缓存是互联网开发中必不可少的一部分,它能降低我们数据库的并发数,提高我们系统的性能,比如我们经常使用的redis、emCached等等,其中redis应该是大部分的人选,为什么?因为速度快,易上手,是很多开发者的首选,但是缓存同样存在着问题,如果使用的不恰当,也可能会造成非常严重的后果,这时候你可能就会有疑问,缓存只是存储一些数据而已,怎么会造成严重的后果呢?下面我就带大家一起来分析分析。
项目中使用mysql作为数据存储,需要定期将库表中的数据按照给定格式生成报表。根据导出周期的不同分为:日报、周报、月报、季报、年报等格式。
如果没有恢复场景,备份就失去了业务价值,毕竟单纯靠业务价值一把尺子就衡量系统建设其实是不公平的,但是如果数据没有恢复成功,备份就失去了任何价值。
如果你打算好好学习一下 MySQL,性能优化肯定是绕不过去一个问题。当你撸起袖子准备开始的时候,突然发现一个问题摆在眼前,本地数据库中没那么大的数据量啊,几条数据优化个毛线啊。生产库里数据多,但谁敢直接在生产环境动手啊,想被提前优化吗?
在我们平时工作或学习的过程中,有时需要在数据库中生成大量的测试数据,这个时候,我们可以利用mysql内存表插入速度快的特点,先利用函数和存储过程在内存表中生成数据,然后再从内存表插入普通表中。经过我的测试,这种方案插入数据是非常快的。
一 前言 本文介绍一款绿色免安装版本的数据库压测利器--mydbtest(mydbtest_linux64.bin,由楼方鑫大牛编写).该压测软件区别于sysbench ,tpcc 等常见压测工具软件,免安装,上手快,而且可以针对业务sql做定制化压测。
商品搜索统计 商城商品名,搜索成千上万,如何才能实时的获取到当前搜索热度最高的词,或者某一个搜索词排在第几呢? clickhouse ClickHouse 是俄罗斯的 Yandex 于 2016 年开
进行SQL优化或查询性能测试时,我们需要大量数据测试来模拟,这个时候引出一个问题:数据的创建
在工作或学习中如果你有经常要使用一些生成器方法来生成随机数、手机号、名称以及连续数字等需求,那么Python的Faker随机库将是你的不二之选,它将极大提高你的工作或学习效率
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Faker是一个Python包,开源的GITHUB项目,主要用来创建伪数据,使用Faker包,无需再手动生成或者手写随机数来生成数据,只需要调用Faker提供的方法,即可完成数据的生成。
云朵君之前分享过不少时间序列相关文章,有时间序列基本概念介绍、有基本模型介绍、也有时间序列分析与预测实战案例。我发现,很多小伙伴私信云朵君,说的最多的就是需要案例数据。其实云朵君分享的文章,重点是介绍基本方法的使用,演示所用数据仅仅是用来演示,很多情况下并没有实际意义。这个时候,我们就不必纠结于数据本身。
开发或者测试过程中,我们常常需要构造数据进行功能验证,但手动创建数据比较费时,并且数据不够规范。而Python提供了一个超级好用的伪造数据的开源库--Faker。
2024新年新气象,小菜同学又踏上了求职之路,但求职路艰辛,新年第一次面试又被面试官给问住了
MySQL是关系型数据库中的明星,MongoDB是文档型数据库中的翘楚。下面通过一个设计实例对比一下二者:假设我们正在维护一个手机产品库,里面除了包含手机的名称,品牌等基本信息,还包含了待机时间,外观设计等参数信息,应该如何存取数据呢?
【导读】大家好,我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农!想必大家都听说过——图像领域大火的深度生成模型Diffusion Model,为了让大家快速了解 Diffusion 原理,这篇文章我们通过图解的方式。希望对你有所帮助,让你在学习和应用AIGC技术的道路上更进一步!
Faker 数据伪造模块 #1 环境 python3.6 Faker==2.0.3 #2 需求分析 在测试的时候,需要往数据库添加大量的假数据 #3 开始 from faker import Faker fake = Faker(locale='zh_CN') # 生成一个Faker对象(中文),默认不传参数时为英文 语言包: ar_EG - Arabic (Egypt) ar_PS - Arabic (Palestine) ar_SA - Arabic (Saudi Arabia) bg_B
因为某个项目需要构造数亿级别的数据,而且要求数据必须符合一定的业务属性,比如 用户数据,姓名,地址,手机号(唯一索引),年龄 ;商品数据 商品名称,价格,商品id 等待。另外数据内容要具有一定的随机性。
这样批量插入数据库的测试数据就有了,插入了500条,这里截图一部分,通过faker模块产生的数据都是随机生成不同的数据,这样看起来是不是没用那么fake呢?
