在操作系统中,我们执行一个指令去磁盘取数据,那么他会从磁盘取出4KB数据,这个4KB就是一个局部单位,而这4KB数据就是你的指令中取出的数据周围的数据,因为操作系统认为你下一次的数据会从这条数据的周围中取。每次从磁盘读取数据在这里称为一次磁盘IO。那么在Mysql的操作当中,也有这么一个原理。
要想使python可以操作mysql 就需要MySQL-python驱动,它是python 操作mysql必不可少的模块。下载地址:https://pypi.python.org/pypi/MySQL-python/,可以根据不同的平台下载不同的版本。这里以Windows平台为例,资源地址是:https://pypi.python.org/packages/27/06/596ae3afeefc0cda5840036c42920222cb8136c101ec0f453f2e36df12a0/MySQL-python-1.2.5.win32-py2.7.exe#md5=6f43f42516ea26e79cfb100af69a925e;Linux平台需下载源码zip包,下载MySQL-python-1.2.5.zip 文件之后直接解压。进入MySQL-python-1.2.5目录:
MVCC是Multi-Version Concurrency Control(多版本并发控制)的缩写。
Hello我又来了,快年底了,作为一个有抱负的码农,我想给自己攒一个年终总结。自上上篇写了手动搭建Redis集群和MySQL主从同步(非Docker)和上篇写了动手实现MySQL读写分离and故障转移之后,索性这次把数据库中最核心的也是最难搞懂的内容,也就是索引,分享给大家。
“老板你好,我叫小M,不是叫 007 ,007 是我对公司的热爱,是我的毕生....”
日志数量虽然不多,但不可能一股脑的塞给用户,难看不说,还拖累服务器性能,因而分页必不可少
前面我们说了innoDB有很多页类型,主要介绍了index索引页,包含七个主要部分。File header里有效验和和file_page_prev和file_page_next吧所有的页联系起来,组成双向链表。Page header里有当前页的槽点和记录数,还有next record来吧每个数据连接起来,组成单链表。查询的时候有page directory。File trailer里的效验和能检验数据是否完成。如果上面说的这些你都不明白,建议吧前面的文章再看一看,接下来的知识不适合你。什么?前面内容太多,太生涩看不懂?好的,等我!
本来这篇文章我前两个星期就打算写了,提纲都列好了,但是后面我去追《漫长的季节》这部剧去了,这就花了一个周末的时间,再加上后面一些其它的事,导致没来得及写
mongodb的文章总结上会有一系列的文章,顺序是先学会怎么用,在学会怎么用好,戒急戒躁,循序渐进,跟着我一起来探索交流。
我们前面已经知道了对于DML语句来讲其数据的更改将被放到对应的Event中。比如‘Delete’语句会将所有删除数据的before_image放到DELETE_ROWS_EVENT中,从库只要读取这些before_image进行数据查找,然后调用相应的‘Delete’的操作就可以完成数据的删除了。下面我们来讨论一下从库是如何进行数据查找的。
上篇文章介绍了innoBD会有若干索引页,每个索引页的两个虚拟列,infimun最小虚拟行记录,supremun最大虚拟行记录,这两个存在innoDB的头部信息,里面还有delete_mark,next_record等。free space空间会给user records存储的数据申请,直到用完则会申请新的页。
上一篇文章对InnoDB的行格式进行了解析,但是却把记录头信息抛到这里来讲,那么开始吧,注意本片需要有一点数据结构和算法基础,如果基础薄弱,请先确保自己会二分查找和链表再来食用
在MySQL中,并不是你建立了索引,并且你在SQL中使用到了该列,MySQL就肯定会使用到那些索引的,有一些情况很可能在你不知不觉中,你就“成功的避开了”MySQL的所有索引。
1千万,2千万,或者上亿条数据?具体的答案不重要,当然肯定也不会是一个固定的数目,今天我们就一起来探讨探讨这个问题。
pymysql是通过python操作mysql的模块,需要先安装,方法:pip install pymysql
在之前3月17号和4月9号的文章中,我们讲过innodb的数据页结构,如果对下面的内容有什么不理解的话,还请在文章分类中翻看之前的文章,防止大家忘记,这里我把图再贴过来:
看到标题,有的童鞋心中暗想“数据删除有什么可提的呢?不就是执行个delete语句吗?有什么难的呀?”其实呢数据删除没有你想的这么简单,一般情况下公司会明确的要求数据只能逻辑删除,不能物理删除。那什么优势逻辑删除,什么又是物理删除呢?
