大部分Java系统性能问题基本上是由于错误的数据库访问方式引起的，带来了大量额外日志和内存消耗，这些都会对JVM的垃圾回收造成冲击影响，本文主要针对这种错误的数据库访问方式进行分析和诊断。
腾讯云TD-SQL是一款高性能、可扩展的关系型数据库，广泛应用于各类业务场景中。然而，随着数据量的增长和访问量的增加，数据库性能可能会受到影响。为了提升数据库性能，我们需要对数据库进行调优。本文将通过一个示例，介绍腾讯云TD-SQL数据库性能调优的方法和代码实现。
Linux+Apache+Mysql/MariaDB+Perl/PHP/Python一组常用来搭建动态网站或者服务器的开源软件，本身都是各自独立的程序，但是因为常被放在一起使用，拥有了越来越高的兼容度，共同组成了一个强大的Web应用程序平台。随着开源潮流的蓬勃发展，开放源代码的LAMP已经与J2EE和.Net商业软件形成三足鼎立之势，并且该软件开发的项目在软件方面的投资成本较低，因此受到整个IT界的关注。从网站的流量上来说，70%以上的访问流量是LAMP来提供的，LAMP是最强大的网站解决方案．
在开发项目的时候，往往碰到的不同的需求情况，兼容不同类型的数据库是我们项目以不变应万变的举措之一，在底层能够兼容多种数据库会使得我们开发不同类型的项目得心应手，如果配合快速的框架支持，那更是锦上添花的举措。我开发的项目或者框架，采用了微软企业库Enterprise Library的模块，倾向于支持多种数据库，也为我们开发不同类型的项目提供非常方便、快速、统一的处理方式。一般常规的数据库包括MS Server、Oracle、MySQL、PostgreSQL、SQLite、DB2、国产达梦等数据库，本篇随笔主要介绍如何实现从MS SQLServer到Mysql数据库，并为不同数据库类型添加实现底层的解决思路。
前言 终于回到既定轨道上了，这一篇讲讲数据库连接池的相关知识，线程池以后有机会再结合项目单独写篇文章(自己给自己挖坑，不知道什么时候能填上)，从这一篇文章开始到本阶段结束的文章都会围绕数据库和dao层的优化去写，本篇是一个开始。本文会介绍连接池技术并对比目前比较流行的java连接池技术，之后，会把druid整合到项目中来，将技术方案落地，实际整合到项目中，让技术能为我所用。 使用连接池的原因 jdbc的demo //第一步，注册驱动程序 //com.MySQL.jdbc.Driver Class.f
1.常见的关系型数据库管理系统产品有？ 答：Oracle、SQL Server、MySQL、Sybase、DB2、Access等。 2.SQL语言包括哪几部分？每部分都有哪些操作关键字？ 答：SQL语言包括数据定义(DDL)、数据操纵(DML),数据控制(DCL)和数据查询（DQL）四个部分。 数据定义：Create Table,Alter Table,Drop Table, Craete/Drop Index等 数据操纵：Select ,insert,update,delete, 数
这个时候是一个web项目里包含了所有的模块，一个数据库里包含了所需要的所有表，这时候网站访问量增加时，首先遇到瓶颈的是应用服务器连接数，比如tomcat连接数不能无限增加，线程数上限受进程内存大小、CPU内核数等因素影响，当线程数到达一定数时候，线程上下文的切换对性能的损耗会越来越严重，响应会变慢，通过增加web应用服务器方式的横向扩展对架构影响最小，这时候架构会变成下面这样：
随着企业规模扩张和业务量的急剧增加，作为系统核心的数据库相关开发也会经历一个由单一团队发展为多团队；由单机扩张到集群；由单数据库发展为多数据库；由采用单一数据库产品到多种数据库产品并存的过程。 伴随这一过程的是如何管理数据库扩展，如何规范数据库访问，如何保护数据库投资，如何应对访问量增加，如何预防安全问题等一系列挑战。 作为国内在线旅游行业的翘楚，携程也曾经面对同样困扰。为了应对这些挑战，实现企业10倍速发展，携程开发了具有自己特色的数据库访问框架Ctrip DAL。 Ctrip DAL支持流行的分库分表操
