假设我们要搜索年龄在18到24之间的女生,同时要求按年龄排序,如果平台注册用户达到千万级,那么,我们一般会对这个搜索结果分页,避免结果页加载很慢,所以,为了实现这个功能,基于用户表,我们会写这样一条SQL:
这个值后面对应的utf8_unicode_ci是什么意思呢?面试的时候用这个题目考一考DBA,应该可以难倒一大部分人。
查询的生命周期的下一步是将一个SQL转换成一个可执行计划,MySQL再按照这个计划和存储引擎进行交互
Redis是一个高效的内存数据库,它支持包括String、List、Set、SortedSet和Hash等数据类型的存储,在Redis中通常根据数据的key查询其value值,Redis没有模糊条件查询,在面对一些需要分页、排序以及条件查询的场景时(如评论,时间线,检索等),只凭借Redis所提供的功能就不太好不处理了。
1、输入指令后,首先在当前目录下查找,如果当前目录下找不到,就到环境变量的Path中查找
Sorted Sets 与 Sets 类似,是一种集合类型,集合中不会出现重复的数据(member)。区别在于 Sorted Sets 元素由两部分组成,分别是 member 和 score。
SQL 是由关键字组成的语言,关键字是一些用于执行 SQL 操作的特殊词汇。在命名数据库、表、列和其他数据库对象时,一定不要使用这些关键字。因此,这些关键字是一定要保留的。
作者 | 杜艮魁 审校 | 蔡芳芳 GraphQL 查询出的基础数据和业务需求往往有些差异,需要研发同学加工后才能渲染展示。而通过硬编码的方式对数据进行加工处理无法满足应用快速开发的需求,也与 GraphQL 配置化的思想相悖。本文将介绍如何通过指令和表达式实现 GraphQL 查询的计算能力,以减少代码开发和服务发版上线,提高业务迭代效率。 背 景 计算需求概述 GraphQL 作为接口描述语言,可对其治理的数据进行便捷的查询,但真实业务场景除了获取基础数据外,往往还需要对数据进行加工处理,概括如
某个线程如果想要读取volatile变量,JMM将该线程对应的本地内存设置为无效,该线程只能从主内存中获取
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法,这种数据结构就是索引。
在任何一种数据库中,都会有各种各样的日志,记录着数据库工作的方方面面,以帮助数据库管理员追踪数据库曾经发生过的各种事件。MySQL 也不例外,在 MySQL 中,有 4 种不同的日志,分别是错误日志、二进制日志(BINLOG 日志)、查询日志和慢查询日志,这些日志记录着数据库在不同方面的踪迹。
在看此篇前,建议先阅读MySQL索引,对索引有个基本了解:MySQL数据库进阶-索引-CSDN博客
1. 下列排序算法中稳定且时间复杂度为O(n2)的是(冒泡排序) 2. 在分块查找中,若索引表各块内均用顺序查找,则有324个元素线性表若分成9块,其平均查找长度为(23.5) 324个元素,
个人简介:Java领域新星创作者;阿里云技术博主、星级博主、专家博主;正在Java学习的路上摸爬滚打,记录学习的过程~ 个人主页:.29.的博客 学习社区:进去逛一逛~
上期文档中我们让mysql开启慢查询日志,收集查询时间比较长的sql,进而通过explain指令查询sql的执行过程,explain能够查看sql是那种数据查询方式以及索引情况。但是有时候使用explain还是无法定位到问题sql,所以在mysql5.037版本之后新增了show profiles和show profile语句的支持,通过hava_profileing指令可以查看当前sql是否支持profiles。
每当执行SQL运行缓慢时,我们都会使用 show processlist 查看一下mysql当前进程的执行情况;(如下)
在移动应用的业务场景中,我们需要保存这样的信息:一个 key 关联了一个数据集合,同时还要对集合中的数据进行统计排序。
这类似于一张日志表,因此数据量很大,想要统计用户积分做排行榜时,表数据可能如下:
3. Redis 性能为什么高?Redis的lua脚本,为什么能保证原子性?如果lua脚本在库存扣减
MySQL凭借着出色的性能、低廉的成本、丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库。虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”、“SQL语句优化”、“了解数据库原理”等要求。我们知道一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,所以查询语句的优化显然是重中之重。 本人从13年7月份起,一直在美团核心业务系统部做慢查询的优化工作,共计十余个系统,累计解决和积累了上百个慢查询案例。随着业务的复杂性提升,遇到的问题千奇百怪,五花八门,匪夷所思。本文旨在以开发工程师的角度来解释数据库索引的原理和如何优化慢查询。
如果一次性需要插入大批量数据 ( 比如 : 几百万的记录 ) ,使用 insert 语句插入性能较低,此时可以使
前言 性能测试过程中,数据库相关指标的监控是不可忽视的,在这里我们就MySQL的监控配置及重点涉及性能的一些参数进行说明。 在笔者的日常性能测试过程中,重点关注了这些参数,但不代表仅仅只有这些参数对性能有影响。 还需要大家在实践过程中,结合实际情况来调整相关参数,分析相关指标。达成深入优化的效果。 配置 配置以下配置选项开启记录慢查询和没有使用索引的查询功能 编辑 my.cnf或者my.ini文件。 注: 只对linux下进行说明。windows请自行去搜索。 将下述几行前的注释符号去掉,以开启相关功能 l
最近在开发一个推广渠道自行查询订单的功能,因为几年下来,平台的订单量也有百万级别了,发现虽然在用渠道ID字段查询时,虽然渠道ID加了索引,但仍然需要13秒左右才能拿到查询结果,我的订单表结构如下(下面只列出了跟本主题相关的列):
上一篇介绍了4种进行MySQL性能优化排查的小技巧,本篇就通过从增、删、改、查的语法中如何进行优化,帮助大家更好理解MySQL语法,进行性能优化。
