前两篇文章我总结了一些SQL数据库索引的问题,这篇主要来分析下索引的优缼点,以及如何正确使用索引。
由实施 / 用户 将别的系统的数据填入我们系统中的 Excel 模板,应用将文件内容读取、校对、转换之后产生欠费数据、票据、票据详情并存储到数据库中。
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。
update触发器 当更新表中某列、多列时触发,自动执行触发器所定义的SQL语句
1. 概述 相信很多同学看过 MySQL 各种优化的文章,里面 99% 会提到:单表数据量大了,需要进行分片(水平拆分 or 垂直拆分)。分片之后,业务上必然面临的场景:跨分片的数据合并。今天我们就一
统计一张表的总数量,是我们开发中常有的业务需求,通常情况下,我们都是使用 select count(*) from t SQL 语句来完成。随着业务数据的增加,你会发现这条语句执行的速度越来越慢,为什么它会变慢呢?
MVCC 和间隙锁是两种完全不同的机制,但它们的目的都是相同的,都是用来保证数据库并发访问的,我们先来看二者的定义。
本文提要 从编码角度来优化数据层的话,我首先会去查一下项目中运行的sql语句,定位到瓶颈是否出现在这里,首先去优化sql语句,而慢sql就是其中的主要优化对象,对于慢sql,顾名思义就是花费较多执行时间的语句,它带来的影响也比较恶劣,首先是执行时间过长影响数据的返回速度,其次,慢sql的长时间执行也会消耗和占用mysql的系统资源,影响其他的sql语句执行,过多的慢sql极其影响性能,如果系统流量或者并发量较大的情况下,过多的执行慢sql很有可能造成mysql的死锁以致于mysql服务无法正常使用。 dr
SQL通常在不同的表之间进行连接运算,但是也可以在相同的表中进行运算。macOS中连接数据库:
INSERT或UPDATE语句是INSERT语句的变体,它同时执行INSERT和UPDATE操作。首先,它尝试执行插入操作。如果INSERT请求由于唯一键冲突而失败(对于某个唯一键的字段,存在与为INSERT指定的行具有相同值的行),则它会自动转换为该行的UPDATE请求,并且INSERT或UPDATE使用指定的字段值更新现有行。
由于数据库领域仍相对不成熟,每个平台上的 SQL 开发人员都在苦苦挣扎,一次又一次犯同样的错误。当然,数据库厂商在取得一些进展,并继续在竭力处理较重大的问题。
我们知道postgresql数据库通过数据多版本实现mvcc,pg又没有undo段,老版本的数据元组直接存放在数据页面中,这样带来的问题就是旧元组需要不断地进行清理以释放空间,这也是数据库膨胀的根本原因。本文简单介绍一下postgresql数据库的元组、页面的结构以及索引查找流程。
上篇文章写了MySQL写入压测的几种单线程的方式,本来想抛砖引玉,只是提供一些个人的经验和思路。后来有粉丝后台留言,想看看并发怎么处理,所以有了今天这篇文章。
SQL语言有40多年的历史,从它被应用至今几乎无处不在。我们消费的每一笔支付记录,收集的每一条用户信息,发出去的每一条消息,都会使用数据库或与其相关的产品来存储,而操纵数据库的语言正是 SQL !
优化数据的存储空间,如果字段长度设置过大,会浪费存储空间,而设置过小可能导致数据截断或者插入失败。
我们知道在数据库行数据更新时,索引也需要进行维护,如果是高并发的情况下,索引维护的代价很大,可能造成索引分裂。Pg为了避免这个问题,采用了HOT(堆内元组技术)解决这个问题,下面我们就这个技术详细探讨一下。
大家好,我是Leo。前面文章我们介绍了WAL的安全机制。可以保证数据的安全性。通过安全性我们分析了binlog,redolog日志的写入机制。今天我们分析一下主从库的实现原理!MySQL是如何保证主从库的数据是一致的呢?
