这个新表的平均时间改进速度提高了 20 倍到 40 倍。所有查询的平均时间改进为 5 到 10 倍。 现在让我们深入研究这个场景，了解为什么在对数据库进行分区时不能忽略数据上下文。...当我们开始对 Events 表执行繁重的查询时，真正的挑战出现了。但在深入研究之前，让我们看看事件表是什么样子的： 如您所见，它不涉及很多列，但请记住，出于保密原因，我不得不省略其中一些。...这是我们寻找性能问题解决方案的第一种方法。但是，不幸的是，这导致了另一个问题。索引需要时间和空间。这通常是微不足道的，但在处理如此大的表时并非如此。...基于数据上下文的分区对性能的影响 现在让我们看看在新的分区数据库中执行查询时实现的时间改进。...4 最后 对数据库进行分区无疑是提高性能的绝佳方式，尤其是在大型数据库上。
MySQL中的慢查询日志是什么，如何使用它来优化性能？慢查询日志是MySQL用来记录执行时间超过预设阈值的查询语句的日志。通过分析这些查询，可以发现哪些查询最消耗资源，然后对它们进行优化。...处理大型事务时，应注意以下几点： - 避免长时间运行的事务： 它们可能会占用大量资源并阻塞其他操作。 - 分批执行： 如果可能，将大事务分解为多个小事务进行处理。...在MySQL中，可以通过几种方式实现数据压缩： - 使用压缩表的存储引擎，如InnoDB的压缩表特性。 - 在应用层对大型文本或二进制数据进行压缩后存储。...在MySQL中如何处理和优化大型UPDATE操作？处理和优化大型UPDATE操作的方法包括： - 分批进行UPDATE操作，避免一次性处理过多行。 - 在涉及的列上使用适当的索引。...在MySQL中，可以通过以下方法进行数据脱敏： - 使用视图来限制对敏感数据的访问。 - 使用内置的字符串函数或自定义函数修改数据。 - 在导出数据时过滤或替换敏感信息。
架构图片Apache Hudi简单的可以理解一个数据格式，用户集成SDK进行数据读写；但是SDK在进行读写时可以进行后台小文件合并，同时进行并发控制、ACID保证，当然还可以将写入的元数据缓存到Catalog...Clustering：该功能用于将表数据分区，以便更高效地处理查询。通过对表进行聚类，开发人员可以将相关数据放在一起，并在查询数据时只检索所需的部分。...Apache Kudu 是专为 Apache Hadoop 生态系统设计的列式存储管理器，提供对快速数据的快速分析。 它针对需要快速随机访问数据的用例进行了优化，例如实时分析和时间序列数据。2....以下是优化性能的一些技巧和建议：使用COPY_ON_WRITE表类型以获得最佳性能。这种表类型在每次写操作时将数据写入新文件中，为读取密集型工作负载提供更好的性能。...数据分区允许用户将大型数据集分成更小、更易于管理的部分，从而降低数据损坏的风险。3. 性能在处理大型数据集时，性能始终是一个问题。 Apache Hudi 提供了多项功能来提高数据查询和摄取性能。
本文主要分享K歌技术演进过程中的一些踩坑过程、方案设计、性能优化等，主要包括以下技术点： 全民K歌业务特性 Feed业务读写选型 Feed数据吐出控制策略优化 Feed核心表设计 K歌业务层面踩坑及优化过程....读写选型 Feed主流实现模型主要分为3种，这些模型在业界都有大型产品在用： 读扩散 （QQ空间） 写扩散 （微信朋友圈） 大v读扩散+普通用户写扩散（新浪微博） 没有最好的模式，只有适合的架构...优化过程 针对以上问题，所以我们在读扩散模型上进行了一些优化，优化架构图如下： 我们通过读扩散结果的Cache模式，解决翻页越来越慢，复杂的全局过滤逻辑。...所以，分片集群片建选择、分片方式对整个集群读写性能起着非常重要的核心作用，需要根据业务的实际情况进行选择。...数据备份过程业务抖动优化 腾讯云MongoDb默认凌晨会定期对集群数据做全量备份和增量备份，并支持默认7天内的任意时间点回档。
（二）读写选型 Feed主流实现模型主要分为3种，这些模型在业界都有大型产品在用： 读扩散 （QQ空间） 写扩散 （微信朋友圈） 大v读扩散+普通用户写扩散 （新浪微博） 没有最好的模式，只有适合的架构...翻页时把上一次返回的数据的最小时间戳basetime带过来，然后把basetime之前的有发布Feed的uid以及basetime之后有发布的最近20个uid过滤出来，重复上面步骤构建候选集合的过程来输出这一页的数据...优化过程 针对以上问题，我们在读扩散模型上进行了一些优化，优化架构图如下： 我们通过读扩散结果的Cache模式，解决翻页越来越慢、复杂的全局过滤逻辑的问题。...这种场景范围分片会更好，一个范围内的数据可能落到同一个分片。所以，分片集群片键选择、分片方式对整个集群读写性能起着非常重要的核心作用，需要根据业务的实际情况进行选择。...优化后效果如图： 数据备份过程业务抖动的优化 腾讯云MongoDB默认凌晨会定期对集群数据做全量备份和增量备份，并支持默认7天内的任意时间点回档。
