同学B:因为索引其实就是一种优化查询的数据结构,比如Mysql中的索引是用B+树实现的,而B+树就是一种数据结构,可以优化查询速度,可以利用索引快速查找数据,所以能优化查询。
1、char是固定长度的字符类型,分配多少空间,就占用多长空间。Varchar是可变长度的字符类型,内容有多大就占用多大的空间,能有效节省空间。
每种数据库都有自己的管理内存的方法,MYSQL 管理内存(仅仅讨论 INNODB 数据库引擎)的方法大部分都关注在 innodb_buffer_pool_size 这个设置。MYSQL 本身内存管理有这么简单吗?
一、测试背景: TokuDB一直被传说有着较高压缩比、较高insert性能、以及在线添加索引和字段速度较快等等优点,对此进行了相关的调研,针对压缩比、写入性能以及DDL速率进行了相关测试;根据相关资料以及测试报告得出相关结论,了解实用场景以及对应优势。 二、测试环境: CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 v3 @ 2.60GHz * 32 内存:128G 操作系统:CentOS release 6.6 Mysql版本:5.6 Mysql版本:5.5 Tokudb版本:7.5.1
实在抱歉,上期的 谁说Postgresql 没有靠谱的高可用为(4)期,疏忽忘记打标识了,特此道歉
如果对 Innodb 数据表有大量的写入操作,那么选择合适的 innodb_log_file_size 值对提升MySQL性能很重要。然而设置太大了,就会增加恢复的时间,因此在MySQL崩溃或者突然断电等情况会令MySQL服务器花很长时间来恢复。
MySQL查询缓存,query cache,是MySQL希望能提升查询性能的一个特性,它保存了客户端查询返回的完整结果,当新的客户端查询命中该缓存,MySQL会立即返回结果。
在如今大数据流量剧增的网络应用时代,服务器租用越来越成为众多企业和运营商的首选。而性能和配置不达标的服务器选择只会给企业带来诸多运营问题;但不经过实际需求的评估,轻率的选择一台性能强劲、价格昂贵的服务器,无疑是会带来成本上的浪费;因此,不能一味的为了省钱而选择一台很容易称为计算瓶颈,或者没有充分考虑数据冗余的服务器,都是会影响正常的业务运行,你需要从不同的角度来决定选择一台什么样的服务器,找到满足技术需要、业务发展和成本控制之间的最佳平衡点,为了做到这一点,绝对还是需要一点智慧。
最近,又遇到了慢 SQL,简单的看了下,又是因为 MySQL 本身优化器还有查询计划估计不准的问题。SQL 如下:
为了提高 php 服务器性能,安装宝塔面板的服务器需要设置一下。整个设置过程很简单,魏艾斯博客把如何设置宝塔面板提高服务器性能的过程写下来,希望能帮到初次使用宝塔面板的朋友们。
InnoDB 日志文件的作用 Innodb 数据表崩溃后,再次启动时,MySQL会扫描日志文件,看哪些记录不在表空间中,对其进行 redo 操作,从而完成数据恢复 Innodb 日志文件的大小可以通过参数 innodb_log_file_size 来设置 这个值如果太小,会增加checkpoint,导致刷新磁盘的次数增加,影响数据库性能 如果太大,会让数据恢复过程变慢,便增加了数据库不可用的时间 所以,设置一个合适的日志大小是比较重要的 如何计算出合适的日志大小 思路 设为多大是合适,没有明确的定义,但有一
最近很多人觉得python火的不得了,是不是php不行了,有点杞人忧天了。很多人觉得看不懂相关招聘里面的内容,笔者根据入行的一些经验简单的分析下如何看懂一份php的招聘要求,希望带给那些正在找工作的小
MySQL的査询优化器会通过两个API来了解存储引擎的索引值的分布信息,以决定如何使用索引。第一个API是 records_in_range(),通过向存储引擎传入两个边界值获取在这个范围大概有多少条记录。对于某些存储引擎,该接口返回精确值,例如MyISAM;但对于另一些存储引擎则是一个估算值,例如 InnoDB。 第二个API是info(),该接口返回各种类型的数据,包括索引的基数(每个键值有多少条记录)。 如果存储引擎向优化器提供的扫描行数信息是不准确的数据,或者执行计划本身太复杂以致无法准确地获取各个阶段匹配的行数,那么优化器会使用索引统计信息来估算扫描行数。 MySQL优化器使用的是基于成本的模型,而衡量成本的主要指标就是一个查询需要扫描多少行。如果表没有统计信息,或者统计信息不准确,优化器就很有可能做出错误的决定。可以通过运行ANALYZE TABLE来重新生成统计信息解决这个问题。 每种存储引擎实现索引统计信息的方式不同,所以需要进行ANALYZE TABLE的频率也因不同的引擎而不同,每次运行的成本也不同:
这篇文章来源于我的一位朋友,和我一样参加了去年了秋招,这份面经我看了下,很多问题都是高频面试题,而且总结的挺全,在此分享给大家。先看下大致目录
在使用MySQL数据库的时候,经常会遇到这么一个问题,就是“Can not connect to MySQL server. Too many connections”-mysql 1040错误,这是因为访问MySQL且还未释放的连接数目已经达到MySQL的上限。通常,mysql的最大连接数默认是100, 最大可以达到16384。
线上的MySQL实例在使用时间长了之后,会保存很多的业务数据,通常情况下,磁盘使用量也会随着业务的接入时间上升。
我们知道所有程序运行都需要使用内存,而内存的管理和分配又是非常重要的,它决定了你的程序能不能在有限的资源内跑的更快。可以设想一下,如果你自己来设计的一个内存分配的规则,会遇到什么问题呢?如果你有了一大块内存你要怎么去合理的分配和使用呢?今天我们通过几张图来看看golang中的内存分配是怎样的。
update语句也需要经过连接器、分析器、优化器、执行器,但是update语句相比select语句还是有很大不同的,更新流程设计两个重要的日志模块:
今天想和大家聊一聊 MySQL 中的 redo log,其实最早我是想聊两阶段提交的,后来想想可能有小伙伴还不了解 binlog,所以就先整了一篇 binlog: 手把手教你玩 MySQL 删库不跑路,直接把 MySQL 的 binlog 玩溜! MySQL删库不跑路(视频版) binlog 大家懂了之后,接下来还差个 redo log,redo log 大家也懂了,那么再讲两阶段提交相信小伙伴们就很容易懂了,咱们一步一步来。 1. 谁的 redo log 学习 redo log,我觉得首先要搞明白一个问
Elasticsearch性能优化的最终目的:用户体验爽。 关于爽的定义——著名产品人梁宁曾经说过“人在满足时候的状态叫做愉悦,人不被满足就会难受,就会开始寻求。如果这个人在寻求中,能立刻得到即时满足,这种感觉就是爽!”。
使系统快速运行的最重要因素是其基本设计。您还必须知道系统正在执行哪种处理以及其瓶颈是什么。在大多数情况下,系统瓶颈来自以下来源:
以交友平台用户中心的user表为例,单表数据规模达到千万级别时,你可能会发现使用用户筛选功能查询用户变得非常非常慢,明明查询命中了索引,但是,部分查询还是很慢,这时候,我们就需要考虑拆分这张user表了。
但凡初次接触MongoDB的人,无不惊讶于它对内存的贪得无厌,至于个中缘由,我先讲讲Linux是如何管理内存的,再说说MongoDB是如何使用内存的,答案自然就清楚了。
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。
写数据库,我第一时间就想到了MySQL、Oracle、索引、存储过程、查询优化等等。
在MySQL数据库中,用的最多的字符型数据类型就是Varchar和Char.。这两种数据类型虽然都是用来存放字符型数据,但是无论从结构还是从数据的保存方式来看,两者相差很大。而且其具体的实现方式,还依赖与存储引擎。我这里就以大家最常用的MYISAM存储引擎为例,谈谈这两种数据类型的差异。在后续建议中,也是针对这种存储类型而言的。
很多大厂都喜欢招看过源码的程序员,很多面试过程中都会深入的问一些源码级别的问题,比如Spring、Dubbo等等这些。
架构本身就是一个伪命题,因为很多东西的考虑是一种权衡,也是一种选择,并且含有各种约束条件。
但 Redis 又无法有效利用,这就形成了内存碎片,内存碎片不会统计在 used_memory 中。