对于生产业务系统来说,慢查询也是一种故障和风险,一旦出现故障将会造成系统不可用影响到生产业务。当有大量慢查询并且SQL执行得越慢,消耗的CPU资源或IO资源也会越大,因此,要解决和避免这类故障,关注慢查询本身是关键。
“ 除非你遵循本文介绍的这些技巧,否则很容易编写出减慢查询速度或锁死数据库的数据库代码。 📷 由于数据库领域仍相对不成熟,每个平台上的 SQL 开发人员都在苦苦挣扎,一次又一次犯同样的错误。 当然,数据库厂商在取得一些进展,并继续在竭力处理较重大的问题。 无论 SQL 开发人员在 SQL Server、Oracle、DB2、Sybase、MySQL,还是在其他任何关系数据库平台上编写代码,并发性、资源管理、空间管理和运行速度都仍困扰着他们。 问题的一方面是,不存在什么灵丹妙药;针对几乎每条最佳实践,我都可以
我最近几年用MYSQL数据库挺多的,发现了一些非常有用的小玩意,今天拿出来分享到大家,希望对你会有所帮助。
锁是MySQL在服务器层和存储引擎层的并发控制,锁可以保证数据并发访问的一致性、有效性;
由于HUE中的数据过多,导致HUE运行很缓慢,经过查询,发现HUE元数据库中的desktopdocument2表很大,有几十万条数据,经过查看表结构发现,desktopdocument2中有一个字段lastmodified,值是一个时间戳,为了减轻HUE的负担,直接删除了lastmodified小于三个月前的所有数据,结果登陆HUE后发现HUE的收藏夹无法打开,并且所有的查询记录都无法显示了。
作者介绍 谢浩 现任职于云和恩墨,具有多年oracle数据库企业级运维经验,擅长结合业务、硬件系统制定各种项目方案。 在oracle性能优化主要包括:数据架构优化、逻辑优化、sql优化、数据库运行参数
因为业务需求,优化模型运行时间。考虑到sql语句每一次执行都要建立连接,查询,获取数据耗时过多。就想到将sql一起提交上去运行,能够节省很多时间。原本1.6-2.5秒耗时的sql语句经过修改后时间降到0.3-0.6秒,感觉性能提升挺好的。
简介 SQL Server每个表中各列的数据类型的有各种形式,产生的效果也各有不同,我们主要根据效率兼顾性能的情况下讨论下如何规定类型。 在SQL Server中,数据的存储以页为单位。八个页为一个区。一页为8K,一个区为64K,这个意味着1M的空间可以容纳16个区。 SQL Server中的分配单元分为三种,分别为存储行内数据的In_Row_Data,存储Lob对象的LOB_Data,存储溢出数据的Row_Overflow_data。下面我们通过一个更具体的例子来理解这三种分配
将之前学习的数据库知识在整理下,主要是看的**《SQL必知必会》**。这本书不愧是经典,入门数据库真的完全足够啦!
在MySQL数据库中,实例与数据库的关系通常是一一对应的,即一个实例对应一个数据库,一个数据库对应一个实例。但是,在集群情况下可能存在一个数据库被多个数据实例使用的情况。
clickhouse 相对于mysql,除了在mysql在SQL和索引的优化空间比较大外,而其他的clickhouse的优化空间还是很大的,对于clickhouse他的服务端配置参数对于任务的影响还是很大的。现在我们来看看clickhouse都有哪些常规的优化点,今天主要学习一下创建表的时候需要注意的点
mysql的SQL_CALC_FOUND_ROWS 使用 类似count(*) 使用性能更高
SQL主键(Primary Key)是关系数据库中的一个重要概念,它用于唯一标识表中的每一行数据,并确保数据的完整性和一致性。本文将介绍SQL主键的定义、作用以及在数据库设计和查询中的使用方法。
不管对于哪种服务,对于其优化,无非是从两个方面着手,第一个是对于硬件方面的优化,第二个是对系统以及服务本身的优化。 1、查询连接MySQL服务器的次数
基本操作: 登陆:mysql -uroot -h127.0.0.1 -P3306 -p mysql -uroot -p(本机不用写host) 退出mysql:ctrl+z+回车,或者exit 端口号默认是3306,但是可以通过安装目录下的配置文件修改。
最近遇到应用频繁的响应缓慢,无法正常访问。帮忙一起定位原因,最后定位到的问题说起来真的是很小的细节问题,但是就是这些小细节导致了服务不稳定,真是细节决定成败。这里尝试着来分享下,希望对大家有所帮助。
上一篇文章 《MySQL索引原理机器优化》讲了索引的一些原理以及优化方案,这一次学习对查询的优化,毕竟快速的查找到数据才是我们的最终目的.