1、解决功能性的问题：Java、Jsp、RDBMS、Tomcat、HTML、Linux、JDBC、SVN
关系数据库历史悠久，可以找到靠谱的DBA，保证关系数据库稳定性，安全性，完整性和性能，同时可以保证监控和分析关系数据库的瓶颈及设计的合理性。成熟的关系数据库有着自己完善的生态圈，用于保证高可用，数据备份，性能检测分析等成熟的工具。
对于较大的数据量，通常采用分页查询的方式。不同的数据库产品有不同的数据库级的分页查询策略。例如：Oracle通常使用rownum的方式；而Mysql使用limit的方式。
一. 基本知识点 1.1 HTTP协议中几个状态码的含义:503 500 401 403 404 200 301 302。。。 200 : 请求成功，请求的数据随之返回。 301 : 永久性重定向。 302 : 暂时行重定向。 401 : 当前请求需要用户验证。 403 : 服务器拒绝执行请求，即没有权限。 404 : 请求失败，请求的数据在服务器上未发现。 500 : 服务器错误。一般服务器端程序执行错误。 503 : 服务器临时维护或过载。这个状态时临时性的。
阅读以下关于Web系统架构设计的叙述，在答题纸上回答问题1至问题3. 【说明】 某电子商务企业因发展良好，客户量逐步增大，企业业务不断扩充，导致其原有的B2C商品交易平台己不能满足现有业务需求。因此，该企业委托某软件公司重新开发一套商品交易平台。该企业要求新平台应可适应客户从手机、平板设备、电脑等不同终端设备访问系统，同时满足电商定期开展"秒杀"、"限时促销"等活动的系统高并发访问量的需求。面对系统需求，软件公司召开项目组讨论会议，制定系统设计方案。讨论会议上，王工提出可以应用响应式Web设计满足客户从不同设备正确访问系统的需求。 同时，采用增加镜像站点、CDN 内容分发等方式解决高并发访问量带来的问题。李工在王工的提议上补充，仅仅依靠上述外网加速技术不能完全解决高用户并发访问问题，如果访问量持续增加，系统仍存在崩溃可能。李工提出应同时结合负载均衡、缓存服务器、Web应用服务器、分布式文件系统、分布式数据库等方法设计系统架构。经过项目组讨论，最终决定综合王王和李工的思路，完成新系统的架构设计。
Web1.0的时代，数据访问量很有限，用一夫当关的高性能的单点服务器可以解决大部分问题。
数据库中间件,所谓中间件,是一类连接软件组件和应用的计算机软件,以便软件各部件之间的通信。
究竟哪些东西可以影响到我们服务器的性能呢？ 无非就是：CPU、磁盘IO、内存等等一系列硬件 在研究性能时候,先带大家来了解三个术语 QPS: 每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,简言之就是数据库每秒能查多少数据 TPS: 服务器每秒处理的事务数。TPS包括一条消息入和一条消息出，加上一次用户数据库访问。（业务TPS = CAPS × 每个呼叫平均TPS） 并发量: 同一时间处理请求的数量，注意不要和同时连接数搞混,连接数要比并发量多的多的多 如果存
故事的开头总是这样，适逢其会、猝不及防。今天我哼着“也是黄昏的沙滩上，有着脚印两对半......”在海边散步，迎面走来了一位身穿黄金甲的男子，来海边还穿这么花哨，真是个傻X。定睛一看，这不是嘉文吗？
在前面：微服务调用链追踪中心搭建 一文中我们利用Zipkin搭建了一个微服务调用链的追踪中心，并且模拟了微服务调用的实验场景。利用Zipkin的库Brave，我们可以收集一个客户端请求从发出到被响应
什么是NoSQL？ 关系型数据库代表MySQL。 非关系型数据库就是NoSQL。 对于关系型数据库来说，是需要把数据存储到库、表、行、字段里，查询的时候根据条件一行一行地去匹配，当量非常大的时候就很耗费时间和资源，尤其是数据是需要从磁盘里去检索。 NoSQL非关系型数据库存储原理非常简单（典型的数据类型为k-v）（key-value），不存在繁杂的关系链，比如mysql查询的时候，需要找到对应的库、表（通常是多个表）以及字段。 NoSQL数据可以存储在内存里，查询速度非常快。 NoSQL在性能表现上虽然能优