从MySQL 5.7.5开始,我们可以动态修改InnoDB Buffer Pool的大小。这个新特性同时也引入了一个参数--innodb_buffer_pool_chunk_size,buffer pool会根据这个参数值的整数倍增加或减小。这个参数不是动态修改的,如果配置错误,可能会导致不想看到的结果。
摘自https://www.rathishkumar.in/2016/04/understanding-mysql-architecture.html
作者:龚唐杰,爱可生 DBA 团队成员,主要负责 MySQL 技术支持,擅长 MySQL、PG、国产数据库。
MyISAM是 默认存储引擎。它基于更老的ISAM代码,但有很多有用的扩展。MyISAM存储引擎的一些特征: · 所有数据值先存储低字节。这使得数据机和操作系统分离。二进制轻便性的唯一要求是机器使用补码(如最近20年的机器有的一样)和IEEE浮点格式(在主流机器中也完全是主导的)。唯一不支持二进制兼容性的机器是嵌入式系统。这些系统有时使用特殊的处理器。
在估算之前我们必须清楚这台数据库服务器的配置是什么情况,正常情况下我们需要摸清楚以下几点因素:
我们发现磁盘 IO 并没有饱和,那么磁盘 IO 的正常延迟, 会对这组 MySQL 的性能造成多大影响呢?
当小白抱着这个问题去问大佬的时候,80%的回答就是:动态数组就是可以变化长度的数组,就这么简单,没啥难度。
一个CPU core同一时间只能执行一个线程。而每个Executor进程上分配到的多个task,都是以每个task一条线程的方式,多线程并发运行的。
一、前言 这个问题是博主去年面试的时候被大佬问过的问题,当时也不大清楚里面的原理,硬着头皮回答的,当然,最终面试也没过,哈哈。最近刚好研究了这块的一些东西,就有种恍然大悟的感觉,这里分享给大家,欢迎拍砖~
“ 在软件系统中,IO速度比内存速度慢,IO读写在很多情况下会是系统的瓶颈,我们也知道Redis的查询速度比直接查数据库要快,因为Redis将数据存在内存中,而Mysql的查询是执行IO操作。那么他们之间到底有多大的差距呢?”
Mysql可以通过启动时指定参数和使用配置文件两种方法进行配置,在大多数情况下配置文件位于/etc/my.cnf 或者是 /etc/mysql/my.cnf在Windows系统配置文件可以是位于C://windows//my.ini文件,MySQL查找配置文件的顺序可以通过以下方法获得。
无论是做PHP开发还是做JAVA开发甚至前端开发,只要是开发,面试的时候都必考数据库。为什么前端也要考数据库?因为数据库课程是计算机的基础课程,同样的基础课程还有操作系统,数据结构。只要写代码就永远跳不出这三门基础课。
选择虚拟主机建网站,预装了网站应用环境就和数据库环境,提供可视化操作的控制面板环境,操作简单。所以,很多站长和企业现在还是会首先使用虚拟主机。在挑选时,要注意以下几个方面。
当然,每个具体的情况都是不同的,所以在选择查询操作符时,我们需要根据具体的需求和数据情况进行评估和测试。在优化查询性能时,我们可以使用MySQL的查询分析工具来帮助我们理解查询的执行计划和性能瓶颈,从而做出更好的决策。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统,对于大规模的数据操作和查询,查询速度的优化至关重要。本文将介绍如何提升MySQL的查询速度,包括优化数据库结构、优化查询语句以及配置和优化服务器。
任何新的业务系统在上线以前都需要去估算服务器配置和 JVM 的内存参数,这个容量与资源规划并不仅仅是系统架构师的随意估算的,需要根据系统所在业务场景去估算,推断出来一个系统运行模型,评估 JVM 性能和 GC 频率等等指标。
递归函数 初识递归函数 递归函数的定义:在一个函数里再调用这个函数本身 Python为了考虑保护内存占用情况,有一个递归深度的限制。 探究递归的默认最大深度: def foo(n): print(n) n += 1 foo(n) foo(1) 强制的将递归层数控制在了997,此后会报错,报错只是计算机为了保护内存。当然了,997是python为了我们程序的内存优化所设定的一个默认值,我们当然还可以通过一些手段去修改它: import sys print(sys.setrecursio
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