的表在迁移完成后,目标端表空间大小差不多都是源端的3倍,也就是说表空间膨胀了2倍。
MySQL为多线程架构后台有多个线程处理内部操作例如:刷脏、Undo purge、checkpoint等,整体上MySQL分为两层Server/存储引擎。存储引擎层可支持多种,Server层负责接收请求对于每个请求创建新的线程,同时SQL解析、查询优化、复制都是在Server处理。
向Emp表中批量插入100条数据,需要插入数据的列为empno,ename以及sal.这三个字段对应的数据分别为empno列的数据通过序列emp_seq自动生成,ename列的数据为字符串 "name"+循环次数i组成、sal的数据有随机生成的10000以内的整数构成。
一般情况下mysql在百万级数据时读取、插入、更新速度较快,客户体验良好,但到了两千万级以上就会出现很慢
数据库的索引是经在项目中常常使用到的,但索引是吧双刃剑,提高了查询但是也拖慢了修改的速度。
回答:MySQL InnoDB 引擎底层数据结构是 B+ 树,所谓的索引其实就是一棵 B+ 树,一个表有多少个索引就会有多少颗 B+ 树,MySQL 中的数据都是按顺序保存在 B+ 树叶子节点上的。
其实是写错了,应该是混沌理论,不过大清早6:00在发这篇的时候,的确是饿了,见谅。
MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件(或者内存)中。这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制、索引技巧、锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力。存储引擎说白了就是如何存储数据、如何为存储的数据建立索引和如何更新、查询数据等技术的实现方法。
使用 select count() from t。计算一个表的行数,比如一个交易系统的所有变更记录总数。随着系统中记录数越来越多,这条语句执行得也会越来越慢。然后你可能就想了,MySQL 怎么这么笨啊,记个总数,每次要查的时候直接读出来,不就好了吗。那么今天,我们就来聊聊 count() 语句到底是怎样实现的,以及 MySQL 为什么会这么实现。然后,我会再和你说说,如果应用中有这种频繁变更并需要统计表行数的需求,业务设计上可以怎么做。
数据首先都写到数据库,之后更新redis(先写redis再写mysql,如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据)
数据库与图片完美解决方案 电商商品图品与数据库脏数据完美解决方案 摘要 你是是不是在开发中常常遇到,删除了数据库记录后,发现该记录对应的图片没有删除,或者删除了图片,数据库中仍有数据存在,你的网站脏数据(图片)成几何数增长,阅读下文这里为你提供了一个完美决方案。 ---- 目录 1. 背景 2. 解决思路 3. 解决方案 4. plugin 的开发与使用 5. 在事务中使用该插件 6. 通过触发器调用图片处理函数 1. 背景 我以电商网站为例,一般的网站产品数据存放在数据库中,商品图片是上传到文件服务器,然
在如今数据库管理中,应对MySQL中的热点数据更新一直是业内的一大挑战,尤其在秒杀等高并发场景中显得尤为重要。如果处理不当,可能会造成数据库系统崩溃。
innodb_io_capacity:脏页的刷新的数量,可以动态调整,默认是200,该参数的设置取决于硬盘的IOPS的大小,IOPS就是每秒的读写次数。
目录 1. 背景 2. 解决思路 3. 解决方案 4. plugin 的开发与使用 5. 在事务中使用该插件 6. 通过触发器调用图片处理函数 1. 背景 我以电商网站为例,一般的网站产品数据存放在数据库中,商品图片是上传到文件服务器,然后通过http服务器浏览商品图片。这是最基本的也是最常见做法。 稍复杂的方案是,如果图片数量庞大,会使用分布式文件系统方案。但是这些方案都不能保证数据的完整性,极易产生脏数据(垃圾数据)。脏数据是指当你删除了数据库表中的记录后,图片仍然存在,或者手工删除了图片,而数据库中的
经常面试都会问到MYSQL有哪些存储引擎,以及各自的优缺点。今天主要分享常见的存储引擎:MyISAM、InnoDB、MERGE、MEMORY(HEAP)、BDB(BerkeleyDB)等,以及最常用的MyISAM与InnoDB两个引擎 ,文章尾部有两者的详细比较。
缓存穿透是指一个查询请求,数据库中不存在该数据,缓存中也不存在,导致每次查询都会直接访问数据库,增加数据库负载。
MySQL count() 函数我们并不陌生,用来统计每张表的行数。但如果你的表越来越大,且是 InnoDB 引擎的话,会发现计算的速度会越来越慢。在这篇文章里,会先介绍 count() 实现的原理及原因,然后是 count 不同用法的性能分析,最后给出需要频繁改变并需要统计表行数的解决方案。
表级锁:一次性插入和更新较多数据时,当很多操作都是读表时可以选择。但当select语句时间过长或者update和delete语句短而且次数多时,不适用,会各种锁冲突。 行级锁:在很多线程请求不同记录时减少冲突锁。事务回滚时减少改变数据。使长时间对单独的一行记录加锁成为可能。比页级锁和表级锁消耗更多的内存。当需要频繁对大部分数据做 GROUP BY 操作或者需要频繁扫描整个表时不适合。
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
在MySQL中我们通常会采用limit来进行翻页查询,比如limit(0,10)表示列出第一页的10条数据,limit(10,10)表示列出第二页。但是,当limit遇到order by的时候,可能会出现翻到第二页的时候,竟然又出现了第一页的记录。
mysql小结(1) MYSQL索引特性小结
在MySQL中我们通常会采用limit来进行翻页查询,比如limit(0,10)表示列出第一页的10条数据,limit(10,10)表示列出第二页。
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