前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别,相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join),而PG是都支持的,而且mysql是往简单化方向去设计的,如果多个表关联查询(超过3张表)效率上是比不上PG的。
上文讲到,查询分离的方案存在三大不足,其中一个就是:当主数据量越来越大时,写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢?可以考虑分表分库。
数据复制在企业信息化建设中是非常重要的一环,不管是建设数据仓库,还是搭建灾备系统,都需要确定数据复制策略。
本周赠书《性能之巅》第2版 前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别,相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join),而PG是都支持的,而且mysql是往简单化方向去设计的,如果多个表关联查询(超过3张表)效率上是比不上PG的。 1. 摘要 不超过3层是为了效率。 更通用 ,更好为了分布式做准备。 下面也对mysql多表关联这个特性简单探讨下~
◆ 分表分库 上文讲到,查询分离的方案存在三大不足,其中一个就是:当主数据量越来越大时,写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢?可以考虑分表分库。 这里先介绍一下真实的业务场景,而后依次介绍拆分存储时如何进行技术选型、分表分库的实现思路是什么,以及分表分库存在哪些不足。 接下来进入业务场景介绍。 ◆ 业务场景:亿级订单数据如何实现快速读写 这次项目的对象是电商系统。该系统中大数据量的实体有两个:用户和订单。每个实体涵盖的数据量见表3-1。 表3-1 数据量 某天,领导召集IT部门人员开会,说:“根据市场
UNION语句类似于PowerQuery中的追加查询,可以将两个表或者两个数据集进行上下合并。DAX函数中也有UNION,而且用法上有很大的相似。
大家好!针对选手提及的问题技术团进行了倾情解答,内容整理如下。当前的解疑答惑已非常全面,如有疑问请仔细查阅以下Q&A,且文档内容也会实时更新给到大家。
Gitlab 官方 宣布 ,将从 12.1 版本开始不再支持 MySQL 数据库。早在 2017 年 7 月,Gitlab 就计划将弃用对 MySQL 的支持。而目前这个决定将从 12.1 版本开始。
数据库如何判定,当前这一条记录是重复的?先查找,再插入。但是加上约束之后,数据库的执行过程可能就变了。因此执行时间或者效率会受到很大影响。
13年底负责数据库中间件设计时的设计文档,拿出来和大家分享: 可以了解下数据库中间件技术 可以了解下架构师系统设计的思路 一、总体目标 数据库中间层项目背景不再展开,根据前期的调研以及和公司同事的讨论,中间层的核心目标主要有两个: db虚拟化:让db对业务线透明(本文的db均指mysql),业务线不再需要知道db的真实ip,port,主从关系,读写关系,高可用等 分库的支持:让db的分库对业务线透明 二、实现的功能 上述目标相对比较宽泛,具体来说,数据库中间层需要实现以下功能。 (1)统一接入入口 如果统一
普通索引: 即针对数据库表创建索引; 唯一索引: 与普通索引类似,不同的就是:MySQL数据库索引列的值必须唯一,但允许有空值; 主键索引: 它是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引; 组合索引: 为了进一步榨取MySQL的效率,就要考虑建立组合索引。即将数据库表中的多个字段联合起来作为一个组合索引。
1、为什么要分表? 数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行。行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作。当出现这种情况时,我们可以考虑分表或分区。
数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈。
我们说 Mysql 单表适合存储的最大数据量,自然不是说能够存储的最大数据量,如果是说能够存储的最大量,那么,如果你使用自增 ID,最大就可以存储 2^32 或 2^64 条记录了,这是按自增 ID 的数据类型 int 或 bigint 来计算的;如果你不使用自增 id,且没有 id 最大值的限制,如使用足够长度的随机字符串,那么能够限制单表最大数据量的就只剩磁盘空间了。显然我们不是在讨论这个问题。
如今硬件的性价比越来越高,网络传输速度越来越快,数据库分层的趋势逐渐显现,人们已经不再强求用一个解决方案来解决所有的存储问题,而是通过分层,让缓存与数据库负责各自擅长的业务场景。
