索引除了能够确保唯一的标记一条记录,还能是MySQL服务器更快的从数据库中获取结果。索引在排序中的作用也非常大。
本文介绍了 vivo 在大数据元数据服务横向扩展道路上的探索历程,由实际面临的问题出发,对当前主流的横向扩展方案进行了调研及对比测试,通过多方面对比数据择优选择 TiDB 方案。同时分享了整个扩展方案流程、实施遇到的问题及解决方案,对于在大数据元数据性能上面临同样困境的开发者本篇文章具有非常高的参考借鉴价值。
在Apache Kafka简介的前半部分,您使用Kafka开发了几个小规模的生产者/消费者应用程序。从这些练习中,您应该熟悉Apache Kafka消息传递系统的基础知识。在下半部分,您将学习如何使用分区来分布负载并横向扩展应用程序,每天处理多达数百万条消息。您还将了解Kafka如何使用消息偏移来跟踪和管理复杂的消息处理,以及如何在消费者失败时保护您的Apache Kafka消息传递系统免于失败。我们将从第1部分开发用于发布 - 订阅和点对点用例的示例应用程序。
Kafka是我们日常的流处理任务中最为常用的数据源之一。随着数据类型和数据量的增大,难免要增加新的Kafka topic,或者为已有的topic增加更多partition。那么,Kafka后面作为消费者的实时处理引擎是如何感知到topic和partition变化的呢?本文以Spark Streaming和Flink为例来简单探究一下。
MySQL数据库是许多Web应用程序的底层支持,而查询性能的优化是确保系统高效运行的关键。在MySQL中,EXPLAIN是一项强大的工具,可帮助开发者深入了解查询语句的执行计划,从而更好地优化查询性能。本文将详细解析MySQL的EXPLAIN关键字,以揭开查询执行计划的面纱。
步骤 3:指定记录慢查询日志 SQL 执行时间的阈值(long_query_time 单位:秒,默认 10 秒)。
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的,索引可以大大提高MySQL的检索速度。索引只是提高效率的一个因素,如果你的MySQL有大数据量的表,就需要花时间研究建立最优秀的索引,或优化查询语句。
索引的目的在于提高查询效率,其功能可类比字典,通过该索引可以查询到我们想要查询的信息,因此,选择建立好的索引十分重要
记得那是一条查询SQL,数据量万级时还保持在0.2秒内,随着某一段时间数据猛增,耗时一度达到了2-3秒!没有命中索引,导致全表扫描。explain 中extra显示:Using where; Using temporary; Using filesort,被迫使用了临时表排序,由于是高频查询,并发一起来很快就把DB线程池打满了,导致大量查询请求堆积,DB服务器cpu长时间100%+,大量请求timeout。。最终系统崩溃。老板登场~
等等,都说MyISAM引擎读数据快,我们把表引擎换下试试!于是alter table, 再次执行
在开始分析 KafkaConsumer 的具体实现之前,我们先来介绍一下 KafkaConsumer 涉及到的一些基础理论。在第一课时介绍 Consumer Group 时提到,对于同一个 Consumer Group 来说,同一个 Topic 的不同 partition 会分配给不同的 consumer 进行消费,那如何分配 partition,如何在有新 consumer 加入以及 consumer 宕机的时候重新分配 partition,就是我们说的 consumer group rebalance。
昨天中午在食堂,和部门的技术大牛们坐在一桌吃饭,作为一个卑微技术渣仔默默的吃着饭,听大佬们高谈阔论,研究各种高端技术,我TM也想说话可实在插不上嘴。
当 Explain 与 SQL 语句一起使用时,MySQL 会显示来自优化器关于 SQL 执行的信息。也就是说,MySQL解释了它将如何处理该语句,包括如何连接表以及什么顺序连接表等。
explain为MySQL提供语句的执行计划信息。可以应用在select、delete、insert、update和place语句上。explain的执行计划,只是作为语句执行过程的一个参考,实际执行的过程不一定和计划完全一致,但是执行计划中透露出的讯息却可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
MySQL 数据库在 5.1 版本时添加了对分区(partitioning)的支持。分区的过程是将一个表或索引分解成多个更小、更可管理的部分。就访问数据库的应用而言,从逻辑上来讲,只有一个表或一个索引,但是在物理上这个表或索引可能由数十个物理分区组成。
EXPLAIN: 为 SELECT语句中使用到的每个表返回一条信息。它按照MySQL在处理语句时读取它们的顺序列出这些表。MySQL使用循环嵌套算法解析所有连接。意味着MySQL从第一个表中读取一行,然后在第二个表,第三个表中找到匹配的行,等等。
专注在评论数据处理(认真想下 Separation of Concerns 关注点分离,职责更清晰)。我们一开始是 comment-service 和 comment 是一层,业务耦合和功能耦合在一起,非常不利于迭代,当然在设计层面可以考虑目录结构进行拆分,但是架构层次来说,迭代隔离也是好的。
为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效?通过本章内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字段的意义。助你了解索引,分析索引,使用索引,从而写出更高性能的sql语句。还在等啥子?撸起袖子就是干!
