已经知道,对于int了tinyint了这些MySql类型,后面那个4或者11没啥实际意义,只是说(当位数不足时)前面填充多少个0,然后使之变为4位或者11位,对这个类型的字段实际能存的长度没啥影响.
上一篇《1分钟了解区块链的本质》,介绍了什么是区块链,区块链是一个没有管理员,每个节点都拥有全部数据,高可用的分布式存储系统。 文章的留言里,不少朋友会用比特币来解释区块链,那区块链与比特币是什么关系
Log是关系数据库对计算机行业的伟大贡献。在大数据时代,Log更是基础技术之一。然而在大家热烈讨论GFS, NoSQL,乃至Paxos, LSM tree等词语的时候,Log这个基础技术以及它对大数据行业的巨大贡献却一直以来都被业界所忽略。除了Kafka作者之一Jay Kreps2013年一篇非著名的文章以外,我几乎不能发现太多讨论Log的。不论这种忽略有意无意,都让我觉得有必要写一篇文章。本文结合了Jay的文章的观点和本人在这个领域的实践经验,旨在对我们司空见惯的Log在大数据系统里面的巨大作用做一个
首先数据选择有几个简单原则: 更小的通常更好。一般情况下,应该尽量使用可以正确存储数据的最小数据类型。例如只需要存 0~200,tinyint unsigned 更好。更小的数据类型通常更快,因为它们占用更少的磁盘、内存和 CPU 缓存,并且处理时需要的 CPU 周期也更少。 简单就好。简单数据类型的操作通常需要更少的 CPU 周期。例如,整型比字符操作代价更低,因为字符集和校对规则(排序规则)使字符比较 比 整型比较更复杂。这里有两个例子:一个是应该使用 MySQL 内建的类型(date, time, d
在MySQL中有一个UUID () 函数,通常用UUID做唯一标识,需要在数据库中进行存储。使用此函数可以让MySQL生成一个UUID值,并以VARCHAR(36)类型的可读形式返回。如图1:
之前因为存储时间的原因导致了一些Bug,然后发现自己对这块的知识也比较薄弱,所以系统的跟大家一起来学习学习。
关系型数据库:数据库中的数据能产生关系,表与表之间有关联。特点:安全(数据会不会丢失)、存在关系。 例如:Mysql、Sql Server、Oracle等。 非关系型数据库:没有关系,单纯存数据。特定:快、不安全。 例如:MongoDB、Redis等。
作为一名MySQL DBA,就应该了解MySQL备份无论是逻辑备份还是物理备份,都会使用FLUSH TABLES WITH READ LOCK(下面简称FTWRL)锁来保证数据库备份的一致性。
客户有2个ES集群,索引mapping格式都一样,数据量不同。执行同样的API,一个集群可以基于时间字段排序并成功返回,一个集群却无法实现排序并成功返回。客户要执行的代码如下:
当我们插入一个超过范围的数据时,我们会发现会插入失败,由此我们可以得到一个结论:我们成功插入到MYSQL中的数据,一定是合法的。这样能够约束程序员尽可能的插入正确的数据。
在我们项目开发中,数据库及表的设计可以说是非常重要,我遇到过很多库表设计比较杂乱的项目,像表名、字段名命名混乱、字段类型设计混乱等等,此类数据库后续极难维护与拓展。我一直相信只有优秀的库表设计才能发挥出MySQL最大的性能,前面有篇文章也分享了数据库的使用规范,本篇文章主要讲几个库表设计的小技巧,希望对大家有所启发。
zookeeper分布式管理软件。常用它做注册中心(依赖zookeeper的发布/订阅功能)、配置文件中心、分布式锁配置、集群管理等。 zookeeper一共就有两个版本。主要使用的是java语言写的。
日期算是我们在日常开发中经常用到的数据类型,一般来说一张表都有 createTime 和 updateTime 字段,MySQL 中针对日期也提供了很多种不同的数据类型,如: datetime timestamp int 等等。甚至也有人直接将日期存为字符串的。 那么到底该用哪种类型来保存日期呢? 1. 字符串 在这些类型中,首先应该排除掉的就是字符串了,很多新手小伙伴爱用字符串存储日期,但实际上这并不是一个很好的方案。 使用字符串存储日期,第一个显而易见的问题就是无法使用 MySQL 中提供的日期函数,
无符号:表示存储的数据在当前字段中,没有负数(只有正数,例如 tinyint 区间为 0~255)
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件,支持nfx/netcore,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode。
