大部分的游戏数据库都是使用mysql ,开源,免费是他的法宝,虽然没有oracle 牛逼,但是对于日常的使用,完全够用,所以大多的公司都是使用mysql 作为数据的落地选择,因为之前一直使用的InnoDB 引擎,所以今天今天大概聊一下对数据库的优化原则问题,都是基于InnoDB 引擎,希望你能在遇到同样的问题时能解决问题。OK,我们开始吧。
MySQL中默认的隔离级别是:RR。但是也保证了事务的ACID特性。实现原理是锁 + MVCC机制
在MySQL数据库中,索引是提高查询性能的关键。为了进一步优化查询性能,MySQL引入了索引下推的概念。索引下推是指在使用索引进行查询时,将过滤条件下推到存储引擎层级进行处理,减少不必要的数据读取和传输,从而提高查询效率。
MVCC即多版本并发控制主要是为了解决数据库中并发事务读写的一致性问题,那么多个事务并发执行的时候事务的隔离到底是怎么实现的呢?Mysql默认的RR隔离级别是怎样避免不可重复读的问题呢?我们好好来分析一下。
Mysql索引类型 Primary key/主键索引,Innodb 中又叫聚簇索引,InnoDB存储引擎的表会存在主键(唯一非null),如果建表的时候没有指定主键,则会使用第一非空的唯一索引作为聚集索引,否则InnoDB会自动帮你创建一个不可见的、长度为6字节的row_id用来作为聚集索引。 单列索引:索引中只包含一个列。 组合索引:在多个字段上建立的索引,只有在查询条件中顺序的使用了这些索引,索引才有效果。使用组合索引遵循最左前缀原则。 Unique(唯一索引):索引列必须唯一,但允许有空值,若是组合索
何谓串口?串口就是一个计算机接口,用于数据通信,例如计算机。老一点的PC和笔记本都有串口,工控机一般配置有串口,如果没有可以到淘宝上买USB-串口转换器。
作者:michaeywang,腾讯 IEG 运营开发工程师 同步、异步,并发、并行、串行,这些名词在我们的开发中会经常遇到,这里对异步编程做一个详细的归纳总结,希望可以对这方面的开发有一些帮助。 1 几个名词的概念 多任务的时候,才会遇到的情况,如:同步、异步,并发、并行。 1.1 理清它们的基本概念 并发:多个任务在同一个时间段内同时执行,如果是单核心计算机,CPU 会不断地切换任务来完成并发操作。 并行:多任务在同一个时刻同时执行,计算机需要有多核心,每个核心独立执行一个任务,多个任务同时执行,不需要
当我们需要修改一个记录时,数据库会先根据条件找到要修改的数据,然后执行修改写入操作,因此我们再分析写操作的执行过程时,其实是包含读语句的执行过程的。
SQL Server提供了链接服务器用于分布式查询异构数据库。通过链接服务器可以链接到Oracle、Sybase、DB2、SQL Server等大型关系数据库,也可以连接到Access、Excel等文件数据库,甚至可以连接到目录服务(AD)、索引服务等。要链接到一种数据库需要使用相应的接口。微软为很多数据库提供了驱动接口,所以可以直接使用,但是对于没有提供驱动的数据库比如Sybase,则需要在服务器上安装对应数据库厂商提供的驱动。
MySQL实现并发控制和数据一致性的原理主要依赖于锁机制和多版本并发控制(MVCC)。
首先,此篇文章会有很多地方会和 RocketMQ 比较,不太熟悉 RocketMQ 可以去看看我之前写的RocketMQ基础概念剖析&源码解析,先有个大概的印象,可能会帮助你更好的理解 Kafka。
“ MySQL是一个开源的关系型数据库,由瑞典MySQL AB 公司开发,目前属于Oracle 旗下产品。”
将缓存存储在你的数据库中,可能是MySQL 说明: 尽管存储介质没有更换,但是当把每一次查询负责的结果存储到表里 比如多个条件的过滤查询结果,可避免重复进行查询。
Spark的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分:文件格式以及文件系统。文件格式分为:Text文件、Json文件、Csv文件、Sequence文件以及Object文件;文件系统分为:本地文件系统、HDFS、HBASE以及数据库。
