性能问题是数据库中最重要也是最迫切要解决的问题之一，随着业务的发展和数据的不断加增，用户对于系统的响应速度的要求越来越高。而归根结底就是要提高数据库系统的性能。对于大部分的DBA来说，性能优化并不是一件容易的事情，造成性能问题的原因多种多样，在现实中，优化过程也会受到重重阻碍，随着云时代的到来以及自动化智能化运维的发展，那么云时代的DBA该如何优化数据库的性能呢？ 在今年的数据技术嘉年华上，我们邀请了来自国内外各大企业的性能优化专家，从不同的角度分析云时代数据库性能优化的技术与技巧。 重点嘉宾与主题抢先一
上图是TDSQL结构图，因部署高可用环境2机房增加到3机房时需要增加ZOOKEEPER节点的情形，比方说从3台增加到5台。具体操作方法，以及需要修改的配置文件我们可以参考以下方法：
之所以写这篇文章，还是正好有刚需，我的博客数据库需要迁移使用TDSQ-C的产品，为了提升我博客速度，还是花重金去买了腾讯云数据库TDSQL的产品。
MySQL允许在相同列上创建多个索引，无论是有意还是无意，mysql需要单独维护重复的索引，并且优化器在优化查询的时候也需要逐个地进行考虑，这会影响性能。
以支付宝用户为例，8亿；微信用户更是10亿。订单表更夸张，比如美团外卖，每天都是几千万的订单。淘宝的历史订单总量应该百亿，甚至千亿级别，这些海量数据远不是一张表能Hold住的。事实上MySQL单表可以存储10亿级数据，只是这时候性能比较差，业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态，因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
OceanBase 4.3 正式推出列存功能，打造满足实时分析业务的列存能力。本文将作为《列存能力深入剖析解读》的延伸，进一步探讨列存在 OceanBase 数据库架构中应用和演进，以及未来的发展方向。
重复索引： 重复索引是指相同的列以相同的顺序建立的同类型的索引，如下表中的 primary key和ID列上的索引就是重复索引
很多开发者都遇到类似这样的经历：一个产品功能开发测试都正常，发布上线后也正常，但是过一段后，如果有个活动或流量一大程序就突然卡了，也有可能流量正常也没搞活动，但是过一段时间后程序响应越来越慢，这个时候一般都要花很大精力去排查原因，最后发现是数据库查询没有索引导致的。流量大或数据量增加后会导致请求变慢，加上索引就正常了。
1. 原始单据与实体之间的关系 可以是一对一、一对多、多对多的关系。在一般情况下，它们是一对一的关系：即一张原始单据对应且只对应一个实体。在特殊情况下，它们可能是一对多或多对一的关系，即一张原始单证对应多个实体，或多张原始单证对应一个实体。这里的实体可以理解为基本表。明确这种对应关系后，对我们设计录入界面大有好处。 〖例〗：一份员工履历资料，在人力资源信息系统中，就对应三个基本表：员工基本情况表、社会关系表、工作简历表。这就是“一张原始单证对应多个实体”的典型例子。 ·2. 主键与外键 一般而言，一个实体不
本文参见：https://blog.csdn.net/Xingxinxinxin/article/details/80939277
目前大数据存储有两种方案可供选择：行存储（Row-Based）和列存储（Column-Based）。业界对两种存储方案有很多争持，集中焦点是:谁能够更有效地处理海量数据，且兼顾安全、可靠、完整性。从目前发展情况看，关系数据库已经不适应这种巨大的存储量和计算要求，基本是淘汰出局。在已知的几种大数据处理软件中，Hadoop的HBase采用列存储，MongoDB是文档型的行存储，Lexst是二进制型的行存储。
真诚是为人处世的基础。无论表达关切的一方，还是被关注的一方，只有你情我愿，才能互惠互利。
Elasticsearch（中文名：弹性搜索）是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它构建在Apache Lucene搜索库之上。它由Elastic公司开发，并于2010年首次发布。Elasticsearch旨在处理大规模数据集并提供快速的搜索、分析和数据可视化功能。它被广泛应用于各种用途，如全文搜索、日志分析、业务指标分析、安全事件检测等。
你写的每条SQL都是全表扫描吗？如果是，那MySQL可太感谢你了，每一次SQL执行都是在给MySQL上压力、上对抗。MySQL有苦难言：你不知道索引吗？你写的SQL索引都失效了不知道吗？慢查询不懂啊？建那么多索引干嘛呢。。。
Elasticsearch（简称ES）是当前使用最多、规模最大的检索系统。ES是一个分布式，高实时的搜索引擎，覆盖许多实时检索场景和更低的响应时效，为所有类型的数据提供近乎实时的搜索和分析。ES的检索能力广泛应用于各种搜索场景中。下图是检索平台数据流程：
在确定需要优化的目标时，先了解哪些查询执行速度较慢非常重要。通过分析慢查询日志，找出问题并对症下药。
