后面我回过头去看,当时写的确实有点过于跳跃了,过一段时间再去看有些不是那么连贯,打算重新把这个事情讲清楚。
周末外出和朋友一起钓鱼去了,晚上回来准备在自己的米扑博客(http://blog.mimvp.com)写一篇钓鱼游记,打开电脑结果发现博客网站打不开了,提示”建立数据库连接时出错“
其他的DDL操作相对比较少,所以本文就不讨论了。 此外,本文也不讨论非InnoDB引擎以及非普通索引(如全文索引、空间索引)的场景。
无论是大企业还是小公司,都有意无意的使用 mysql 来搭建数据存储服务,但是随着业务访问量、数据量的急剧膨胀,集中式数据存储越来越凸显出他的技术瓶颈,需要做读写分离。 而这恰恰也是 mysql 的一个优势所在,正是 mysql 的可扩展性,让 mysql 逐渐成为了企业的优先选择。
我们在写代码的时候非常忌讳出现n+1次查询,这就意味的你的循环有多少次,就会查询多少次数据库,这是很恐怖的场景。
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分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的区域,这样的话就有很多好处。
redo是引擎层的日志,而且是InnoDB特有的。InnoDB的redo log是有固定大小的,比如可以配置为 一组4个文件(logfile-1,logfile-2,logfile-3,logfile-4),每个文件的大小是1GB,那么它总共可以记录4GB的操作。一个环状循环结构,从头开始写,写到末尾又回到开始循环写。
提到“索引”这个概念,读者大致都能说出“提升查询速度”,但若是更进一步的问“如何实现提升查询速度?底层原理是什么?”,读者也许就止步于此了。那么本篇文章就带领读者探寻一下索引是如何做到快速查询的。
随着业务的发展,用户对系统需求变得越来越多,这就要求系统能够快速更新迭代以满足业务需求,通常系统版本发布时,都要先执行数据库的DDL变更,包括创建表、添加字段、添加索引、修改字段属性等。
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
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。
序:map客户端使用jdbc向数据库发送查询语句,将会拿到所有数据到map的客户端,安装jdbc的原理,数据全部缓存在内存中,但是内存没有出现爆掉情况,这是因为1.3以后,对jdbc进行了优化,改进jdbc内部原理,将数据写入磁盘存储了。
当我们业务数据库表中的数据越来越多,如果你也和我遇到了以下类似场景,那让我们一起来解决这个问题
最近在做题库系统,由于在题库中添加了重复的试题,所以需要查询出重复的试题,并且删除掉重复的试题只保留其中1条,以保证考试的时候抽不到重复的题。
最近有个上位机获取下位机上报数据的项目,由于上报频率比较频繁且数据量大,导致数据增长过快,磁盘占用多。
很多年前,被公司外派到一家单位驻场开发一个OA项目,两个开发对接各部门的需求,需求还要及时生效(一边开发一边使用)。
是的,这是MYSQL的exists关键词,今天我们就来说说这个exist,为了给大家更清楚的讲解,先给大家说下本文目录:
在正式开始之前,菜菜还是要强调一点,你的数据表是否应该分,需要综合考虑很多因素,比如业务的数据量是否到达了必须要切分的数量级,是否可以有其他方案来解决当前问题?我不止一次的见过,有的leader在不考虑综合情况下,盲目的进行表拆分业务,导致的情况就是大家不停的加班,连续几周996,难道leader你不掉头发吗?还有的架构师在一个小小业务初期就进行表拆分,大家为了配合你也是马不停蹄的加班赶进度,上线之后反而发现业务数据量很小,但是代码上却被分表策略牵制了太多。拆表引起的问题在特定的场景下,有时候代价真的很大。
本文主要讲述了在DataGrip中管理MySQL和MongoDB的常用操作及使用技巧,用过Jetbrains公司其他产品的朋友应该很容易就可以上手了!
