mysqlslap 是 Mysql 自带的压力测试工具,可以模拟出大量客户端同时操作数据库的情况,通过结果信息来了解数据库的性能状况 mysqlslap 的一个主要工作场景就是对数据库服务器做基准测试 例如我们拿到了一台服务器,准备做为数据库服务器,那么这台服务器的硬件资源能够支持多大的访问压力呢?优化了操作系统的内核参数后,是否提升了性能?调整了Mysql配置参数后,对性能有多少影响?…… 通过一系列的调优工作,配合基准测试,就可以把这台服务器调整到最佳状态,也掌握了健康状态下的性能指标 以后在实际运行过
2020-01-20:mysql中,一张表里有3亿数据,未分表,要求是在这个大表里添加一列数据。数据库不能停,并且还有增删改操作。请问如何操作?
这位本科还没毕业,就已进入谷歌大脑,与Google资深研究员Lukasz Kaiser共同发表了最近的一篇热门论文----"One Model To Learn Them All",成功证明,一个神经网络是能同时处理多项任务的。 这小子到底是谁?是什么大学这么牛逼,造就了他?关于这篇论文,这位本科生脑子里到底怎么思考的? 作者 | U of T, Google 译者 | failbetter 编辑 | AI100 这位传奇人物就是Aidan Gomez,而他目前就读的大学为多伦多大学。 在多伦多大学,
如果数据量特别特别大,那么锁表时间很长,期间所有表更新都会阻塞,线上业务不能正常执行。
性能测试已经是一个老生常谈的话题了,不同的项目或多或少都会涉及到,但是每个人的经验肯定有所不同。今天我想从以下几个方面分享一下我认为关于性能测试需要重视的要点。
作为DBA总是会有现场的救火工作,而如果尽可能早一些介入需求,设计,开发阶段,可能就会杜绝很多潜在的性能问题。很多问题都是如此,都是逐步积累,最终在某一个阶段会集中爆发出来。今天看老盖的感慨,前十年跟全表扫描斗争,后十年跟隐式转换斗争,几代DBA大约都会面临这样的事情,想想真是蛮有意思。 而且前些天和领导在聊天的时候,我说现在优化没啥动力,一方面业务的使用量是有富余的,一个SQL从10秒优化到5秒,好像也没什么特别的成就 感,说句俏皮的话,可能是你比较喜欢折腾。另一方面绝大多数的业务使用数据
作者:13 GitHub:https://github.com/ZHENFENG13 版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载。 前言 距离上一次更新博客有一段时间了,主要是因为最近有开发任务,另外,这段时间也在学习docker的相关知识,所以博客就没有继续写了,推荐一本书《Docker技术入门与实战》(第二版),想体验一下docker的朋友可以看一下。 按照计划,第二阶段主要是讲一下项目优化上的一些东西,相关的工具已经在基础篇介绍了一些,所以在本阶段更多的是侧重于代码上,虽然做了一份粗略的计划,但
SELECT语句的性能调优有时是一个非常耗时的任务,在我看来它遵循帕累托原则。20%的努力很可能会给你带来80%的性能提升,而为了获得另外20%的性能提升你可能需要花费80%的时间。除非你在金星工作,那里的每一天都等于地球上的243天,否则交付期限很有可能使你没有足够的时间来调优SQL查询。 根据我多年编写和运行SQL语句的经验,我开始开发一个检查列表,当我试图提高查询性能时供我参考。在进行查询计划和阅读我使用的数据库文档之前,我会参考其中的内容,数据库文档有时会很复杂。我的检查列表绝对说不上全面或科学,它
我们知道,innodb存储引擎是基于磁盘存储的,它同时利用缓冲池技术来提高数据库的整体性能,具体的利用方法为:innodb从磁盘中通过16KB数据页的形式,将磁盘中的数据加载到内存当中,通过内存的速度来弥补磁盘速度较慢对数据库带来的性能影响。当缓存池中的数据页被修改过后,通过将数据页从缓冲池刷新回磁盘的操作来确保数据所做的修改被永久保存。原理如下:
根据上图可以看到QPS:10.73k,实际上真实的并发大量数据到达的时候,我这里最高的QPS是将近15k.而目前单个数据库分片(实例)4CPU8G内存的配置下,最高的性能是7k的QPS。
mysql: dbs 数据库系统 bdms 数据库管理系统 bda 数据库管理员 db 数据库 dba通过dbms来操作db! 软件项目开发周期中数据库设计 01.需求分析阶段:分析客户的业务和数据处理需求 02.概要设计阶段:设计数据库的E-R模型图,确认需求信息的正确和完整 03.详细设计阶段:应用三大范式审核数据库结构 04.代码编写阶段:物理实现数据库,编码实现应用 05.软件测试阶段:…… 06.安装部署:…… 数据库设计步骤: 0
