我们对系统的改造升级，不仅达到了监管部门的要求，也让财务部门运营的处理能效得到了很大的提升，还大大降低了技术团队的工作复杂度。新系统上线以后，我们对 TiDB 的表现比较满意。...伙伴结算：对账平台处理时间减少 ⅔ ，性能提高 2 倍，就经常使用的三种形式来看： 银联支付宝，以前使用 MySQL 用时两分钟，现在使用 TiDB 只要 40 秒，性能提高了 300%； 银联无卡支付...，使用 MySQL 用时 3-5 分钟，TiDB 用时 1-2 分钟，性能提升 200% - 300%； 微信支付，MySQL 用时 3 分钟，TiDB 约 1 分钟，性能提升 300%。...在反洗钱系统方面，随着监控数据的数量和类型发生许多变化，反洗钱业务需求数据日益增大，监控的范围不断的扩大。...目前的核心库都会有上亿数据量的规模，单库总数据量 10T 以上，核心业务要求停机时间非常短或不能停，这就对数据库提出了较高的要求，同时需要在开发模式上进行更新，包括：采用 Oracle 和 TiDB 共存的双模式开发
mysql内部的错误判断可能使得user_name索引生效，此时效率就会很低了，我们可以强制使用某个索引 指定使用索引的意义 从以上例子中，我们可以思考并归纳。...能提升效率的核心是：在一开始就尽可能地筛选出准确的数据。 所以当我们发现mysql可能处理出错的情况时，可以手动指定使用更优的索引来提高查询效率。 这个可以称为索引降维。...降维 数据的选择度越大，则维度越大。 降维，按我个人的理解是：在大量的数据中，一层一层地筛选过滤，维度也会逐渐减低。 点线面中，共有黑红两种颜色。...目标：筛选出所有红色的点 步骤：选出所有带有红色点的面 –> 选出所有带有红色点的线 –> 在线上选出所有红色点 索引降维 在老旧的mysql版本中，where的条件顺序还会很大影响执行结果。...总结 在分表、组合索引等等场景下，我们可以结合业务数据，进行降维的顺序思考，尽可能地在一开始就筛选出比较准确的数据，在后续的筛选中则只需要遍历检查很少的一部分数据，已达到提高查询效率的效果。
什么是 MySQL 长连接 MySQL 长连接是指在应用程序与 MySQL 服务器之间保持持久的连接，而不是每次执行操作都建立和断开连接。相对于短连接，长连接可以减少连接和断开的开销，提高性能。...可以编写一个定时任务或使用连接池提供的相关机制来实现。 考虑使用短连接：如果长连接仍然导致 OOM，可以考虑使用短连接的方式。在每次数据库操作之后，立即关闭连接，避免长时间占用连接资源。...缓存的更新频率：当对某个表进行更新操作（插入、更新、删除）时，与该表相关的缓存会被清空，需要重新执行查询。这可能导致缓存的频繁失效，降低了缓存的效果。...在较新的 MySQL 版本中，通常建议通过其他手段（如索引优化、查询优化）来提高查询性能，而不是依赖查询缓存。 为什么不建议使用查询缓存 查询缓存在过去是 MySQL 的一个功能，用于提高查询性能。...当对某个表进行更新操作时，相关的查询缓存会被锁定，从而导致其他查询被阻塞，降低了并发性能。 缓存失效频繁：MySQL 查询缓存的缓存失效频率较高。
mysql内部的错误判断可能使得user_name索引生效，此时效率就会很低了，我们可以强制使用某个索引 指定使用索引的意义 从以上例子中，我们可以思考并归纳。...能提升效率的核心是：在一开始就尽可能地筛选出准确的数据。 所以当我们发现mysql可能处理出错的情况时，可以手动指定使用更优的索引来提高查询效率。 这个可以称为索引降维。...降维 数据的选择度越大，则维度越大。 降维，按我个人的理解是：在大量的数据中，一层一层地筛选过滤，维度也会逐渐减低。 点线面中，共有黑红两种颜色。...目标：筛选出所有红色的点 步骤：选出所有带有红色点的面 –> 选出所有带有红色点的线 –> 在线上选出所有红色点 索引降维 在老旧的mysql版本中，where的条件顺序还会很大影响执行结果。...总结 在分表、组合索引等等场景下，我们可以结合业务数据，进行降维的顺序思考，尽可能地在一开始就筛选出比较准确的数据，在后续的筛选中则只需要遍历检查很少的一部分数据，已达到提高查询效率的效果
赶集网mysql开发36军规 写在前面的话： 总是在灾难发生后，才想起容灾的重要性； 总是在吃过亏后，才记得曾经有人提醒过。...age` int not null default 0 （10）少用text/blob varchar的性能会比text高很多 实在避免不了blob，请拆表 （11）不在数据库里存图片：是否需要解释？...（三）索引类军规 （12）谨慎合理使用索引 改善查询、减慢更新 索引一定不是越多越好（能不加就不加，要加的一定得加） 覆盖记录条数过多不适合建索引，例如“性别” （13）字符字段必须建前缀索引 （14）...事务时间尽可能短 bad case： 上传图片事务 （19）避免使用trig/func 触发器、函数不用 客户端程序取而代之 （20）不用select * 消耗cpu，io，内存，带宽 这种程序不具有扩展性...136′; => select id from t where phone in (’159′, ’136′); （22）OR改写为UNION mysql的索引合并很弱智 select id from