鉴于 Hudi 的设计已经针对处理可变更改流进行了高度优化，具有不同的写入模式，Hudi 从一开始就独特地支持索引能力[2]以加快 Lakehouse 的 upserts。...对数据表的所有更改都将转换为提交到元数据表的元数据记录，我们将其设计为多表事务，这样每次对 Hudi 表的写入只有在数据表和元数据表都提交时才能成功。...3.2 Data Skipping 元数据表的另一个主要好处是在服务读取查询时帮助跳过数据。...该索引对记录键的最小值和最大值采用基于范围的修剪，并使用基于布隆过滤器的查找来标记传入记录。对于大型表，这涉及读取所有匹配数据文件的页脚以进行布隆过滤器，这在整个数据集随机更新的情况下可能会很昂贵。...根据我们对包含 100k 个文件的 Hudi 表的分析，与从单个数据文件页脚读取相比，从元数据表中的 bloom_filter 分区读取布隆过滤器的速度要快 3 倍。
缓存的本质 缓存的合理使用 缓存可用性 缓存的常见问题处理与优化 分布式缓存架构 缓存的本质 缓存的本质就是一个内存Hash表，数据以一对KeyValue键值对存储在内存Hash表中。...缓存的常见问题优化手段 缓存雪崩 缓存雪崩我们可以简单的理解为：由于原有缓存失效，新缓存未到期间(例如：我们设置缓存时采用了相同的过期时间，在同一时刻出现大面积的缓存过期)，所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了...这样就导致用户查询的时候，在缓存中找不到，每次都要去数据库再查询一遍，然后返回空（相当于进行了两次无用的查询）。 该类问题的主要解决方式。 ①使用布隆过滤器做过滤。...③数据结构，前面缓存部分就已经提到了Hash表的基本原理，Hash表的读写性能在很大程度上依赖于HashCode的随机性，即HashCode越散列，Hash表的冲突就越少，目前比较好的Hash散列算法是...存储优化 在网站应用中，海量是的数据读写对磁盘访问会造成一定的压力，虽然可以通过Cache解决一部分数据读压力，但是很多时候，磁仍然是系统最严重的瓶颈。
因此，我们对数据进行了基于天的分层排列，通过时间戳，我们可以快速过滤掉不在这个时间范围内的数据。...当这个可读写的数据段达到一定的内存大小时，系统会自动将其转换为列存储格式，形成一个不可变的数据块。这样，只有当查询真正需要时，才进行数据格式的转换。...那么，如何提高最大值、最小值和布隆过滤器的筛选效率？我们采取的优化思路是，在 HoraeDB 实例中，我们动态实时统计每张表的查询模式，包括查询频率和查询字段。基于这些统计信息，我们自动对表进行排序。...在下图中，左侧的两个数据块都包含尾号为“1”的 IP，因此无法进行数据库的过滤。 为了解决这个问题，我们在后台动态调整表的排序，比如按照 IP 地址进行排序。...这种做法很容易导致数据量过大，成为瓶颈，尤其是在处理大型表时，容易造成内存溢出（OOM）的情况，影响服务的稳定性。 解决方案： 为了应对这一挑战，我们采用了计算下推的策略。
TXSQL有以下的优势： 领先的性能 & 极致业务场景性能优化 TXSQL 对 SQL 语句的执行流程进行了全链路的优化，在查询优化器、算子下推、主备一致性、存储引擎（并发访问控制、日志系统、锁系统、回滚段...、crash recovery）等进行了一系列的优化。...但随着规模的快速增长，我们发现原来单一的读写探测机制已经无法满足用户对可用性更高的要求。...添加只读节点后，会出现两个地址，需要业务层进行读写分离。为此，CDB即将上线数据库代理服务，业务只需要一个读写地址，自动做读写分离和读负载均衡。...TXSQL的列存储可以达到 10:1 的压缩比，通过减少磁盘空间的使用，实现大批量数据的秒级写入和读取。在已有MySQL查询优化的基础上，利用多种形式的稀疏索引过滤数据实现高速的数据过滤于选择。
mysql数据库条数较多，数据加载较慢 mysql数据库表的优化方法：mysql数据库加索引索引优化：选择合适的列（主键列、经常用于连接的外键列、经常用户查询或者过滤的列）建立索引避免过度索引（索引过多会增加存储开销...而是使用分页查询，只获取需要的数据页建立分区表（例如天级别更新）：分区表允许您将大型表分割成更小、更易管理的分区（partition），每个分区都可以单独处理，这有助于提高查询性能、数据管理和维护的效率...分区键可以是表中的一个列，通常是根据查询和数据分布的需求选择的列，例如时间戳列。例如：RANGE 分区：根据时间戳将数据表分成不同的时间范围分区。...codeSELECT * FROM users WHERE username = 'john' AND created_at >= '2023-01-01';在这种情况下，由于查询条件中username在前，数据库查询优化器可以有效地使用多列索引来过滤具有特定用户名和创建时间范围的用户...在前，数据库查询优化器可能不会有效地使用索引来执行此查询，因为created_at列的选择性较低，它不是最频繁的过滤条件。