(点击上方公众号,可快速关注) 来源:luke, coyee.com/article/10666-java-8-top-tips 在过去的几年中,我一直使用Java 8 进行了很多的编码工作,用于开发新应用和迁移遗留应用,我觉得是时候写一些有用的”最佳实践”。我个人不喜欢”最佳实践”这个术语,因为它意味着“一刀切”的解决方案,当然编码工作是不会这样的–这是因为我们开发人员会想出适合我们的方案。但我发现我对Java8特别的喜欢,它让我的生活更轻松一点,所以我想就此话题展开讨论。 Optional Option
来源:可译网, coyee.com/article/10666-java-8-top-tips 在过去的几年中,我一直使用Java 8 进行了很多的编码工作,用于开发新应用和迁移遗留应用,我觉得是时候写一些有用的”最佳实践”。我个人不喜欢”最佳实践”这个术语,因为它意味着“一刀切”的解决方案,当然编码工作是不会这样的–这是因为我们开发人员会想出适合我们的方案。但我发现我对Java8特别的喜欢,它让我的生活更轻松一点,所以我想就此话题展开讨论。 Optional Optional 是一个被严重低估的功能, 它
numatune是libvirt的一个参数,可以用在numa架构的host上,以控制子机的内存访问策略。
1. 使用最新版本的jQuery jQuery的版本更新很快,你应该总是使用最新的版本。因为新版本会改进性能,还有很多新功能。 下面就来看看,不同版本的jQuery性能差异有多大。这里是三条最常见的jQuery选择语句: $('.elem') $('.elem', context) context.find('.elem') 我们用1.4.2、1.4.4、1.6.2三个版本的jQuery测试,看看浏览器在1秒内能够执行多少次。结果如下:
jQuery的版本更新很快,你应该总是使用最新的版本。因为新版本会改进性能,还有很多新功能。
在之前的章节中讨论了关于修改表分区的一些准备工作和操作细则,这个问题的来由有必要说一下。 通过分区键值发现性能问题 http://blog.itpub.net/23718752/viewspace-1263068/ 当时是在做数据迁移的时候发现了一些表,导入数据比较慢,尽管做了分区的并行切分,速度还是很慢,最后查看数据的分布时,发现90%左右的数据都分布到了一个表分区上。 最后和开发部门协调,重新调整了分区键值,从DBA这边来说,就需要重新来创建分区了。 尽管已经考虑了很多的准备工作和可能碰到的问
“乐观锁”是咱们程序员在面试的过程中经常会碰到的,那么这里我们来聊一下它的重要性。
作为一名程序员,还是必须要会开发网站的,不然别人都会怀疑你是不是程序员了。今天,主要介绍一下如何使用python来搭建一个网站。可能有人会觉得搭建网站不都应该用java么?python的性能那么低。的确,使用java来开发网站的确要比python多的多。但实际上还是有很多大型的网站都是使用python搭建起来的,如国外最大的视频分析网站YouTube、国内的豆瓣、搜狐以及知乎等都是使用python开发的。使用python常用搭建网站的框架有Django、tornado、web.py、web2py、CherryPy、Flask、Bottle、Quixote等。用的比较多的有Django、tornado、Flask。下面主要来介绍一下tornado和django。
一、优化策略:减少使用分支语句 在编写OpenGL shader时,一定要注意减少使用if或for语句,因为这些语句引入分支、会大大降低shader的性能,得不偿失。之所以if语句会对性能有这么大的影响,要从OpenGL的运行机制说起。 二、GPU计算原理:wavefront 以OpenGL通常处理的图像来说,OpenGL的shader在运算的时候,会产生成千上万个线程来对不同的点位区域进行计算,每个线程都使用同一份shader代码、但是处理的数据不同。为了大幅度提高计算速度,OpenGL利用了GPU,
