构建分布式系统时,如何对数据进行唯一标识也是一个至关重要的设计。不仅要符合B-tree数据结构以维持查询性能,还要考虑唯一标识的连续性会不会影响系统安全性。在分库分表的情况下,还要避免唯一标识重复且高效等等需要考虑的点。为此,市场就出现了很多分布式ID生成方案。本文将详细介绍九种主流的分布式ID生成策略供大家参考使用。
在系统性能问题中,数据库往往是性能的瓶颈关键因素。那么如何去检测mysql的性能问题,如何构建高性能的mysql,如何编写出高性能的sql语句?为此,整理一些建议。
在MySQL中,索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的。所以没用统一的索引标准,不同存储引擎的索引工作方式并不相同。
InnoDB支持的哈希索引是自适应的,InnoDB会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引,不能人为干预在表中生产哈希索引
这么温柔可爱的面试官,应该不会为难我吧。嗯,应该是的,毕竟我这么帅气,面试可能就是走个过场。美女面试官是不是单身?毕竟程序员都不善交流,因为我也是单身,难道我的姻缘就在此注定。孩子的名字我都想好了。一冰!好名字。
这个问题我们可以从两个角度去解答。一个是100G的数据量用MySQL和MongoDB在存读取上有什么区别,另一个是数据本身的结构和你要进行的应用来考虑使用哪种数据库比较方便。
InnoDB存储引擎支持事务,其设计目标主要是面向在线事务处理(OLTP)的应用。其特点是行锁设计、支持外键,支持类似于Oracle的非锁定读,即默认读取操作不会产生锁。
此小结与索引其实没有太多的关联,但是为了便于理解索引的内容,添加此小结作为铺垫知识。
这段时间,在整理知识星球中面试专栏时看到这么一个字节跳动的二面真题:100Wqps短链系统,怎么设计?
在过去的半年时间里,研发团队内部尝试抓了一波儿慢查询SQL跟进处理率。发现有些同学对于慢查询处理的思路就是看看有没有用到索引,没有用到就试图加一个,实在不行就甩锅给这种情况是历史设计问题或者自行判定为用户特殊操作下触发的小概率事件,随即便申请豁免掉... 其实问题没有根本上解决。
最近有同学私信到数据库分布式id设计的时候,咨询这一块是怎么设计的,所以趁着周末,总结了根据现有业务来探讨分布式ID技术与实现。
其实上面这些问题,我最早想法是,每个问题都可以啰嗦出一篇文章。后来由于良心发现,烟哥就决定用一篇文章将这些问题都讲明白。 当然,我给的回答可能并非标准答案,毕竟是自己的一些工作总结。各位读者有更好的回答,也欢迎交流!
Snowflake 中文的意思为雪花,所以 Snowflake算法 常被称为 雪花算法,是 Twitter(现“X”)开源的分布式 ID 生成算法,是一种分布式主键ID生成的解决方案。
在刚工作的时候,发现分页场景下,当offset变大,MySQL处理速度非常慢!具体sql如下:
索引是一种帮助mysql高效的获取数据的数据结构,这些数据结构以某种方式引用数据,这种结构就是索引。可简单理解为排好序的快速查找数据结构。如果要查“mysql”这个单词,我们肯定需要定位到m字母,然后从下往下找到y字母,再找到剩下的sql。
在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。如在美团点评的金融、支付、餐饮、酒店、猫眼电影等产品的系统中,数据日渐增长,对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息,数据库的自增ID显然不能满足需求;特别一点的如订单、骑手、优惠券也都需要有唯一ID做标识。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。概括下来,那业务系统对ID号的要求有哪些呢?
今天,我们来谈谈如何设计一个高性能短链系统,短链系统设计看起来很简单,但每个点都能展开很多知识点,也是在面试中非常适合考察侯选人的一道设计题,本文将会结合我们生产上稳定运行两年之久的高性能短链系统给大家简单介绍下设计这套系统所涉及的一些思路,希望对大家能有一些帮助。
随机获取一条记录是在数据库查询中常见的需求,特别在需要展示随机内容或者随机推荐的场景下。在 MySQL 中,有多种方法可以实现随机获取一条记录,每种方法都有其适用的情况和性能特点。在本文中,我们将探讨几种常用的方法,并推荐适合不同情况下的最佳方法。
聚集索引和非聚集索引以及MySQL的InnoDB和MyISAM经常遇到有人向我咨询这个问题,其实呢,数据库
来源 | https://juejin.cn/post/6844903939247177741
写在前面:2020年面试必备的Java后端进阶面试题总结了一份复习指南在Github上,内容详细,图文并茂,有需要学习的朋友可以Star一下! GitHub地址:https://github.com/abel-max/Java-Study-Note/tree/master
索引在MySQL中是用来提高数据检索速度的数据结构。它们帮助MySQL更快地找到和访问表中的特定信息。索引的工作方式类似于书籍的索引:而不是逐页搜索书籍以找到所需的信息,您可以在索引中查找一个条目,该条目会告诉您在哪里可以找到所需的信息。在MySQL中,B树(特别是InnoDB存储引擎使用的B+树)是索引的常用数据结构。
原文链接:http://t.cn/AidABz08
尽管我们不是DBA,但我们平时都会涉及到数据库表的设计,那么我们该怎么设计呢?,表名怎么取?字段名怎么取?字段类型如何设置?字段长度如何设置?.....
