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MySQL 每秒 570000 的写入,如何实现?

一、需求 一个朋友接到一个需求,从大数据平台收到一个数据写入在20亿+,需要快速地加载到MySQL中,供第二天业务展示使用。...200000000 rows affected (5 min 48.30 sec) Records: 200000000 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0 计算一下每秒写入速度...可以满足实际需求,另外对于磁盘IO比较好的机器(SSD类盘,云上的云盘),如果内存和数据差不多情况,这量级数据量测试在Innodb里需要添加自增列,可以在3个小多一点完成。...测试结论: 利用TokuDB在某云环境中8核8G内存,500G高速云盘环境,多次测试可以轻松实现57万每秒写入量。...另外测试几种场景也供大家参考:如果在TokuDB中使用带自增的主键,主键无值让MySQL内部产生写入速度,下降比较明显,同样写入2亿数据,带有自建主键: root@localhost [zst]>CREATE

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MySQL 每秒 570000 的写入,如何实现?

一、需求 一个朋友接到一个需求,从大数据平台收到一个数据写入在20亿+,需要快速地加载到MySQL中,供第二天业务展示使用。...200000000 rows affected (5 min 48.30 sec) Records: 200000000 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0 计算一下每秒写入速度...可以满足实际需求,另外对于磁盘IO比较好的机器(SSD类盘,云上的云盘),如果内存和数据差不多情况,这量级数据量测试在Innodb里需要添加自增列,可以在3个小多一点完成。...测试结论: 利用TokuDB在某云环境中8核8G内存,500G高速云盘环境,多次测试可以轻松实现57万每秒写入量。...另外测试几种场景也供大家参考:如果在TokuDB中使用带自增的主键,主键无值让MySQL内部产生写入速度,下降比较明显,同样写入2亿数据,带有自建主键: root@localhost [zst]>CREATE

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    MySQL 每秒 570000 的写入,如何实现?

    来源:吴炳锡 yq.aliyun.com/articles/278034 一、需求 ---- 一个朋友接到一个需求,从大数据平台收到一个数据写入在20亿+,需要快速地加载到MySQL中,供第二天业务展示使用...200000000 rows affected (5 min 48.30 sec) Records: 200000000 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0 计算一下每秒写入速度...可以满足实际需求,另外对于磁盘IO比较好的机器(SSD类盘,云上的云盘),如果内存和数据差不多情况,这量级数据量测试在Innodb里需要添加自增列,可以在3个小多一点完成。...测试结论: 利用TokuDB在某云环境中8核8G内存,500G高速云盘环境,多次测试可以轻松实现57万每秒写入量。...另外测试几种场景也供大家参考:如果在TokuDB中使用带自增的主键,主键无值让MySQL内部产生写入速度,下降比较明显,同样写入2亿数据,带有自建主键: root@localhost [zst]>CREATE

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    MySQL 每秒 570000 的写入,如何实现?

    一、需求 一个朋友接到一个需求,从大数据平台收到一个数据写入在20亿+,需要快速地加载到MySQL中,供第二天业务展示使用。...200000000 rows affected (5 min 48.30 sec) Records: 200000000 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0 计算一下每秒写入速度...可以满足实际需求,另外对于磁盘IO比较好的机器(SSD类盘,云上的云盘),如果内存和数据差不多情况,这量级数据量测试在Innodb里需要添加自增列,可以在3个小多一点完成。...测试结论: 利用TokuDB在某云环境中8核8G内存,500G高速云盘环境,多次测试可以轻松实现57万每秒写入量。...另外测试几种场景也供大家参考: 如果在TokuDB中使用带自增的主键,主键无值让MySQL内部产生写入速度,下降比较明显,同样写入2亿数据,带有自建主键: root@localhost [zst]>CREATE

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    MySQL 每秒 570000 的写入,如何实现?

