分析一下问题出现在哪儿呢？ 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到 1000W 或 100G 以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。
Redis是一款高性能、非关系型的键值存储数据库。在使用Redis时，随着数据量的不断增长，需要考虑如何降低Redis的内存占用情况。下面将介绍Redis降低内存使用的常见方法。
当数据库服务经常突然挂断，造成无法访问时我们能做什么？本篇主题就是记录针对这一现象时发现问题，分析问题，最后解决问题的过程。
最近的互联网线上事故发生比较频繁，9月19日网上爆料出顺丰近期发生了一起线上删库事件，在这里就不介绍了。
在Redis服务器中，数据库是由Redis数据结构和键值存储系统支持的。Redis服务器提供了多个数据库，每个数据库都是由唯一的一个数值标识符表示。默认情况下，Redis服务器提供16个数据库，标识符从0到15。
最近，发现个人博客的Linux服务器，数据库服务经常挂掉，导致需要重启，才能正常访问，极其恶心，于是决心开始解决问题，解放我的时间和精力（我可不想经常出问题，然后人工重启，费力费时）。
当数据库的数据量过大，大到一定的程度，我们就可以进行分库分表。那么基于什么原则，什么方法进行拆分，这就是本篇所要讲的。
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。
在应用中大量删除 MySQL 数据可能导致内存不足（OutOfMemoryError）的问题，可能的原因如下：
官方地址：https://github.com/alibaba/nacos/releases
MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种场景中。而在实际使用过程中，如何进行内存管理和数据库缓存的优化则是极其关键的一步。下面将着重探讨MySQL中的内存管理和数据库缓存优化技巧。
小明是一家初创电商平台的开发人员，他负责卖家模块的功能开发，其中涉及了店铺、商品的相关业务，设计如下数据库 ：
| 作者 姜宇祥，曾就职于达梦和携程，目前在CDB/CynosDB数据库内核团队担任TXSQL云数据库内核研发，多年深耕数据库领域，为国内早期一批数据库内核研发人员。过去曾在达梦经历了新一代达梦从零开始的整个研发过程，并参与多个版本的迭代与架构调整；还曾在携程率先开启MySQL的定制开发，为线上业务提供支持。另一方面，他也积极参与MySQL开源社区在中国成长过程，通过技术宣讲与文章编写助力MySQL在中国的传播。 ---- 引言 在数字领域，TX王国是一个统御着“成T上P”数据子民的大国，这里的T和P是极
随着并发访问量的不断增加，Redis 大 key 问题成为了常见的性能瓶颈和 bug 源。当 Redis 中存储的数据结构过大时，它会影响 Redis 的性能、稳定性甚至导致 Redis 宕机。因此，本文将对 Redis 大 key 问题做一个详细的总结，并提供一些解决方案。
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。
首先需要尽可能的了解优化问题，收集问题期间系统信息并做好存档。根据当前系统问题表现制定优化目标并与客户沟通目标达成一致；通过一系列工具分析系统问题，制定优化方案，方案评审完成后由各负责人员进行实施。若达到优化目标则编写优化报告，否则需要重新制定优化方案。
从网上去搜数据库优化基本都是从SQL层次进行优化的，很少有提及到数据库本身的实例优化。就算有也都是基于某个特定数据库的实例优化，本文涵盖目前市面上所有主流数据库的实例优化（Oralce、MySQL、POSTGRES、达梦）,按照文章的配置能够将你数据库性能用到80%或以上。
标题1: 60G的内存占用, 容器敢分配, 服务敢占用. 一个字:绝 标题2: 内存挤爆了. 竟然是因为… 标题3: 内存问题虐我们千百遍 标题4: 慎用BitMap, 小心玩爆你的内存.
