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统计一个表的数据量是经常遇到的需求,但是不同的表设计及不同的写法,统计性能差别会有较大的差异,下面就简单通过实验进行测试(大家测试的时候注意缓存的情况,否则影响测试结果)。
**内存临时表排序:**在MySQL中,使用InnoDB引擎执行排序操作时,当处理的数据量较小,可以在内存中完成排序时,MySQL会优先使用内存进行排序操作。在这种情况下,MySQL会创建一个临时内存表来存储排序结果,这样可以快速地对数据进行排序,提高查询效率。
通过TPC-H基准测试,可获得数据库单位时间内的性能处理能力,为评估数据库系统的现有性能服务水平提供有效依据。
(1)表的存储会出现碎片化,每当删除了一行内容,该段空间就会变为空白、被留空,而在一段时间内的大量删除操作,会使这种留空的空间变得比存储列表内容所使用的空间更大;
首先我们来看下什么是Mycat: MyCat:开源分布式数据库中间件, 这里定义的很简单, 就是分布式数据库的中间件. 其实Mycat 是可以时mysql进行集群的中间件, 我们可以对mysql来分
来源 | https://juejin.im/post/6863283398727860238
线上的MySQL实例在使用时间长了之后,会保存很多的业务数据,通常情况下,磁盘使用量也会随着业务的接入时间上升。
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索引的作用类似于字典前面的拼音,笔画。拼音的顺序是固定的,在不知道一个字怎么写时,可以快速根据拼音来找到对应的字。看到一个字不知道怎么读时,通过前面的笔画,也可以快速找到对应的字。通过拼音或笔画找到一个字,与在一整本字典中找到一个字,这两种方式的速度差距是非常明显的。
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
这一节内容,整理一些管理 MySQL 会经常用到的统计语句,比如表的碎片率、非 InnoDB 的表、所有用户和所有业务库等。
农行研发中心“数风云”团队,一支朝气蓬勃、快速成长的技术团队,始终致力于农行大数据、数据库和云计算等领域的应用实践与技术创新,探索数据赋能,勇攀数据云巅,为企业数字化转型和金融科技发展不断贡献力量。
统计每个库每个表的大小是数据治理工作的最基本内容,本文将从抽样统计结果及精确统计结果两方面来统计MySQL的每个库每个表的数据量情况。
一般情况下使用 TiDB 单表大小为千万级别以上在业务中性能最优,但是在实际业务中总是会存在小表。例如配置表对写请求很少,而对读请求的性能的要求更高。TiDB 作为一个分布式数据库,大表的负载很容易利用分布式的特性分散到多台机器上,但当表的数据量不大,访问又特别频繁的情况下,数据通常会集中在 TiKV 的一个 Region 上,形成读热点,更容易造成性能瓶颈。
一.什么是HTAP HTAP数据库(Hybrid Transaction and Analytical Process,混合事务和分析处理)。2014年Gartner的一份报告中使用混合事务分析处理(HTAP)一词描述新型的应用程序框架,以打破OLTP和OLAP之间的隔阂,既可以应用于事务型数据库场景,亦可以应用于分析型数据库场景。实现实时业务决策。这种架构具有显而易见的优势:不但避免了繁琐且昂贵的ETL操作,而且可以更快地对最新数据进行分析。这种快速分析数据的能力将成为未来企业的核心竞争力之一。 如
压测过程中测试小伙伴反映某个页面长时间loading无法打开,接下来我们排查一下,既然是压测环境,那么就需要排除服务器资源层面的因素,现在考验的就是在系统资源不足时系统的情况,那么我们就直接从代码层面开始排查。
到数据归档,很多人的第一个概念就是,不就是无用的数据,换个地方放吗,直接拷贝,删除不就得了,有那么麻烦。
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
今天来分享一下MySQL中支持的一种存储引擎--CSV,这种存储引擎平时工作中用得可能并不多,但是在某一些导入CSV文件的场景下,非常有用;平时我们把CSV文件导入到MySQL中,可能会考虑到使用load data的方式导入数据,下面我们介绍一种新的方式–使用CSV引擎,在CSV数据量比较大的情况下,比较好用;
将应用发布到生产环境后,前端页面请求后台API返回数据,发现至少需要6s。查看到慢SQL
发现没有用到索引,type全是ALL,那么首先想到的就是建立一个索引,建立索引的字段当然是在where条件的字段。
