超大的分页一般从两个方向上来解决:数据库层面,这也是我们主要集中关注的(虽然收效没那么大),类似于select * from table where age > 20 limit 1000000,10这种查询其实也是有可以优化的余地的. 这条语句需要load1000000数据然后基本上全部丢弃,只取10条当然比较慢. 当时我们可以修改为select * from table where id in (select id from table where age > 20 limit 1000000,10).这样虽然也load了一百万的数据,但是由于索引覆盖,要查询的所有字段都在索引中,所以速度会很快. 同时如果ID连续的好,我们还可以select * from table where id > 1000000 limit 10,效率也是不错的,优化的可能性有许多种,但是核心思想都一样,就是减少load的数据从需求的角度减少这种请求…主要是不做类似的需求(直接跳转到几百万页之后的具体某一页.只允许逐页查看或者按照给定的路线走,这样可预测,可缓存)以及防止ID泄漏且连续被人恶意攻击
MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等。
携程自2014年左右开始全面使用MySQL数据库,随着业务增长、数据量激增,单机实例逐渐出现瓶颈,如单表行数过大导致历史数据查询耗时升高,单库容量过大导致磁盘空间不足等。为应对这些问题,我们采取了诸多措施如分库分表的水平拆分、一主多从读写分离、硬件SSD升级、增加前端Redis缓存等,但同时也使得整个业务层架构更加复杂,且无法做到透明的弹性,因此开始将目光转移到分布式数据库以解决这些痛点。
第二范式:在第一范式的基础上,非主键列完全依赖于主键,而不能是依赖于主键的一部分。
需要按照自增ID字段进行增量查询,有些表的自增ID是主键,而有些表的自增只是普通索引,有些采用MyISAM,有些采用InnoDB。
我们开发中经常用到 Redis 作为缓存,将高频数据放在 Redis 中能够提高业务性能,降低 MySQL 等关系型数据库压力,甚至一些系统使用 Redis 进行数据持久化,Redis 松散的文档结构非常适合业务系统开发,在精确查询,数据统计业务有着很大的优势。
在 MySQL 中,COUNT 函数是一个非常常用的聚合函数,它用于计算某列或某表达式在查询结果中出现的次数。但是,在实际使用过程中,我们可能会遇到不同的 COUNT 函数写法,比如 COUNT(*)、COUNT(主键id)、COUNT(字段) 和 COUNT(1),这些写法在效率上有何差别呢?本文将详细探讨这个问题。
MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等。为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引。
MySQL 里有很多自增的 id,每个自增 id 都是定义了初始值,然后不停地往上加步长。虽然自然数是没有上限的,但是在计算机里,只要定义了表示这个数的字节长度,那它就有上限。比如,无符号整型 (unsigned int) 是 4 个字节,上限就是 2^32-1。
不使用索引,MySQL必须从第一条记录开始读完整个表,直到找出相关的行,表越大,查询数据所花费的时间就越多,如果表中查询的列有一个索引,MySQL能够快速到达一个位置去搜索数据文件,而不必查看所有数据,那么将会节省很大一部分时间。
MySQL的自增id都定义了初始值,然后不断加步长。虽然自然数没有上限,但定义了表示这个数的字节长度,计算机存储就有上限。比如,无符号整型(unsigned int)是4个字节,上限就是2^32 - 1。那自增id用完,会怎么样?
作者:废柴程序员 链接:https://www.jianshu.com/p/a6bc14005b52 MySQL的自增id都定义了初始值,然后不断加步长。虽然自然数没有上限,但定义了表示这个数的字节长度,计算机存储就有上限。比如,无符号整型(unsigned int)是4个字节,上限就是2^32 - 1。那自增id用完,会怎么样? 图片 表定义自增值id 表定义的自增值达到上限后的逻辑是:再申请下一个id时,得到的值保持不变。 mysql> create table t(id int unsigned a
学习mysql必备工具即安装mysql客户端;mysql安装教程在网上有很多,在此处就不在仔细说明;
create table xxx alter table xxx drop table xxx
当然,查看当前的磁盘和内存使用情况df -h,free -m,是否使用numa和swap,或是否频繁交互信息等。当然,还有其他的监控项目,这里就不一一赘述了。 除此之外,还需要关注日志类信息,例如:
引出 大家都用过QQ或者微信吧, 当我们注册的时候, 会被自动分配一个QQ号, 这个号码是全局唯一且固定的, 那么, 如果是你来写的话, 如何为新注册的用户分配一个号码呢? 亦或是一个电商网站, 要为
之前写过一篇Mysql B+树学习,简单的介绍了B+数以及MySql使用B+树的原因, 有了这些基础知识点,对MySql索引的类型以及索引使用的一些技巧,就比较容易理解了。
首先看 CPU内存、硬盘io的消耗程度,其中重点是硬盘使用率,要为长假做好准备,避免单位在过年期间业务写入增长,磁盘占满。
其实 UUID 和自增主键 ID 是常用于数据库主键的两种方式,各自具有独特的优缺点。
首先看 CPU 内存、硬盘 io 的消耗程度,其中重点是硬盘使用率,要做好准备,避免厂家期间业务写入增长,磁盘占满。
1.客户端向服务器端发送SQL命令 2.服务器端连接模块连接并验证 3.缓存模块解析SQL为Hash并与缓存中Hash表对应。如果有结果直接返回结果,如果没有对应继续向下执行 4.解析器解析SQL为解析树,如果出现错误,报SQL解析错误。如果正确,向下传递 解析时主要检查SQL中关键字,检查关键字是否正确、SQL中关键字顺序是否正确、引号是否对应是否正确等。
上一篇文章[服务端篇]提到本项目的数据库采用了关系型的 MySQL,那么,本文将基于 MySQL 聊聊本项目的数据库设计。
常用的数据库应用设计优化方法 水平拆分,分库分表 增加缓存层,减少数据库的访问次数,大部分的查询访问ckv,更新操作异步更新到db 读写分离,实现在线访问和离线访问的隔离,避免相互影响,需要注意实例间同步时延的问题 表结构设计优化 主键设计:使用自增id主键 推荐使用自增id主键的原因: InnoDB数据是按照主键聚簇的,数据在物理上按照主键大小顺序存储,使用其他列或者组合无法保证顺序插入,随机IO导致插入性能下降 所有二级索引都存储了主键的,采用二级索引查询,首先找到的主键,然后通过主键定位数据
在关系数据库中,索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储数据结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。
为了防止在事务中出现表结构操作,导致事务无法保证前后一致性问题,mysql增加了 (meta data lock,MDL) 锁.