在大型数据库中，事务处理是一项非常关键的任务。MySQL作为一种流行的关系型数据库管理系统，在处理事务时也需要考虑性能优化的问题。...读写操作的优化 优化查询操作：合理设计查询语句，使用索引、覆盖索引等技术，避免全表扫描和不必要的数据读取操作，提高查询效率。...合理使用锁定机制：在读写操作中使用适当的锁定机制，如行级锁定、表级锁定等，避免不必要的锁定开销和死锁问题。...避免长时间的锁定持有：尽量减少长事务的持有时间，避免对其他事务造成过长的等待，减少锁定冲突和锁定持有导致的性能问题。...针对大型数据库中MySQL事务的性能优化，需要从事务设计、读写操作优化、锁定机制优化以及并发控制策略等方面进行综合考虑。
TABLE{ TNO, USERNO, CARNO } 实际上 因为需求的多变性，除非一些大型的不思进取的项目，基本都不会整个项目符合第五范式，顶多某一部分用了字典表。...因为涉及到时间排序查询时，给时间做索引基本不会起作用，依然是全表查询，所以整条数据都依赖时间的时候，不给时间加索引。 故第三范式死不瞑目。总结，索引设计要合理。...也就是说我们设计数据库，符合第一第二范式就是一个合格的基本设计了。给表加主键！而其他的地方都是我们优化的点！ 二 常用的的优化 字段固定长度，尽可能短。...（查询返回list，插入参数list） 查询不用select* 查询一个时，使用limit 1. 查询条件先索引再让容易过滤的过滤。 时间的比较，远比时间转为毫秒比较慢。...（这个是真网上看来，自己试都没试） 建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作，除非做了函数索引。（不是所有数据库支持） 索引表应该小于数据表。查询索引表时间长于数据表，那还不如全表查询。
本文是学习大型分布式网站架构的技术总结。对架构一个高性能、高可用、可伸缩及可扩展的分布式网站进行了概要性描述，并给出一个架构参考。...5、数据库读写分离和分库分表 随着用户量的增加，数据库成为最大的瓶颈，改善数据库性能常用的手段是进行读写分离以及分库分表，读写分离顾名思义就是将数据库分为读库和写库，通过主备功能实现数据同步。...分库分表则分为水平切分和垂直切分，水平切分则是对一个数据库特大的表进行拆分，例如用户表。垂直切分则是根据业务的不同来切分，如用户业务、商品业务相关的表放在不同的数据库中。 ?...6.5数据库集群（读写分离，分库分表） 大型网站需要存储海量的数据，为达到海量数据存储，高可用，高性能一般采用冗余的方式进行系统设计。一般有两种方式读写分离和分库分表。...业务拆分后：每个子系统需要单独的库； 如果单独的库太大，可以根据业务特性，进行再次分库，比如商品分类库，产品库； 分库后，如果表中有数据量很大的，则进行分表，一般可以按照Id，时间等进行分表；（高级的用法是一致性
按值传递：函数范围内对值的任何改变在函数外部都会被忽略 按引用传递：函数范围内对值的任何改变在函数外部也能反映出这些修改 优缺点：按值传递时，php必须复制值。...MyISAM：不支持事务，表锁，易产生碎片，要经常优化，读写速度较快，支持全文索引。 InnoDB：支持事务，行锁，有崩溃恢复能力。读写速度比MyISAM慢，5.6之后支持全文索引。...，尽可能减少定义字段宽度，尽量把字段设置NOTNULL 使用连接(JOIN)来代替子查询 适用联合(UNION)来代替手动创建的临时表 事务处理 锁定表、优化事务处理 使用外键，优化锁定表 使用索引 优化查询语句...) - 以升序对数组排序 rsort() - 以降序对数组排序 asort() - 根据值，以升序对关联数组进行排序 ksort() - 根据键，以升序对关联数组进行排序 arsort() - 根据值，...以降序对关联数组进行排序 krsort() - 根据键，以降序对关联数组进行排序 21、建立索引 (普通索引)-> 创建:CREATE INDEX ON tablename (索引字段) 修改