最近研究文件系统,把近期比较火的JuiceFS代码翻出来看了一下,研究为啥其性能要比CephFS要好。
我们处在一个最好的时代,有ZY高层的政策支持,未来10年国产数据库将得到空前的发展。 DB领域有位大神说:分布式数据库一定是未来,HTAP 是最好的方向,云原生是最好的舞台,然而这些优点TiDB 全都有。
从上图我们可以查看出 MySQL 当前默认的存储引擎是InnoDB,并且在5.7版本所有的存储引擎中只有 InnoDB 是事务性存储引擎,也就是说只有 InnoDB 支持事务。
常见的关系型数据库有mysql 、SQL Server、Oracle、Sybase、DB2等。关系型数据库是目前最受欢迎的数据库管理系统,技术比较成熟。
另一个事务修改了数据,但尚未提交,而本事务中的SELECT会读到这些未被提交的数据(脏读)( 隔离级别最低,并发性能高 )
事务就是执行一组 SQL 语句。这些 SQL 语句就是一条绳上的蚂蚱,要么一起成功(Commit),要么一起失败(RollBack)。
MySQL有哪些性能优化方式?这个问题可以涉及到 MySQL 的很多核心知识,就像要考你计算机网络的知识时,问你“输入URL回车之后,究竟发生了什么”一样,看看你能说出多少了。
说起Netty,思绪一下子拉回到了2017年,当时因为Netty名声在外,所以就开始学Netty,但是说实话,当时没有什么应用场景,就是纯学不用,导致最近在用到的时候遇到了很多问题。例如:在InHandler的read()中使用while循环写,为什么写一会儿就卡死?服务端断开连接客户端如何捕获到,并发起重新连接?如何避免拆包、分包的问题?等等。
基于主从复制,一个主库,挂多个从库,然后我们就单单只是写主库,然后主库会自动把数据给同步到从库上去,数据读取走从库。
当应用程序访问数据时, MySQL 将数据从磁盘读取到内存,或将内存数据写入磁盘是数据库系统常见的IO操作。相比内存操作,磁盘IO操作运行速度相对较慢,需消耗较多的时间。当出现大规模数据读取 比如全表扫描,频繁数据读写请求时,高并发的写入更新数据,IO操作可能成为系统瓶颈。
pandas是一个开源的python数据分析和处理包,使用灵活方便,性能高,速度快,简单介绍一下它里面比较常用的功能 数据读取 它支持多种数据读取的方式这里简单介绍2种 通过csv文件读取数据: $ pip instal pandas $ python >>> import pandas as pd >>> data = pd.read_csv('test.csv') 通过mysql读取数据: $ pip install sqlalchemy $ pip install MySQL-python $ py
8月份 FlinkCDC 发布2.0.0版本,相较于1.0版本,在全量读取阶段支持分布式读取、支持checkpoint,且在全量 + 增量读取的过程在不锁表的情况下保障数据一致性。
好几年没写技术博客了,今天写一个小的技术点给大家分享,关于MySQL JDBC StreamResult的原理分享,难度不大,就当程序员的闲聊。
数据千千万,存储在MySQL中还是比较常见的~尝试一下Python+MySQL的组合,体验还是非常好的~【虽然和Excel还是差了很多,万物不如Excel】
1、explain用来分析SELECT查询语句,开发人员可以通过分析Explain结果来优化查询语句。
在进行了一段时间的调研后,本周开始着手进行性能优化工作。现在在优化工作工作之前,我总结一下调研了的一些信息。
MySQL常见的性能瓶颈一般都是出现在CPU和I/O上,即在数据装入内存中或磁盘上读取数据时,CPU发生了饱和或装入数据过大,内存容量不足,磁盘I/O性能被限制。这时候就要使用到Explain关键字来进行分析和调优。