相信使用Hive的人平时会经常用到去重统计之类的吧,但是好像平时很少关注这个去重的性能问题,但是当一个表的数据量非常大的时候,会发现一个简单的count(distinct order_no)这种语句跑的特别慢,和直接运行count(order_no)的时间差了很多,于是研究了一下。 先说结论:能使用group by代替distinc就不要使用distinct,例子:
本文来自旷视科技南京研究院研究员赵博睿在知乎上发表的文章,他主要研究领域为目标检测。本文上半篇将针对mmAP这一经典的目标检测评价指标详细解析其定义初衷和具体计算方式;下半篇将继续分析mmAP的特点,并介绍针对这些特点现有方法如何“hack” mmAP,最后将提出几个mmAP未考虑到的评测要素。仅抛砖引玉,期待诸君有更优评价指标的提出。
在选择压缩算法的时候,首先要考虑的就是压缩比和压缩速率。压缩比主要是为了节省网络带宽和磁盘存储空间,而压缩速率主要影响吞吐量。
上周,我整理了《jQuery设计思想》。 那篇文章是一篇入门教程,从设计思想的角度,讲解"怎么使用jQuery"。今天的文章则是更进一步,讲解"如何用好jQuery"。 我主要参考了Addy Osmani的PPT《提高jQuery性能的诀窍》(jQuery Proven Performance Tips And Tricks)。他是jQuery开发团队的成员,具有一定的权威性,提出的结论都有测试数据支持,非常有价值。 =============================================
以下的内容,希望你的环节是在8.011 以上的环境中操作,部分需要在8.018 以上环境操作
用来加快查询的技术很多,其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引,MYSQL必须从第一条记录开始读完整个表,直到找出相关的行。表越大,花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么,如何使用索引来改善性能,以及索引可能降低性能的情况。
在ICRA2020国际大会上,来自哈佛大学和科罗拉多大学博尔德分校的Kaushik Jayaram、Jennifer Shum、Samantha Castellanos、E. Farrell Helbling和Robert J. Wood共同发布“缩小比例昆虫级微型机器人:HAMR-VI到HAMR-Jr”,表明机器人不仅可以达到速度快体积小,而且还会越来越小!
一位朋友找我做模拟面试,我看他简历上写了,有着实际项目的性能调优经验。这个不错,可以算是他的简历亮点之一。
接上篇,上篇主要是从字段类型,索引,SQL语句,参数配置,缓存等介绍了关于MySQL的优化,下面从表的设计,分库,分片,中间件,NoSQL等提供更多关于MySQL的优化。
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。
随着项目用户量的快速增长,前期可能由于应用程序设计、数据库设计及架构不当,大多项目会在用户量百万、日志/流水等表过千万、乃至过亿时,出现写入卡顿、查询缓慢、各种业务瘫痪的场景。
作为机器学习的子领域,强化学习(RL)经常被比作黑盒。您尝试几个操作,将得到的观察结果输入神经网络,并输出一些值——这是一个深奥的策略,因为这些值要告诉你在任何给定的情况下应该做什么。
平时执行的更新语句,都是从磁盘上加载数据页到DB内存的缓存页,接着就直接更新内存里的缓存页,同时还更新对应的redo log写入一个buffer中。
|作者 陈松威,18年硕士毕业于华中科技大学,目前在CDB/CynosDB数据库内核团队担任TXSQL云数据库内核研发,开发过的功能包括企业级列加密函数、数据恢复工具、异步审计等。 ---- 第一部分 引言 一、什么是数据库审计 对于一个仓库,如果要防盗,常见做法是出入口全装上监控,一旦有问题了,调监控查找异常情况。对数据库来说也类似,数据库也有出入口,对所有连接出入口监控,可以记录下所有的动作,一旦有问题了,通过查询历史动作并进行分析,可以找到关键信息。故数据库审计可以理解为是记录用户访问数据库行为,定
在之前的文章里,为大家介绍了MySQL的连接管理线程的工作方式,在这一篇里为大家介绍管理连接的第二种方式,线程池。
上次关于MRO的文章推送之后,许多小伙伴表示对于Microsoft R这个增强版本的R相当有兴趣,希望大猫快点更新,所以大猫加班加点(最近要投Paper,时间有点紧啊),经过若干小时的奋战,新一期的大猫课堂又和大家见面啦!
