与慢速设备通讯异步化方案.pdf像MySQL、被对接的银行系统等,都可称作慢速设备。它们的共同特点是只提供了同步调用接口,而且响应通常会比较慢。
水平拆分是通过某种战略将数据单片存储,单片存储器内的单片存储器和单片存储器两个部分,单片数据分散到不同的MySQL单片或单片存储器,达到分布式的效果,可以支持非常大的数据量。表分区本质上也是特殊的库内分表。
对于数据库,大多数表可以根据用户ID进行水平划分。切分不同用户的相关数据并存储在不同的数据库中。例如,通过2取模将所有用户ID存储在两个不同的数据库中。每一个与用户ID相关的表都可以这样切分。这样,基本上每个用户的相关数据都在同一个数据库中,即使需要关联,也可以很简单的关联。
在开发游戏服务器程序的过程中,好像大家都默认使用Mysql, 如果有性能问题,大不了再加个Memcached, 或者干脆使用Redis来做数据库。
在用explain对select语句进行执行计划分析时,我们常常会其中的Extra字段中出现Using index或Using index;Using where或Using where或Using index condition,那么这四者有什么区别呢?哪个检索的性能更好呢?
直接遍历这一行行数据,性能就是O(n),比较慢。为了加速查询,使用了B+树来做索引,将查询性能优化到了O(lg(n))。
印象中网上有些“XX 面试官”系列的网文也有过类似问题的讨论,那 MySQL 统计数据总数 count(*) 、count(1)和count(列名) 哪个性能更优呢?今天我们就来聊一聊这个问题。
numa是控制cpu分配内存的控制手段,比如8核cpu 64G内存,每个核心分为8个核心的内存大家就不会争抢资源了,那为什么要关闭numa呢?
内容概要 利用主索引提升SQL的查询效率是我们经常使用的一个技巧,但是有些时候MySQL给出的执行计划却完全出乎我们的意料,我们预想MySQL会通过索引扫描完成查询,但是MySQL给出的执行计划却是通过全表扫描完成查询的,其中的某些场景我们可以利用覆盖索引进行优化。 前些天,有个同事跟我说:“我写了个SQL,SQL很简单,但是查询速度很慢,并且针对查询条件创建了索引,然而索引却不起作用,你帮我看看有没有办法优化?”。 我对他提供的case进行了优化,并将优化过程整理了下来。 优化前的表结构、数据量、SQL、
迫于线上环境存储空间的问题,最近针对Rocksdb引擎做了一些预研测试,本文主要对比MyRocks引擎和Innodb引擎以及压缩模式下的Innodb引擎的在性能方面的一些差异对比,分别从读写,只读,只写等场景下压测的结果对比;关于rocksdb引擎的介绍,本文不做详细介绍;废话不多说了,我们先看一下如何来安装rocksdb引擎;
今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句),我们都需要注意数据操作的性能。这里,我们不会讲过多的SQL语句的优化,而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。
想法来源于与刚才龙老大的一番讨论,文中对于NoSQL概念性的东西摘录自:http://www.infoq.com/cn/news/2011/01/nosql-why
假设MySQL同时接收到了多个请求,他自然会用多线程处理,那这多线程就可能会同时访问BP,即同时操作里面的缓存页,同时操作一个free链表、flush链表、lru链表。现在多线程来并发的访问这个BP,此时他们都是在访问内存里的一些共享数据结构,如缓存页、各种链表,必要加锁,然后让一个线程先完成一系列操作,比如说加载数据页到缓存页,更新free、lru链表,然后释放锁,接着下个线程再执行操作。
慢查询指的是数据库中查询时间超过了指定的阈值的SQL,这类SQL通常伴随着执行时间长、服务器资源占用高、业务响应慢等负面影响。随着携程酒店业务的不断扩张,再加上大量的SQLServer转MySQL项目的推进,慢查询的数量正在飞速增长,每日的报警量也居高不下,因此慢查询的治理优化已经是刻不容缓,此文主要针对MySQL。
一、监控系统的简单介绍 (1)cacti:存储数据能力强,报警性能差 (2)nagios:报警性能差,存储数据仅有简单的一段可以判断是否在合理范围内的数据长度,储存在内存中。比如,连续采样数据存储,有连续三次不在合理范围内的数据就报警 (3)zabbix:结合上面两种工具的优点,又可以存储数据,又可以报警 二、zabbix特性 (1)数据采样:通过snmp、ssh、telnet、agent、ipmi、jmx等通道采集被监控主机的数据。可以自定义检测机制和自定义时间间隔 (2)实时绘图:展示,读取数据绘图,
对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段,一个查询可以只使用索引中的一部份,但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找,但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时,索引就十分有效。下面用几个例子对比查询条件的不同对性能影响.
