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。
关于pypy这个东西，搞python有段时间的人应该都知道，我博客之前也写过两篇pypy的文章,有兴趣的可以看看：
其实主要吃内存的一般就是mysql程序，其他的宝塔和Nginx还有php基本不怎么吃内存的。内存占用非常的小。但是我们如果服务器是1G或者512M的内存基本就很吃力的。可能会因为这个内存不足导致mysql自动停止运行。
MySQL在处理复杂查询时，有时会使用临时表来存储中间结果。当这些临时表占用大量空间时，可能导致性能下降甚至服务中断。本文将深入探讨临时表空间的占用问题，分析常见问题，指出易错点，并提供避免和优化的策略。
MySQL是一款广泛使用的关系型数据库管理系统，其临时表功能在处理大量数据和复杂查询时非常有用。然而，使用临时表可能会对性能产生一定的影响。
某项目压测后发现qps达标，服务器cpu和内存占用均在70%以下，然而mysql服务的内存占用高达100%，且并没有因为压测而产生波动。
Apache Flink 作为流计算引擎，需要持续从上游接收数据流，并向下游输出最新的计算结果。Connector 起到承上启下的作用：Source 负责与上游的 MQ、数据库等源表对接，Sink 则写入各类数据库、数仓、数据湖等目的表。因此，Connector 是 Flink 连接外部生态的桥梁，也是影响作业吞吐量的重要因素之一。
引言：Apache Flink 作为流计算引擎，需要持续从上游接收数据流，并向下游输出最新的计算结果。Connector 起到承上启下的作用：Source 负责与上游的 MQ、数据库等源表对接，Sink 则写入各类数据库、数仓、数据湖等目的表。因此，Connector 是 Flink 连接外部生态的桥梁，也是影响作业吞吐量的重要因素之一。 Flink CDC Connectors 作为 Flink 生态的当红明星，切切实实的抓住了实时数据同步（ETL）的痛点，因此广受欢迎。自从 2.0 新版发布以来，它通过
自己的腾讯云 服务器为 学生机1核2G 的 自己的docker 容器中本来有2个mysql 服务（配置的为主从复制），1 个redis 其中提供服务mysql 最近总是重启，导致自己的java 环境挂掉，一直想解决。
MySQL提供了一系列工具来监视、调试和优化数据库性能，以下是常用的工具和相关技术，可以帮助您有效管理和优化MySQL数据库的性能。
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此优化方案指的是通过优化 SQL 语句以及索引来提高 MySQL 数据库的运行效率，具体内容如下：
使表占用尽量少的磁盘空间。减少磁盘I/O次数及读取数据量是提升性能的基础原则。表越小，数据读写处理时则需要更少的内存，同时，小表的索引占用也相对小，索引处理也更加快速。
MySQL 连接器（MySQL Connector）是用于连接和与 MySQL 数据库进行交互的驱动程序。它提供了与 MySQL 数据库服务器通信的功能，包括建立连接、执行查询、更新数据等。
OOM是实例使用内存超过实例规格内存上限导致进程被kill，实例存在秒级的不可用。MySQL的内存管理比较复杂，内存监控需要开启performance schema查询(默认关闭)，会带来额外的内存消耗和性能损失，在不开启performance schema情况下排查内存使用情况又比较困难。本文将基于TDSQL-C（基于MySQL5.7）总结一下在线上经常出现的一些OOM的场景、排查手段及相应的优化方案。 ---- 一、MySQL线上常见OOM问题 1.1 表数量较多导致innodb数据字典内存占用多 查
在MongoDB中，加载各种依赖的lib到内存、管理客户端请求、元数据管理存储等工作都需要占用内存，但其实内存使用的大部分还是在存储引擎和客户端连接请求处理方面。
4. 自行选择关闭哪些服务，以减少内存的占用。我选择关闭mysql服务。关闭mysql。（我关闭了所有docker方式启动的服务。）
作者：张远，腾讯CDB高级工程师；余成真，微盟DBA负责人 首发：「老叶茶馆」微信公众号 背景 微盟是中小企业云端商业及营销解决方案提供商，客户营销活动天天有，7月17日是某客户的超级营销日，老板要求全力护航，不允许任何故障。而营销活动前几天陆续收到几条腾讯云CDB实例OOM的短信报警。因为用云数据库，处理这个报警对于DBA来说太easy，腾讯DBA团队接管了。腾讯DBA大神们拿出各种经验来揣测原因，但收效甚微，MySQL OOM还在继续报警。为了保证线上稳定性以及营销活动的顺利开展，腾讯
对于DBA来说Linux比较让人头疼的一个地方是，它不会因为MySQL很重要就避免将分配给MySQL的地址空间映射到swap上。对于频繁进行读写操作的系统而言，数据看似在内存而实际上在磁盘是非常糟糕的，响应时间的增长很可能直接拖垮整个系统。这篇blog主要讲讲我们作为DBA，怎样尽量避免MySQL惨遭swap的毒手。 首先我们要了解点基础的东西，比如说为什么会产生swap。假设我们的物理内存是16G，swap是4G。如果MySQL本身已经占用了12G物理内存，而同时其他程序或者系统模块又需要6G内存，这时候操作系统就可能把MySQL所拥有的一部分地址空间映射到swap上去。 cp一个大文件，或用mysqldump导出一个很大的数据库的时候，文件系统往往会向Linux申请大量的内存作为cache，一不小心就会导致L使用swap。
在以MySQL为主要存储组件的业务系统中，MySQL的性能直接影响到应用的响应速度、用户体验和系统的可扩展性。因此，优化数据库的性能，特别是SQL查询的执行效率，成为了提升整个应用性能的关键环节。
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：
mysql数据库已经没得连接了, 却使用了超过 80%的内存...., 导致其它应用没得内存用了, 触发了os的oom....