    一、需求 一个朋友接到一个需求,从大数据平台收到一个数据写入在20亿+,需要快速地加载到MySQL中,供第二天业务展示使用。...200000000 rows affected (5 min 48.30 sec) Records: 200000000 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0 计算一下每秒写入速度...可以满足实际需求,另外对于磁盘IO比较好的机器(SSD类盘,云上的云盘),如果内存和数据差不多情况,这量级数据量测试在Innodb里需要添加自增列,可以在3个小多一点完成。...测试结论: 利用TokuDB在某云环境中8核8G内存,500G高速云盘环境,多次测试可以轻松实现57万每秒写入量。...另外测试几种场景也供大家参考: 如果在TokuDB中使用带自增的主键,主键无值让MySQL内部产生写入速度,下降比较明显,同样写入2亿数据,带有自建主键: root@localhost [zst]>CREATE

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    MySQL每秒57万的写入,带你飞~

    本文作者:吴炳锡 来源:https://yq.aliyun.com/articles/278034 一、需求 一个朋友接到一个需求,从大数据平台收到一个数据写入在20亿+,需要快速地加载到MySQL中,...二、实现再分析 对于单表20亿, 在MySQL运维,说真的这块目前涉及得比较少,也基本没什么经验,但对于InnoDB单表Insert 如果内存大于数据情况下,可以维持在10万-15万行写入。...: 计算一下每秒写入速度: 文件大小: 实际文件8.5G,写入TokuDB大小3.5G,只是接近于一半多点的压缩量。...测试结论: 利用TokuDB在某云环境中8核8G内存,500G高速云盘环境,多次测试可以轻松实现57万每秒写入量。...另外测试几种场景也供大家参考: 如果在TokuDB中使用带自增的主键,主键无值让MySQL内部产生写入速度,下降比较明显,同样写入2亿数据,带有自建主键: 同样的数据写入在主键自增无值产生时,不能使用TokuDB

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    MySQL每秒57万的写入,带你飞~

    一、需求 一个朋友接到一个需求,从大数据平台收到一个数据写入在20亿+,需要快速地加载到MySQL中,供第二天业务展示使用。...200000000 rows affected (5 min 48.30 sec) Records: 200000000 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0 计算一下每秒写入速度...可以满足实际需求,另外对于磁盘IO比较好的机器(SSD类盘,云上的云盘),如果内存和数据差不多情况,这量级数据量测试在Innodb里需要添加自增列,可以在3个小多一点完成。...测试结论: 利用TokuDB在某云环境中8核8G内存,500G高速云盘环境,多次测试可以轻松实现57万每秒写入量。...另外测试几种场景也供大家参考: 如果在TokuDB中使用带自增的主键,主键无值让MySQL内部产生写入速度,下降比较明显,同样写入2亿数据,带有自建主键: root@localhost [zst]>CREATE

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    MySQL每秒57万的写入,带你飞~

    一、需求 一个朋友接到一个需求,从大数据平台收到一个数据写入在20亿+,需要快速地加载到MySQL中,供第二天业务展示使用。...200000000 rows affected (5 min 48.30 sec) Records: 200000000 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0 计算一下每秒写入速度...可以满足实际需求,另外对于磁盘IO比较好的机器(SSD类盘,云上的云盘),如果内存和数据差不多情况,这量级数据量测试在Innodb里需要添加自增列,可以在3个小多一点完成。...测试结论: 利用TokuDB在某云环境中8核8G内存,500G高速云盘环境,多次测试可以轻松实现57万每秒写入量。...另外测试几种场景也供大家参考: 如果在TokuDB中使用带自增的主键,主键无值让MySQL内部产生写入速度,下降比较明显,同样写入2亿数据,带有自建主键: root@localhost [zst]>CREATE

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    MySQL每秒57万的写入,带你飞~

    本文作者:吴炳锡 来源:https://yq.aliyun.com/articles/278034 一、需求 一个朋友接到一个需求,从大数据平台收到一个数据写入在20亿+,需要快速地加载到MySQL中,...二、实现再分析 对于单表20亿, 在MySQL运维,说真的这块目前涉及得比较少,也基本没什么经验,但对于InnoDB单表Insert 如果内存大于数据情况下,可以维持在10万-15万行写入。...利用load data写入数据: ? 计算一下每秒写入速度: ? 文件大小: ? 实际文件8.5G,写入TokuDB大小3.5G,只是接近于一半多点的压缩量。...测试结论: 利用TokuDB在某云环境中8核8G内存,500G高速云盘环境,多次测试可以轻松实现57万每秒写入量。...另外测试几种场景也供大家参考: 如果在TokuDB中使用带自增的主键,主键无值让MySQL内部产生写入速度,下降比较明显,同样写入2亿数据,带有自建主键: ?

