本人在做测试服务的过程中,开发了一个功能,就是从两个库的两张表从查出来一个账号的login_id和user_id,功能非常简单,就是执行sql语句,处理返回结果,再返回。
针对这个问题,首先需要考虑该表记录数是否还会增加,增量是多少,下面就这个面试主要介绍三个方面的优化
MySQL有哪些性能优化方式?这个问题可以涉及到 MySQL 的很多核心知识,就像要考你计算机网络的知识时,问你“输入URL回车之后,究竟发生了什么”一样,看看你能说出多少了。
就需要服务器引入nginx,Nginx官方宣传5W并发量,利用其反向代理,可以加入很多台Tomcat处理。但是有个问题,多机器Tomcat的Session之间共享问题。这个时候就需要引入Redis作为存储各个Tomcat之间的Session共享问题,同时 redis 也可作为下面的优化使用。一些经常查询的热点数据,可以存入Redis,加快相应速度,也就不用直接取数据库查询了。
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爱可生 DBA 团队成员,在公司负责项目中处理数据库问题,喜欢学习技术,钻研技术问题。
说实话,这个问题可以涉及到 MySQL 的很多核心知识,可以扯出一大堆,就像要考你计算机网络的知识时,问你“输入URL回车之后,究竟发生了什么”一样,看看你能说出多少了。
最近系统(基于 SpringCloud + K8s)上线,运维团队早上 8 点左右在群里反馈,系统登录无反应!我的第一反应是 MySQL 数据库扛不住了。
之前腾讯面试的实话,也问到这个问题了,不过答的很不好,之前没去想过相关原因,导致一时之间扯不出来。所以今天,我带大家来详细扯一下有哪些原因,相信你看完之后一定会有所收获,不然你打我。
Mysql,它自己有一个master-slave功能,可以实现主库与从库数据的自动同步,是基于二进制日志复制来实现的。在主库进行的写操作,会形成二进制日志,然后Mysql会把这个日志异步的同步到从库上,从库再自动执行一遍这个二进制日志,那么数据就跟主库一致了。
MySQL 分表3种方法 摘要: 当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会卡在那儿了,那么分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 一,先说一下为什么要分表 当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 根据个人经验,mysql执行一个sql的过程如下: 1、接收到sql; 2、把sql放到排队队列中 ; 3、执行sql; 4、返回执行结果。
当我们业务数据库表中的数据越来越多,如果你也和我遇到了以下类似场景,那让我们一起来解决这个问题
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不知道你有没有这种感觉,那些所谓的数据结构和算法,在日常开发工作中很少用到或者几乎不曾用到,可能只是在每次换工作准备面试的时候才会捡起来学习学习。
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、
公司最近在搞服务分离,数据切分的工作,因为订单和订单项表的数据量实在过大,而且每天都是以50万的数据量在增长,基于现状,项目组决定采用分库的方式来解决当前遇到的问题。
转载自 https://www.2cto.com/database/201709/676637.html
从上图我们可以查看出 MySQL 当前默认的存储引擎是InnoDB,并且在5.7版本所有的存储引擎中只有 InnoDB 是事务性存储引擎,也就是说只有 InnoDB 支持事务。
之前我们阅读了OPPO文档数据库mongodb负责人杨亚洲老师2020年分享干货-万亿级数据库MongoDB集群性能优化实践合辑(上),本次我们分享来自答疑内容核心18问,包括内容如下:
爱奇艺发展的大体时间线,2015 年前以离线分析为主,技术上是经典的 Hive + MySQL 方案,但缺点是报表查询比较慢,而且数据时效性差;2016 - 2018 年致力于将查询耗时提升至交互式级别,分为两大类:Kylin 针对固定报表,在维度比较有限的情况下,通过一个预处理,TB 级别数据延时能在秒级,而 Impala 则针对 Ad-hoc 类场景,可以查询任意明细数据;2018 年以后从离线往实时去发力,其中 Kudu 支持实时插入和更新,Druid 支持事件流场景。
