上一讲,我写了一篇关于批量导入请求的性能优化过程,其中,关于Elasticsearch源码中写死了最大连接数的问题,是我错了,有同学留言说是HttpClientConfigCallback中可以修改,后来经过证实,确实可以修改,大家注意一下,同时,也非常感谢这位同学的留言。
预编译语句可以重复使用这些计划,减少 SQL 编译所需要的时间,还可以解决动态 SQL 所带来的 SQL 注入的问题;只传参数,比传递 SQL 语句更高效;相同语句可以一次解析,多次使用,提高处理效率。
建立索引的目的是:希望通过索引进行数据查找,减少随机 IO,增加查询性能 ,索引能过滤出越少的数据,则从磁盘中读入的数据也就越少。
统一使用UTF8MB4 for by 可能还有人不知道,MySQL 数据库的字符集,要用 utf8mb4,而不是utf8。因为MySQL的utf8不是真正的UTF-8,只支持最多三个字节的字符。真正的UTF-8可能会出现四个字节的字符。MySQL 从来没有修复这个 Bug,而是使用另外的解决方法:真正的UTF-8字符集用 utf8mb4的名字提供。
https://www.cnblogs.com/huchong/p/10219318.html
列的字段越大,建立索引时所需要的空间也就越大,这样一页中所能存储的索引节点的数量也就越少也越少,在遍历时所需要的IO次数也就越多, 索引的性能也就越差
•所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割•所有数据库对象名称禁止使用 MySQL 保留关键字(如果表名中包含关键字查询时,需要将其用单引号括起来)•数据库对象的命名要能做到见名识意,并且最后不要超过 32 个字符•临时库表必须以 tmp_为前缀并以日期为后缀,备份表必须以 bak_为前缀并以日期 (时间戳) 为后缀•所有存储相同数据的列名和列类型必须一致(一般作为关联列,如果查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换,会造成列上的索引失效,导致查询效率降低)
· 所有数据库对象名称禁止使用mysql保留关键字(如果表名中包含关键字查询时,需要将其用单引号括起来)
没有特殊要求(即Innodb无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用Innodb存储引擎(mysql5.5之前默认使用Myisam,5.6以后默认的为Innodb) Innodb 支持事务,支持行级锁,更好的恢复性,高并发下性能更好。
没有特殊要求(即 Innodb 无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用 Innodb 存储引擎(MySQL5.5 之前默认使用 Myisam,5.6 以后默认的为 Innodb)。
没有特殊要求(即Innodb无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用Innodb存储引擎(mysql5.5之前默认使用Myisam,5.6以后默认的为Innodb)Innodb 支持事务,支持行级锁,更好的恢复性,高并发下性能更好
有时候往数据库里批量造数据,是为了某些测试前的必要条件。例如:导出 Excel 报表功能、性能压测时的压测数据等。
没有特殊要求(即Innodb无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用Innodb存储引擎(mysql5.5之前默认使用Myisam,5.6以后默认的为Innodb)。
稀疏索引的创建过程包括将集合中的元素分段,并给每个分段中的最小元素创建索引。在搜索时,先定位到第一个大于搜索值的索引的前一个索引,然后从该索引所在的分段中从前向后顺序遍历,直到找到该搜索值的元素或第一个大于该搜索值的元素。
本文从芋道源码转载,在原有内容基础上结合阿里巴巴Java开发手册中Mysql数据库章节的介绍,加上自己的理解和说明,整理而成。涉及的内容较多,建议收藏后仔细阅读!
