我们在第16问中使用过 mysql 内置的调试版本 mysqld-debug ,但有些 MySQL 版本中没有内置的调试版本.
大多数SQL语句都是针对一个或多个表的单条语句。并非所有的操作都怎么简单。经常会有一个完整的操作需要多条才能完成
如果把一套软件系统比喻成人体的话,数据库就相当于人体的大脑部分。因为数据库本身的定义就是“存放数据的仓库”,而对于网校系统来说,它需要存储大量的视频、语音、图文、用户资料等,并且可以灵活的调用。因此,今天小编就来讲下,在网校系统源码开发中,可能用到的数据库技术都有哪些?
在系统性能问题中,数据库往往是性能的瓶颈关键因素。那么如何去检测mysql的性能问题,如何构建高性能的mysql,如何编写出高性能的sql语句?为此,整理一些建议。
大家可能不知道,支撑微信10亿用户之后,最基础也是最核心的技术是什么?那就是网络编程。
下划线通配符是只能匹配单个字符,而不是多个字符。一个_只能匹配一个字符,不能多也不能少
首先应用程序框架,随你自己业务需求而定,可以选择SSH或者SSM,或者看自己业务量大小。
RocksDB 是基于Facebook 开源的一种支持事务的、高度可压缩、高性能的MyRocks存储引擎,特别适用于高度压缩和大容量的数据。以下是一些关键特点:
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
遇到单表数据量大的时候很多开发者都会想到给相对的字段建立索引来提高性能(mysql索引的使用),但很少会去关注索引的类型该如何选择,在mysql中支持有两种类型,最常用的也是默认的Btree类型,其次就是最容易被忽略的Hash类型。下面将分别介绍两种索引类型的区别。
MySQL调优对于很多程序员而言,都是一个非常棘手的问题,多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程,很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。 就在昨天我在百忙之中抽出空余时间面试了个腾讯30k出来的,我开口就是:MYSQL性能调优如何入手?他的回答的:基础优化、优化的哲学、优化需求、优化的思路、存储引擎层、数据库优化、等等细节,好吧我承认我败了。 但是我严重怀疑他是做了准备而来的,不然没有什么人可以记得这么清楚有条理,果不其然,在他入职之后说出了实情;
作者简介 肖鹏 微博研发中心数据库技术负责人,主要负责微博数据库(MySQL/Reids/HBase/Memcached)相关的业务保障,性能优化,架构设计以及周边的自动化系统建设。10年互联网数据库
“我自己的电脑终于可以直接装ob了啊~随时随地都能玩了,已买桂花同载酒,亦是少年游。”这是OceanBase开源社区的“划水一级运动员五月”几天前发出的帖子。
MySQL EXPLAIN命令是查询性能优化不可缺少的一部分,该文主要讲解explain命令的使用及相关参数说明。
《高性能MySQL》指导 性能优化 1.表优化 2.索引优化 3.查询优化 4.服务器优化 5.系统与硬件优化 稳定优化 1.复制 2.可拓展 3.高可用,避免单点失效等 4.云 5.备份恢复 1.表优化 选择合适的数据类型 减少列和关联 反范式冗余 缓存表、计数器表 2.索引优化 索引独立放在符号的一侧 前缀/翻转后缀索引 合适的多列索引顺序 聚簇索引(索引组织表) 覆盖需要返回字段索引 索引排序 压缩 移除冗余和重复索引 (唯一和主键都是索引) 索引减少锁
在今年的Oracle Cloud World,Oracle宣布将发布一款数据库湖仓产品——MySQL HeatWave Lakehouse用以解决存储在数据库之外的文件数据等非结构化数据的查询和处理。
我们现在处理什么年代 2020年 大数据时代 适者生存 学习才是在这个社会生存的唯一法则。
答: 当我们在 4 核 8G 的机器上运 MySQL 5.7 时,大概可以支撑 500 的 TPS 和 10000 的 QPS。但是当服务的用户量远超这个量的时候,并且读的量大于写数据的量的时候,那我们解决的办法之一就是将数据库进行主从读写分离。
对于InnoDB数据表,内部的行存储格式没有区分固定长度和可变长度列(所有数据行都使用指向数据列值的头指针),因此在本质上,使用固定长度的CHAR列不一定比使用可变长度VARCHAR列简单。因而,主要的性能因素是数据行使用的存储总量。由于CHAR平均占用的空间多于VARCHAR,因 此使用VARCHAR来最小化需要处理的数据行的存储总量和磁盘I/O是比较好的。
