对这个问题有兴趣是源于一次开发中遇到要统计人数的需求。类似于“得到”专栏的订阅数。
在上一次学习mysql索引和explain后,又观看了一些大佬的视频,补充之前一些遗忘的内容和可能有误的知识点
《大数据量下,58同城mysql实践》 WOT(World Of Tech)2015,互联网运维与开发者大会将在北京举行,会上58同城将分享《大数据量下,58同城mysql实战》的主题,干货分享抢先看
MySQL是目前互联网公司使用最广的数据库,InnoDB是MySQL使用最广的存储引擎,MyISAM和InnoDB的五项最佳实践,和大家聊聊,尽量多讲“为什么”。
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
前几天在网上看了一个帖子,描述的现象是在MySQL中,对in,or,union all的性能的比对,看完之后,我就产生了疑问。 文章的大意是说,使用in,or的查询效率较低,大概查询需要花费11秒,而使用了union all的方式之后,性能提高到了0.02秒。 如果单纯说是MySQL半连接的优化器性能问题,我信,但是看了文中提供的SQL语句,我感觉至少从我使用MySQL 5.7的感觉来看,这个差别会很小,或者说没有差别。 当然有这个想法,自己也得论证不是。我就尝试了两次,文中说数据量
InnoDB,5项最佳实践,知其所以然?
系统从圣诞节那天晚上开始,每天晚上固定十点多到十一点多这个时段,大概瘫痪1h左右,过这时段系统自动恢复。系统瘫痪时的现象就是,网页和App都打不开,请求超时。系统架构:
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WOT(World Of Tech)2015,互联网运维与开发者大会将在北京举行,会上58同城将分享《大数据量下,58同城mysql实战》的主题,干货分享抢先看。 1)基本概念 2)常见问题及
这是一个线上问题,从日志平台查询到的 SQL 执行情况,该 SQL 执行的时间为 11.146s,可以认定为是一个慢查询,美化后的 SQL 如下:
中间件分表是不是一个好的主意?通过中间件来对MYSQL的数据进行分表是一个常见的对于大数量的解决的方案,通过中间件将应用的数据在中间层进行路由,通过路由将一张表的数据,映射到不同物理数据库上的表,通过应用设计的分片键将数据根据规则存储在不同的物理服务器上。实际上分布式数据库的基本原理也是这样。
应用程序都离不开数据库,那不同的数据结构,就会存放在不同的数据数据库中,所以数据库按数据结构分为关系型数据库和非关系型数据库。接下来就总结一下这两者的区别吧。
根据上图可以看到QPS:10.73k,实际上真实的并发大量数据到达的时候,我这里最高的QPS是将近15k.而目前单个数据库分片(实例)4CPU8G内存的配置下,最高的性能是7k的QPS。
MYSQL中索引是经常用来对数据库查询性能优化的方式,再MySQL中采用了B+树作为索引结构来减少磁盘IO次数去提高数据的检索性能。但是在某些场景下,由于查询语句设计不合理,或者对MySQL的理解不够深入。索引有可能会失效,变为全表扫描,这对于大数据量的查询是非常低效的。今天我们就来聊聊这些常见的失效场景。
就是把一张表的数据分成N个区块,在逻辑上看最终只是一张表,但底层是由N个物理区块组成的
数据库优化有很多可以讲,按照支撑的数据量来分可以分为两个阶段:单机数据库和分库分表,前者一般可以支撑500W或者10G以内的数据,超过这个值则需要考虑分库分表。另外,一般大企业面试往往会从单机数据库问起,一步一步问到分库分表,中间会穿插很多数据库优化的问题。本文试图描述单机数据库优化的一些实践,数据库基于mysql,如有不合理的地方,欢迎指正。
今天在处理一个业务的时候,谈及利用infobright作为存储引擎,来支持业务对大量数据的查询操作,就特意看了一下这个infobright的特点,这里对它进行一个总结。
#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
第一篇,说说MySQL两个最常用的存储引擎,MyISAM和InnoDB。照自己的理解,把一些知识点总结出来,不只说知识点,多讲“为什么”。 一、关于count(*) 知识点:MyISAM会直接存储总行数,InnoDB则不会,需要按行扫描。
我们在开发的过程中使用分页是不可避免的,通常情况下我们的做法是使用limit加偏移量:select * from table where column=xxx order by xxx limit 1,20。当数据量比较小时(100万以内),无论你翻到哪一页,性能都是很快的。如果查询慢,只要在where条件和order by 的列上加上索引就可以解决。但是,当数据量大的时候(小编遇到的情况是500万数据),如果翻到最后几页,即使加了索引,查询也是非常慢的,这是什么原因导致的呢?我们该如何解决呢?