Mysql 本文的示例在 Mysql 5.7 下都可以测试通过。 概念 数据库(database):保存有组织的数据的容器(通常是一个文件或一组文件)。 数据表(table):某种特定类型数据的结构化清单。 模式(schema):关于数据库和表的布局及特性的信息。模式定义了数据在表中如何存储,包含存储什么样的数据,数据如何分解,各部分信息如何命名等信息。数据库和表都有模式。 列(column):表中的一个字段。所有表都是由一个或多个列组成的。 行(row):表中的一个记录。 SQL 基础 SQL(S
从这篇开始,我们通过几章的内容,重新学习 SQL 从基础到进阶的方方面面,塑造良好的 SQL 编写思维和逻辑能力。
最近项目开发用到MySQL,想要查看后台执行的sql语句,立马google得知、可以使用 show processlist; 命令来解决,通过里面输出结果的字段解释中可以分析执行了的sql语句类型,但发现不太适合一般的初级使用者,而通过日志文件查看sql语句是最直接的方法。
我经常使用的数据库是 MySQL,它是一个开源的关系型数据库管理系统,现在隶属于 Oracle 旗下。
Redis 是由意大利开发者 Salvatore Sanfilippo(antirez)通过 C 语言开发的、基于内存的、可持久化的开源键值对存储数据库(英文全称是 REmote DIctionary Server,中文译作远程字典服务器),由于其简单易用、高性能、支持丰富的数据结构和原子操作,已逐渐成为目前互联网最流行的存储中间件解决方案,被广泛应用于缓存、NoSQL、消息队列等技术领域。
本文针对关系型数据库的一般语法。限于篇幅,本文侧重说明用法,不会展开讲解特性、原理。篇幅较长,但内容基本涵盖了SQL语法的大部分内容。
本文针对关系型数据库的一般语法。限于篇幅,本文侧重说明用法,不会展开讲解特性、原理。
如果一次性需要插入大批量数据,使用insert语句插入性能较低,此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入。操作如下:
如果一次性需要插入大批量数据(比如: 几百万的记录),使用insert语句插入性能较低,此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入。操作如下:
而我们的MySQL数据库属于开源免费的中小型数据库,后来Sun公司收购了MySQL,而Oracle又收购了Sun公司。 目前Oracle推出了收费版本的MySQL,也提供了免费的社区版本。
为了解决上述问题,专家们设计出更加利于管理数据的软件——数据库,它能更有效的管理数据。数据库可以提供远程服务,即通过远程连接来使用数据库,因此也称数据库服务器。
| 作者 沈启超,19年硕士毕业于东南大学,目前在腾讯CSIG企业产品部担任后台开发,同时也参与公司内部存储开源组件MySync的开发。 ---- 前言:MySQL架构体系 首先分享实验前的基础知识,MySQL主要分为Server层与存储引擎层。 Server层主要包含连接器、检索内存、分析器、优化器、执行器等,所有跨存储引擎的功能均于这一层构建,例如存储过程、触发器、视图,函数等,有一个标准化的binglog日志模块。 存储引擎负责数据的存储与存取,使用可更换的插件式架构,拥有InnoDB、MyISA
顺序一致性模型可以保证并发编程的特性不被破坏,为多线程程序提供了极强的 内存一致性保证
mysql-uroot-e”show processlist”|grep-i”Locked”>>locked_log.txt
索引是加速数据库查询的关键。在设计表结构时,应该根据查询的需求添加合适的索引。常用的索引包括主键、唯一索引、普通索引、联合索引、前缀索引(vachar、text这种长的数据并且只需要前几个区分度就很高)等。
|--- USER|用户说明 PID|进程识别号 %CPU|进程占用cpu百分比 %MEM|进程占用物理内存百分比 VSZ|进程占用虚拟内存大小(KB) RSS|进程占用物理内存大小(KB) TTY|终端机号 STAT|进程状态,S睡眠,s代表是会话的先导进程,N代表进程拥有比普通进程更高的优先级,R正在运行,D短期等待,Z僵死进程,T被跟踪或被停止 STARTED|进程启动的时间 TIME|此进程所消耗的CPU时间 COMMAND|正在执行的命令或进程名
👋 你好,我是 Lorin 洛林,一位 Java 后端技术开发者!座右铭:Technology has the power to make the world a better place.
-- select * from information_schema.PROCESSLIST where info is not null;
在 Java 并发编程中,有 3 个最常用的关键字:synchronized、ReentrantLock 和 volatile。
之前有同学反馈想看看小厂Java后端的面试难度,准备也差不多了,想找个小厂投一下看一下效果。
从整体上看,我们定义了二个容器,分别是app、db,容器之间通过定义的端口进行通讯。定义了网络db_network,只有处在同一网络下的容器才能够互相通讯。不同网络之间是隔离的,即便采用同样的端口,也无法通讯。
在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据, 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法,这种数据结构就是索引。
假设在表tb_user中包含有两个字段age和phone,我们想通过这两个字段进行排序,且事先我们没有创建age和phone字段的索引,直接进行order by排序:
涉及到SQL层和存储层,其中SQL层需要解析SQL语句,生成抽象语法树(AST),计算表达式等,存储层需要判断主键冲突,包括增量数据和基线数据上的主键冲突,如果是非重复主键,则将数据插入到增量数据中。
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