INODB和MyISAM有区别;(engine=innodb和engine=myisam)
简介 视图 通俗的讲,视图就是一条SELECT语句执行后返回的结果集。 方便操作,特别是查询操作,减少复杂的SQL语句,增强可读性; 更加安全,数据库授权命令不能限定到特定行和特定列,但是通过合理创建视图,可以把权限限定到行列级别 过程 存储过程(Stored Procedure)是一组为了完成特定功能的SQL语句集,经编译后存储在数据库中,用户通过指定存储过程的名字并给定参数(如果该存储过程带有参数)来调用执行它。 通过吧处理封装在容易使用的单元中,简化复杂的操作 由于不要求反复建立一系列处理步骤,这保证
1、在CSDN这么久了,也是有感情的。很感谢这么多粉丝们关注了我,我想,是要回报一下大家的。所以我的博客也是比较用心的,大家可以看出来吧,几乎每周我都会 “排水”,平时也坚持尽量不灌水。上上周我一波就清理了六十几篇水文,感觉整体质量又上了一个台阶。十月份预计保留在我的主页上的有350篇,透个底,我目前的更新速度是一周20篇左右。小短文居多,没什么流量,但是基本一针见血,你们看着省时间,我写的也更省时间。写完我就发我粉丝群去,说真的,不差那点流量,虽然我也很想有朋友跟我说:你这里写的不对,我想你写一篇XXX,都是过去式啦,我们已经组成了技术探讨小组,可以互相往死里问哈哈,有想来可以私信我。
原文: https://www.cnblogs.com/xpp142857/p/7373005.html http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-m
MySQL的优化主要分为结构优化(Scheme optimization)和查询优化(Query optimization)。本章讨论的高性能索引策略主要属于结构优化范畴。本章的内容完全基于上文的理论基础,实际上一旦理解了索引背后的机制,那么选择高性能的策略就变成了纯粹的推理,并且可以理解这些策略背后的逻辑。
使⽤ EXPLAIN 判断 SQL 语句是否合理使用索引,尽量避免 extra 列出现:Using File Sort、Using Temporary 等。
满足极高读写性能需求的Key-Value数据库高性能Key-Value数据库的主要特点就是具有极高的数据库
一、什么是MongoDB ? MongoDB 是由C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。 在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能。 MongoDB 旨在为WEB应用
良好的设计是高性能的基石,应该根据系统的实际业务需求、使用场景进行设计、优化、再调整,在这其中往往需要权衡各种因素,例如,数据库表究竟如何划分、字段如何选择合适的数据类型等等问题。
有个朋友问一个问题“能不能帮忙看下const和ref_eq有啥区别,mysql高性能书籍里面的讲得不太明白”。
港真,Null 貌似在哪里都是个头疼的问题,比如 Java 里让人头疼的 NullPointerException,为了避免猝不及防的空指针异常,千百年来程序猿们不得不在代码里小心翼翼的各种 if 判断,麻烦而又臃肿,为此 java8 引入了 Optional 来避免这一问题。 下面咱们要聊的是 MySQL 里的 null,在大量的 MySQL 优化文章和书籍里都提到了字段尽可能用NOT NULL,而不是NULL,除非特殊情况。但却都只给结论不说明原因,犹如鸡汤不给勺子一样,让不少初学者对这个结论半信半疑或
如何快速入门数据库?以我个人经验来看,数据库功能和性能测试是一条不错的捷径。当然从公司层面,数据库测试还有更多实用的功能。这方面,美团点评使用的是知名工具sysbench,主要是用来解决以下几个问题: 统一测试方法,以便测试结果的可重复和可对比。 结合美团点评的业务特点和硬件特性,得到最优的参数配置。 扩展sysbench的测试能力,比如增加对JSON测试的支持。 数据库测试虽然入门简单,但是却能在测试中获得对数据库、操作系统等的感性认识,为日后深入的研究数据库和性能调优打下很好的基础。如果你不满足于仅仅使
众所周知,InnoDB使用的索引结构是B+树,但其实它还支持另一种索引:自适应哈希索引。