日前,TDSQL新敏态引擎正式发布,支持无限扩展、在线变更,可以完美解决对于敏态业务发展过程中业务形态、业务量的不可预知性,高度适配金融敏态业务。 该引擎100%兼容MySQL,计算/存储资源均可独立全透明弹性扩缩容,实现了PB级存储的Online DDL;计算层每个节点均可读写,轻松支撑千万级QPS流量,可以有效应对业务的变化。针对海量数据存储的场景,实现最高20倍压缩率的超高压缩比存储能力,大幅节省资源成本。其独有的数据形态自动感知特性,使数据能根据业务负载情况实现自动迁移,打散热点,降低分布式事务
在MySQL数据类型设置方面,尽量采用更小的数据类型,因为它们占用的存储空间更小,通常有更好的性能,花费更少的硬件资源。并且,尽量把字段定义为NOT NULL,避免使用NULL。
缓存是指临时文件交换区,电脑把最常用的文件从存储器里提出来临时放在缓存里,就像把工具和材料搬上工作台一样,这样会比用时现去仓库取更方便。因为缓存往往使用的是RAM(断电即掉的非永久储存),所以在忙完后还是会把文件送到硬盘等存储器里永久存储。电脑里最大的缓存就是内存条了,最快的是CPU上镶的L1和L2缓存,显卡的显存是给GPU用的缓存,硬盘上也有16M或者32M的缓存。千万不能把缓存理解成一个东西,它是一种处理方式的统称!
生成足够简单,本地生成无网络消耗,具有唯一性,缺点:无序的字符串,不具备趋势自增特性,没有具体的业务含义,长度过长 16 字节 128 位,36 位长度的字符串,存储以及查询对 MySQL 的性能消耗较大,MySQL 官方明确建议主键要尽量越短越好,作为数据库主键 UUID 的无序性会导致数据位置频繁变动,严重影响性能
1、假如只需要存0~255之间的数,无负数,应使用tinyint unsigned(保证最小数据类型) 2、如果长度不可定,如varchar,应该选择一个你认为不会超过范围的最小类型 比如: varchar(20),可以存20个中文、英文、符号,不要无脑使用varchar(150) 3、整形比字符操作代价更低。比如应该使用MySQL内建的类型(date/time/datetime)而不是字符串来存储日期和时间 4、应该使用整形存储IP地址,而不是字符串 5、尽量避免使用NULL,通常情况下最好指定列为NOT NULL,除非真的要存储NULL值 6、DATETIME和TIMESTAMP列都可以存储相同类型的数据:时间和日期,且精确到秒。然而TIMESTAMP只使用DATETIME一半的内存空间,并且会根据时区变化,具有特殊的自动更新能力。另一方面,TIMESTAMP允许的时间范围要小得多,有时候它的特殊能力会变成障碍
原本觉得mysql数据类型是非常简单并十分基础的知识,认为自己掌握的差不多了。但经过上一次的面试,才发现自己掌握的并不牢固,很多细节和原理并不知道。后来翻阅了《高性能mysql》这本书,仔细阅读了第四章Schema与数据类型优化。因此,写这篇文章记录和总结下,并加深理解。
MySQL 中常用的两种时间储存类型分别是datetime和 timestamp。如何在它们之间选择是建表时必要的考虑。下面就谈谈他们的区别和怎么选择。
上图是 Milvus 2.0 的一个整体架构图,从最左边 SDK 作为入口,通过 load balancer 把请求发到 Proxy 这一层。接着 Proxy 会和最上面的 coordinator service(包括 root coord 、 root query、data 和 index)通过和他们进行交互,然后把 DDL 和 DML 写到我们的 message storage 里。
Select UNIX_TIMESTAMP(‘2006-11-04 12:23:00’);
DFS序是按照先序遍历,先遍历根节点然后依次遍历左子树,右子树的过程,每次遇到新的节点就把新访问节点加到序列中,代码如下:
最近工作中遇到两例mysql时间戳相关的问题,一个是mysql-connector-java和msyql的精度不一致导致数据查不到;另一例是应用服务器时区错误导致数据查询不到。
在以前的项目中,最常见的两种主键类型是自增Id和UUID,在比较这两种ID之前首先要搞明白一个问题,就是为什么主键有序比无序查询效率要快,因为自增Id和UUID之间最大的不同点就在于有序性。
TiDB 主要应用在今日头条核心 OLTP 系统 - 对象存储系统中,存储其中一部分元数据,支持头条图片和视频相关业务,比如抖音等。
