码农架构的读者应该注意到上个周末有分享一篇文章：一个几乎每个系统必踩的坑儿：访问数据库超时，最后对于怎么避免写出慢SQL没有过多赘述，但实际上这个问题我们经常遇到。我们不能等着系统上线，慢 SQL 吃光数据库资源之后，再找出慢 SQL 来改进，那样就晚了。那么，怎样才能在开发阶段尽量避免写出慢 SQL 呢？
恰好最近看到了公众号上的一篇文章，讲的挺好的，mark下来，慢慢理解慢慢看 主要讲述的是MYSQL的索引原理、MYSQL的索引为什么用B+树来实现，为什么不用红黑树？二叉树呢？
为什么加索引? 如果上面的表,我们执行SQL语句 select * from table where Col2=89; 这样就会造成全表扫描,从第一行读取到倒数第二行,然后拿到这个89这个对应的值的位
前几天，我的朋友小明同学火急火燎地找到我，说有个表刚导入了几千万数据，却怎么也查不到数据，很是抓狂，让我给看看。
2021-01-19：mysql中，一张表里有3亿数据，未分表，其中一个字段是企业类型，企业类型是一般企业和个体户，个体户的数据量差不多占50%，根据条件把个体户的行都删掉。请问如何操作？
MYSQL 目前被攻击最多的就是他的OLAP的性能, 在OLTP中MYSQL 本身的性能是OK的,尤其高并发中符合MYSQL数据库的表设计和提取的方式,则数据的获取的速度是非常快的.
为何分页查询在测试环境没事，在生产上几千万的数据就出现了问题 在平时开发时，由于数据量没有那么大，所以测试有时候会不到位，比如用到的分页查询，使用不规范时，数据量越大，查询越慢，而且有 长时间进程不结束，会导致内存不足等风险
索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。不使用索引，MySQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。 表越大，花费的时间越多。如果表中查询的列有一个索引，MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间，没有必要看所有数据。 大多数MySQL索引(PRIMARY KEY、UNIQUE、INDEX和FULLTEXT)在B树中存储。只是空间列类型的索引使用R-树，并且MEMORY表还支持hash索引。
大家有没有遇到过慢查询的情况，执行一条SQL需要几秒，甚至十几、几十秒的时间，这时候DBA就会建议你去把查询的 SQL 优化一下，怎么优化？你能想到的就是加索引吧？
作为一名IT行业从业者，其实从去年已经隐隐约约感觉到数据库的有变化，只是没有想到变得这么快。今年的一些事情实实在在地给了某些数据库重击，如果以前去某数据库还是喊喊，然后该用还用，今年从传统领域刮起的去某数据库的风，已经开始了，并且后面的乌云密布也看得见。
前言 在使用mysql的时候,为了查询速度,我们都会使用索引这个东西 现在问题来了,索引对 like "%xx%" 是不生效的,这就意味着无法快速的模糊匹配查询数据,那么有什么办法解决这个问题吗?
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。
这个问题可能比较抽象，如果对MySQL索引结构不理解的人来说，可能蒙，所以建议先去看看索引结构再来看这个问题。MySQL 选择将节点大小设置为 16KB 而不是更大的原因，主要是为了在内存管理、性能、磁盘 I/O 效率、适应性和兼容性之间取得平衡。本文将从讲解页的结构开始，然后分析为什么MySQL为什么把节点大小设置为16K，而不是更大?
当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。
日活百万，注册用户千万，而且若还未分库分表，则该DB里的用户表可能就一张，单表就上千万的用户数据。对该运营系统筛选用户的SQL：
为什么要分表 当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。 mysql proxy：amoeba 做mysql集群,利用amoeba。 从上层的java程序来讲，不需要知道主服务器和从服务器的来源，即
查询一个根本不存在的数据， 缓存和DB都不会命中， 白嫖了缓存层和DB 。 通常出于容错的考虑， 如果从存储层查不到数据则不写入缓存层。
索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。不使用索引，MySQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行，还需要考虑每次读入数据页的IO开销。而如果采取索引，则可以根据索引指向的页以及记录在页中的位置，迅速地读取目标页进而获取目标记录。
很多时候，程序员对mysql处于频繁使用，但都一知半解的程度，除了会加个索引，貌似也没啥优化的技能了。事实上，mysql能有今日的成就，必然不是靠个索引就吃饭的。更何况很多情况下，索引什么的应用层面也解决不了实际问题。那么，我们就需要深入到mysql内部去一探究竟。
最近一直忙着处理原来老项目遗留的一些SQL优化问题，由于当初表的设计以及字段设计的问题，随着业务的增长，出现了大量的慢SQL，导致MySQL的CPU资源飙升，基于此，给大家简单分享下这些比较使用的易于学习和使用的经验。
原来的主库读写压力都很大，最后做了读写分离，读节点的压力开始激增，而且随着业务的扩展，统计查询的需求越来越多，比如原来是有10个查询，现在可能变成了30个，这样一来统计压力变大，导致系统响应降低，从而导致从库的延迟也开始变大。最大的时候延迟有3个小时，按照这种情况，统计的意义其实已经不大了。
SQL调优是数据库管理和开发中的关键环节，它涉及到对数据库查询语句的精细调整，以及整个数据库结构的优化。这个过程并不仅仅局限于编写高效的查询语句，而是涉及到数据库的整个生命周期，包括表的设计、索引的创建、以及更高级的架构设计，如主从复制和读写分离策略。在处理大量数据时，还可能涉及到分库分表等技术来提升性能。
答：大部分程序主要的功能都是对数据的处理，写入、查询、转化、输出。最形象的比喻就是树和内容和目录的关系，目录就是索引，我们根据目录能快速拿到想要内容的页码。