以下局部变量在嵌入式SQL中具有特殊用途。这些局部变量名称区分大小写。在过程启动时,这些变量是不确定的。它们由嵌入式SQL操作设置。也可以使用SET命令直接设置它们,或使用NEW命令将其重置为未定义。像任何局部变量一样,值将在过程持续期间或直到设置为另一个值或使用NEW进行定义之前一直存在。例如,某些成功的嵌入式SQL操作未设置%ROWID。执行这些操作后,%ROWID是未定义的或保持设置为其先前值。
上次打了慢sql日志,发现有很多包含count逻辑的sql,周末抽空来梳理下mysql里的count。
这些原因,在 CAP 理论上有清晰的定义。由于关系型数据库选择了强一致性和高可用性,就必然在分布式特性无法满足。而互联网应用的特点,就是对于分布式特性的强需求。这种设计上的需求分歧,是导致各种问题的总原因。
1.客户端向服务器端发送SQL命令 2.服务器端连接模块连接并验证 3.缓存模块解析SQL为Hash并与缓存中Hash表对应。如果有结果直接返回结果,如果没有对应继续向下执行 4.解析器解析SQL为解析树,如果出现错误,报SQL解析错误。如果正确,向下传递 解析时主要检查SQL中关键字,检查关键字是否正确、SQL中关键字顺序是否正确、引号是否对应是否正确等。
目录 0x00 前言 0x01 漏洞分析--代码审计 0x02 漏洞利用 1.sql注入出后台账号、密码、安全码 2.二次漏洞利用:sql注入+csrf getshell 0x03 漏洞修复 -----从sql注入到csrf最后getshell---- 0x00 前言 CNVD公布日期2017-08-15 http://www.cnvd.org.cn/flaw/show/CNVD-2017-13891 漏洞影响版本 appcms <=2.0.101 APPCMS官方站点:http://www.ap
MySQL事务学习 四大特性 原子性 原子性是指事务是一个不可分割的工作单位,事务中的操作要么全部成功,要么全部失败 一致性 事务按照预期生效,数据的状态是预期的状态。 隔离性 事务的隔离性是多个用户并发访问数据库时,数据库为每一个用户开启的事务, 不能被其他事务的操作数据所干扰,多个并发事务之间要相互隔离。 持久性 持久性是指一个事务一旦被提交,它对数据库中数据的改变就是永久性的, 接下来即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响。 俩个操作 提交 将事务执行结果写入数据库 回滚 回滚所有已执行的语句,
阿里编码规范要求:至少要达到 range 级别,要求是 ref 级别,如果可以是 consts 最好
本文介绍了 TiDB 中 MVCC(多版本并发控制)机制的原理和相关排查手段。 TiDB 使用 MVCC 机制实现事务,在写入新数据时不会直接替换旧数据,而是保留旧数据的同时以时间戳区分版本。 当历史版本堆积过多时,会导致读写性能下降。 为了解决这个问题,TiDB 使用 Garbage Collection(GC)定期清理不再需要的旧数据。 文章从 TiDB 中 MVCC 版本的生成原理、数据写入过程和 TiDB 版本堆积常见排查手段等方面进行了详细介绍 。
MVCC(Multi Version Concurrency Control的简称),代表多版本并发控制。与MVCC相对的,是基于锁的并发控制,Lock-Based Concurrency Control)。 MVCC最大的优势:读不加锁,读写不冲突。在读多写少的OLTP应用中,读写不冲突是非常重要的,极大的增加了系统的并发性能
我们在操作大型数据表或者日志文件的时候经常会需要写入数据到数据库,那么最合适的方案就是数据库的批量插入。只是我们在执行批量操作的时候,一次插入多少数据才合适呢?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云