链接 | evget.com/article/2016/8/10/24674.html
我使用Java 8编码已经有些年头,既用于新的应用程序,也用来迁移现有的应用,感觉是时候写一些我发现的非常有用的“最佳实践”。我个人并不喜欢“最佳实践”这个说法,因为它意味着“一刀切”的解决方案,而编码不可能是这样的工作方式——我们需要亲自去发现什么样的解决方案才是有效的。但是我发现了一些Java 8代码中可以帮助我们的一些选择,让我们一起来看看吧。
今天对表的update进行了性能测试,收获不小。在linux 64位的环境中测试, 数据量是按照40万左右的标准进行的测试。 SQL> select count(*)from test; COUNT(*) ---------- 411426 数据库在archive log 模式下。 没有考虑索引(没有添加索引),没有考虑执行计划优化的影响,为了保证每次执行的环境基本一致,每次执行sql语句之前都先清空buffer cache. 为了横向比较结果,缩小结果的误差,对表test使用了两条类似的sql
来源:Medium 作者:Mikel Bober-Irizar 编译:刘小芹 【新智元导读】上周爆出的英特尔CPU漏洞门受到很大关注,Linux内核针对Meltdown漏洞出了PIT补丁,但据报告该补丁对性能影响很大。那么它对机器学习任务的影响如何呢?本文作者对神经网络(TensorFlow&Keras)、Scikit-learn、XGBoost等进行了使用和不使用PTI补丁时的性能比较,发现该补丁对性能的影响非常依赖于任务——有些任务不受影响,有些任务的性能下降了40%。 就在上周,互联网爆出两个新的
声明:本文所有列举的问题都来源于 《编程随想》的博客,这个博客的博主知识渊博,编程方面的一些文章质量很高,给人醍醐灌顶的感觉。 算法和数据结构 什么时候该用数组类型容器,什么时候该用链表型容器,如何合理的使用数据类型 什么是散列函数,HashMap的实现原理是什么 什么是递归,使用递归实现目录树遍历 什么是算法复杂度 是否理解空间换时间的思想 写一个针对整数数组的冒泡排序, 写一个针对整数数组的二分查找函数 面向对象 基于接口的继承和基于实现的继承各有什么优缺点 继承(extend implement) 有
PHP使我们常用的一种脚本语言,其最大的特点就是编程效率高,能够支持产品的快速迭代,可与其他传统的编译语言相比,CPU和内存使用效率不高,但Facebook的HipHop项目的完成,预示着PHP语言将更加优化。
MySQL 的Performance Schema由来已久,但由于内存消耗,性能影响等原因,导致其始终无法进入主流的MySQL默认配置,对MySQL的问题诊断以及处理造成很多不利的影响。 一般而言,Performance Schema会对性能造成影响,比如row mutex的位置。实际上,MySQL经常出现问题的地方,很多时候是在Server层,在这一层,很多Performance Schema的设置并不会导致性能的下降(或者明显下降)。 下文为总结出来的,推荐开启的Performance Schema选
前言 前面给大家介绍了查询语句,感觉写的还不错的,喜欢的可以去查看。今天给大家分享的是MySQL中的视图。 视图(View):视图是由查询结果形成一张虚拟的表。非临时表,只要不删除的话就会一直存放在磁盘上,但是没有对应的文件。视图的使用和正常的表的使用一样。 一、什么是视图 视图是数据库数据的特定子集。可以禁止所有用户访问数据库表,而要求用户只能通过视图操作数据,这种方法可以保护用户和应用程序不受某些数据库修改的影响。 视图是抽象的,他在使用时,从表里提取出数据,形成虚的表。不过对他的操作有很多的限
我曾经的文章中,写到了XGBoost、LightGBM和Catboost的对比研究。通过分析,我们可以得出结论,catboost在速度和准确度方面都优于其他两家公司。在今天这个部分中,我们将深入研究catboost,探索catboost为高效建模和理解超参数提供的新特性。
腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙已圆满结束,本期带来赖铮分享的《庖丁解牛:腾讯云CDB内核架构及亮点功能解密》直播视频和文字回顾。 关注“腾讯云数据库”公众号,回复“0530赖铮”,即可下载直播分享PPT。 大家下午好。非常高兴今天下午有这个机会和大家做一个分享。首先做一个简单的自我介绍,我叫赖铮,现在是腾讯云CDB/CynosDB内核的架构师,我之前一直都是从事于数据库内核的研发工作,差不多20年。之前在达梦,Teradata和Oracle都工作过。在Oracle的时候是在MySQL InnoDB
这几天要折腾mysql服务器,所以在网上搜罗了一些维护策略,然后自己总结实验,下面是我的总结经验和别人的一些建议。
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