，因此我们针对这些问题对缓存做了重构设计，以保障收藏业务的性能和稳定性。...2.2 Redis&MySQL访问QPS偏高通过监控平台可以看到从上游服务过来的收藏查询QPS相对访问Redis缓存的QPS放大了15倍，并且MySQL查询的最高QPS占上游访问量接近37%，这说明缓存并没有很高的命中率...正是由于分片策略+缓存时效短，导致了MySQL查询的QPS居高不下。...4 Redis 内存降低新的缓存较旧缓存在占用内存和Key数量这2个指标均降低了3倍左右4.3 MySQL负载降低1 content_collection表select查询降低QPS降低了24倍左右并且保持在一个比较稳定的水位...2 MySQL连接并发数降低查询QPS的减少也降低了并发连接数，大概降低了3倍左右，最终也降低了等待连接次数??五、总结经过对本次问题的分析和解决，不难看出一个良好的缓存设计对于服务来说是多么的重要。
在开发阶段我们经常使用查询语句，但是一条语句的查询是如何执行的呢，如下语句 mysql> select * from depart; 日常中，我们只看到返回一条或多条结果，并没有过多的去关注查询语句具体要执行那些流程...，如果客户端有请求一直会是同一个连接，短连接是执行多次查询之后会断开，重新再次连接，默认时间是8小时，可以使用参数wait_timeout配置。...，其中是不需要重新链接和权限的验证 这里说明一下，用户连接之后，管理员再次更改用户的权限的时候，是不影响已经获取的权限的用户，仅仅在重新链接之后才会起作用 缓存 缓存本是提高mysql性能的功能，当请求在缓存中命中...，词法分析就是要分析你的字符串代表的是什么，如select 就是代表查询的意思，字符串ID分析就是对应你的列ID, 语法分析是指当你的的sql语句是够符合sql的规范，如下面使用下面语句 mysql...文中有许多细节没有过多的说明，后面文章会持续更细说明，欢迎大家关注转发。
第五、通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。 也许会有人要问：增加索引有如此多的优点，为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢？...虽然，索引有许多优点， 但是，为表中的每一个列都增加索引，是非常不明智的。...这是因为，增加索引也有许多不利的一个方面: 第一、创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。...建立索引，一般按照select的where条件来建立，比如： select的条件是where f1 and f2，那么如果我们在字段f1或字段f2上简历索引是没有用的，只有在字段f1和f2上同时建立索引才有用等...这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引， 并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。
*.pem4)、启动MySQL服务 3、强制某用户必须使用SSL连接数据库 #修改已存在用户 ALTER USER 'dba'@'%' REQUIRE SSL; #新建必须使用SSL用户grant select...四、使用SSL前后性能对比(QPS) 服务器配置：CPU:32核心 内存:128G 磁盘：SSD 为了尽量准确测试QPS，采用全内存查询，因为我们线上热点数据基本都在内存中；按照并发线程数分类...从测试数据可以发现，开启SSL后，数据库QPS平均降低了23%左右，相对还是比较影响性能的。从SSL实现方式来看，建立连接时需要进行握手、加密、解密等操作。...所以耗时基本都在建立连接阶段，这对于使用短链接的应用程序可能产生更大的性能损耗，比如采用PHP开发。不过如果使用连接池或者长连接可能会好许多。...所以要谨慎选择： 2.1、对于非常敏感核心的数据，或者QPS本来就不高的核心数据，可以采用SSL方式保障数据安全性； 2.2、对于采用短链接、要求高性能的应用，或者不产生核心敏感数据的应用
good case： 'age' int not null default 0 10、少用text/blob varchar的性能会比text高很多； 实在避免不了blob，请拆表；...11、不在数据库里存图片 索引类军规 12、谨慎合理使用索引 改善查询、减慢更新； 索引一定不是越多越好(能不加就不加，要加的一定得加)； 覆盖记录条数过多不适合建索引，例如“性别”； 13、...事务时间尽可能短； 19、避免使用trig/func 触发器、函数不用； 客户端程序取而代之； 20、不用select * 消耗cpu，io，内存，带宽； 这种程序不具有扩展性； 21、OR改写为...IN() or的效率是n级别； in的消息时log(n)级别； in的个数建议控制在200以内； select id from t where phone=’159′ or phone=’136′...; => select id from t where phone in (’159′, ’136′); 22、OR改写为UNION mysql的索引合并很弱智 select id from