我们在操作大型数据表或者日志文件的时候经常会需要写入数据到数据库，那么最合适的方案就是数据库的批量插入。只是我们在执行批量操作的时候，一次插入多少数据才合适呢？
我们在操作大型数据表或者日志文件的时候经常会需要写入数据到数据库，那么最合适的方案就是数据库的批量插入。只是我们在执行批量操作的时候，一次插入多少数据才合适呢？假如需要插入的数据有百万条，那么一次批量插入多少条的时候，效率会高一些呢？这里博主和大家一起探讨下这个问题，应用环境为批量插入数据到临时表。
数据库操作中最为耗时的操作就是 IO 处理，大部分数据库操作 90% 以上的时间都花在了 IO 读写上面。所以减少 IO 次数可以在很大程度上提高数据库操作的性能。
某天突然发现服务探测接口疯狂告警、同时数据库CPU消耗也告警，最后系统都无法访问；
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！
[zhangxy@dowload_server1 ~]$ cat /etc/fstab
今天查看两个月前上线的小项目，发现运行非常慢，而且增删改查失效了（吓我一大跳），急急忙忙的就开始了我的线上问题排查之路。
MySQL是一款广泛使用的关系型数据库管理系统，在高并发环境下，数据库性能是至关重要的。然而，在使用临时表时，特别是在高并发环境中，可能会遇到一些性能问题。
没有特殊要求（即Innodb无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用Innodb存储引擎（mysql5.5之前默认使用Myisam，5.6以后默认的为Innodb） Innodb 支持事务，支持行级锁，更好的恢复性，高并发下性能更好。
· 所有数据库对象名称禁止使用mysql保留关键字（如果表名中包含关键字查询时，需要将其用单引号括起来）
没有特殊要求（即 Innodb 无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用 Innodb 存储引擎（MySQL5.5 之前默认使用 Myisam，5.6 以后默认的为 Innodb）。
没有特殊要求（即Innodb无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用Innodb存储引擎（mysql5.5之前默认使用Myisam，5.6以后默认的为Innodb）Innodb 支持事务，支持行级锁，更好的恢复性，高并发下性能更好
https://www.cnblogs.com/huchong/p/10219318.html
•所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割•所有数据库对象名称禁止使用 MySQL 保留关键字（如果表名中包含关键字查询时，需要将其用单引号括起来）•数据库对象的命名要能做到见名识意，并且最后不要超过 32 个字符•临时库表必须以 tmp_为前缀并以日期为后缀，备份表必须以 bak_为前缀并以日期 (时间戳) 为后缀•所有存储相同数据的列名和列类型必须一致（一般作为关联列，如果查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换，会造成列上的索引失效，导致查询效率降低）
熟悉 MySQL 的同学一定都知道，MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好。MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤，然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤。
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。
在数据库的使用过程（包括其它多种应用）中，我们通常会关注一些系统指标，比如CPU的使用率，内存的占用量，或者IO的带宽消耗等等。这些系统指标可以帮助我们评估应用对系统资源的占用情况，进而找到应用进一步优化的方向。
送分题 面试官：有操作过Linux吗? 我：有的呀 面试官：我想查看内存的使用情况该用什么命令 我：free 或者 top 面试官：那你说一下用free命令都可以看到啥信息 我：那，如下图所示 可以看
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
谈到Hermes的索引技术，相信很多同学都会想到Solr、ElasticSearch。Solr、ElasticSearch真可谓是大名鼎鼎，是两个顶级项目，最近有些同学经常问我，“开源世界有Solr、ElasticSearch为什么还要使用Hermes” 在回答这个问题之前，大家可以思考一个问题，既然已经有了Oracle、MySQL等数据库为什么大家还要使用ES下的Hive、Spark？ Oracle和MySQL也有集群版，也可以分布式，那ES与Hive的出现是不是多余的？ Hermes的出现，并
性能优化（Optimize）指的是在保证系统正确性的前提下，能够更快速响应请求的一种手段。而且有些性能问题，比如慢查询等，如果积累到一定的程度或者是遇到急速上升的并发请求之后，会导致严重的后果，轻则造成服务繁忙，重则导致应用不可用。它对我们来说就像一颗即将被引爆的定时炸弹一样，时刻威胁着我们。因此在上线项目之前需要严格的把关，以确保 MySQL 能够以最优的状态进行运行。同时，在实际工作中还有面试中关于 MySQL 优化的知识点，都是面试官考察的重点内容。
哈哈开头这个场景是我臆想的一个面试场景，但是大家是不是觉得很真实，每个人的简历上但凡写到了数据库，都会在后面顺便写一句，会数据库调优。
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