虽说近些年来，从国内数据库市场来看，Oracle是有些势衰；但从全球角度来说，其霸主地位依然不可撼动。其技术的演讲变化，仍然对行业数据库发展有着颇大的指导引领意义。下面是我对其近三年来发布的新特性加以盘点，进而洞察行业变化，挖掘技术趋势。材料部分内容引用自盖总的《Oracle新特性》系列文章，感谢！
一、数据库设计的特点 数据库建设的基本规律 三分技术，七分管理，十二分基础数据 管理
总是在灾难发生后，才想起容灾的重要性。 总是在吃过亏后，才记得曾经有人提醒过。 一，核心军规 不在数据库做计算，cpu计算务必移至业务层 控制单表数据量，单表记录控制在千万级 控制列数量，字段数控制在20以内 平衡范式与冗余，为提高效率可以牺牲范式设计，冗余数据 拒绝3B(big)，大sql，大事务，大批量 二，字段类军规 用好数值类型 tinyint(1Byte) smallint(2Byte) mediumint(3Byte) int(4Byte) bigint(8Byte) bad case：in
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
近期我们在DBASK小程序新关联了韩锋频道、互联网侦察、数据库SQL、SQL数据库开发、跨界架构师、石杉的架构笔记等数据领域的公众号，聚合更新展示，欢迎大家阅读分享。
诸多知名大公司都在使用MySQL，其中包括Google、Yahoo、NASA和Walmart。此外，其中部分公司的表囊括数十亿行，却又性能极佳。虽然很难保持MySQL数据库高速运行，但面对数据堆积，可以通过一些性能调整，来使其继续工作。本文则将围绕这一问题展开讨论。 导论 设计数据库之前，有必要先了解一下表的使用方法。例如，对于需要频繁更新的数据，最好将其存入一个独立表中，而通过这样的分表，更新操作将更加快捷。同时，表的连接操作也会消耗时间，所以若要深入分析复杂数据，则最好选用大表。惯有认知下，归一化可通过
近日，国际顶级专业分析机构 451 Research 发表了一篇关于 TiDB 的报告《PingCAP eyes US market with database targeting operational and analytical workloads》，其中就提到 TiDB 是一款同时面对在线处理业务和数据分析业务的混合数据库，也就是现在流行的新理念 HTAP。
日志领域是 ES 最重要也是规模最大的应用场景之一。这得益于 ES 有高性能倒排索引、灵活的 schema、易用的分布式架构，支持高吞吐写入、高性能查询，同时有强大的数据治理生态、端到端的完整解决方案。但原生 ES 在高吞吐写入、低成本存储、高性能查询等方面还有非常大的优化空间，本文重点剖析腾讯云大数据 ES 团队在这三个方面的内核增强优化。
日志领域是Elasticsearch（ES）最重要也是规模最大的应用场景之一。这得益于 ES 有高性能倒排索引、灵活的 schema、易用的分布式架构，支持高吞吐写入、高性能查询，同时有强大的数据治理生态、端到端的完整解决方案。但原生 ES 在高吞吐写入、低成本存储、高性能查询等方面还有非常大的优化空间，本文重点剖析腾讯云大数据 ES 团队在这三个方面的内核增强优化。
“Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module.
MySQL索引优化是提高查询效率和性能的关键。在处理大量数据和复杂查询时，合理设计和使用索引可以显著提升数据库的响应速度和吞吐量。下面将详细介绍如何进行MySQL索引优化并提供一些建议。
（Response time）或者叫执行时间（Execution time）。想要提升响应时间这个性能指标，你可以理解为让计算机“跑得更快”。
可以从多个方面进行性能优化，原则是 尽量减少系统的瓶颈，减少资源的占用，加快系统的响应速度。比如：
Pig最早是雅虎公司的一个基于Hadoop的并行处理架构，后来Yahoo将Pig捐献给Apache（一个开源软件的基金组织）的一个项目，由Apache来负责维护，Pig是一个基于 Hadoop的大规模数据分析平台，它提供的SQL-like语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。Pig为复杂的海量数据并行计算提供了一个简 易的操作和编程接口，这一点和FaceBook开源的Hive（一个以SQL方式，操作hadoop的一个开源框架）一样简洁，清晰，易上手！
在文章开始之前，我们还是简单来回顾下Pig的的前尘往事： 1，Pig是什么？ Pig最早是雅虎公司的一个基于Hadoop的并行处理架构，后来Yahoo将Pig捐献给Apache（一个开源软件的基金组织）的一个项目，由Apache来负责维护，Pig是一个基于 Hadoop的大规模数据分析平台，它提供的SQL-like语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。Pig为复杂的海量数据并行计算提供了一个简 易的操作和编程接口，这一
在这个信息爆炸的时代，数据已经成为企业成功的关键因素之一。而作为企业级数据库的代表，MySQL在处理海量数据方面扮演着重要角色。在MySQL中，索引是提高查询性能的关键。通过合理地使用索引，我们可以显著提升数据库的查询速度，从而提升应用的响应速度。本文将详细介绍MySQL索引的相关知识。