最近有看过《Spring Boot 2.5 重磅发布》一文的朋友应该都知道,Spring Boot 2.5 有一个数据源的重大变动,那就是某些数据源初始化的方法被重新设计了,下面的数据源参数配置也被废除了:
某后台的功能列表,页面底部为通用分页: 总条数: 16209321 页码:1 2 3 4 5 .... 9819 页面默认展示 10 条数据,默认展示条数可选。 页面上部分搜索区域部分有多达 20-30 的筛选条件,筛选条件分别来自于不下 10 张数据表。 拿订单列表查询举例,可以使用用户表里的某个特殊字段进行筛选,如性别等,这些字段肯定不会在订单表存储,所以必然会进行联表。 使用者常常有疑问: 为何页面只有 10 条数据,查询却如此之慢? 老板会质疑你,做的是什么玩意?查询 10 条数据都要 1 分钟以上的时间?(优化前页面需要转 1 分钟才可显示出数据,页面转圈圈~)
首先我们要知道分库、分表都是干啥的,本文主角还是我们的MySQL为第一视角。首先从字面意思来看:
所以借此篇,1来证明optimize table 不阻塞DML 2 表示对好友lmongo的感谢, 有一个能指出你错误,并大胆友善说出来的人,不多,要感谢。
几天前收到某个业务项目,MySQL数据库逻辑备份mysqldump备份失败的邮件,本是在休假,但本着工作认真负责,7*24小时不间断运维的高尚职业情操,开始了DBA的排错之路(一开始数据库的备份都是成功的,巧的是我休假就出问题,怀疑是数据量又有增长)
Star:10688 https://github.com/unbug/codelf
MySQL的基本操作可以包括两个方面:MySQL常用语句如高频率使用的增删改查(CRUD)语句和MySQL高级功能,如存储过程,触发器,事务处理等。而这两个方面又可以细分如下:
软件测试者会用到的Top10必须掌握的sql命令 增删改查: INSERT INTO table_name (column1,column2,column3,...)VALUES (value1,value2,value3,...); DELETE FROM table_name WHERE id=1; UPDATE table_name SET column1=value1,column2=value2,...WHERE some_column=some_value; select * from tabl
在进行数据库备份的时候主要分为了逻辑备份和物理备份这两种方式。在数据迁移和备份恢复中使用mysqldump将数据生成sql进行保存是最常用的方式之一。
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我们在业务开发的时候,经常会遇到table列表的需求,这也是最基本的需求之一。大多数都是根据输入条件查询对应数据,然后对数据进行分页显示。数据量小的时候基本没啥问题,但是如果数据量在千万级别以上,这个时候limit就非常慢了。
Grafana提供了一个worldmap-panel用来实现一个世界地图的数据可视化,常用来分析不同的地区不同的值。例如最近大家都会关注的疫情地图。
前段时间的主要工作是开发统计系统, 统计公司产品的安装量和回访量,统计数据则由客户端调用C接口写入mysql数据库,即我们只需要分析客户端写入的原始数据即可。下面是对这个项目的一个总结:
前面文章有介绍过 MySQL 系统自带的 mysqldump 备份工具的使用,其实还有一个开源工具 mydumper 同样适用于 MySQL 的逻辑备份。之前一直没有正式体验过,只是听说比 mysqldump 要快很多,具体使用效果如何, 一起来看下吧。
爱奇艺,中国高品质视频娱乐服务提供者,2010 年 4 月 22 日正式上线,推崇品质、青春、时尚的品牌内涵如今已深入人心,网罗了全球广大的年轻用户群体,积极推动产品、技术、内容、营销等全方位创新。企业愿景为做一家以科技创新为驱动的伟大娱乐公司。我们在前沿技术领域也保持一定的关注度。
到maven仓库查看适用的mysql驱动,5.7的没有,8.0兼容5.7的,所以选择8.0的驱动
INSERT INTO 表名 (字段名1, 字段名2, ...) VALUES (值1, 值2, ...);
select * from user order by classid,age DESC
在服务器进行数据传输、数据存储和数据交换,就有可能产生数据故障。比如发生意外停机或存储介质损坏。这时,如果没有采取数据备份和数据恢复手段与措施,就会导致数据的丢失,造成的损失是无法弥补与估量的。
维表关联系列目录: 一、维表服务与Flink异步IO 二、Mysql维表关联:全量加载 三、Hbase维表关联:LRU策略 四、Redis维表关联:实时查询 五、kafka维表关联:广播方式 六、自定义异步查询
JDBC的CRUD操作之查询数据操作 1.1.1 查询操作的代码实现 已知表数据: package com.xdr630.jdbc.demo1; import java.sql.Connecti
ERROR 1146 (42S02): Table ‘xxx’ doesn’t exist 可能是很多人都遇到的问题,尤其在数据库迁移或备份的时候
MySQL中DDL语句,即数据定义语言,用于创建、删除、修改、库或表结构,对数据库或表的结构操作。常见的有create,alter,drop等。这类语句通常会耗费很大代价,特别是对于大表做表结构变更。本篇文章会揭露各类DDL语句执行的详细情况。
标题的这个问题是我去年面天猫,在交叉面的时候一个数据库出生的大佬问的:你会怎样去设计一个数据库。
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