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    每秒50万行——MySQL写入压测并发实践

    上篇文章写了MySQL写入压测的几种单线程的方式,本来想抛砖引玉,只是提供一些个人的经验和思路。后来有粉丝后台留言,想看看并发怎么处理,所以有了今天这篇文章。 并发在性能测试中应用十分广泛。...下面我来分享一下MySQL写入性能测试当中并发的使用。 首先,我们需要明确一个问题:并发对象。...先说我自测最大的每秒写入行数:50w,如果再优化一下程序,应该会更高,但就测试结果,高也不会高很多了。粗估100w以内。...而MySQL写入性能影响因素比较多,除了硬件以外,我简单列举几个。 MySQL写入性能受多个因素影响,了解并优化这些因素可以显著提升数据库的写入效率。...需要平衡查询性能和写入性能。 复合索引:合理使用复合索引可以减少需要维护的索引数量,从而提高写入性能。表设计 表分区:将大表分成多个分区,可以减少每次写入时需要处理的数据量,从而提高写入性能。

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    太牛了,MySQL每秒写入57万条数据

    二、实现再分析 对于单表20亿, 在MySQL运维,说真的这块目前涉及得比较少,也基本没什么经验,但对于InnoDB单表Insert 如果内存大于数据情况下,可以维持在10万-15万行写入。...200000000 rows affected (5 min 48.30 sec) Records: 200000000 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0 计算一下每秒写入速度...可以满足实际需求,另外对于磁盘IO比较好的机器(SSD类盘,云上的云盘),如果内存和数据差不多情况,这量级数据量测试在Innodb里需要添加自增列,可以在3个小多一点完成。...测试结论: 利用TokuDB在某云环境中8核8G内存,500G高速云盘环境,多次测试可以轻松实现57万每秒写入量。...另外测试几种场景也供大家参考:如果在TokuDB中使用带自增的主键,主键无值让MySQL内部产生写入速度,下降比较明显,同样写入2亿数据,带有自建主键: root@localhost [zst]>CREATE

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    Kafka如何实现每秒上百万的高并发写入

    配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。 那么Kafka到底是如何做到这么高的吞吐量和性能的呢?这篇文章我们来一点一点说一下。 1....基于上面两点,kafka就实现了写入数据的超高性能。 那么大家想想,假如说kafka写入一条数据要耗费1毫秒的时间,那么是不是每秒就是可以写入1000条数据?...但是假如kafka的性能极高,写入一条数据仅仅耗费0.01毫秒呢?那么每秒是不是就可以写入10万条数?...所以要保证每秒写入几万甚至几十万条数据的核心点,就是尽最大可能提升每条数据写入的性能,这样就可以在单位时间内写入更多的数据量,提升吞吐量。 2. 零拷贝技术 说完了写入这块,再来谈谈消费这块。...作者:中华石杉 来源:石杉的架构笔记订阅号(ID:shishan100) 原文:Kafka如何实现每秒上百万的高并发写入

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    MySQL读取写入文件

    上课 MySQL读取和写入文件在ctf或者awd中,常用于读取flag或者写入一个一句话木马,通过特定函数将其写入 读写的前提 mysql中,如果要读写,还得看一个参数---"secure_file_priv..." 该函数的主要作用就是控制MySQL的读取和写入 可以通过 select variables like "%secure_file_priv%"; 查询当前是否可读写,比如下图,说明我的读写范围限制在...G盘 如果尝试读取其他盘的数据,会返回NULL secure_file_priv=NULL 时,不允许读取和写入文件 secure_file_priv=/var 时,允许读取和写入文件,但是读取写入范围限制在.../var中 secure_file_priv= 时,允许任意读取和写入文件 权限 无论时读取还是写入,都要知道网站的绝对路径,并且有绝对的权限 读取 load_file select into load_file...,使用查询语句读出来 写入 into outfile select '<?

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    Mysql 存储大数据量问题

    Mysql 单表适合的最大数据量多少?...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...影响 Mysql 单表的最优最大数量的一个重要因素其实是索引。 我们知道 Mysql 的主要存储引擎 InnoDB 采用 B+树结构索引。...(至于为什么 Mysql 选择 b+树而不是其他数据结构来组织索引,不是本文讨论的话题,之后的文章会讲到。)那么 B+树索引是如何影响 Mysql 单表数据量的呢?...这样数据量将更小。 拆分 分而治之——没有什么问题不能通过拆分一次来解决,不行就拆多次。 Mysql 单表存储的数据量有限。一个解决大数据量存储的办法就是分库分表。

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