1.分布式应用的概念和优势 分布式数据库是指利用高速网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上,以获得更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来,随着数据量的增长,分布式数据库技术也得到了快速的发展,传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式存储,从集中式计算走向分布式计算。 分布式数据库系统的主要目的是容灾、异地数据备份,并且通过就近访问原则,用户可以就近访问数据库节点,这样就实现
当应用程序访问数据时, MySQL 将数据从磁盘读取到内存,或将内存数据写入磁盘是数据库系统常见的IO操作。相比内存操作,磁盘IO操作运行速度相对较慢,需消耗较多的时间。当出现大规模数据读取 比如全表扫描,频繁数据读写请求时,高并发的写入更新数据,IO操作可能成为系统瓶颈。
在专栏之前的几篇文章中,我们总结了缓冲池,缓存页,redo log,undo log,以及数据页和数据行在底层是如何进行存储的,后续介绍了表空间,段,区等概念。这一节比较特殊,讲述的是和Linux有关的交互原理,因为多数的mysql都是部署在linux的服务器上面,本节会简单介绍一下linux是如何处理mysql的请求的,以及linux系统会带来哪些问题
虽然近十年来各种存储技术飞速发展,但关系数据库由于其ACID的特性和功能强大的SQL查询,目前还是各种业务系统中关键和核心的存储系统,很多场景下高性能的设计最核心的部分就是关系数据库的设计。
关系型数据库的事务特性可以帮我们解决很多难题,比如数据的一致性问题,所以常规业务持久化存储都会mysql 来兜底。但mysql 的性能是有限的。当业务规模发展到上百万用户,访问量达到上万QPS时,单台mysql实例很难应付。
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
在系统初期,整体的并发了相对较小,因此一般都是将所有的数据信息存储在单库中进行读/写操作。但是随着用户规模不断提升,单库逐渐力不从心,TPS/QPS越来越低。因此到了这个时候,dba会将数据库设置为读写分离状态(生产环境一般会采用一主一从或者一主多从),Master负责写操作,Slave作为备库,不开放写操作,但是允许读操作,主从之间保持数据同步即可。 读写分离之后,可以大大提升单库无法支撑的负载压力 需要注意的是:如果Master存在TPS存在较高的情况,Master之前最好将同一份数据落到缓存中,以避免高并发情况下,从Slave中获取不到指定数据的情况发生 [MySQL 主从同步延迟的原因及解决办法(https://blog.csdn.net/soar_away/article/details/72615012)
MySQL性能优化策略 1、MySQL内核架构 2、索引原理与查询优化 加速MySQL高效查询数据的数据结构 二分查找(binary search) 二叉树查找(binary tree search) MyISAM引擎和InnoDB使用Balance+Tree作为索引结构 3、内存引擎类型 MyIsam速度快,响应快。表级锁是致命问题 Innodb目前主流存储引擎 1)行级锁 务必注意影响结果集的定义是什么 行级锁会带来更新的额外开销,但是通常情况下是值得的 2)事物提交 对I/O效率提升的考虑
MySQL执行增删改操作时,先从表空间的磁盘文件里读数据页出来, 这就是磁盘随机读。
MySQL在达到一定数据量(我的经验是3T、单表1亿)时,复杂查询会有明显的延迟。继续分库分表,会严重增加业务复杂性,尤其对很多非互联网产品来说,急需一个分布式存储。
本文将介绍在业务持续发展环境中,复杂系统的改造过程以及实施的一些经验,希望能给面对同样问题的同学提供一些借鉴思路。
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。