天天和数据库打交道,一天能写上几十条 SQL 语句,但你知道我们的系统是如何和数据库交互的吗?MySQL 如何帮我们存储数据、又是如何帮我们管理事务?....是不是感觉真的除了写几个 「select * from dual」外基本脑子一片空白?这篇文章就将带你走进 MySQL 的世界,让你彻底了解系统到底是如何和 MySQL 交互的,MySQL 在接受到我们发送的 SQL 语句时又分别做了哪些事情。
索引是数据库概念最重要的概念之一,也是我们经常要使用的优化手段,索引的出现其实就是为了提高数据查询的效率,就像书的目录一样
天天和数据库打交道,一天能写上几十条 SQL 语句,但你知道我们的系统是如何和数据库交互的吗?MySQL 如何帮我们存储数据、又是如何帮我们管理事务?....是不是感觉真的除了写几个 「select * from dual」外基本脑子一片空白?金三银四读者福利:整理好的MySQL实战笔记,金三银四面试资料集锦。
前段时间笔者开发某个项目遇到了MySQL性能问题,每张表的数据量都在五千万以上,个别表数据量甚至在一个亿以上,在开发的过程中遇到了非常多的数据库性能优化难点,笔者在开发过程中查询了很多资料,很多查询语句也在优化过程中取得了比较好的效果。笔者也将开发过程中遇到的sql优化问题总结为文章,以便日后回顾。这篇文章主要讲解mysql执行联结运算的原理。为了避免泄露公司业务及数据,在文章中涉及的sql语句都和公司业务无关。
上图中有一张表,表名为 t ,表中有7条数据;使用 select * from t where t.clo2 = 89 查询;
要说到在数据库相关的知识中,最吸引人的是什么,估计 80% 以上的人都会脱口而出 索引 这个词。我们都知道,这玩意真的好用,非常方便,而且往往优化 MySQL 的第一步就是去建立索引。那么今天,我们就开始学习了解索引这一块的内容,首先当然还是与索引相关的概念。
性能低、执行时间太长、等待时间太长、SQL语句欠佳(连接查询)、索引失效、服务器参数设置不合理(缓冲、线程数)
在「HBase」中, 从逻辑上来讲数据大概就长这样: 单从图中的逻辑模型来看, HBase 和 MySQL 的区别就是: 将不同的列归属与同一个列族下 支持多版本数据 这看着感觉也没有那么太大的区别呀
Python 操作 MySQL 操作流程 image 1.先创建数据库连接,与数据库完成连接,使用语句如下: conn = pymysql.connect() 2.创建游
刚来的时候还有点不适应,做了几个月之后,就变成了熟练工了,左复制,右粘贴,然后改改就是自己的代码了,生活真美好。
提到数据库索引,大家肯定很熟悉,在日常工作中经常会接触到。这几天看了不少相关文章、书籍和课程。决定自己总结一篇文章,虽然我写的这篇文章肯定不如网上各路大神的好文,但是自己总结一遍总归记得更牢固。这应该也是一种好的学习习惯,别人写的字再漂亮都是别人的,自己写的字就算再潦草起码自己也能认识吧 。
SELECT GREATEST(@found := 1, id) AS id ,'uesrs' AS which_tb1
索引是与效率挂钩的,所以没有索引,可能会存在问题 索引:提高数据库的性能,索引是物美价廉的东西了。不用加内存,不用改程序,不用调sql,只要执行正确的 create index ,查询速度就可能提高成百上千倍。但是天下没有免费的午餐,查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的,这些写操作,增加了大量的IO。所以它的价值,在于提高一个海量数据的检索速度。
海量设备通过物联网服务接入云端,设备每30s上报一次自身数据(以下称为动态数据)。 物联网服务将设备上报的数据转发给数据处理网关,由数据入库网关执行批量入库操作插入数据库。 项目大致技术架构如下图:
正常情况下没有问题,但是当数据量非常大的时候,首先 count(*) 会非常慢这是肯定的,其次分页越多,limit 的效率就会越低。
mysql索引的本质是什么 1、其实就相当于目录,是帮助mysql高效获取数据的数据结构。 2、我们都知道,在mysql中数据最终存储在硬盘中的,访问磁盘相当于是IO操作。 3、在mysql中有一个page的概念,一个表都被分为若干个页面(page),每个页面(page)就是树中的一个节点,每次mysql就会取出一个页面(page)也就是一个节点的数据,而mysql默认一个页面(page)保存16k的数据。 4、页面(page)的大小会直接影响到数据的存储和检索效率,因此我们也可以实际业务需求和硬件条件进行评估和调整,合理设置mysql的页面(page)大小,以达到最佳的性能表现。