——作为一个CSDN博主，如何更直接的获取成就感？——python2调用远程服务器定时爬取CSDN访问量存入MySQL数据库并可视化系列教程（三、数据读取） [toc]
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。
在单机的 MYSQL 时代，数据都不会太大，而且网页也是静态网页，一般网站的访问量也小，因此单数据库就完全够用了
MySQL是一款广泛使用的开源关系型数据库管理系统，它在许多应用程序中扮演着关键角色。然而，随着数据量和访问量的增加，需要采取进一步的措施来优化性能、提高安全性以及实现高可用性。本文将深入探讨如何在MySQL数据库中进行进阶实战，以满足这些需求。
网站80%的情况都是读数据，每次都要查询数据库的话就十分麻烦，为了减轻数据库服务器的压力，用缓存来保证效率。
能写出第一类 UPDATE/INSERT 算是基础过关。如果数据库访问量不大，自然没毛病。
基于C#的Access MsSQL MySQL 三种数据库访问演示（含源文件Demo）
数据对于我们来说是一项最重要的资产，因为数据丢失带来的损失，对于一家公司来说，有时也是毁灭性的。
大型网站的挑战主要来自庞大的用户，高并发的访问和海量数据，任何简单的业务一旦需要处理数以P计的数据和面对数以亿计的用户，问题就会变得棘手。大型网站架构主要就是解决这类问题。更多内容也可以阅读各大互联网
随着互联网web2.0网站的兴起，非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域，非关系数据库产品的发展非常迅速。
随着企业规模扩张和业务量的急剧增加，作为系统核心的数据库相关开发也会经历一个由单一团队发展为多团队；由单机扩张到集群；由单数据库发展为多数据库；由采用单一数据库产品到多种数据库产品并存的过程。 伴随这一过程的是如何管理数据库扩展，如何规范数据库访问，如何保护数据库投资，如何应对访问量增加，如何预防安全问题等一系列挑战。 作为国内在线旅游行业的翘楚，携程也曾经面对同样困扰。为了应对这些挑战，实现企业10倍速发展，携程开发了具有自己特色的数据库访问框架Ctrip DAL。 Ctrip DAL支持流行的分库分表
基本技术 : 在 Java 后端开发中 , 最基础的功能 , 可以通过以下 JavaWeb 技术进行实现 , 如 :
网上有很多文章类似于我今天要分享的课程，有架构师写的，有运维写的，还有开发些的，偏重点都不同，今天我以咱们运维角度全面讲解。
刚开始的时候应用和静态资源是保存在一起的，当并发量达到一定程度的时候就需要将静态资源保存到专门的服务器中，静态资源主要包括图片、视频、js、css和一些资源文件等，这些文件因为没有状态所以分离比较简单，直接存放到响应的服务器就可以了，一般会使用专门的域名去访问。
刚开始的时候应用和静态资源是保存在一起的，当并发量达到一定程度的时候就需要将静态资源保存到专门的服务器中，静态资源主要包括图片、视频、js、css和一些资源文件等，这些文件因为没有状态所以分离比较简单，直接存放到响应的服务器就可以了，一般会使用专门的域名去访问。 通过不同的域名可以让浏览器直接访问资源服务器而不需要再访问应用服务器了。架构图如下：
MyBatis是一种开源的Java持久化框架，用于将SQL数据库访问和映射任务与Java对象之间的映射分离。它提供了一种简单的方式来对数据库进行操作，通过使用XML或注解的方式描述数据库操作语句，可以更方便地管理和维护SQL语句。MyBatis具有灵活性和高度可定制性，可以与各种数据库进行集成。
SQLAlchemy是Python SQL工具包和对象关系映射器，它为应用程序开发人员提供了SQL的全部功能和灵活性。