本文详细介绍了转转业财系统亿级数据存储优化的实践。面对系统数据量大、慢查询多等挑战,转转业财采取了 TiDB 方案优化数据量问题,同时引入 Elasticsearch(ES)解决慢查询难题。实践表明,通过底层数据存储切换和 ES 接入,系统成功突破了存储瓶颈,显著提升了查询效率和响应速度,为大规模数据处理提供了有效的优化路径。
最近在面试,有被问到,MySQL的InnoDB引擎是如何实现事务的,又或者说是如何实现ACID这几个特性的,当时没有答好,所以自己总结出来,记录一下。
计费组是为网易互娱产品提供统一登录和支付高效解决方案的公共支持部门,对内是互娱的各个游戏工作室,对外是国内外数百个渠道。由于业务场景的特殊性,我们为各个游戏产品部署了不同的应用服务,其中大产品环境独立,小产品集中部署。
多版本并发控制是数据库管理系统中的一项重要技术,它可以提高数据库的并发性能和可靠性,支持高并发的读写操作,提高数据的安全性,具有重要的应用价值和意义。笔者写此文主要是为了帮助那些不了解MySQL多版本并发控制的朋友们简单了解一下MVCC,顺便整理一下思路,查漏补缺。
1、what 读写分离 读写分离,基本的原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作(INSERT、UPDATE、DELETE),而从数据库处理SELECT查询操作。数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库。
一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,基础架构才逐渐完善。这篇文章主要谈谈MySQL数据库在发展周期中所面临的问题及优化方案,暂且抛开前端应用不说,大致分为以下五个阶段:
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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。
MySQL是目前使用最广泛的关系型数据库,而存储引擎是MySQL中一个非常重要的概念。存储引擎决定了MySQL如何存储和处理数据,对于系统性能和功能的影响非常大。本文将对MySQL常见的几种存储引擎进行介绍和比较,帮助读者更好地选择适合自己应用场景的存储引擎。
有赞大数据技术应用的早期,我们使用 Sqoop 作为数据同步工具,满足了 MySQL 与 Hive 之间数据同步的日常开发需求。
作者:赵珣 腾讯云监控工程师 简介 云数据库 MySQL(TencentDB for MySQL)是腾讯云基于开源数据库 MySQL 专业打造的一种高性能分布式数据存储服务,提供了备份恢复、监控、容灾、快速扩容、数据传输等全套解决方案,简化数据库运维工作,让用户专注于业务发展。 云数据库 MySQL 的优势: 快速便捷的数据库服务交付能力,在几分钟内部署可扩展的 MySQL,并可按需弹性升降配置; 真正 100% 的 MySQL 兼容能力,主流 MySQL 分支完全兼容; 提供热备、冷备、binlog
读写分离解决的是,数据库的写操作,影响了查询的效率,适用于读远大于写的场景。读写分离的实现基础是主从复制,主数据库利用主从复制将自身数据的改变同步到从数据库集群中,然后主数据库负责处理写操作(当然也可以执行读操作),从数据库负责处理读操作,不能执行写操作。并可以根据压力情况,部署多个从数据库提高读操作的速度,减少主数据库的压力,提高系统总体的性能。
技术真的是日新月异,Web 网站已经脱离之前的静态网站的体系,转而使用动态语言搭建的动态网站。这也衍生出一个问题:该如何存储数据了?数据库就应运而生,它的作用是提供存储数据的容器。方便 web 网站进行存储、查询、更新等。
查询日志记录了所有执行时间超过指定参数(long_query_time,单位:秒,默认10秒)的所有SQL语句的日志如果要开启慢查询日志,需要在MySQL的配置文件(/etc/my.cnf)中配置如下信息:
为了保证数据库的高可用,为了保证性能的扩展,绝大部分公司又会使用主从同步,读写分离的MySQL集群架构。
