想必大家也听说过数据库单表建议最大2kw条数据这个说法。如果超过了,性能就会下降得比较厉害。
1千万,2千万,或者上亿条数据?具体的答案不重要,当然肯定也不会是一个固定的数目,今天我们就一起来探讨探讨这个问题。
Elasticsearch设计的理念就是分布式搜索引擎,底层其实还是基于lucene的。核心思想是在多台机器上启动多个ES进程实例,组成了一个ES集群。ES中存储数据的基本单位是索引,如要在ES中存储一些订单数据,就应该在ES中创建一个索引,order_idx,所有的订单数据就都写到这个索引里面去,一个索引差不多就是相当于是mysql里的一张表。ES的层级如下:index -> type -> mapping -> document -> field。
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。
前几天下班回到家后正在处理一个白天没解决的bug,厕所突然传来对象的声音: 对象:xx,你有《时间简史》吗? 我:我去!妹子,你这啥癖好啊,我有时间也不会去捡屎啊! 对象:...人家说的是霍金的科普著作《时间简史》,是一本书啦! 我:哦,那我没有... 对象:人家想看诶,你明天帮我去图书馆借一本吧... 我:我明天还要改... 对象:你是不是不爱我了,分手! 我:我一大早就去~
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
作为在后端圈开车的多年老司机,是不是经常听到过,“mysql 单表最好不要超过 2000w”,“单表超过 2000w 就要考虑数据迁移了”,“你这个表数据都马上要到 2000w 了,难怪查询速度慢”
这些名言民语就和 “群里只讨论技术,不开车,开车速度不要超过 120 码,否则自动踢群”,只听过,没试过,哈哈。
本文花了比较多的时间梳理了InnoDB page的结构以及对应的分裂测试,其中测试部分大部分是参考了叶老师在《InnoDB表聚集索引层什么时候发生变化》一文中使用的方法,其次,本文中的测试工具用到了如下两个工具:
查看mysql中的所有库:show databases; 创建库:create database 库名称;—-》create database if not exists 库名称;如果不存在该库,则创建 删除库:drop database 库名称; 选择使用数据库:use 库名称; 显示当前使用的数据库:select database();
在MySQL中可以使用EXPLAIN查看SQL执行计划,用法:EXPLAIN SELECT * FROM tb_item
1.脏读:事务A读取了事务B更新的数据,然后B回滚操作,那么A读取到的数据是脏数据
换句话说,业务中使用 SELECT 语句的时候除了不可避免的搭配 WHERE 以外,还会配合 ORDER BY 进行使用。
换句话说,业务中使用 SELECT 语句的时候除了不可避免的搭配 WHERE 以外,还会配合 ORDER BY进行使用。
在mysql中,索引就是帮助mysql快速找到某条数据的一种数据结构,它是排好序的,独立于mysql表数据之外的。
大家是不是感觉弱爆了,随着工作经验的增加,我对索引有了更深入的了解,下面就来分享下我眼中的索引,分享以问题的形式,从敲门到进门。
要说到在数据库相关的知识中,最吸引人的是什么,估计 80% 以上的人都会脱口而出 索引 这个词。我们都知道,这玩意真的好用,非常方便,而且往往优化 MySQL 的第一步就是去建立索引。那么今天,我们就开始学习了解索引这一块的内容,首先当然还是与索引相关的概念。
(选择协调节点—>根据文件进行路由转发给对应的节点—>节点的主分片处理请求—>数据同步到副本分片—>返回响应)
elasticsearch设计的理念就是分布式搜索引擎,底层实现还是基于Lucene的,核心思想是在多态机器上启动多个es进程实例,组成一个es集群。
不知道大家第一眼看标题的时候有没有理解,什么是“字段类型长度”,这里我来解释下,就比如我们在MySQL建表的时候,比如下面这个建表语句:
MySQL提供四种TEXT类型:TINYTEXT,TEXT,MEDIUMTEXT和LONGTEXT。
这个方案就跟停机迁移一样,步骤几乎一致,唯一的一点就是那个导数的工具,是把现有库表的数据抽出来慢慢倒入到新的库和表里去。但是最好别这么玩儿,有点不太靠谱,因为既然分库分表就说明数据量实在是太大了,可能多达几亿条,甚至几十亿,你这么玩儿,可能会出问题。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
MySQL 中的数据同样也是根据索引分类,通过索引可以快速高效的查询到我们想要的数据。