可能是经常处理业务,最近总是听到开发的同学说SQL的查询慢。然后问我为什么,让我在数据库层面找原因。这样的需求接的多了,对于这类需求,我已经有了一套比较官方的回答思路,我来说,大家看,看看还有什么没有考虑到的地方,欢迎指正。
通常在查询处理较多大数据表中,我们会加上索引来提高查询效率。 但有时候偏偏加上索引之后,查询还是很慢,其实是你的索引失效了! 索引失效规则 全值匹配 最佳左前缀法则 不在索引列上做任何操作(计算、函数
关系型数据库又称为关系型数据库管理系统(RDBMS),它是利用数据概念实现对数据处理的算法,达到对数据及其快速的增删改查操作。
需要理解MySQL对多表连接的处理方式,首先MySQL优化器要确定以谁为驱动表,也就是说以哪个表为基准,在处理此类问题时,MySQL优化器采用了简单粗暴的解决方法:哪个表的结果集小,就以哪个表为驱动表,当然MySQL优化器实际的处理方式会复杂许多。
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优化思路:数据库中不存longtext字段,新增blob字段,将文本在后端压缩为bytep[]存到blob二进制字段中,查询时返回。理由:zip是现在成熟的压缩算法,基于LZ77算法和哈夫曼编码,可以把文本(String)较大程度地压缩为byte[]。注:不建议再把压缩后的byte[] BASE64为String,因为BASE64是一种编码方式。
写数据库,我第一时间就想到了MySQL、Oracle、索引、存储过程、查询优化等等。
(实际系统跟这个图是有出入的,不过总体意思是这样。图是使用Excalidraw画的)
方法5: 利用MySQL支持ORDER操作可以利用索引快速定位部分元组,避免全表扫描
视图是虚拟表或逻辑表,它被定义为具有连接的SQL SELECT查询语句。因为数据库视图与数据库表类似,它由行和列组成,因此可以根据数据库表查询数据。其内容由查询定义。
Excel自动化和Tableau自动化的原理一致,也是通过连接MySQL实现数据自动更新。相较于Tableau自动化,Excel自动化更利于分享给业务或管理层,但缺点是处理大量级数据会显得很慢。
结论 如果不清楚自己应该用什么引擎,那么请选择InnoDB,Mysql5.5+的版本默认引擎都是InnoDB,早期的Mysql版本默认的引擎是MyISAM ---- MyISAM 和 InnoDB的适用场景 MyISAM适合:(1)做很多count 的计算;(2)插入不频繁,查询非常频繁;(3)没有事务。 InnoDB适合:(1)可靠性要求比较高,或者要求事务;(2)表更新和查询都相当的频繁,并且表锁定的机会比较大的情况。 ---- MyISAM 和 InnoDB的区别 1)MyISAM类型不支持事务处理等
通过本专题可以看到,索引是一个非常复杂的话题!MySQL和存储引擎访问数据的方式,加上索引的特性,使得索引成为一个影响数据访问的有力而灵活的工作(无论数据是在磁盘中还是在内存中)。 在MySQL中,大多数情况下都会使用B-Tree索引。其他类型的索引大多只适用于特殊的目的。如果在合适的场景中使用索引,将大大提高查询的响应时间。最后回顾一下这些特性以及如何使用B-Tree索引。 在选择索引和编写利用这些索引的查询时,有如下三个原则始终需要记住:
这一期,我们通过工具来分析一下:MySQL 为什么会使用一个低效的执行计划,以致于我们不得已用 hint 来调优 SQL?
关于MySQL数据库规范,相信大家多少看过一些文档。本篇文章给大家详细分类总结了数据库相关规范,从库表命名设计规范讲起,到索引设计规范,后面又给出SQL编写方面的建议。相信这些规范适用于大多数公司,也希望大家都能按照规范来使用我们的数据库,这样我们的数据库才能发挥出更高的性能。
无论是秋招还是社招,在面试中 MySQL 被问到频率基本是 100%,被问到最多的当属索引和一些性能优化,例如慢查询的排查啊, sql 执行的很慢的原因啊,等等。
type:这是重要的列,显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、index和ALL
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。
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