本文介绍了MySQL 5.6中InnoDB存储引擎的压缩特性,通过对比非压缩和压缩状态下的性能表现,展示了压缩特性对数据库性能的提升。同时,文章还介绍了MySQL 5.7中InnoDB存储引擎的新特性,包括JSON支持、Full Text Search、InnoDB Cluster等,并探讨了这些新特性对MySQL 5.7性能的影响。
1、CPU,如果存在大量的计算,他们会长时间不间断的占用CPU资源,导致其他资源无法争夺到CPU而响应缓慢,从而带来系统性能问题,例如频繁的FullGC,以及多线程造成的上下文频繁的切换,都会导致CPU繁忙,一般情况下CPU使用率<75%比较合适。 2、内存,Java内存一般是通过jvm内存进行分配的,主要是用jvm中堆内存来存储Java创建的对象。内存的读写速度非常快,但是内存空间又是有限的,当内存空间被占满,对象无法回收时,就会导致内存溢出或内存泄漏。 3、磁盘I/O,磁盘的存储空间要比内存存储空间大很多,但是磁盘的读写速度比内存慢,虽然现在引入SSD固态硬盘,但是还是无法跟内存速度相比。 4、网络,带宽的大小,会对传输数据有很大影响,当并发量增加时,网络很容易就会成为瓶颈。 5、异常,Java程序,抛出异常,要对异常进行捕获,这个过程要消耗性能,如果在高并发的情况下,持续进行异常处理,系统的性能会受影响。 6、数据库,数据库的操作一般涉及磁盘I/O的读写,大量的数据库读写操作,会导致磁盘I/O性能瓶颈,进而导致数据库操作延迟。 7、当在并发编程的时候,经常会用多线程操作同一个资源,这个时候为了保证数据的原子性,就要使用到锁,锁的使用会带来上下文切换,从而带来性能开销,在JDK1.6之后新增了偏向锁、自旋锁、轻量级锁、锁粗化、锁消除。
这周公司开发工作比较悠闲,工作几乎压在设计上游,于是整理了下公司开发的文档,包括项目架构、服务器运维、规范、api对接、基本依赖信息等。如下是包含其中的MySQL开发规范,根据社区很多的博文参考以及结合自身小团队开发情况总结。
MySQL中DDL语句,即数据定义语言,用于创建、删除、修改、库或表结构,对数据库或表的结构操作。常见的有create,alter,drop等。这类语句通常会耗费很大代价,特别是对于大表做表结构变更。本篇文章会揭露各类DDL语句执行的详细情况。
主要介绍:复制功能介绍,mysql二进制日志,mysql复制拓扑,高可用框架,单点故障,读写分离和负载均衡
Tech 导读 VOP作为京东企业业务对外的API对接采购供应链解决方案平台,一直致力于从企业采购数字化领域出发,发挥京东数智化供应链能力,通过产业链上下游耦合与链接,有效助力企业客户的成本优化与资产效能提升。本文将介绍VOP如何通过亿级消息仓库系统来保障上千家企业KA客户与京东的数据交互。
在云计算越来越火的今天,我们不难预测,云上的MySQL在未来的数据库市场也将是主流。 在很多人的理解中,云托管数据库服务是“暴利”。 而实际上,在这个海量数据大爆发的时代,开源版本的MySQL很难满足很多企业的业务需求,在某些场景下,无论是性能、安全还是稳定性,都面临着各种各样的问题,产品能力不足的云数据库MySQL也很难在竞争激烈的市场找到属于自己的舞台。 上周的一篇文章数据君分享了近期腾讯云MySQL入选顶会的故事,这一期想和大家谈谈,在应用场景下,这帮人又做了哪些事? 回顾腾讯云数据库MySQL的
一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,基础架构才逐渐完善。这篇博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案,暂且抛开前端应用不说,大致分为以下五个阶段:
一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,基础架构才逐渐完善。这篇博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案,暂且抛开前端应用不说,大致分为以下五个阶段: 1、数据库表设计 项目立项后,开发部根据产品部需求开发项目,开发工程师工作其中一部分就是对表结构设计。对于数据库来说,这点很重要,如果设计不当,会直接影响访问速度和用户体验。影响的因素很多,比如慢查询、低效的查询语句、没有适当建立索引、数据库堵塞(死锁)等。当然,有测试工程师的团队,会做压