意思是该节点属于其他MGR集群(从元数据读取到的 group_replication_group_name 值判断的),因此不能直接拉起。
当Python 有读写 MySQL 数据的需求时,我们经常使用PyMySQL这个第三方库来完成。
缓存删除后,尚未更新数据库,并发读请求,从数据库读到了旧值,并且更新到缓存导致后续请求都是旧值。
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
我们对数据储存的需求正在以惊人的速度增长。估计现在全世界范围内的数据储存到达了2.7泽字节,相当于地球上70亿人每人储存好几万亿字节的数据。快速可靠的访问这些数据对我们来说显得尤为重要,但问题是目前我们采用的方式都过于缓慢。 传统的硬盘驱动器通过磁力将数据编码进圆盘中,通过一个传感器扫描圆盘表面进行数据读取。圆盘必须移动才能进行读取这一点说明了出现机械故障的可能,也限制了数据存储的速度。 一些储存速度更快的固态存储设备,不存在出现机械故障的可能性,将数据作为小电荷进行储存。在大多数的笔记本电脑、智能手机和数
大家好,我是老表,今天早上看B站,发现首页给我推了前不久关注的一个up主(@是我_是我_就是我,为了方便下文中以 小是 代称)视频,于是我就打开看了,于是就有了接下来的故事~
用户连接到数据库里,对数据库进行操作,将磁盘里数据库中的数据读取到内存中(物理读),内存中的数据被用户读取(内存读),内存读的速度(基本可忽略)是物理读的速度的好几万倍。
在使用接口方面,Doris 采用 MySQL 协议,高度兼容 MySQL 语法,支持标准 SQL,用户可以通过各类客户端工具来访问 Doris,并支持与 BI 工具的无缝对接。
MySQL是互联网行业使用的最多的关系型数据库之一,而且MySQL又是开源的,对于MySQL的深入研究,能够加深我们对于数据库原理的理解。自从开源了mykit-data之后,不少小伙伴试用后,反馈mykit-data无法正确的解析MySQL8的binlog。于是我测试了下,mykit-data在解析MySQL5.x的binlog时,没有啥问题,能够正确的解析出结果数据。然而,在解析MySQL8.x的binlog时,总是与binlog日志位数相差12位而导致解析失败。
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8月27日,ChunJun社区与OceanBase社区联合组织的开源线下Meetup成功举办,会上重磅发布了「OceanBase&ChunJun:构建一体化数据集成方案」。
8 月 27 日,ChunJun 社区与 OceanBase 社区联合组织的开源线下 Meetup 成功举办,会上重磅发布了「OceanBase&ChunJun:构建一体化数据集成方案」。
以上就是mysql两种事务类型,希望对大家有所帮助。更多mysql学习指路:Mysql
MySQL的主从同步机制非常方便的解决了高并发读的应用需求,给Web方面开发带来了极大的便利。但这种方式有个比较大的缺陷在于MySQL的同步机制是依赖Slave主动向Master发请求来获取数据的,而且由于服务器负载、网络拥堵等方面的原因,Master与Slave 之间的数据同步延迟是完全没有保证的。短在1秒内,长则几秒、几十秒甚至更长都有可能。
Python是数据分析最好的工具之一,像pandas、numpy、matplotlib等都是Python生态的数据分析利器,但处理大数据集是Python的一大痛点,特别是你在本地电脑进行IO操作时非常慢,像pandas读取上G的文件就得几分钟。
你可以理解为就是一个配置文件的统称吧。比如test.conf,这样的你可以理解为他就是ini文件,里面一般存放一些配置信息。比如数据库的基本信息,一会我们进行讲解!
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