以支付宝用户为例,8亿;微信用户更是10亿。订单表更夸张,比如美团外卖,每天都是几千万的订单。淘宝的历史订单总量应该百亿,甚至千亿级别,这些海量数据远不是一张表能Hold住的。事实上MySQL单表可以存储10亿级数据,只是这时候性能比较差,业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态,因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
开源市场上的Java的ORM框架一个都不好用,所以花了几天时间自己撸了一个 OrmKids,欢迎大家下载学习。遇到问题请关注公众号进群大家一起讨论。
不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是,可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧(并发量、吞吐量、崩溃)。
作者:尜尜人物 cnblogs.com/littlecharacter/p/9342129.html
不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。
1、非partition key的查询问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法)
#基于PhalApi的DB集群拓展 V0.1bate ##前言## 先在这里感谢phalapi框架创始人@dogstar,为我们提供了这样一个优秀的开源框架. 编写本次拓展出于的目的是解决大量数据写入
用户分析系统以用户的心跳数据为依据,统计查询用户的各种情况。心跳数据很多,经过去重,去无效,数据量还是在2亿/月的水平。普通的查询在这个量级的数据库上根本查不出来,为此,分表分库、优化查询、多线程查询就很有必要了。
概述: 交代一下背景,这算是一次项目经验吧,属于公司一个已上线平台的功能,这算是离职人员挖下的坑,随着数据越来越多,原本的SQL查询变得越来越慢,用户体验特别差,因此SQL优化任务交到了我手上。 这个SQL查询关联两个数据表,一个是攻击IP用户表主要是记录IP的信息,如第一次攻击时间,地址,IP等等,一个是IP攻击次数表主要是记录每天IP攻击次数。而需求是获取某天攻击IP信息和次数。(以下SQL语句测试均在测试服务器上上,正式服务器的性能好,查询时间快不少。)
根据容量(当前容量和增长量)评估分库或分表个数 -> 选key(均匀)-> 分表规则(hash或range等)-> 执行(一般双写)-> 扩容问题(尽量减少数据的移动)。
几年前我曾经服务过的一家电商公司,随着业务增长我们每天的订单量很快从30万单增长到了100万单,订单总量也突破了一亿。当时用的Mysql数据库。根据监控,我们的每秒最高订单量已经达到了2000笔(不包括秒杀,秒杀TPS已经上万了。秒杀我们有一套专门的解决方案,详见《秒杀系统设计~亿级用户》)。不过,直到此时,订单系统还是单库单表,幸好当时数据库服务器配置不错,我们的系统才能撑住这么大的压力。
Mysql中事务的隔离级别分为四大等级:读未提交(READ UNCOMMITTED)、读提交 (READ COMMITTED)、可重复读 (REPEATABLE READ)、串行化 (SERIALIZABLE)。
总结:最主要的优化策略还是索引优化和SQL优化,之后就是再调整下Mysql的配置参数,想读写分离、分库分表在系统架构设计的时候就需要确定,后续变更的成本太高。
一、数据库瓶颈 1、IO瓶颈 2、CPU瓶颈 二、分库分表 1、水平分库 2、水平分表 3、垂直分库 4、垂直分表 三、分库分表工具 四、分库分表步骤 五、分库分表问题 1、非partition key的查询问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法) 2、非partition key跨库跨表分页查询问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法) 3、扩容问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法) 六、分库分表总结 七、分库分表示例
第一种:磁盘读IO瓶颈,热点数据太多,数据库缓存放不下,每次查询时会产生大量的IO,降低查询速度 -> 分库和垂直分表。
不管是 IO 瓶颈,还是 CPU 瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。
分表是一种数据库分割技术,用于将大表拆分成多个小表,以提高数据库的性能和可管理性。在MySQL中,可以使用多种方法进行分表,例如基于范围、哈希或列表等。下面将详细介绍MySQL如何分表以及分表后如何进行数据查询。