1、 需求分析 庞大的业务访问量需要高性能、可靠的服务器框架支撑。高性能要求服务器在巨大压力下仍然高速运行，读写返回正确的业务信息，前端用户体验良好。可靠性要求服务器出现宕机、罢工等情况，可以及时恢复服务器正常工作状态，支持业务系统24小时健康运行。使用缓存、读写分离技术提高服务器访问资源速度，解决大访问量资源拥堵问题；使用负载均衡与高可用技术提高服务器响应速度以及服务器稳定性，解决服务器处理大用户量请求问题以及服务器宕机的及时恢复能力。 同时，需要部署运维监控平台，监控服务器上服务程序与资源使用情况，出现
Vmstat是一个很全面的性能分析工具，可以观察到系统的进程状态、内存使用、虚拟内存使用、磁盘的IO、中断、上下文切换、CPU使用等。系统性能分析工具中，使用最多的是这个，除了sysstat工具包外，这个工具能查看的系统资源最多。
后来，随着访问量的上升，几乎大部分使用MySQL架构的网站在数据库上都开始出现了性能问题，web程序不再仅仅专注在功能上，同时也在追求性能。程序员们开始大量的使用缓存技术来缓解数据库的压力，优化数据库的结构和索引。开始比较流行的是通过文件缓存来缓解数据库压力，但是当访问量继续增大的时候，多台web机器通过文件缓存不能共享，大量的小文件缓存也带了了比较高的IO压力。在这个时候， Memcached就自然的成为一个非常时尚的技术产品。
答：Oracle、SQL Server、MySQL、Sybase、DB2、Access 等。
1.2.1High Performance - 对数据库高并发读写的需求
MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统（RDBMS），由瑞典MySQL AB公司开发，现在由Oracle公司负责维护和支持。MySQL是最流行的数据库之一，被广泛用于各种应用程序和网站开发。 MySQL具有以下特点：
简介： 在软件开发中，设计模式扮演着重要的角色，它们提供了一种经过验证的解决方案，帮助我们解决常见的设计问题。而设计模式能够让我们的代码更加具有的兼容性和拓展性。本文将重点介绍设计模式中的模板方法（Template Method）模式，并探讨如何将其与Spring框架相结合，以实现灵活且可扩展的应用程序设计。
几年前我曾经服务过的一家电商公司，随着业务增长我们每天的订单量很快从30万单增长到了100万单，订单总量也突破了一亿。当时用的Mysql数据库。根据监控，我们的每秒最高订单量已经达到了2000笔（不包括秒杀，秒杀TPS已经上万了。秒杀我们有一套专门的解决方案，详见《秒杀系统设计～亿级用户》）。不过，直到此时，订单系统还是单库单表，幸好当时数据库服务器配置不错，我们的系统才能撑住这么大的压力。
我们都知道要成为架构师，数据库优化是必须要了解一些的，今天我们就来谈一谈Mysql数据库优化问题。限于笔者技术有限，不敢高谈阔论，于是整理了如下资料供大家参考。
在上一篇文章里我们简单的说了一下图书管理系统的设计思路,这一篇文章我们将设计一下此系统的数据库.
MySQL 主从复制是指数据可以从一个MySQL数据库服务器主节点复制到一个或多个从节点。
互联网系统架构中，承受着最大出力压力，最难以被伸缩的，就是数据存储部分，原因主要有两方面，一方面，数据存储需要使用硬盘，而硬盘的处理速度要比其他几种计算资源都要慢，比如说CPU、内存等；数据是一个公司最重要的资产，公司需要保证数据的高可用以及一致性，非功能性约束也要更高一些。
1、 前言 对于数据库而言，在日常开发中我们主要的关注点有两块，一个是schema的结构设计，另一个就是索引的优化，这两块是影响我们最终系统结构和性能的关键部分，自然也是我们花费精力最多的部分； 本文主要介绍数据库设计中的一般原则和优化手段，包括数据库的一半范式、反范式设计、数据切分、数据路由与合并等等 2、 Schema设计的一般性原则 2.1 概述 范式理论是关系型数据库设计的黄金法则，它提供了数据结构化的理论基础，有效地保证了数据的一致性，应该说，关系型数据库就是在范式的基础上才成长起来的。 数据库的
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