刚开始多数项目用单机数据库就够了,随着服务器流量越来越大,面对的请求也越来越多,我们做了数据库读写分离, 使用多个从库副本(Slave)负责读,使用主库(Master)负责写,master和slave通过主从复制实现数据同步更新,保持数据一致。slave 从库可以水平扩展,所以更多的读请求不成问题
Navicat是一个非常好用的可视化mysql管理软件(其他数据库也有对应版本的支持)
一、何谓分库分表? 把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库(主机)上,把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。 二、为什么要分库分表? 数据库中的数据量不一定是可控的,在未进行分库分表的情况下,随着时间和业务的发展,库中的表会越来越多,表中的数据量也会越来越大,相应地,数据操作,增删改查的开销也会越来越大。 另外,由于无法进行分布式式部署,而一台服务器的资源(CPU、磁盘、内存、IO等)是有限的,最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。 三、分库分表的实施策略 分库分表有垂直切分和水平
前篇: 《数据库中间件cobar调研笔记》 13年底负责数据库中间件设计时的调研笔记,拿出来和大家分享,轻拍。 一,TDDL是什么 TDDL是Taobao Distribute Data Layer的简称 淘宝一个基于客户端的数据库中间件产品 基于JDBC规范,没有server,以client-jar的形式存在 画外音:数据库中间件有基于服务端的,也有基于客户端的,TDDL属于后者;而cobar是一个中间层服务,使用mysql协议,属于前者。 二,TDDL不支持什么SQL 不支持各类join 不支持多表查询
种数据库都有它自己的内存机制,如果说汽车的三大件,发动机,变速箱,底盘。数据库的内存机制算是数据库核心的核心,一个没有好的内存管理和分配的数据库,一定是不会有好的性能。
MySQL是一个非常主流的小型关系型数据库管理系统,除了系统自带的命令行管理工具之外,还有许多其他的图形化管理工具。本系列的上一篇中已经说过了安装步骤,本篇就挑比较常用并且好用的几款图形化软件说说,供大家参考。
缓存是现在系统中必不可少的模块,并且已经成为了高并发高性能架构的一个关键组件。这篇博客我们来分析一下使用缓存的正确姿势。 缓存能解决的问题 提升性能 绝大多数情况下,select 是出现性能问题最大的地方。一方面,select 会有很多像 join、group、order、like 等这样丰富的语义,而这些语义是非常耗性能的;另一方面,大多数应用都是读多写少,所以加剧了慢查询的问题。 分布式系统中远程调用也会耗很多性能,因为有网络开销,会导致整体的响应时间下降。为了挽救这样的性能开销,在业务允许的情况(不需
缓存是现在系统中必不可少的模块,并且已经成为了高并发高性能架构的一个关键组件。这篇博客我们来分析一下使用缓存的正确姿势。
Git工作流:Git 工作流程 Maven版本管理:阅读Maven最佳实践:版本管理 lombok project,在Java开发中,我们常常需要写很多令人厌烦的getter/setter代码、需要自己覆盖equals、toString和hashcode等方法,不胜其烦且容易出错。lombok就是为此而生的,通过给bean类添加一些注解,可以自动生成上述函数。不过在我过去的开发中,如果需要定制自己的equals方法,我常常使用Apache Commons中提供的EqualsBuilder和HashCo
作为一个后端工程师,想必没有人没用过数据库,跟我一起复习一下MySQL吧,本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第三篇,总结了MySQL的索引相关知识。
[教程] v3版本,如何创建可远程连接的mysql用户? 在v2的版本里,mysql的数据库名和用户名是分开的,虽然可以更灵活地创建用户,但大部分用户是用不到的 所以,在v3版本里,就把这两个合并了 那在v3版本里,如何创建可以远程连接的数据库用户呢? 也简单,在创建数据库时 在主机名里填“%”就可以了 默认是 localhost,代表的是本机,只可以本机连接 替换为 % 代表是任意,所以就是本地或远程都可以连接了 不过,不要忘记了,还要在iptables或防火墙里,增加3306端口了访问,否则,也是连接不
JSON类型的加入模糊了关系型数据库与NoSQL之间的界限,给日常开发也带来了很大的便利。
分区表是数据库中一种用于优化大型表数据管理和查询性能的技术。它将一个表的数据根据特定的规则或条件分割成多个部分,每个部分称为一个分区。每个分区可以独立于其他分区进行存储、管理和查询,这样可以提高数据处理的效率,尤其是在处理大量数据时。
Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。特别是它对多条件的过滤支持非常好,比如年龄在18和30之间,性别为女性这样的组合查询。
我们可以直接把数据存放到文件中,这样也能保证数据长期存储,那为什么还要搞一个 数据库 呢?