项目中使用的是mongodb数据库,在测试数据入库的时候,会根据源数据,然后生成一个自增的id到数据库里面,然后线上和测试环境针对同一条数据的id是不一致的。某些数据又只有id与线上匹配上的时候,才能关联上更多的数据,因此,我会去写一个脚本将同一条数据,将测试环境的id改成和线上的一致。但可能由于脚本写的还不够完善,导致数据库里面可能会写入一些重复id的记录进去,然后id又没有加唯一索引。有重复的数据又会导致正常执行etl任务会报错,因此,需要查询出在mongodb里面某个字段重复的记录。
LSM tree (log-structured merge-tree) 是一种对频繁写操作非常友好的数据结构,同时兼顾了查询效率。LSM tree 是许多 key-value 型或日志型数据库所依赖的核心数据结构,例如 BigTable、HBase、Cassandra、LevelDB、SQLite、Scylla、RocksDB 等。
大家是不是感觉弱爆了,随着工作经验的增加,我对索引有了更深入的了解,下面就来分享下我眼中的索引,分享以问题的形式,从敲门到进门。
用理工科思维看待这个世界 系列爬虫专栏 崇尚的学习思维是:输入,输出平衡,且平衡点不断攀升。 曾经有大神告诫说:没事别瞎写文章;所以,很认真的写的是能力范围内的,看客要是看不懂,不是你的问题,问题在我,得持续输入,再输出。 今天的主题是:pymongo的简单实用及其实战 0:框架 序号 内容 说明 01 概念及对比说明 -- 02 对比 -- 03 实战 -- 04 参考及总结 -- ---- 1:概念 数据库 数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库,
作为非关系数据库的代表--Mongo,可以说是让人又爱又恨,让人爱的是它的便捷性,让人恨的是它的配置,实在是坑多。那么今天我们就来深入剖析它吧。
在gorm中,要想从数据库中查找数据有多种方法,可以通过Find、Take和First来查找。但它们之间又有一些不同。本文就详细介绍下他们之间的不同。
mysql实现mvcc机制的时候,是基于undo log多版本链条+ReadView机制来做的,默认的RR隔离级别,就是基于这套机制来实现的,依托这套机制实现了RR级别,除了避免脏写、脏读、不可重复读,还能避免幻读问题;
作为在后端圈开车的多年老司机,是不是经常听到过,“mysql 单表最好不要超过 2000w”,“单表超过 2000w 就要考虑数据迁移了”,“你这个表数据都马上要到 2000w 了,难怪查询速度慢”
我们知道MySQL在配置好环境变量后,直接mysql -p xx -u xx -h xx就登录了,不需要先启动服务端,再启动客户端这么繁琐,但凡涉及到服务端和客户端就会涉及到通信问题,客户端进程向服务器进程发送请求并得到回复的过程本质上是一个进程间通信的过程!那么MySQL的通信方式??是什么???
本文实例讲述了laravel框架数据库操作、查询构建器、Eloquent ORM操作。分享给大家供大家参考,具体如下:
mysql中可以使用explain这个关键字来获取(查询)sql语句的查询执行计划的。使用explain关键字,可以模拟mysql优化器执行的sql语句,从而知道mysql是如何处理sql语句的。通过explain可以分析查询语句或表结构的性能瓶颈。
本篇文章给大家带来的内容是关于Mongodb与MySQL之间的比较分析,有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。
这些名言民语就和 “群里只讨论技术,不开车,开车速度不要超过 120 码,否则自动踢群”,只听过,没试过,哈哈。
分库分区分表概念 分区 就是把一张表的数据分成N个区块,在逻辑上看最终只是一张表,但底层是由N个物理区块组成的 。 分表 就是把一张数据量很大的表按一定的规则分解成N个具有独立存储空间的实体表。系统读写时需要根据定义好的规则得到对应的字表明,然后操作它。表名可以按照某种业务hash进行映射。 分库 一旦分表,一个库中的表会越来越多。 下面来具体看看 分区 mysql数据库中的数据是以文件的形势存在磁盘上的,默认放在/mysql/data下面(可以通过my.cnf中的datadir来查看),一张表主要对应着三
上篇文章我们说了,索引页分为7个部分,其中free space会给user recoreds分配空间存储真实数据,直到用完申请新的页。查询拥有page directory,会分成不同的槽点,最小槽点有一个值,最大槽点有1~8个值,查询的时候用二分查找法定位id的槽点,然后遍历当前槽点就好。
任何一个系统,分页查询都是必不可少的吧 ,MySQL中的分页查询 就是 limit呗 ,你有没有感觉到 越往后翻页越慢 ,常见的SQL如下
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