一、背景 我们在开发的过程中使用分页是不可避免的,通常情况下我们的做法是使用limit加偏移量:select * from table where column=xxx order by xxx limit 1,20。当数据量比较小时(100万以内),无论你翻到哪一页,性能都是很快的。如果查询慢,只要在where条件和order by 的列上加上索引就可以解决。但是,当数据量大的时候(小编遇到的情况是500万数据),如果翻到最后几页,即使加了索引,查询也是非常慢的,这是什么原因导致的呢?我们该如何解决呢?
我们在开发的过程中使用分页是不可避免的,通常情况下我们的做法是使用limit加偏移量:
这样写看起来很正常,但实际在数据量大了之后,使用起来开始出现问题,越来越慢,慢到不可接受,甚至影响其他的读写操作。
想要优化 MySQL 查询,就必须要弄清楚 MySQL 在执行查询的时候到底做了哪些事,包含哪些子任务。每一项子任务都可能会导致查询缓慢。MySQL 执行查询的流程如下:
其实是写错了,应该是混沌理论,不过大清早6:00在发这篇的时候,的确是饿了,见谅。
其中adr和am表的记录数大概都是400到500万,而ad表的数据量大概只有三四千。
主从模式对于写少读多的场景确实非常大的优势,但是总会写操作达到瓶颈的时候,导致性能提不上去。
尽管学校多年的信息化应用积累了大量的数据,但信息孤岛的壁垒一直没有打破,对这些数据无法进一步的挖掘、分析、加工、整理,不能给学校教育、教学、研发、总务等各方面管理决策提供科学、有效的数据支撑。目前的公司现状:
最近在给几位朋友做模拟面试和简历优化,发现很多人一看到什么千万级数据之类的面试题就会腿软。
如何简单设计一个数据库 为什么要使用索引? 全表扫描是低效的, 但是全表扫描在表里数据量非常少的时候效率挺好, 数据量大了就不行了 -- 搜索查询相关变量, long_query_time, slow
本人混迹qq群2年多了,经常听到有人说“数据表太大了,需要分表”,“xxxx了,要分表”的言论,那么,到底为什么要分表?
Explain 用来分析 SELECT 查询语句,开发人员可以通过分析 Explain 结果来优化查询语句。
如何选购及管理腾讯云 MySQL 数据库?有了腾讯云计算作为基础,我们可以把这些复杂的底层操作交给云计算去完成,而我们只要集中精力去实现业务就可以了。
MySQL数据库默认连接为100,我们可以通过配置initialSize、minIdle、maxActive等进行调优,但由于硬件资源的限制,数据库连接不可能无限制的增加,对大型单体应用单实例数据库可能会出现最大连接数不能满足实际需求的情况,这时就会系统业务阻塞。
从这个题目来看,其实包含了两个要求,第一个要求就是:从MySQL数据表中查询一条随机的记录。第二个要求就是要保证效率最高。
今天和大家聊聊分库分表技术,大家面试的时候肯定都有这样的经历,面试官动不动就问分库分表、高并发、虚拟机、分布式事务等等这些高大上的技术。所以我们还是有必要要了解一下的。
代码创建一千万?那是不可能的,太慢了,可能真的要跑一天。可以采用数据库脚本执行速度快很多。
也许有些朋友根本就没遇过上千万数据量的表,也不清楚查询上千万数据量的时候会发生什么。
OFFSET 和 LIMIT 对于数据量少的项目来说是没有问题的,但是,当数据库里的数据量超过服务器内存能够存储的能力,并且需要对所有数据进行分页,问题就会出现,为了实现分页,每次收到分页请求时,数据库都需要进行低效的全表遍历。
刚入职的时候,同事就提醒过我,涉及三四张表的时候,数据量大,尽量不用连表查询,用单表。我最近还真的是遇到了。因为联表查询导致引发的慢sql。
select ...from table where exist (子查询);
当MySQL单表的数据量过大时,数据库的访问速度会下降,“数据量大”问题的常见解决方案是“水平切分”。
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
本篇文章从数据库表结构设计、索引、使用等多个维度总结出高性能SQL的34个秘诀,助你轻松掌握高性能SQL
上图中有一张表,表名为 t ,表中有7条数据;使用 select * from t where t.clo2 = 89 查询;
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。
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