第二种方法:使用事务提交,批量插入数据库(每隔10W条提交下)最后显示消耗的时间为:22:56:13 23:04:00 ,一共8分13秒 ,代码如下:
针对在数据库里进行批量造数据,之前有发过一篇文章 MySQL大批量造数据,是使用存储过程的方法进行批量造数据的。
2). 针对于常作为查询条件(where)、排序(order by)、分组(group by)操作的字段建立索引。
这一篇主要来分析下如何选择普通索引和唯一索引,以及他们在查询时候的原理。
来自一线的实战经验,主要针对DBA和后端开发人员,总是在灾难发生后,才想起容灾的重要性;总是在吃过亏后,才记得曾经有人提醒过。文末是详细的视频讲解和PDF下载。
当我们想要向数据库中的表tb中插入一条数据时,可以采用insert into语句:
这篇文章非常全面细致地介绍了Batch Size的相关问题。结合一些理论知识,通过大量实验,文章探讨了Batch Size的大小对模型性能的影响、如何影响以及如何缩小影响等有关内容。
上面看上去没什么问题,下面我来使用sql语句优化的小技巧,下面会分别进行测试,目标是插入一个空的数据表200W条数据
腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙已圆满结束,腾讯云数据库副总经理王义成在直播中分享了在新基建浪潮之下,自己对于国产数据库未来的探索和思考,以下是视频和图文回顾。 关注“腾讯云数据库”公众号,回复“0523王义成”,即可下载直播分享PPT。 各位收听直播的小伙伴们,大家好。今天非常荣幸,跟大家一起来分享一下最近我们对于新基建大潮下国产数据库的一些探索和思考。2020年以来,由于疫情的出现,很多人民的生活发生了很大的改变,我们有更多的时间宅在家里跟家人在一起,也有更多的时间真正去思考未来。这段时间,国
过去,TiDB 由于不支持存储过程、大事务的使用也存在一些限制,使得在 TiDB 上进行一些复杂的数据批量处理变得比较复杂。
mysql千万级数据如何快速导出 今天给大家讲解如何快速的导出千万级MySQL中的数据,大家平时在进行MySQL数据导出的时候,如何数据量不大(万级记录)可能不会遇到这样那样的问题,下面就我前段事件导出MySQL千万级(目前量级8千万,已快到一亿)数据遇到问题的一个回放和代码优化。 查询优化 当你接到需求,可能第一时间想到,直接全量查询不就好了,如果数据记录在几万条还好,当MySQL一个表的数据大于200W的时候,这个时候去查询已经非常吃力了,即使在添加索引的情况下。 查询需求 收到的需求是,
EasyNVR是基于RTSP/Onvif协议接入的安防视频云服务平台,它可以将前端设备进行快速便捷地接入、采集、视频转码、处理及分发,分发的视频流包括:RTSP、RTMP、HTTP-FLV、WS-FLV、HLS、WebRTC等。
如本文标题,MySQL PXC集群多个节点同时大量并发update同一行数据,会怎样?
检查腾讯云数据库 MySQL 实例的运行线程数,这个指标反应当前正在数据库中执行的查询数。如果运行线程数大量超过实例 CPU 核心数,代表当前配置的数据库负载偏高。容易出现请求阻塞,同步延迟增加的风险。
选自arXiv 机器之心编译 参与:蒋思源、李亚洲、路雪 自 Facebook 发布 1 小时训练 ImageNet 论文以来,很多研究者都在关注如何使用并行训练来提高深度学习的训练速度。Facebook 提出了一种提高批量大小的分布式同步 SGD 训练方法,而 Yang You 等人在 Facebook 的论文上更进一步采用层级对应的适应率缩放(LARS)来对每一层网络使用不同的学习率。他们在 AlexNet 和 ResNet-50 模型上分别实现了 8129 和 32768 的批量大小,而且在加速训练的
Search and Replace(搜索和替换)是一个允许你搜索和替换数据库中任意文本的 WordPress 插件。
今天想说的是,习惯使用ORACLE 的程序员,在MYSQL 留下的麻烦怎么被发现。这两种数据库在处理事务上是有不同的,oracle 默认不会自动commit, 而mysql 会默认 auto commit, 说道auto commit ,四大数据库,只有oracle 一家是不默认commit。
二、MYSQL数据库设计原则 1、核心原则 不在数据库做运算; cpu计算务必移至业务层; 控制列数量(字段少而精,字段数建议在20以内); 平衡范式与冗余(效率优先;往往牺牲范式) 拒绝3B(拒绝大sql语句:big sql、拒绝大事务:big transaction、拒绝大批量:big batch); 2、字段类原则 用好数值类型(用合适的字段类型节约空间); 字符转化为数字(能转化的最好转化,同样节约空间、提高查询性能); 避免使用NULL字段(NULL字段很难查询优化、NULL字段的索引需要额外空
本文公众号来源:捡田螺的小男孩 作者:捡田螺的小男孩 本文已收录至我的GitHub
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