索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,如果没有索引,执行查询时Mysql必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录,直至找到符合要求的记录,表里面的记录数量越多,这个操作的代价就越高,如果作为搜索条件的列上已经创建了索引,mysql无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有一千个记录,通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。所以对于现在的各种大型数据库来说,索引可以大大提高数据库的性能,以至于它变成了数据库不可缺少的一部分。
回顾以前写的项目,发现在规范的时候,还是可以做点骚操作的。 假使以后还有新的项目用到了MySQL,那么肯定是要实践一番的。 为了准备,创建测试数据表(建表语句中默认使用utf8mb4以及utf8mb4_unicode_ci,感兴趣的读者可以自行搜索这两个配置):
港真,Null 貌似在哪里都是个头疼的问题,比如 Java 里让人头疼的 NullPointerException,为了避免猝不及防的空指针异常,千百年来程序猿们不得不在代码里小心翼翼的各种 if 判断,麻烦而又臃肿,为此 java8 引入了 Optional 来避免这一问题。
通过前面几天的学习,我们在面对高并发流量时,为了应对大量读写请求,特此将我们的普通存储系统开发成了一套分布式存储系统。主要基于读写分离主从复制以及数据分库分表实现的。不清楚的可以再回去看看啊数据库读写分离方案,实现高性能数据库集群,数据库分库分表后,我们生产环境怎么实现不停机数据迁移
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 说起数据库领域的技术图书,相信很多小伙伴都会想到《高性能MySQL》~~ 没错! 它绝对称得上这个领域当之无愧的霸主! 这可不是博文菌瞎说的,我们今天就来看看,它为什么值得! 《高性能MySQL(第3版)》中文版自从2013年出版至今, 已畅销10年,销量近20W册, 豆瓣评分9.3,看看这评价人数,这评分也绝不是刷出来的! 读者们都给出了最真实的评价! 有人说它是“非常全面的一本有关MySQL应用的书籍”! 也有人说它是“在‘如何更好使用 M
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可,而是要写出高质量的SQL语句,提高系统的可用性。
最近一场调查还是挺意外的,PostgreSQL超越MySQL成为最受欢迎的数据库。身边的客户也有不少开始采用PostgreSQL作为生产的数据库,同时大模型火热、常时记忆的需求,也催生了对向量数据库的需求,而PostgreSQL,众多原因让我不得不把目光投向了这款产品,准备写一篇系列文章介绍PostgreSQL的备份体系、高可用建设、混沌工程、监控体系等内容。
基数是数据列所包含的不同值的数量,例如,某个数据列包含值 1、3、7、4、7、3,那么它的基数就是 4。
分库分表推荐Spring Cloud Alibaba+Seata+Shardingsphere
MySQL HeatWave 是 MySQL 数据库的一项新技术,它是由 Oracle 公司开发的,专为云环境下的高性能分析应用而设计。该技术能够显著提升 MySQL 数据库在大规模数据分析场景下的性能和吞吐量,为企业提供更高效、更快速的数据处理能力。本文将介绍 MySQL HeatWave 的原理、特点和应用场景,以及它在数据库领域带来的重要意义。
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/727/1.html
BA(数据库管理员)是负责管理和维护数据库系统的专业人员。他们负责确保数据库的安全性、可用性和性能,以及处理数据库相关的任务和问题。
一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(主-从)方式进行同步复制,将查询和操作和分别在不同的服务器上进行操作。我推荐的是M-M-Slaves方式,2个主Mysql,多个Slaves,需要注意的是,虽然有2个Master,但是同时只有1个是Active,我们可以在一定时候切换。之所以用2个M,是保证M不会又成为系统的SPOF。
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