数据库设计是一种系统性的过程，旨在确定和规划数据库系统的结构、组织和存储方式，以满足特定应用需求。它包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计等阶段，确保数据库能够有效、高效地存储和管理数据，同时满足数据一致性、完整性和可维护性的要求。
在微生物测序分析中，常常需要对未知的核酸或蛋白序列进行物种,功能或类别注释。注释方法种类较多，其中最常用的是与一些标准数据库进行相似性搜索，也就是序列比对。因此，数据库的优劣对注释结果至关重要。本期小编为大家带来的是NCBI上的三个重要的数据库—NR/NT，Taxonomy和RefSeq。 NR/NT 数据库 NR(Non-Redundant Protein Sequence Database)非冗余蛋白库，所有GenBank+EMBL+DDBJ+PDB中的非冗余蛋白序列，对于所有已知的或可能的编码序列
jieba库是一款优秀的 Python 第三方中文分词库，jieba 支持三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式，下面是三种模式的特点。
在面试中，SQL 调优经常是被问及的问题，它可以考察候选人对于 SQL 整体性能优化的理解和掌握程度。一般来说，SQL 调优的步骤可以从以下几个方面入手。
赶集网mysql开发36军规 写在前面的话： 总是在灾难发生后，才想起容灾的重要性； 总是在吃过亏后，才记得曾经有人提醒过。 （一）核心军规 （1）不在数据库做运算：cpu计算务必移至业务层 （2）控制单表数据量：单表记录控制在1000w （3）控制列数量：字段数控制在20以内 （4）平衡范式与冗余：为提高效率牺牲范式设计，冗余数据 （5）拒绝3B：拒绝大sql，大事物，大批量 （二）字段类军规 （6）用好数值类型 tinyint(1Byte) smallint(2Byte) mediumint(3Byte
数据库的监控分析：指管理员借助工具监测DBMS的整体运行情况掌握系统当前或以往的负荷、配置、应用等信息，并分析监测数据的性能参数和环境信息，评估整体DBMS的整体运行状态。
写在前面的话： 总是在灾难发生后，才想起容灾的重要性； 总是在吃过亏后，才记得曾经有人提醒过。
前几天上了水木社区，发现还是有大牛的，看了关于大数据和数据库的讨论，还是蛮有意思的，限于篇幅和版面，我做了部分的提取和整理。 先看看这位人士的分析，对于行业的现状还是很有了解，不是大学教授就是行业先锋。 大数据是一种方案，而不是一种模型。方案有方案的压力， 只能使出各种绝招来“解决”问题。既然是方案，就包括了存贮，运算，输入和输出等等。 就运算模型上，因为要更好地采用廉价硬件，实践出如hadoop/mapreduce这样的计算模型， 还有就是storm，以及其他模型。在存贮方面，也有很大的变化。
依赖关系模型创建的数据库，用一个二维表格及其关系组成的数据组织，最大的特点是事务的一致性
摘要：Admaster数据挖掘总监 随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB，对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。
人们把词语组合成句子来表达意义，对于一句中文，人可以借助知识明白哪些是词，进而理解语句的含义，而计算机很难做到。确定句子中的词，是计算机理解中文的基础。jieba库是一款优秀的Python第三方中文分词库。
中移信息平台能力中心数据库团队成员，主要负责 MySQL、TiDB、Redis、clickhouse 等开源数据库的维护工作。
在某婚恋客户合作过程中，由于以前该客户的所有基础架构环境全部部署在客户自己的IDC中，但是该IDC建设于10年前，IDC已经使用很久了，而且是运营商IDC，外网带宽有限，资源机架扩展有很大局限，还出现过多次DDOS攻击，而且客户的技术团队人员基本都在深圳，在北京还配备了一个单独的机房本地巡检维护团队，因此该客户基于云的很多好处，考虑将业务迁移到腾讯云。
升级硬件通常是我们的第一考虑，主要原因是数据库会占用大量资源。不过这种解决方案也就仅限于此了。实际上，您通常可以让CPU或磁盘速度加倍，也可以让内存增大 4 到 8 倍。
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件，支持nfx/netcore，由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今，以下简称XCode。
在工作中不可避免的就要针对新需求进行表结构设计, 那应该将表结构设计成什么样, 又该依据什么准则设计呢? 带着这些问题, 一起看下如何进行表结构设计. 表结构目的 我们应该带着什么样的目标, 或者说
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