redo log:存储已提交的事务,顺序写入,不需要读取操作 undo log:存储未提交事务,帮助回滚,随机读写操作
通常使用QPS(Queries Per Second,每秒查询书)和TPS(Transactions Per Second)来查看数据库的效率。
主要介绍:复制功能介绍、mysql二进制日志、mysql复制拓扑、高可用框架、单点故障、读写分离和负载均衡介绍等 mysql复制功能介绍 mysql复制功能提供分担读负载 复制解决的问题 实现在不同服务器上的数据分布 利用二进制日志增量进行 不需要太多的带宽 但是使用基于行的复制在进行大批量的更改时会对带宽带来一定得压力,特别是跨IDC环境下进行复制 实现在不同服务器上的数据分布 实现数据读取的负载均衡 需要其他组件配合完成 利用DNS轮询的方式把程序的读连接到不同的备份数据库, 使用LVS,haproxy
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,5月23日杨杰的分享已经结束,没来得及参与的小伙伴不用担心,以下就是直播的视频和文字回顾。 关注“腾讯云数据库”公众号,回复“0523杨杰 ”,即可下载直播分享PPT。 我是来自CDB/CynosDB的架构师杨杰,主要负责CDB/CynosDB研发相关的工作。 今天分享的主题是CDB备份系统九鼎是如何支撑数十万节点的备份。主要分为几个部分。第一个部分是在海量场景下面,数据备份遇到的一个新的挑战。面对这个挑战,我们九鼎是怎么设计和应对的。第二部分是提升备
华为云存储容灾服务(简称SDRS)提供了虚拟机级别的容灾保护,当主站点故障的时候,虚拟机可以在备站点迅速恢复,以确保业务的联系性
MySQL逻辑架构 MySQL逻辑架构.png 优化与执行 MySQL会解析查询,创建内部数据结构(解析树),对齐进行优化(重写查询、决定表的读取顺序、选择合适的索引); 使用explain,可以解释
造成第三条语句执行时间如此长的主要原因就是大量的 OR 语句会导致 SQL 解析非常耗时.
一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,基础架构才逐渐完善。
3.举了个mbox邮箱文件的例子,说如果有多个进程同时对mbox文件写东西,那么在文件的末尾会,交叉混乱的添加,比如进程1写了几行,进程2也写了几行,互相交叉,数据就是错误的了.设计良好的mbox需要加锁,比如进程1锁住了文件,进程2必须等待进程1结束,锁释放才能去写.但是这样的话就不支持并发了,同一时刻只有一个进程可以写数据
本文主要分享腾讯智慧零售团队优码业务在MongoDB中的应用,采用腾讯云MongoDB作为主存储服务给业务带来了较大收益,主要包括:高性能、快捷的DDL操作、低存储成本、超大存储容量等收益,极大的降低了业务存储成本,并提高了业务迭代开发效率。 一、业务场景 腾讯优码从连接消费者到连接渠道终端,实现以货的数字化为基础的企业数字化升级,包含营销能力升级和动销能力升级。腾讯优码由正品通、门店通和会员通三个子产品组成。 更多信息可以访问腾讯优码官方网站获得: https://uma.qq.com/ 腾讯优码整体
MySQL 主从集群,分散访问压力,提升整个系统的可用性,降低大访问量引发的故障率。
腾讯关系型数据库-企业级MySQL(原CDB,腾讯云TencentDB for MySQL)达成了 百万核 和 百PB 的“双百”里程碑!存储规模同比增速高达 80% ,连续两年在全球 TOP5 公有云厂商中增速位列第一!作为腾讯云规模最大的数据库产品,在11月携手腾讯云数据库入选Gartner云数据库管理系统魔力象限,意味着腾讯云数据库进入全球顶级序列!截止目前,已经为Bilibili、水滴筹、小红书、微盟、富途证券、云集、畅游等多家大客户提供服务,支撑了618、双11等大型活动的突发保障,实现了1
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