在当今这个互联网的时代无非要解决两大难题,其一是信息安全,其二就是数据的存储。而信息安全则是在数据存储的基础之上。一个公司从刚开始成立到发展成一个有上百人甚至上千人团队的时候,公司的业务量是呈上升趋势,客户及用户也会越来越多;之前设计的表结构可能会显得不合理,表与表之间的联系没有一个稳定的业务功能划分,从而表现出来的是相关表的备用字段越来越不够用甚至新加字段,最坏的情况就是不同业务表之间会有数据冗杂。从而暴露出一些设计的问题,这也就是SQL优化点之一:数据库表结构设计的合理性。近年来大数据越来越火,而大数据也是为了解决数据的存储的手段之一,其目的是从海量的数据中收集到有价值的信息然后存储到数据库中,因为数据量大传统的数据库无法储存那么多的信息所以需要分析有价值的信息后再做决定是否持久化。
建表的角度上 1、合理安排表关系 2、尽量把固定长度的字段放在前面 3、尽量使用char 代替varchar 4、分表:水平分和垂直分
SQL常见面试题总结 (原创不易,你们对阿超的赞就是阿超持续更新的动力!) (以免丢失,建议收藏,阿超持续更新中......) (------------------------------------------------------------------------) 常用SQL语句 SQL常用的聚合函数 Group By和Order By where和having子句的区别 count(*)和count(1)有什么区别 count(1) 含义 用count对字段为null的数据可以查出来吗
在国际业务上,由于面临的市场多,产品和业务复杂多样,投放渠道多,引流费用高,因此需要对业务和产品做出更精细化的管理和优化,满足市场投放和运营需要,降低整体成本,提高运营效率与转化率。为此,携程专门研发了国际业务动态实时标签化处理平台(以下简称 CDP )。
性能优化(Optimize)指的是在保证系统正确性的前提下,能够更快速响应请求的一种手段。而且有些性能问题,比如慢查询等,如果积累到一定的程度或者是遇到急速上升的并发请求之后,会导致严重的后果,轻则造成服务繁忙,重则导致应用不可用。它对我们来说就像一颗即将被引爆的定时炸弹一样,时刻威胁着我们。因此在上线项目之前需要严格的把关,以确保 MySQL 能够以最优的状态进行运行。同时,在实际工作中还有面试中关于 MySQL 优化的知识点,都是面试官考察的重点内容。
该文介绍了MySQL中表分区功能的使用,包括RANGE分区、LIST分区、HASH分区、KEY分区以及分区表的操作和优化。针对不同的分区类型,介绍了不同的应用场景和优缺点。同时,还提供了一些分区表SQL操作优化的建议。
最近由于应用需要进行多租户改造,对监控盯的较紧。发现了应用的一些问题,应用的hsf consumer成功率,不是一直都是100,偶尔出现99.99的情况,进一步查应用日志发现,是因为慢sql导致服务超时失败。
接上期,这边2个 1000万的表people people_1, 与一个range 的分区表people_range 1000万左右的数据表,分别进行JOIN 的运算
关于SQL语句的优化的方法方式,网络有很多经验,所以本文抛开这些,设法在DAO层的优化和数据库设计优化上建树,并列举两个简单实例
数据库很容易成为系统性能的一个瓶颈,单机存储容量、IO、CPU处理能力都有限,当单表的数据量达到1000W或100G以后,库表的增删改查操作面临着性能大幅下降的问题。存储容量现在一般容易解决,主要是IO瓶颈和CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。从业务方来看,就是数据库可用连接少,甚至无连接可用。
当一张表的数据达到几千万时,查询一次所花的时间会变长。业界公认MySQL单表容量在 1千万 以下是最佳状态,因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
数据库(DataBase,DB):指长期保存在计算机的存储设备上,按照一定规则组织起来,可以被各种用户或应用共享的数据集合。(文件系统)
我之前在一家餐饮公司待过两年,每天中午和晚上用餐高峰期,系统的并发量不容小觑。为了保险起见,公司规定各部门都要在吃饭的时间轮流值班,防止出现线上问题时能够及时处理。
上节课给大家介绍了数据库的基本概念以及如何创建数据库,具体可回顾MySQL创建数据库(一)。从本节课开始,我们将对MySQL中的基本知识点进行分别介绍。本节课先向大家介绍MySQL数据插入insert into与where条件查询的基本用法。
在数据库中,我们常常需要从表中筛选出符合特定条件的数据,以便满足业务需求或获取有用的信息。MySQL提供了WHERE条件查询,使我们能够轻松地筛选数据。本文将详细介绍MySQL WHERE条件查询的用法和示例,帮助大家更好地理解和应用这一功能。
恭喜你,贵公司终于成长到一定规模,需要考虑高可用,甚至分库分表了。但你是否知道分库分表需要哪些要素?拆分过程是复杂的,提前计划,不要等真正开工,各种意外的工作接踵而至,以至失控。
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