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：
我们平时在项目中设计数据访问的时候往往都是采用直接访问数据库，采用数据库连接池来实现，但是如果我们的项目访问量过大或者访问过于频繁，将会对我们的数据库带来很大的压力。为了解决这个问题从而redis数据库脱颖而出，redis数据库出现时是以非关系数据库的光环展示在广大程序猿的面前的，后来redis的迭代版本支持了缓存数据、登录session状态（分布式session共享）等。所以又被作为内存缓存的形式应用到大型企业级项目中。 本章目标 实现SpringBoot项目中整合Redis非关系数据库作为内存缓存框架，
熊军（老熊） 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED，ACOUG核心会员 PC Server发展到今天，在性能方面有着长足的进步。64位的CPU在数年前都已经进入到寻常的家用PC之中，更别说是更高端的PC Server；在Intel和AMD两大处理器巨头的努力下，x86 CPU在处理能力上不断提升；同时随着制造工艺的发展，在PC Server上能够安装的内存容量也越来越大，现在随处可见数十G内存的PC Server。正是硬件的发展，使得PC Server的处理能力越来越强大，性能越来越高。而在稳定性
ⅲ、重新创建表，在表创建时会自动挂载该协处理器（表在挂载协处理器的时候，回去HBase的根目录下的lib文件夹下面找到jar包）
Redis大key问题是指在Redis中出现了一个或多个非常大的key，这些key的大小超过了Redis所能处理的最大值，从而导致Redis性能下降甚至宕机的现象。通常情况下，Redis的key大小应该尽量保持在较小的范围内，因为Redis是一个基于内存的数据结构存储系统，大key会占用大量内存资源，导致Redis的性能受到严重影响。
随着近些年信息化大跃进，各行各业无纸化办公产生了大量的数据，而越来越多的数据存入了数据库中。当使用MySQL数据库的时候，单表超出了2000万数据量就会出现性能上的分水岭。并且物理服务器的CPU、内存、存储、连接数等资源有限，某个时段大量连接同时执行操作，会导致数据库在处理上遇到性能瓶颈。为了解决这个问题，行业先驱门充分发扬了分而治之的思想，对大表进行分割，然后实施更好的控制和管理，同时使用多台机器的CPU、内存、存储，提供更好的性能。而分而治之则有两种方式：垂直拆分和水平拆分。
|原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000006158186
当 MySQL 单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化。 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候 MySQL 单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量： 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED； VARCHAR的
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在 千万级以下，字符串为主的表在 五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量。
小编收集了过去一段时间内腾讯云云监控官网客服小助手收到的最最频繁的一些问题，整理到一块，统一为大家解答，希望对大家有帮助。 01. 什么是云监控 简单说，各云产品都会有一些指标来衡量它的运行情况，用户可以通过云监控的能力对这些指标可视化展示，实时监控，及时了解云产品监控状态。当然，云监控也不仅仅是用来帮助了解云产品，同样也可以用来监控基于云的服务，这些未来我们慢慢再说～ 更加通俗易懂的解释参考上篇科普文：云监控新手入门 02. 什么是基础监控 基础监控（Basic Cloud Monitor）是
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，所以我们本文会提供一些优化参考，大家可以参考以下步骤来优化：
本文作者：林晓斌，网名丁奇，腾讯云数据库负责人。林晓斌，网名丁奇，腾讯云数据库负责人 今天给大家分享上周在 Techo 开发者大会上做的一个演讲主题：数据库智能时代和DBA的职责演进，既然把现在称为一个新的时代，我们要顺便把以前的时期也分一下，当然这个仅代表个人观点。 在我看来，数据库运维经历了四个大的阶段，前面三个我分别称为石器时代、工具时代、专家时代。 在大约2008年及之前，还少有公司有专门的DBA团队，那时候都统一在OP范畴。我记得那时候写应用，如果涉及到需要数据库， 我的发布步骤里面
最近服务器到期等因素，进行了迁移。租了其它的外国厂商，但是由于资费问题，购买了1.5G 内存的服务器（现）。因为原本用惯了4G内存的服务器（原），现在压缩成这样，似乎不太能支持我的使用，囧！
在互联网还未崛起的时代,我们的传统应用都有这样一个特点：访问量、数据量都比较小，单库单表都完全可以支撑整个业务。随着互联网的发展和用户规模的迅速扩大,对系统的要求也越来越高。因此传统的MySQL单库单表架构的性能问题就暴露出来了。而有下面几个因素会影响数据库性能:
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量。
临时表空间是Oracle数据库的重要组成部分，尤其是对于大型的频繁操作，如创建索引、排序等等都需要在临时表空间完成来减少内存的开销。当然对于查询性能要求较高的操作应尽可能的避免在磁盘上完成这些操作。
Redis默认使用的是“惰性删除”（Lazy deletion）策略，即当一个键过期时，不会立即从内存中删除，而是在下次访问该键时检查是否过期，如果过期则删除。这种策略可以避免因为删除过期键造成的额外开销，提高性能。但是，如果过期键一直没有被访问，那么就会一直占用内存，造成内存浪费。为了避免这种情况，Redis也提供了主动删除过期键的策略。可以通过在配置文件中设置maxmemory-policy选项来选择删除策略。
在网络层的背后，每一个业务都需要数据的支撑，数据库的优化在整个系统中就显得至关重要了。 虽然 NoSQL 在并发性能上要优于传统的 DBA，但由于 MySQL 在扩展性等方面的优势，MySQL 依然作为企业级数据存储的首选。
Redis持久化备份数据的方式有两种：RDB(Redis DataBase) 、 AOF(Append Only File).
关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间。
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量： 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED VARCHA
数据库热点问题可以说是比较常见的场景，但往往这是表象，为什么产生热点，它背后的根源，才是解决问题的关键所在。同一个现象，可能来自于不同的原因，都需要相应分析，才可以找到合适的解决方案。技术社群的这篇文章《数据库热点问题的产生和避免》从若干个方向讨论了数据库热点问题的产生以及避免的策略，可以给我们提供一些借鉴。
作者丨butterfly100，原文地址：https://dwz.cn/f2lwUKQF
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