3、对int类型添加 ZEROFILL 属性可以对数据进行自动补0 4、导入大量数据时最好先删除索引再插入数据，再加入索引，不然，mysql会花费大量时间在更新索引上。...3、进行多条件查询时，对多条件分别建立索引时，执行sql查询时，MySQL只会选择一个最贴近的索引来使用，所以如果需要多条件查询，要建立联合索引，即使会造成数据冗余。.../时间/查询时间/返回记录数来排序 EXPLAIN语句 使用方法，在要执行的查询语句前面加EXPLAIN EXPLAIN SELECT * FROM user; 得到形如下图的结果： 下面是对每一项的解释...rows 查找到数据要扫描的大概行数，可看出索引的优劣 extra 常见的有 using filesort 查询到数据后进行文件排序，较慢，需要优化索引 using where 读取整行数据后进行判断过滤...实现数据库的读写分离要依赖MySQL的中间件，如mysql_proxy，atlas等。通过配置这些中间件来对主从服务器进行读写分离，使从服务器承担被读取的责任，从而减轻主服务器的负担。
如：当创建新表时，客户端内部将请求发送给master。master将新表的元数据写入catalog table（目录表），并协调在tablet server上创建tablet的过程。...每个Table包含多个Tablet，其中Tablet的数量是根据建表时指定的分区方式：hash或者是range进行设置的。...MemRowSet中数据的update操作 会先进入到MemRowSet； 当触发flush条件时将新增数据真正的持久化到磁盘的DiskRowSet内； 对老数据的update和delete操作是提交到内存中的...客户端向Kudu Master请求tablet所在位置； Kudu Master返回tablet所在位置； 为了优化读取和写入，客户端将元数据进行缓存； 根据主键范围过滤目标tablet，请求Tablet...Leader； 根据RowSet记录的主键范围过滤掉不包含修改的数据主键的RowSet； 根据RowSet 布隆过滤器再进行一次过滤，过滤掉不包含修改的数据主键的RowSet； 查询RowSet中的B
3、对int类型添加 ZEROFILL 属性可以对数据进行自动补0 4、导入大量数据时最好先删除索引再插入数据，再加入索引，不然，mysql会花费大量时间在更新索引上。...3、进行多条件查询时，对多条件分别建立索引时，执行sql查询时，MySQL只会选择一个最贴近的索引来使用，所以如果需要多条件查询，要建立联合索引，即使会造成数据冗余。...数据查询方面优化 数据库操作尽量少查询，有查询时尽量不在数据库层面上进行数据操作，而是返回到PHP脚本中操作数据，减轻数据库压力。...rows 查找到数据要扫描的大概行数，可看出索引的优劣 extra 常见的有 using filesort 查询到数据后进行文件排序，较慢，需要优化索引 using where 读取整行数据后进行判断过滤...实现数据库的读写分离要依赖MySQL的中间件，如mysql_proxy，atlas等。通过配置这些中间件来对主从服务器进行读写分离，使从服务器承担被读取的责任，从而减轻主服务器的负担。
，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。...二、数据性能优化方案 常见的数据性能优化方案：SQL优化、缓存、创建索引、读写分离、分库分表等。 解决大数据量性能优化，真正有效方案是采用分布式数据存储，即上面所述读写分离和分库分表。...1、读写分离 读写分离基于主从复制，采用区别读、写多数据源方式进行数据的存储和加载。数据的存储（增删改）指定写数据源，数据的读取查询指定读数据源。 ?...通过读写分离复制与master相同的数据源（一主多从），多数据源可以部署到不同主机上，从而可以解决数据里连接瓶颈和硬件资源限制问题。 2、分库分表 对数据的库表进行拆分，用分片的方式对数据进行管理。...多线程查询再聚合数据，这才能将时间效率提到最高，对与多线程，主要还是java后台做的 参考资料 https://blog.csdn.net/wangpf2011/article/details/100116677
Hudi是一种针对分析型业务的、扫描优化的数据存储抽象，它能够使DFS数据集在分钟级的时延内支持变更，也支持下游系统对这个数据集的增量处理。...支持 spark、flink、map-reduce 等计算引擎对 hudi 的数据进行读写操作。...变更流：Hudi 对获取数据变更提供了的支持，可以从给定的 时间点 获取给定表中已 updated / inserted / deleted 的所有记录的增量流，并解锁新的查询姿势（类别）。...图片 在写入数据时，对现有文件组的更新会为该文件组生成一个带有提交即时时间戳的新切片，而插入会分配一个新文件组并为该文件组写入其第一个切片。上面红色标出来的就是新提交的。...对于写时复制表（COW表），它提供了现有parquet表的插入式替换，同时提供了插入/删除和其他写侧功能。 增量查询:对该视图的查询只能看到从某个提交/压缩后写入数据集的新数据。
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