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表中只有一个字段时 count(*) 效率最高,count(列名) 当列名是主键时,它的效率高于 count(1),其他情况 count(1) 效率更高。
1、两个同样结构的语句一个没有用到索引的问题: 查1到20号的就不用索引,查1到5号的就用索引,为什么呢?不稳定? mysql> explain select * from test where f_submit_time between '2009-09-01' and '2009-09-20' \G; *************************** 1. row *************************** id: 1
前言:MySQL的优化指南针对的是数据量大的情况下,数据量不够大的话没必要纠结优化的问题。但是当数据量变大之后,很多地方都是需要优化的,不然就会出现很多问题,最显著的现象是查询和修改变慢,即响应时间变长,所以本文的优化默认是数据量较大的情况。
本篇文章从数据库表结构设计、索引、使用等多个维度总结出高性能SQL的34个秘诀,助你轻松掌握高性能SQL
把存于一个库的数据分散到多个库中,把存于一个表的数据分散到多个表中。如果说读写分离是为了分散数据库读写操作压力,分库分表就是为了分散存储压力
慢查询指的是数据库中查询时间超过了指定的阈值的SQL,这类SQL通常伴随着执行时间长、服务器资源占用高、业务响应慢等负面影响。随着携程酒店业务的不断扩张,再加上大量的SQLServer转MySQL项目的推进,慢查询的数量正在飞速增长,每日的报警量也居高不下,因此慢查询的治理优化已经是刻不容缓,此文主要针对MySQL。
数据库在业务体系不大的情况,一般都是单库出现,通过增加主从复制提高SLA。但当业务体量不断扩大,就需要考虑进行数据拆分来解决性能瓶颈问题。
为什么采取分区,而不是分表,以及MySQL分区不仅能够提升数据库性能和管理效率,还能有效支持处理大规模数据的需求。
在一些业务场景中,会使用NOT EXISTS语句确保返回数据不存在于特定集合,部分同事会发现NOT EXISTS有些场景性能较差,甚至有些网上谣言说”NOT EXISTS不走索引”,哪对于NOT EXISTS语句,我们如何优化呢?
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如何选购及管理腾讯云 MySQL 数据库?有了腾讯云计算作为基础,我们可以把这些复杂的底层操作交给云计算去完成,而我们只要集中精力去实现业务就可以了。
我们通常会遇到这样的一个场景,就是需要将一个数据库的数据迁移到一个性能更加强悍的数据库服务器上。这个时候需要我们做的就是快速迁移数据库的数据。
随着我们的系统用户不断增加,产出的内容和数据量将不断增长,单台数据库数据量因为过大,将会导致查询速率降低,严重影响用户体验。
这是一个线上问题,从日志平台查询到的 SQL 执行情况,该 SQL 执行的时间为 11.146s,可以认定为是一个慢查询,美化后的 SQL 如下:
“ MySQL是一个开源的关系型数据库,由瑞典MySQL AB 公司开发,目前属于Oracle 旗下产品。”
MySQL备份一般采用全库备份加日志备份的方式,根据业务的需要,可以采用每周日凌晨1点进行完全备份以及每小时进行一次增量备份,这样在MySQL故障后可以使用完全备份和日志备份尽可能的去恢复最完整的数据。 一、binlog日志恢复 MySQL的二进制日志记录着该数据库所有增删改的操作日志(前提是需要自己开启binlog),还包括了这些操作的执行时间,binlog的使用场景无外乎就是主从同步以及恢复数据库。开启binlog功能,需要编辑MySQL的主配置文件,如下: 1、查看二进制功能是否开启(如下,值为OFF,则表示未开启):
有朋友聊到他们的系统中要接入全文检索,这让我想起了很久以前为一个很古老的项目添加搜索功能的事儿。
数据导入功能是将原始数据按照相应的模型进行清洗转换并加载到StarRocks中,方便查询使用。
当数据量比较大,若SQL语句写的不合适,会导致SQL的执行效率低,我们需要等待很长时间才能拿到结果
文章集中整理总结mysql分库分表开源产品,分布式数据库的设计,以及实际应用案例等相关内容,部分附上本文作者实际应用过程中的理解。
MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高校获取数据的数据结构。
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