age` int not null default 0 （10）少用text/blob varchar的性能会比text高很多 实在避免不了blob，请拆表 （11）不在数据库里存图片：是否需要解释？...（三）索引类军规 （12）谨慎合理使用索引 改善查询、减慢更新 索引一定不是越多越好（能不加就不加，要加的一定得加） 覆盖记录条数过多不适合建索引，例如“性别” （13）字符字段必须建前缀索引 （14）...事务时间尽可能短 bad case： 上传图片事务 （19）避免使用trig/func 触发器、函数不用 客户端程序取而代之 （20）不用select * 消耗cpu，io，内存，带宽 这种程序不具有扩展性...（21）OR改写为IN() or的效率是n级别 in的消息时log(n)级别 in的个数建议控制在200以内 select id from t where phone=’159′ or phone=’...136′; => select id from t where phone in (’159′, ’136′); （22）OR改写为UNION mysql的索引合并很弱智 select id from
协议:需要额外 30-40% 的内存开销用于格式转换 Arrow Flight SQL:仅需 5-10% 的额外内存开销 这种性能提升使得许多之前难以实现的分析场景成为可能。.... # import mysql.connector # cursor.execute("SELECT * FROM huge_table") # 漫长等待中......数据科学家可以像玩积木一样自由组合分析维度 BI报表秒开秒刷新，老板再也不用等待 大规模数据探索变得像本地小数据集一样流畅 当你的分析师同事兴奋地说："这查询速度太快了，我都来不及喝口咖啡！"...,还大大降低了运维成本: 硬件成本降低40% 运维人力减少60% 故障率降低80% 未来展望: "星辰大海" Arrow Flight SQL的发展远未停止,未来还将开启更多可能: 1.云原生集成 Serverless...即时计算 多云数据互通 2.AI/ML领域革新 自动特征工程 增量学习加速 实时预测服务 就像一位资深架构师说的："Arrow Flight SQL不仅是一个协议,更是数据分析领域的'降维打击'。"
1、全新查询优化器，30%+性能提升 全新查询优化器（CBO）采取了更先进的 Cascades 框架、使用了更丰富的统计信息、实现了更智能化的自适应调优，在绝大多数场景无需任何调优和 SQL 改写即可实现极致的查询性能...例如，在单 Tablet 7GB 的重复导入测试中，数据导入的耗时从约 30 分钟缩短到了 90 s，写入效率提升 20 倍； 支持部分列更新功能：2.0 之前的版本仅支持通过 Aggregate Key...Join 打宽，直接写入宽表即可，减少了计算资源的消耗并大幅降低了数据处理链路的复杂性。...2、Zero ETL新体验，一键开启实时同步 MySQL 等 OLTP 数据库无法承载大规模数据的查询分析，可以将数据实时写入 TCHouse-D 进行 OLAP 查询，极大提升大规模数据分析和复杂查询能力...数据降冷可支持 2 种降冷策略 将超时未更新的老数据降冷（TTL降冷）：关联此策略后，超过“降冷TTL时间”未更新的老数据将转为冷数据存入对象存储 COS ，新数据还会继续热存在BE节点中 从指定时间起整体降冷
背景 阿里云RDS FOR MySQL（MySQL5.7版本）数据库业务表每月新增数据量超过千万,随着数据量持续增加,我们业务出现大表慢查询,在业务高峰期主业务表的慢查询需要几十秒严重影响业务 方案概述...一、数据库设计及索引优化 MySQL数据库本身高度灵活，造成性能不足，严重依赖开发人员的表设计能力以及索引优化能力,在这里给几点优化建议 时间类型转化为时间戳格式,用int类型储存,建索引增加查询效率...四、阿里云PloarDB MySQL8.0版本并行查询 分表之后我们的数据量依然很大,并没有完全解决我们的慢查询问题,只是降低了我们业务表的体量,这部分慢查询我们需要用到PolarDB的并行查询优化 PolarDB...并行查询适用于大部分SELECT语句，例如大表查询、多表连接查询、计算量较大的查询。对于非常短的查询，效果不太显著。...SELECT /+PARALLEL(x)/ … FROM …; – x >0 SELECT /+ SET_VAR(max_parallel_degree=n) / * FROM … // n > 0 查询测试