1、高可用分析:高可用,主库挂了,keepalive(只是一种工具)会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的,无需修改代码或配置。 2、高性能分析:读写都操作主库,很容易产生瓶颈。大部分互联网应用读多写少,读会先成为瓶颈,进而影响写性能。另外,备库只是单纯的备份,资源利用率50%,这点方案二可解决。 3、一致性分析:读写都操作主库,不存在数据一致性问题。 4、扩展性分析:无法通过加从库来扩展读性能,进而提高整体性能。 5、可落地分析:两点影响落地使用。第一,性能一般,这点可以通过建立高效的索引和引入缓存来增加读性能,进而提高性能。这也是通用的方案。第二,扩展性差,这点可以通过分库分表来扩展。
我们都知道在大多数情况下,通过浏览器查询到的数据都是缓存数据,如果缓存数据与数据库的数据存在较大差异的话,可能会产生比较严重的后果的。对此,我们应该也必须保证数据库数据、缓存数据的一致性,也就是就是缓存与数据库的同步。
利用mysql explain来对sql语句进行优化,你需要懂这些关键字各表示的含义,这样优化才有的放矢。
1.异步复制 搭建简单,使用非常广泛,从mysql诞生之初就产生了这种架构性能非常好,可谓非成熟,但是这种架构数据是异步的,所以有丢失数据库的风险。 2.全同步复制 保证数据安全,不丢失数据,损失性能。 3.传统半同步复制 性能,功能都介于异步和全同步之间,从5.5开始诞生,目的是为了折中上述两种架构的性能以及优缺点。 4.无损复制(增强版的半同步复制) 数据零丢失,性能好,mysql5.7诞生。 异步复制原理: 在异步复制中,主库写数据导二进制日志且同步从库请求二进制日志后写入中断日志并fluh disk
在MySQL中,对于性能问题诊断,最开始的时候总是感觉有些束手无策,如果一个人问你,MySQL数据库响应慢了,该怎么办,如果数据库服务器CPU 100%了该怎么吧,或者数据库连接不上了,业务提示无法连接该怎么办,看起来好像没有太大的关系的问题,其实我们能够分析的一个入口就是日志。
使用哈希索引两次搜索,第一次找到相应的行,第二次读取数据,但频繁访问的行通常被存储在存储器中,对数据库性能的影响不大。
Apache Doris是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果,有效地支持实时数据分析。Apache Doris的分布式架构非常简洁,易于运维,并且可以支持10PB以上的超大数据集。
MYSQL数据库适用场景广泛,相较于Oracle、DB2性价比更高,Web网站、日志系统、数据仓库等场景都有MYSQL用武之地,但是也存在对于事务性支持不太好(MySQL 5.5版本开始默认引擎才是I
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记,本篇为其“MySQL数据库对象与应用”中的MySQL数据类型相关笔记。
一、 PostgreSQL 的稳定性极强, Innodb 等引擎在崩溃、断电之类的灾难场景下抗打击能力有了长足进步,然而很多 MySQL 用户都遇到过Server级的数据库丢失的场景——mysql系统库是MyISAM的,相比之下,PG数据库这方面要好一些。 二、任何系统都有它的性能极限,在高并发读写,负载逼近极限下,PG的性能指标仍可以维持双曲线甚至对数曲线,到顶峰之后不再下降,而 MySQL 明显出现一个波峰后下滑(5.5版本之后,在企业级版本中有个插件可以改善很多,不过需要付费)。 三、PG 多年来在
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
不啰嗦,直接入正题。问题是这样的。请问下面的sql语句,要想加快查询速度,该怎么创建索引?以下,以mysql数据库为准。
历史相对久一点的公司都存在MYSQL版本相对较旧的困扰,但基于系统业务的稳定迟迟不敢升级。不升级基本不会有问题,一旦升级可能面临代码不兼容、重写等问题。但随着业务量不断增大,更好的支撑业务还是有必要升级。本文主要介绍MYSQL官方与主流开源版本基准压测对比,仅供参考。 服务器配置: DELL R730xd CPU E5-2640 V3 32核 MEM 128G SSD 800*8 RAID10 MYSQL各版本安装,这里就不详细说了,大体都一样 忽略…… 压测工具:sysbench sysbench安
java8才有的特性 Optional防空利器 方法引用 就是这个奇葩语法:: 简洁之极 filter 上面Optional方便过滤空集合对象,这里的filter是过滤空元素 如果集合add空null,就容易NPE啦 map 集合变形,业务代码最常见的 输出名字集合数据 list转换map 输出结果 key就是id,value是student对象 limit 就像mysql的limit num 关键字 输出 第一条数据 skip mysql的limit num,num 关键字
在这篇文章中提到了一个场景,即电商的订单。我们都知道订单表有三大主要查询:基于订单ID查询,基于商户编号查询,基于用户ID查询。且那篇文章给出的方案是基于订单ID、商户编号、用户ID都有一份分库分表的数据。那么为什么要这么做?能否只基于某一列例如用户ID分库分表,答案肯定是不能。
之前写过一篇Mysql B+树学习,简单的介绍了B+数以及MySql使用B+树的原因, 有了这些基础知识点,对MySql索引的类型以及索引使用的一些技巧,就比较容易理解了。
在Windows系统中,MySQL的配置文件为my.ini,在Linux系统中,配置文件为my.cnf,一般存放路径为/etc/my.cnf或/etc/mysql/my.cnf。
实际上MYSQL 5.x的日志系统存在两个问题,导致一些性能问题,尤其在高并发写入和对数据修改的情况下,其中的瓶颈的问题在于两个瓶颈, 当多线程访问数据在落入到 log_buffer 的情况下,还是需要获取锁让写入有顺序性, 同时在获取redo已经将数据页面写入后,也会在log_buffer中将写入到日志中的顺序进行一个重排,这也是需要有顺序性.