除了CHAR和VARCHAR字符类型时,MySQL为我们提供了TEXT具有更多的功能,其类型CHAR和VARCHAR不能覆盖。 的TEXT是用于存储可以采取从1个字节到4 GB长格式文本字符串是有用的。我们经常会TEXT在新闻站点中找到用于存储文章正文的数据类型,在电子商务站点中会找到产品描述的数据类型。 与CHAR和不同VARCHAR,在TEXT为列使用类型时不必指定存储长度。另外,在检索或插入文本数据(如CHAR和)时,MySQL不会删除或填充空格VARCHAR。 请注意,TEXT 数据未存储在数据库服务器的内存中,因此,每当查询TEXT数据时,MySQL都必须从磁盘读取数据,这与CHAR和相比要慢得多VARCHAR。 MySQL的提供了四种TEXT类型:TINYTEXT,TEXT,MEDIUMTEXT,和LONGTEXT。 下面显示了每种TEXT类型的大小,并假设我们使用的字符集需要一个字节来存储一个字符 TINYTEXT – 255个字节(255个字符) 最多TINYTEXT可以存储255个字符(2 ^ 8 = 256,1个字节的开销)。 您应该使用TINYTEXT少于255个字符,长度不一致并且不需要排序(例如博客文章摘录和文章摘要)的列。 请参见以下示例: CREATE TABLE articles ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, title VARCHAR(255), summary TINYTEXT ); 在此示例中,我们创建了一个名为的新表articles,该表具有一个数据类型为的摘要列TINYTEXT。 TEXT – 64KB(65,535个字符) 该TEXT数据类型可以容纳多达64 KB,其等效于65535(2 ^ 16 – 1)字符。TEXT还需要2个字节的开销。 在TEXT可容纳的物品的身体。考虑以下示例: ALTER TABLE articles ADD COLUMN body TEXT NOT NULL AFTER summary; 在此示例中,我们使用语句将数据类型的body列添加TEXT到articles表中ALTER TABLE。 MEDIUMTEXT – 16MB(16,777,215个字符) 在MEDIUMTEXT可容纳等同16,777,215 16MB字符的文本数据。它需要3个字节的开销。 该MEDIUMTEXT是用于存储像一本书,白皮书等。例如文本相当大的文本数据有用: CREATE TABLE whitepapers ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, body MEDIUMTEXT NOT NULL, published_on DATE NOT NULL ); LONGTEXT – 4GB(4,294,967,295个字符) 该LONGTEXT 可存储文本数据高达4 GB,这是很多。它需要4个字节的开销。
B+树是一种在非叶子节点存放排序好的索引而在叶子节点存放数据的数据结构,值得注意的是,在叶子节点中,存储的并非只是一行表数据,而是以页为单位存储,一个页可以包含多行表记录。非叶子节点存放的是索引键值和页指针。
① BLOB和TEXT值也会引起自己的一些问题,特别是执行了大量的删除或更新操作的时候。删除这种值会在数据表中留下很大的"空洞",以后填入这些"空洞"的记录可能长度不同。为了提高性能,建议定期使用 OPTIMIZE TABLE 功能对这类表进行碎片整理。
导读 软件测试人员在工作使用SQL语言中的查询是使用得最多的,而查询也是SQL语言中最复杂的,很多测试人员只使用到其中最简单的查询 1.数据库的使用 现在在任何项目中都有数据的存在,那么在测试过程中查看数据库中的数据是必不可少的步骤,那什么情况下测试人员会查看数据库呢? 比如有一个测试场景是注册新用户,用户在前端页面上添加了一个新用户,点击提交后,弹出提示用户注册成功。 这时预期结果中就应该包含查询数据库: 查询user表中新增一条数据,数据字段的信息与注册信息一致; 查询password表中新增一条数据
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.异常描述 ---- 首先我们在hive中创建一个表 1create external table test_table 2( 3s1 string, 4s2 CHAR(10), 5s3 VARCHAR(10) 6) 7row format delimited fields terminated by '#
近期要做一些sql优化的工作,虽然记得一些常用的sql 优化技巧,但是在工作中还是不够,所以需要借助工具的帮助,数据库的解释计划阐明了sql的执行过程,展示了执行的细节,我们只要根据数据库告诉我们的问题按图索骥的分析就好了,但是解释计划也不是那么容易看懂,所以今天就学习下解释计划的一些参数的意义。
突然! 扩容了,扩容成6个库,每个库需要12个表,你怎么来增加更多库和表? 当你已经弄好分库分表方案,测试也通过了,数据能均匀分布到各个库和表里去,而且接着你还通过双写方案上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。 需求来了~现在这些库和表又支撑不住了,要继续扩容,咋办?