昨天晚上，成都因为疫情又一次上了热搜，而这一次，热搜上的词条是一家软件公司的名字。
近期，终于有点时间，将之前的地图兴趣点爬虫程序（http://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/51554813）完善了下，并用了七天的时间爬取了覆盖全国的任一地区的所有类别的兴趣点数据。 数据下载还是一个艰难的过程，不过幸运的是，采用了新方法之后，基本上很少需要人工去干预，当然也会有网络的限制，但是基本上同时开辟5个下载通道，速度一直是嗖嗖的。 下载完成后，由于没有直接处理，只是下载了JSON格式的文本数据，约占磁盘空间60G以上。而汇总的POI个数则有好
说到这个问题的话，那么从PolarDB入手来说，作为开发者关注的数据库技术与创新基本就在里面了。 PolarDB MySQL版是阿里巴巴自研的云原生HTAP数据库。PolarDB MySQL版100%兼容原生MySQL的多个版本，包括MySQL 5.6、MySQL 5.7和MySQL 8.0。PolarDB MySQL版的企业版基于云原生架构、计算存储分离、软硬件一体化设计，为用户提供具备超高弹性和性能、高可用和高可靠保障、高性价比的数据库服务。可以说关于数据库技术和创新，云原生数据库PolarDB 体现的很全面了，下面看一下云原生数据库PolarDB的产品架构图
秒杀系统难做的原因：库存只有一份，所有人会在集中的时间读和写这些数据。例如小米手机每周二的秒杀，可能手机只有1万部，但瞬时进入的流量可能是几百几千万。又例如12306抢票，亦与秒杀类似，瞬时流量更甚。
当一张表的数据达到几千万时，查询一次所花的时间会变长。业界公认MySQL单表容量在 1千万 以下是最佳状态，因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
对于系统 A，假设每天高峰期每秒 5000 个请求，本来缓存在高峰期可以扛住每秒 4000 个请求，但是缓存机器意外发生了全盘宕机。缓存挂了，此时 1 秒 5000 个请求全部落数据库，数据库必然扛不住，它会报一下警，然后就挂了。此时，如果没用什么特别的方案来处理这个故障，DBA 很着急，重启数据库，但是数据库立马又被新的流量给打死了。
两个表进行连接时，必须要有可比字段，两个可比字段的值进行逐一比较来决定当前两个元组是否可以连接
写数据库，我第一时间就想到了MySQL、Oracle、索引、存储过程、查询优化等等。
最近一段时间，在使用mysql通过logstash-jdbc同步数据到es,但是总是会有一定程度数据丢失。logstash-jdbc无非是通过sql遍历数据表的所有数据，然后同步到es。
数据存储在MYSQ库中，数据基本维持不变，但数据量又较大(几千万)放在MYSQL中查询效率上较慢，寻求一种简单有效的方式提高查询效率，MYSQL并不擅长大规模数据量下的数据查询。
1.2.1High Performance - 对数据库高并发读写的需求
大家在面试时，或者准备面试中可能会遇到上述的问题，大多的回答基本上是分库分表建索引，这是一种很标准的正确回答，但现实总是很骨感，所以面试官一般会追问你一句，现在工期不足，人员不足，该怎么实现深度分页？
select distinct owner from tbig where owner is not null;
摘要 大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
几乎每一个分布式系统，都会给用户提供自定义路由的功能。因为，仅通过range、mod、hash等方法，很大概率已经满足不了用户的需求。下面以一个实际场景为例，说一下数据路由的思路。
蔡岳毅，携程旅行网酒店研发中心高级研发经理，资深架构师，负责酒店大住宿数据智能平台，商户端数据中心以及大数据的创新工作。
当我们业务数据库表中的数据越来越多，如果你也和我遇到了以下类似场景，那让我们一起来解决这个问题
No matter who or what, you will not destroy me. If you knock me down, I'll get back up. If you beat me, I will rise and try again.
作者：邵宗文，腾讯云数据库运营负责人。十余年数据库从业经验，2009年加入腾讯，曾负责腾讯网、新闻客户端、快报、视频、财经、体育等数据库平台，部署、规划及运维支持工作。06-09年曾任新浪数据库专家、数据库平台主管，有非常丰富的海量大数据经验。 本文为腾讯云数据库运营负责人邵宗文在〖2019 Gdevops全球敏捷运维峰会-广州站〗现场演讲实录。 分享概要 1、图数据库市场分析 2、图数据库应用场景 3、图数据库的优劣 大家好，非常荣幸今天跟大家分享图数据库的场景及展望，让大家知道图数据库到底是什么，
大白话: 交易订单业务是在线交易的核心业务单元 。交易其实就是用户从各个平台买东西，搜索到自己需要的商品，领优惠券，然后点击下单购买，再进行支付，卖家发货，买家确认收货这样的一个流程。
其实关于数据库的话题，能聊的很多，作为开发者来说，单说自己接触过的或者曾经用过的数据库就有不少，比如说关系型数据库：Mysql数据库、Oracle数据库、SQL Server数据库、DB2数据库、DM数据库；以及一些自己知道但是还未曾用过的关系型数据库：PostgreSQL数据库、OceanBase数据库等等。当然还有业务中常出现的非关系型数据库：Redis数据库、Memcached数据库、MongoDB数据库、Elasticsearch等。以及现在出现的云数据库、云原生数据库等。比如阿里云现有的数据库云产品系列，
一、为什么难 秒杀系统难做的原因：库存只有一份，所有人会在集中的时间读和写这些数据。 例如小米手机每周二的秒杀，可能手机只有1万部，但瞬时进入的流量可能是几百几千万。 又例如12306抢票，亦与秒杀类似，瞬时流量更甚。
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