MySQL并没有专门的中位数算法,而对于SQL不熟悉的人,书写中位数,只能通过Java等语言实现。并非推荐使用MySQL完成中位数计算,以下实现,仅为了通过算法解析的过程中,了解一些MySQL常用与不常用的功能、函数,并开拓思维。
这里把自己学的mysql数据库的知识总结一下,当是给自己复习一遍,也是方便以后查询
开始使用MySQL MySQL是最流行的关系型数据库管理系统。 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。 MySQL的几个特点是: 数据以表格的格式呈现 一行表示一条数据 一列表示一组同类型数据 若干行和列组成一张表单 若干的表单组成一个数据库 MySQL中有多个数据库 本文目录 1 下载与安装 2 登陆MySQL 3 使用数据库 4 使用数据表 5 操作数据 5.1 增加数据 5.2 查询数据 5.3 更新数据 5.4 删除数据 下载与安装 到MySQL下载页下载相应的版本并且安装到电脑上。 安
本文主要总结了工作中一些常用的操作及不合理的操作,在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息,本文适合有MySQL基础的开发人员。
基数是数据列所包含的不同值的数量,例如,某个数据列包含值 1、3、7、4、7、3,那么它的基数就是 4。
分库分表是非常常见针对单个数据表数据量过大的优化方式,它的核心思想是把一个大的数据表拆分成多个小的数据表,这个过程也叫(数据分片),它的本质其实有点类似于传统数据库中的分区表,比如mysql和oracle都支持分区表机制。
本文主要是总结了工作中一些常用的操作,以及不合理的操作,在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息,本文适合有mysql基础的开发人员
综上所述,设置主键有助于维护数据库的结构和性能,并确保数据的准确性和一致性。在数据库设计中,选择合适的主键是一个重要的决策,可以根据具体业务需求和数据模型的特点来确定。
当我们使用 MySQL 进行数据存储时,一般会为一张表设置一个自增主键,当有数据行插入时,该主键字段则会根据步长与偏移量增长(默认每次+1)。
MySQL的优化主要分为结构优化(Scheme optimization)和查询优化(Query optimization)。本章讨论的高性能索引策略主要属于结构优化范畴。本章的内容完全基于上文的理论基础,实际上一旦理解了索引背后的机制,那么选择高性能的策略就变成了纯粹的推理,并且可以理解这些策略背后的逻辑。
2、在schema.xml中,table中增加属性autoIncrement值为true,添加mycat_sequence表
本文主要是总结了工作中一些常用的操作,以及不合理的操作,在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息,本文适合有mysql基础的开发人员。
本文主要是总结了工作中一些常用的操作,以及不合理的操作,在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息,本文适合有MySQL基础的开发人员。
本文主要总结了工作中一些常用的操作及不合理的操作,在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息,本文适合有 MySQL 基础的开发人员。
文章目录 1. 前言 2. Mysql 2.1. 什么是SQL? 2.2. 什么是MySQL? 2.3. 数据库三大范式是什么? 2.4. mysql有关权限的表都有哪几个? 2.5. MySQL的
了解一个产品,从性能测试下手是最好的方法,这里就是针对金融级MySQL解决方案RadonDB中的核心组件Radon进行一次性能测试。
那执行刚才的SQL的话,第一条记录是34 ,那我们查找的是22, 是不是就只要到它的左边查找即可,因为右边的数据都比34大,肯定没有22 ,找到22 以后, 搞定 ,I/O次数是不是比刚才的全表扫描的次数少很多,那效率自然就高了。
数据库表设计是项目开发中逃不掉的问题,每一张表,我们都会设计一个ID主键字段,关于表ID的生成方式,每个人都有自己的见解,我们就来讨论如何优雅的设计数据库ID
可以从几个维度去看这个问题,查询是否够快,效率是否稳定,存储数据多少,以及查找磁盘次数,为什么不是二叉树,为什么不是平衡二叉树,为什么不是B树,而偏偏是B+树呢?
无论是做PHP开发还是做JAVA开发甚至前端开发,只要是开发,面试的时候都必考数据库。为什么前端也要考数据库?因为数据库课程是计算机的基础课程,同样的基础课程还有操作系统,数据结构。只要写代码就永远跳不出这三门基础课。
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