kettle是基于JVM的所以大家只要有安装好的JVM解压后直接启动即可。这里推荐使用jvm8。
在服务设计中,经常遇到的一个问题就是如何生成一个全局唯一的ID,例如订单号,流水号等。对于ID的要求主要有以下几点:
前一篇写了PHP的时间函数(还是草稿),这一篇就写Mysql的时间函数吧。最近做的项目,关乎权限,于是自然而然的就与有效期联系在了一起。其 中有一个功能是生成特殊表格,可以根据用户的选择,按周、月、季
MySQL是最流行的关系型数据库管理系统,在WEB应用方面MySQL是最好的RDBMS应用软件之一。
2020-10-29:使用redis实现分布式限流组件,要求高并发场景同一IP一分钟内只能访问100次,超过限制返回异常,写出实现思路或伪代码均可。
FIFO(First in First out),先进先出。其实在操作系统的设计理念中很多地方都利用到了先进先出的思想,比如作业调度(先来先服务),为什么这个原则在很多地方都会用到呢?因为这个原则简单、且符合人们的惯性思维,具备公平性,并且实现起来简单,直接使用数据结构中的队列即可实现。
时间真的存在吗?有观点认为,时间只是人类构想出来的一种概念,是用来衡量事物变化的标准。对于数据库来说,时间伴随着数据并进。让我们进入MySQL时间漩涡中看一看。
内容来源:2018 年 5 月 5 日,小米HBase研发工程师吴国泉在“ACMUG & CRUG 2018 成都站”进行《大数据时代系统体系架构和对比:存储与计算》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
上一篇文章 Kafka Connect JDBC Source MySQL 全量同步 中,我们只是将整个表数据导入 Kafka。这对于获取数据快照很有用,但并不是所有场景都需要批量全部同步,有时候我们可能想要获取自上次之后发生的变更以实现增量同步。JDBC Connector 提供了这样的能力,将表中自上次轮询以来发生更改的行流式传输到 Kafka 中。可以基于递增的列(例如,递增的主键)或者时间戳列(例如,上次更新的时间戳)来进行操作。Kafka Connect JDBC Source 提供了三种增量同步模式:
本文主要讨论一个问题:ValueState 中存 Map 与 MapState 有什么区别?
说明:从严格的列式存储的定义来看,Hbase并不属于列式存储,有人称它为面向列的存储,请各位看官注意这一点。
当前主流TSDB的时序数据模型都是以标签(tag 或者称为label) 为主来唯一确定一个时间序列(一般也附加上指标名称,时间戳等).
其中前两项一般大多数引擎都支持,我们需要关注的就是第 3 项,目前有两种常用方法:
一直以来 MySQL 复制延迟观测是不完善的,既无法观测到真实的主从延迟,也无法支持复杂的复制拓扑环境,常用的 second_behind_master 指标更多是判断是否存在回放延迟,以及趋势变化。你无法直观的观测到事务精确的延迟情况,因为 slave 无法获知事务在 master 上的提交时间。
2020-01-15:用户登录,保存30天的免登,只允许两个设备登录,如果有第三个设备登录,踢掉第一个。改密码的时候,所有设备需要下线。这个逻辑怎么实现呢?
本文将详细剖析Canal在初次启动时如何定位同步位点,行为思路先源码,再辅以流程图进行说明,并在总结部分使用思维导图进行总结,试图引发各位的讨论。
把连续区间按范围划分,是实战最常用的一种分区类型,行数据基于属于一个给定的连续区间的列值被放入分区。
所以要是别人再问你乐观锁和悲观锁是什么,你千万别说它是一种具体的锁,它只是一种锁的设计思想,他可以有很多具体的实现类
分库分表是非常常见针对单个数据表数据量过大的优化方式,它的核心思想是把一个大的数据表拆分成多个小的数据表,这个过程也叫(数据分片),它的本质其实有点类似于传统数据库中的分区表,比如mysql和oracle都支持分区表机制。
1中的now()函数,返回当前时间的长日期,和2018-05-08 08:26:30格式相同
我们需要存储结构化时序数据,时间间隔为5分钟或1分钟,计算95峰值、995峰值、最值等指标,并且在网页中展示。
前段时间我踩过一个坑:在mysql8的一张innodb引擎的表中,加了唯一索引,但最后发现数据竟然还是重复了。
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