相信大家在面试时候也会遇到如何进行查询优化的问题,其中索引相关的策略就是重点考察项,比如怎么设置索引列等。
每周六晚上我们几个小伙伴都会组织一个技术研讨会,就技术群里大家提出的几个有意思的问题做重点的讨论。主持人采用轮流主持的模式,本周由我负责组织和分享,这篇文章就是我们当时研习小组讨论的纪要。想要加入的小伙伴可以看文章最末尾的广告时间。
现实生活中我们用来存储数据的文件有不同的类型,每种文件类型对应各自不同的处理机制:比如处理文本用txt类型,处理表格用excel,处理图片用png等
索引的概念基本所有人都会遇到过,就算没有了解过数据库中的索引,在生活中也不可避免的接触到。比方说书籍的目录,字典的查询页,图书馆的科目检索等等。其实这些都是一种索引,并且所起到的作用大同小异。
这些范式的设计目的是为了减少数据冗余、提高数据完整性,并简化数据结构,从而使数据库更加稳定和高效。遵守这些范式可以让数据库设计得到结构化,但也应当注意,在某些情况下,为了提高查询效率,开发者会有意识地违反这些范式来进行数据库的反规范化设计。
一,题记 所有的业务系统,都有生成ID的需求,如订单id,商品id,文章ID等。这个ID会是数据库中的唯一主键,在它上面会建立聚集索引! ID生成的核心需求有两点: 全局唯一 趋势有序 二,为什么要全局唯一? 著名的例子就是身份证号码,身份证号码确实是对人唯一的,然而一个人是可以办理多个身份证的,例如你身份证丢了,又重新补办了一张,号码不变。 问题来了,因为系统是按照身份证号码做唯一主键的。此时,如果身份证是被盗的情况下,你是没有办法在系统里面注销的,因为新旧2个身份证的“主键”都是身份证号码。 也就是说,
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。
注:图中圈出的是数据同步的地方,数据同步(从库从主库拉取binlog日志,再执行一遍)是需要时间的,这个同步时间内主库和从库的数据会存在不一致的情况。如果同步过程中有读请求,那么读到的就是从库中的老数据。如下图。
网上都说学会mysql需要学会两个部分,索引和事务,其实在最近的Mysql学习过程中,我觉得应该是有三个部分的,索引,查询,事务.其中的查询主要是指查询优化即编写高效率的SQL语句.
短链接的实现在生活中比较常见,比如我们接受到的广告短信,短信会包含他们的活动链接。
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。
前一段时间好兄弟找工作,面试 Java 资深研发工程师岗位,接到了不少大厂的面试邀请,有顺利接到 offer 的,也有半道儿面试被卡掉的。但最想去的企业却因为 MySQL表存储引擎 InnoDB ,与 offer 失之交臂。
当MySQL单表记录数过大时,数据库的CRUD性能会明显下降,一些常见的优化措施如下:
背景 在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。如在美团点评的金融、支付、餐饮、酒店、猫眼电影等产品的系统中,数据日渐增长,对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息,数据库的自增ID显然不能满足需求;特别一点的如订单、骑手、优惠券也都需要有唯一ID做标识。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。概括下来,那业务系统对ID号的要求有哪些呢? 全局唯一性:不能出现重复的ID号,既然是唯一标识,这是最基本的要求。 趋势递增:在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引,
在面对不够优化、或者性能极差的SQL语句时,我们通常的想法是将重构这个SQL语句,让其查询的结果集和原来保持一样,并且希望SQL性能得以提升。而在重构SQL时,一般都有一定方法技巧可供参考,本文将介绍如何通过这些技巧方法来重构SQL。
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一,而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以,充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。
存储引擎是数据库的核心,对于 MySQL 来说,存储引擎是以插件的形式运行的。虽然 MySQL 支持种类繁多的存储引擎,但最常用的当属 InnoDB 了,本篇文章将主要介绍 InnoDB 存储引擎相关知识。
首先确定一点,存储引擎的概念是MySQL里面才有的,不是所有的关系型数据库都有存储引擎这个概念,后面我们还会说,但是现在要确定这一点。
l 对于唯一ID或其它可用字符串或数字表示的值,选择用数字列好过用字符串列。因为相比对应的字符串,可使用更少的字节存储大数字,同时,转换并比较数字速度更快且消耗更少的内存。
一般用磁盘IO评价索引结构的优劣。B-树检索一次,最多访问h个节点,即其时间复杂度O(h)=O(log_d N),其实红黑色O(h)=O(log_2 N),接下来以实际数据做对比:数据量640亿。
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MySQL是一个开放源代码的关系数据库管理系统。原开发者为瑞典的MySQL AB公司,最早是在2001年MySQL3.23进入到管理员的视野并在之后获得广泛的应用。 2008年MySQL公司被Sun公司收购并发布了首个收购之后的版本MySQL5.1,该版本引入分区、基于行复制以及plugin API。移除了原有的BerkeyDB引擎,同时,Oracle收购InnoDB Oy发布了InnoDB plugin,这后来发展成为著名的InnoDB引擎。2010年Oracle收购Sun公司,这也使得MySQL归入Oracle门下,之后Oracle发布了收购以后的首个版本5.5,该版本主要改善集中在性能、扩展性、复制、分区以及对windows的支持。目前版本已发展到5.7。
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