方法区:主要是存储类信息,常量池(static 常量和 static 变量),编译后的代码(字
hive是一个著名的离线处理的数据仓库,可以通过类SQL语言轻松的访问大量的数据集,也可以访问HDFS中的文件,但是其底层的实现是MapReduce,所以具有较高的可扩展性。但是hive不是RDBMS数据库。
dbForge Studio for MySQL是一个在Windows平台被广泛使用的MySQL客户端,它能够使MySQL开发人员和管理人员在一个方便的环境中与他人一起完成创建和执行查询,开发和调试MySQL程序,自动化管理MySQL数据库对象等工作。 这个MySQL前端GUI工具提供了实用工具来进行比较、同步工作,使用时间调度来备份MySQL数据库,并对MySQL表格的数据给出了可能性分析和报告。超过15000名的用户使用dbForge Studio for MySQL来管理、维护和监控他们的MySQL数据库。
例如:单表中出现了,动辄百万甚至千万级别的数据。“分表分库”就成为解决上述问题的有效工具。
SQL 语句优化是一个既熟悉又陌生的话题。面对千奇百怪的 SQL 语句,虽然数据库本身对 SQL 语句的优化一直在持续改进、提升,但是我们不能完全依赖数据库,应该在给到数据库之前就替它做好各种准备工作,这样才能让数据库来有精力做它自己擅长的事情。
业界对于库存敏感的业务往往通过数据库进行库存方案的设计,那么基于数据库库存系统会有哪些坑呢?
Elasticsearch 是通过 Lucene 的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。特别是它对多条件的过滤支持非常好,比如年龄在 18 和 30 之间,性别为女性这样的组合查询。倒排索引很多地方都有介绍,但是其比关系型数据库的 b-tree 索引快在哪里?到底为什么快呢?
本专题前面系列文章详细说明了使用Kettle的转换和作业,实现Hadoop上多维数据仓库的ETL过程。通常Hadoop集群存储的数据量是TB到PB,如果Kettle要处理如此多的数据,就必须考虑如何有效使用所有的计算资源,并在一定时间内获取执行结果。
在前面基础功能实现的过程中,我们后台管理系统及移动端的用户,在进行数据访问时,都是直接操作数据库MySQL的。结构如下图:
第一章:数据类型和操作数据表 MySQL语句的规范 (1):关键字与函数名称全部大写 (2):数据库名称,表名称,字段名称全部小写 (3):SQL语句必须以分号结尾 1:命令行模式启动mysql服务
本文为《数据密集型应用系统设计》的读书笔记第一部分第三章的笔记整理,也是个人认为的这本书第一部分最重要的内容。本文将会针对目前数据库系统两个主要阵营进行展开,分别是采用日志型存储结构高速读写的LSM-Tree和面向OLTP的事务数据库BTree两种数据结构对比。
关于MySQL 的 join,大家一定了解过很多它的“轶事趣闻”,比如两表 join 要小表驱动大表,阿里开发者规范禁止三张表以上的 join 操作,MySQL 的 join 功能弱爆了等等。这些规范或者言论亦真亦假,时对时错,需要大家自己对 join 有深入的了解后才能清楚地理解。
ETL (Extract-Transform-Load 的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以了解并掌握一种ETL工具的使用,必不可少。
今天讲讲再MySQL中使用percona-xtrabackup这个开源工具来实现在线备份。
http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6161475
日常的应用开发中可能需要优化SQL,提高数据访问和应用响应的效率,不同的SQL,优化的具体方案可能会有所不同,但是路径上,还是存在一些共性的。碰巧看到杨老师的这篇文章《第45期:一条 SQL 语句优化的基本思路》,为我们优化一些MySQL数据库的SQL语句提供了可借鉴的路径,值得参考和应用。
王伟,京东商城资深MySQL DBA,多年游戏、电商行业MySQL运维经验,致力于MySQL自动化、自助化运维,专注mysql数据库架构、调优、运维以及zabbix监控等技术。
大家好,我是猫头虎博主!最近发现很多读者在搜索“PostgreSQL和MySQL的区别”、“PostgreSQL vs MySQL性能对比”等相关词条,希望能够为自己的数据库应用选择最合适的解决方案。今天,我为大家带来了这篇《PostgreSQL与MySQL:详细对比与分析》。本文将深入探讨这两个受欢迎的数据库系统的异同,帮助你做出明智的选择。
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