NFT 数据查询，从而解决 MySQL 在多维度检索海量数据方面的性能与效率瓶颈。...，不仅完美地满足了 NFTScan 不断增长的业务需求，还降低了整体运营成本； 高可用性：TiDB 本身的数据副本同步机制和内置的灾备方案，保证了整体数据库服务的高可用性。...流畅的迁移体验 在整个迁移过程中，我们对 TiDB 的性能与数据迁移的流畅性印象深刻。...在解析存储实时 NFT 数据时，执行效率较之前的存储方案提升了约 30%。...迁移完成后，NFTScan 对 B 端、C 端各类应用程序的数据查询进行了改造，经过充分调优和测试后，逐步将生产环境的应用全部切换到 TiDB。 使用收益 TiDB 支持多维实时查询，查询时间短。
正例：商品类目名称使用频率高，字段长度短，名称基本一成不变，可在相关联的表中冗余存储类目名称，避免关联查询。...2）互联网高并发业务，太多索引会影响写性能 3）生成执行计划时，如果索引太多，会降低性能，并可能导致MySQL选择不到最优索引 4）异常复杂的查询需求，可以选择ES等更为适合的方式存储 复制代码 组合索引字段数不建议超过...需要 join 的字段，数据类型必须绝对一致；多表关联查询时，保证被关联的字段需要有索引。 说明：即使双表 join 也要注意表索引、SQL 性能。...order by 最后的字段是组合索引的一部分，并且放在索引组合顺序的最后，避免出现 file_sort 的情况，影响查询性能。 正例：`where a=? and b=?...复制代码 SQL 语句 禁止使用 select *，只获取必要字段 说明： 1）`select` 会增加 cpu/io/内存/带宽的消耗 2）指定字段能有效利用索引覆盖 3）指定字段查询，在表结构变更时
处理动态请求； 程序先去 Redis 查缓存，如未命中则去数据库查询数据，同时Redis 与 Mysql 之间的数据同步靠程序控制。...这样架构设计： 优点：CDN 负担静态资源的流量降低了 SLB 的出带宽，压测的效果也非常理想； 缺点：需要多一个独立的域名在页面里面，涉及跨域，4 号临开服之际测试发现入库&预约短信乱码返回，紧急切换回了老程序...PTS 进行压测）； 突然想起来客户原始的程序是放在 Windows上的，Windows + 烂程序性能真的极差； 这个“小项目”前后竟然耗费了小十万，如果一开始就给我们做的话，应该可以减少一半的成本。...分钟库存售罄的领导赞赏，虽然经历了 3 个通宵的戮战，依然可以隐隐约约感觉到身心都得到了升华。...可以设置成auto） worker_rlimit_nofile 1024-->102400; listen 80 backlog 511-->65533； 部分场景也可以考虑nginx开启长连接来优化短链接带来的开销
高并发情况下容易造成数据库性能，大数据高并发业务场景数据库使用以性能优先 禁止大表使用JOIN查询，禁止大表使用子查询 只允许使用内网域名，而不是ip连接数据库。...一般来说，WHERE过滤条件不会只带这么一个“负向查询条件”，还会有其他过滤条件，举个例子：查询沈剑已完成订单之外的订单（好拗口）： SELECT oid FROM t_order WHERE uid...但如果要查询所有已完成订单之外的订单： SELECT oid FROM t_order WHERE status !...应用程序必须捕获SQL异常，并有相应处理 禁止使用OR条件，必须改为IN查询,in的个数建议控制在200以内：旧版本Mysql的OR查询是不能命中索引的，即使能命中索引，为何要让数据库耗费更多的...:事务时间尽可能短 limit高效分页：limit越大，效率越低 少用连接join 使用load data导数据：load data比insert快约20倍； 打散批量更新
为了解决上述痛点，浙江霖梓考察了市⾯上较为常⻅的大数据分析组件，如 HBase、ClickHouse、Apache Doris 等，最终从查询性能、写入性能、投⼊成本等⽅⾯评估，最终选择了综合实⼒⾮常突出的...，并对查询性能有显著加速效果。...Apache Doris 的引入，也带来许多显著收益：查询效率提升：Hive ⾯对复杂的⼤数据量跑批任务时，耗时往往超过 20min，亿级别的⼤表 Join 甚至需要花费 35-50min，⽽ Apache...select hour, BITMAP_UNION_COUNT(pv) over(order by hour) uv from( select hour, BITMAP_UNION(device_id...报表优化ADS 报表层在建表时开启 Merge-On-Write，以提升报表数据响应性能，同时开启⾏列混存以及查询缓存，避免刷新导致静态数据重复查询，影响集群性能。
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