姓名、所在省份、详细地址、手机号、身份证号、出生年月、邮箱、人物、颜色、公司、银行信用卡、时间日期、文件、乱数假文、用户代理、社会安全码等。
点击任意标签,分析页面请求 分别请求不同的标签页面,分析请求链接,可以发现如下规律:
原始数据存储在 DB 中(如 MySQL、Hbase 等),但 DB 的读写性能低、延迟高。
我们之前了解了复制、扩展性,接下来就让我们来了解可用性。归根到底,高可用性就意味着 "更少的宕机时间"。
实际上,faker库的设计目的是将provider对象分离为faker对象的“插件”。FAKER可以添加一个又一个Provider对象。provider对象为faker对象提供了生成特定数据的核心实现。Faker就相当于是一个生成器。它的生成功能依赖于什么?Provider为faker提供生成特定数据的能力。
继一怒之下我写出了 Vivian(详见“测试驱动开发 Nginx 配置”)之后。又在等待客户审批流程的时间里自己写了一个流量测试工具。
在测试的过程中,我们经常需要造一些测试数据,比如姓名,手机号,身份证,地址,以及公司信息等测试数据。 就拿姓名来说,我们平常想到的姓名就是张三,李四,王五这些简单的名字。 如果领导让我们想一百个姓名,还不能重复,估计得抓掉不少头发了,给自己娃取个名字都得想好几天呢,更别说 100个 了。 为了让小伙伴门的头发更加茂密,给大家介绍一个造测试数据的利器 Faker 库,可以帮我们随机生成伪数据。
生成随机数一般使用的就是random模块下的函数,生成的随机数并不是真正意义上的随机数,而是对随机数的一种模拟。random模块包含各种伪随机数生成函数,以及各种根据概率分布生成随机数的函数。今天我们的目标就是摸清随机数有几种生成方式。
每次迭代更新一次:勾选的话,在当前线程组中,所有取样器执行完一轮请求,才会更新一次,没有执行完不会更新值
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 云数据库 MySQL(TencentDB for MySQL,CDB)。
最近在面试,有被问到,MySQL的InnoDB引擎是如何实现事务的,又或者说是如何实现ACID这几个特性的,当时没有答好,所以自己总结出来,记录一下。
前段时间参与了2020年度耕地资源质量分类年度更新与监测项目的建库工作,当时在进行数据库生成汇总统计表时是逐个表逐项手动统计的,耗费了很多时间,不细心还容易统计错误。想到还要做2021年度的更新,为了提高数据库汇总表统计的效率和准确度,就基于FME编写了这个模型工具,感觉还有点用处,顺手就分享出来了。
大家好,我是小❤,一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员,曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
返回值为 0.00 到 100.00000 之间的浮点数,精度为 2 到 5 位小数。
一条查询语句的执行过程一般是经过连接器、分析器、优化器、执行器等功能模块,最后到达存储引擎。
首先必须明确,Redis单线程指的是网络请求模块使用了一个线程,其他模块仍用了多个线程,并不是一个线程完成了所有功能。 原理上,其采用了利用epoll的多路复用特性,因此可以采用单线程处理其网络请求。
InnoDB 存储引擎是以页为单位来管理存储空间的, 我们的增删改查操作本质上都是在访问页面, 如读取一条数据, 会把这个数据所在的页加载到内存中, 而不仅仅是这条数据本身, 这个页的默认大小是 16KB.
•超高的QPS(每秒钟处理的查询量)和TPS导致SQL处理效率下降。•大量的并发导致的数据库连接数被占满和超高的CPU占用率导致资源耗尽服务器宕机。•磁盘IO性能瓶颈导致数据传输效率下降,计划任务导致磁盘IO下降。•网卡IO性能瓶颈,要减少从服务器数量,缓存要分级,避免使用 select * 这样的查询。
① 全称 : Carrier Sense Multiple Access , 载波监听多路访问协议 ;
用的比较少,比Constant Throughput Timer更复杂更高级的用来控制吞吐量的一个定时器。
案例是一个泰国网站的生产环境(请脑补一句“萨瓦迪卡”,为了叙述方便,下文中均以"萨瓦迪卡"指代这个网站。)“萨瓦迪卡”是一个 采用 Wordpress + MySQL搭建的应用。这个遗留系统已经工作了五年。客户已经把在其它 VPS 上平移到 AWS 上。平移(lift and shift)是说原样复制,而迁移(migration)还要进行改造。而客户唯一发挥 AWS 优势的一点就是用了一个配置很高的 EC2 虚拟机 —— m4.4xlarge。这样一台配置的虚拟机有 16 个虚拟 CPU,64 GiB 的内存,以及 2000 Mbps 的网络带宽,最高 3000 IOPS 的 200GiB 的块存储设备(也就是硬盘)。
工作中,有时候我们需要伪造一些假数据,如何使用 Python 伪造这些看起来一点也不假的假数据呢?
从历史上看,GitHub 对影响服务可用性的重大事件会发表事后评论。无论我们是分享新的基础设施投资,还是详细的网站停机时间,我们的信念是,可以通过相互学习共同成长为一个行业。这个月,我们很高兴介绍下 GitHub 可用性报告。
利用mycat读写分离 主库192.168.56.101,备库192.168.56.25. 3个数据库db1,db2,db3.主从同步见之前数据库目录。
最近有一个网站需要天天签到,显而易见的是手动签到太麻烦了,肯定是写脚本啊,偷了下懒,直接用Chrome审查元素找到“签到按钮”对应的方法,点击签到按钮后,切换到NetWork栏右键复制签到方法的CURL。
InnoDB的Buffer Pool是基于LRU算法来实现的,下面我们可以简单了解一下LRU算法:
我们在测试过程中,会使用一些测试数据,测试数据有时候来自数据库里的脱敏数据,有时候需要自己造。自己造一些简单的文本还好,一些复杂的,比如身份证号,信用卡号,街道地址可就麻烦了。
分布式缓存对应于CPU的模型有如下的关系,我们知道,CPU跟内存的关系中间还有三级高速缓存L1,L2,L3.L1最靠近CPU内核,CPU在进行数据处理的时候一般是先把内存的数据复制到L1中进行处理,把处理结果恢复到内存中,所以多CPU多线程中会有数据复制不一致的问题.
双击 mysql-5.7.20-macos10.12-x86_64.dmg 文件,加载镜像 双击 mysql-5.7.20-macos10.12-x86_64.pkg ,开始安装
InnoDB 维护了一个缓存数据和索引信息到内存的存储区叫做 Buffer Pool,它会将最近访问的数据缓存到缓冲区。我们通过配置各个 Buffer Pool 的参数,可以显著提高 MySQL 的性能。
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