在现实工作中,偶尔能碰到执行SQL语句的时候突然卡一下,这样的场景不容复现,但是出现的时候确实让人奇怪,今天我们就来看这个情况可能产生的场景。
从我们学习关系型数据库的时候就知道了数据库有四种隔离级别。那么为什么要做隔离级别这样的设置呢。
聊一个实际问题:淘宝的数据库,主键是如何设计的? 某些错的离谱的答案还在网上年复一年的流传着,甚至还成为了所谓的MySQL军规。其中,一个最明显 的错误就是关于MySQL的主键设计。
关系型数据库的事务特性可以帮我们解决很多难题,比如数据的一致性问题,所以常规业务持久化存储都会mysql 来兜底。但mysql 的性能是有限的。当业务规模发展到上百万用户,访问量达到上万QPS时,单台mysql实例很难应付。
程序员,立之根本还是技术,一个程序员的好坏,虽然不能完全用技术强弱来判断,但是技术水平一定是基础,技术差的程序员只能CRUD,技术不深的程序员也成不了架构师。程序员对于技术的掌握,除了从了解-熟悉-熟练-精通的过程以外,还应该从基础出发,到进阶,到源码,到实战。所以,程序员想要成功,首先要成就自己。
1 在MYSQL 5.7 临时表包含了一个 "converting HEAP to on disk", 意思当临时表达到最大的内存使用的限制(一个表一个)16MB,则系统就要将这个临时表放到磁盘上了,但MYSQL 8.0 将这个默认的临时表的设置变成1GB
前言 储备知识ing,很久之前写的。 MySQL集群 MySQL官方提供的是mysql-proxy方案,主要解决了高并发的问题,但是没有解决高可用的问题。一般项目都是读多写少。读的操作让mysq
在现如今的软件开发中,关系型数据库是做数据存储最重要的工具。无论是Oracale还是Mysql,都是需要通过SQL语句来和数据库进行交互的,这种交互我们通常称之为CRUD。在CRUD操作中,最最常用的也就是Read操作了。而对于不同的表结构,采用不同的SQL语句,性能上可能千差万别。本文,就基于MySql数据库,来介绍一下如何定位SQL语句的性能问题。
前面一篇,我们学习到了MySQL多版本并发控制(MVCC)实现原理,这一篇我们接着学习MySQL主从复制模式下的延迟解决方案。
通常情况下,分页接口一般会查询两次数据库,第一次是获取具体数据,第二次是获取总的记录行数,然后把结果整合之后,再返回。
[mysqld]下配置explicit_defaults_for_timestamp=true,这是相对于5.6需要添加的一个配置,具体参考https://www.jianshu.com/p/d7d364745173
在经历了惨痛的黑天鹅事件以及激烈的数据恢复过程后,作为微盟DBA的我们进行了深刻的反省和自查,作为公司的核心资产,数据库也得到了前所未有的重视。如何保证数据安全以及用户服务的高可用性是我们要解决的首要问题。
MongoDB 中也有类似MYSQL 的数据库引擎的插件化的概念,虽然MYSQL 被ORACLE 搞得现在对这个数据库的引擎认知都存在于INNODB,但实际上MYSQL 在之前的存储引擎还是丰富多彩的,MONGODB 的存储引擎也是如此,目前MONGODB 主推的(官方)的数据库引擎是 WIREDTIGER ,之前MONGODB 官方的数据库引擎是 MMAP1, 而实际上MONGODB 还有一个数据库引擎脚ROCKS DB,听说是不错,至少和WIRETIGER 平分秋色,甚至略胜一筹。
今天巡检时突然发现有很多锁等待超时的情况,原以为是一个简单的小事,一查,结果令人深思。
在MGR架构中,可能存在众多可能会影响整体性能,包括本地节点中常见的一些性能瓶颈点,也可能包括MGR层产生的。
在MySql的生产环境中,由于单台MySql不能满足高可用性需求,一般通过主从复制(Master-Slave)方式同步数据,再通过读写分离(MySql-Proxy)来提升数据库并发负载能力。
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