这个你必须面对的事,就是当你已经弄好分库分表方案,测试也通过了,数据能均匀分布到各个库和表里去,而且接着你还通过双写方案上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。
在整个计算机运行系统里,Cpu,内存,和磁盘主要的性能瓶颈是卡在了读取数据中,Mysql索引的优化主要在减少磁盘I/O操作中,这篇博客中详细讲解了二叉树结构,以及BTree作为Mysql索引结构的根本原理,文章底部留下来几个常用的问题。
mysql索引的本质是什么 1、其实就相当于目录,是帮助mysql高效获取数据的数据结构。 2、我们都知道,在mysql中数据最终存储在硬盘中的,访问磁盘相当于是IO操作。 3、在mysql中有一个page的概念,一个表都被分为若干个页面(page),每个页面(page)就是树中的一个节点,每次mysql就会取出一个页面(page)也就是一个节点的数据,而mysql默认一个页面(page)保存16k的数据。 4、页面(page)的大小会直接影响到数据的存储和检索效率,因此我们也可以实际业务需求和硬件条件进行评估和调整,合理设置mysql的页面(page)大小,以达到最佳的性能表现。
最近听说一个事情,就是MYSQL 在删除大部分数据后,数据表的表空间会进行收缩,将系统的表空间释放给操作系统。根据对多种数据库的了解,自动释放这个事情我是存疑的,所以做了如下的测试,来进行相关的证明。
假设这么个场景,你有个操作,一个请求过来,吭哧吭哧你各种乱七八糟操作 mysql,半天查出来一个结果,耗时 600ms。但是这个结果可能接下来几个小时都不会变了,或者变了也可以不用立即反馈给用户。那么此时咋办?
如果面试的时候碰到这样一个面试题:ES 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率?
这个问题说白了,就是看你有没有实际用过 ES,因为啥?其实 ES 性能并没有你想象中那么好的。
本系列文章会带各位小伙伴学习数据库技术。数据库技术是Java开发中必不可少的一部分知识内容。也是非常重要的技术。 本系列教程由浅入深, 全面讲解数据库体系,非常适合零基础的小伙伴来学习。
B+树是一种在非叶子节点存放排序好的索引而在叶子节点存放数据的数据结构,值得注意的是,在叶子节点中,存储的并非只是一行表数据,而是以页为单位存储,一个页可以包含多行表记录。非叶子节点存放的是索引键值和页指针。 那么,在MySql数据库里,一个页的大小是多少呢? 可以通过查询语句进行查看:show variables like 'innodb_page_size' 查询结果16384字节,可以通过1kb等于1024字节方式,计算出16384/1024 = 16kb,说明MySql数据库默认页大小是16kb。
写SQL语句不难,稍微系统学习过数据库相关技术的人都能做到,但想要写好SQL却也不是一件易事,在大多数编写SQL的时候,很多人都是以实现需求为原则去撰写的,当一条SQL写出来之后,只要能满足业务需求就行,不会考虑它有没有优化点,能不能让它跑的更快。
网上看了一篇文章《为什么说MySQL单表行数不要超过2000w》,亲自实践了一下,跟原作者有不同的结论。原文的结论是2000W左右性能会成指数级的下降,而我的结论是:随着数据量成倍地增加,查询的时间也刚好是成倍增加,是成正比的。
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。
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