运⾏时间为0.699s,你能看到查询效率还是⽐较低的。当我们对user_id字段创建索引之后,运⾏时间为 0.047s,不到原来查询时间的1/10。
点击上方蓝色字体,选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 ---- 文章来源:https://lxkaka.wang/kafka-rebalance/ 前 言 消息队列是服务端必不可少的组件,其中Kafka可以说是数一数二的选择,对于大部分服务端的同学来说Kafka也是最熟悉的消息中间件之一。而当我们在生产上遇到kafka的使用问题时想要透过现象看到问题的本质,从而找到解决问题的办法。这就要求对kafka的设计和实现有这较为深刻的认识。在这篇文章里我们就以生产实际的例子来展开讨论Kafka在消费
(同时再次强调,这几篇关于MySQL的探究都是基于5.7版本,相关总结与结论不一定适用于其他版本)
这条SQL执行包含了PRIMARY、DEPENDENT SUBQUERY、DEPENDENT UNION和UNION RESULT
内容整理于网络 一、EXPLAIN 做MySQL优化,我们要善用 EXPLAIN 查看SQL执行计划。 EXPLAIN 输出格式 EXPLAIN 命令的输出内容大致如下: mysql root@localhost:youdi_auth> explain select * from auth_user\G; ***************************[ 1. row ]*************************** id | 1 select_type |
分别是id,select_type,table、type,partitions,possible_keys,key,key_len,ref,rows,Extra,下面对这些字段出现的可能进行解释:
从 MySQL 8.0.17 开始,InnoDB 支持多值索引。多值索引是在存储数组值的列上定义的辅助索引。“一般”索引对于每个数据记录有一个索引记录(1:1)。多值索引中单个数据记录可以具有多个索引记录(N:1)。多值索引用于对 JSON 数组进行索引。例如,在下面的 JSON 文档中,对邮政编码数组定义的多值索引为每个邮政编码创建一个索引记录,每个索引记录引用相同的数据记录。
之前的篇章我们讨论的都是基于单列的分区表,那有无必要建立基于多列的分区表?这种分区表数据分布是否均匀?有无特殊的应用场景?有无特殊的优化策略?本篇基于这些问题来进行重点解读。
简要说明分区和性能的优势包括创建分区时必须避免的字符。创建分区和在分区中插入数据的示例介绍了基本的分区语法。也提到了分区的最佳实践。
我们在实际业务中经常会使用到explain,因为这里涉及到查询,下面我们来看一个例子,比如我们要查一本书的上一章或者下一章,我们的sql是这样:
我在 MySQL优化必备之执行计划explain,索引基本知识,索引数据结构推演 里,提到了索引的一些基本概念,提到MySQL优化,很多人第一时间会想到建索引。
在工作当中,涉及到Mysql的查询,我们经常会遇到给某个表某个字段加索引的诉求,加上索引能够让我们的sql得到查询速度上的提升。但索引的原理是什么呢,他又是怎么工作的,需要开发者对基础知识有一定的了解。
用过 MySQL 都知道,关系型的结构化存储存在一定的弊端,因为它需要预先定义好所有的列以及列对应的类型。但是业务在发展过程中,或许需要扩展单个列的描述功能,这时,如果能用好 JSON 数据类型,那就能打通关系型和非关系型数据的存储之间的界限,为业务提供更好的架构选择。
key_len : 显示了mysql在索引里使用的字节数,通过这个值可以算出具体使用了索引中的哪些列。
这是最近一位老朋友去百度面试,应该是面试资深工程师岗位,他跟我讲被问到mysql索引知识点?其实面试官主要还是考察对mysql的性能调优相关,问理论知识其实也是想知道你对原理的认知,从而确认你是否有相关的调优经验。朋友说他回答的还行,然后很顺利进行了三面四面。那么本文将跟大家一起来聊一聊这个如何回答面试官的这个问题!
Linux,Docker,MySQLCommunity8.0.31,InnoDB。
如果你运行 start locator 从 gfsh 没有指定 member 名字, gfsh 会自动生成一个随机的 member 名字. 这对自动化操作非常有用.
不管是工作中,还是面试中,基本上都需要搞定一些SQL优化技巧,比如说使用explain查看SQL的执行计划,然后,针对执行计划对SQL进行优化。
mysql的索引类型主要分为聚集索引和非聚集索引,通过聚集索引可以获取到整行数据,而通过非聚集索引只能获得主键id和当前字段。当我们要查询的字段就是非聚集索引叶子含有的字段(primary key + field),那么就不需要回表查询更多的字段,这就是覆盖索引。
数据库索引是一种数据结构,用于加速数据库查询操作。它是一个单独的数据结构,存储了特定列的值以及指向包含这些值的数据行的指针。通过使用索引,数据库可以更快速地定位和检索数据,而不必扫描整个表。
UserDevice | SOAP API Developer Guide | Salesforce Developers
概述 非聚集索引与聚集索引具有相同的 B 树结构,它们之间的显著差别在于以下两点: 基础表的数据行不按非聚集键的顺序排序和存储。 非聚集索引的叶层是由索引页而不是由数据页组成。 既可以使用聚集索引来为表或视图定义非聚集索引,也可以根据堆来定义非聚集索引。非聚集索引中的每个索引行都包含非聚集键值和行定位符。此定位符指向聚集索引或堆中包含该键值的数据行。 非聚集索引行中的行定位器或是指向行的指针,或是行的聚集索引键,如下所述: 如果表是堆(意味着该表没有聚集索引),则行定位器是指向行的指针。该指针由文件标
提到分区表,一般按照范围(range)来对数据拆分居多,以哈希来对数据拆分的场景相来说有一定局限性,不具备标准化。接下来我用几个示例来讲讲 MySQL 哈希分区表的使用场景以及相关改造点。
为什么采取分区,而不是分表,以及MySQL分区不仅能够提升数据库性能和管理效率,还能有效支持处理大规模数据的需求。
connect-distributed.sh & connect-standalone.sh
问题描述:从源库(兼容MySQL协议的TDSQL,select version()=5.7,test表字符集是utf8,test是个分区表)通过如下指令,导出一份数据,SQL格式的,文件6G,
本来想着分区表在上一篇后就不续写了,最近又有同学咨询我分区表的新问题:无主键的分区表建议使用吗? 在此基础上的索引该如何设计? 基于这两个问题,我们来简单探讨下。
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html
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