引用我们客户的原话: *创建如下表,提示我:* *如果我将下面表中的varchar(200),修改成text(或blob):报错变为另一个:* *我们查阅了很多的资料,不确定The maximum
故事的开头我们先来看一个常见的sql报错信息, 相信对于这类报错大家一定遇到过很多次了...
【迪B课堂】为腾讯云数据库高级产品经理迪B哥开设的面向数据库开发者、数据库运维人员、云端运维人员的系列培训课程,旨在帮助大家从入门到精通学习和使用数据库。 本期为迪B课堂特刊【MySQL经典案例解析系列】第二期。搜索关注“腾讯云数据库”官方微信,回复“迪B课堂”,即可查看历史十期迪B课堂教程~ 一、从常见的报错说起 故事的开头我们先来看一个常见的sql报错信息: 相信对于这类报错大家一定遇到过很多次,“数据大”也是生产过程中绕不开的一个话题。这里的数据“大”,远不止存储空间占用多,其中也包括了单个(表
先说结论,mysql 中的 varchar 是有最大长度限制的,这个值是 65535 个字节。
上篇文章说了compact行格式中真实数据存储,真实数据innoDB会默认添加transaction_id事务id,roll_pointer回滚指针,其中row_id不是必须的,当用户设置了primery key主键默认用用户设置的,没设置,找一个unique列,若都没有,则会用row_id。
除特别注明外,本站所有文章均为慕白博客原创,转载请注明出处来自https://geekmubai.com/programming/747.html
范式是关系数据库理论的基础,也是我们在设计数据库结构过程中所要遵循的规则和指导方法。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。
本文以视频+文字放送,为你带来腾讯云企业级MySQL-列压缩特性 【需求背景】 当前MySQL有针对行格式级别以及数据库页面级别的压缩,这两种压缩方式在处理一个表,同时有大字段和其它很多小字段,并且针对小字段的读写访问频繁,对大字段的访问不频繁的场景中,它的读写访问都会压缩和解压数据,这造成许多不必要的计算资源浪费。 腾讯云企业级MySQL(CDB)运用列压缩功能来压缩访问不频繁的大字段,同时能够减少整行字段的存储空间,进而提高整体读写访问的效率。 例如一张员工表,前面三个字段分别表示员工 id、年龄以及
当查询所有字段(select *)会导致下列问题 1. 增加网络带宽消耗 2. Select *必然会导致回表查询/返回数据,使覆盖索引失效
事务更新 comment_subject,comment_index,comment_content 三张表,其中 content 属于非强制需要一致性考虑的。可以先写入 content,之后事务更新其他表。即便 content 先成功,后续失败仅仅存在一条 ghost 数据。这样做虽然性能没有提升多少,但是content表是有可能替代为KV数据库的。
造成第三条语句执行时间如此长的主要原因就是大量的 OR 语句会导致 SQL 解析非常耗时.
InnoDB处理数据的过程是发生在内存中的,需要把磁盘中的数据加载到内存中,如果是处理写入或修改请求的话,还需要把内存中的内容刷新到磁盘上。
a. 找到MySql解压好的文件夹的根目录,在根目录下创建文件 my.ini(后缀为.ini)
本文介绍了腾讯游戏DBA团队在MariaDB 10.3版本中的新特性,包括InnoDB存储引擎的改进和MySQL 5.7中的TokuDB存储引擎的集成。这些新特性将有助于提高MariaDB的性能和可靠性,并增强MariaDB对腾讯游戏业务的支持。
尽管我们不是DBA,但我们平时都会涉及到数据库表的设计,那么我们该怎么设计呢?,表名怎么取?字段名怎么取?字段类型如何设置?字段长度如何设置?.....
本文最后更新于 685 天前,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。 CREATE VIEW <视图名> AS <SELECT语句> 存储过程 mysql> delimiter $$ #将语句的结束符号从分号;临时改为两个$$(可以是自定义) mysql> CREATE PROCEDURE delete_matches(IN p_playerno INTEGER) -> BEGIN -> DELETE FROM MATCHES -> WHERE playerno
方法区:主要是存储类信息,常量池(static 常量和 static 变量),编译后的代码(字
首先明确在 innodb 引擎中数据是以页为基本单位读取的,而一个页中又包含多个行数据,那么对应地就会有不同的行格式来存储数据,innodb 中的行格式有四种:compact、redundant、dynamic、compressed。redundant 是 5.0 之前用的行格式,这里就不记录了。
虽然ibd2sql已经支持了 大字段(BLOB), 但还不支持溢出页(extra page), 也就是对大字段支持不完全. 是时候表演正在的技术了 是时候来完善大字段溢出页了.
在传统的数据库中,DBA最恨 听到的词就是,我要使用 BLOB 字段,或者类似的类型来处理,huge的数据,他可能是一段图形的在转换后的“乱码”,也可能是某个蹩脚 程序设计出来的 “怪胎”。如果是强有力的 DBER 可能直接驳回此类需求,但换来的是,“这不有这个字段嘛”, 为啥不让用,就你事多的,我就存几行诸如此类的,“欢迎词”。
主键的设计最好不要与业务逻辑有所关联,主键最后是一串毫无意义,独立不重复的数字,比如:UUID,Auto_increment,又或者是雪花算法生成的主键等等
规则1:一般情况可以选择MyISAM存储引擎,如果需要事务支持必须使用InnoDB存储引擎。 注意:MyISAM存储引擎 B-tree索引有一个很大的限制:参与一个索引的所有字段的长度之和不能超过10
3、字符无需区分大小写时,采用默认的xx_ci校验集可以,否则选择xx_bin校验集(生产环境中,尽量不要修改校验集)
VARCHAR类型用于存储可变长度字符串,是最常见的字符串数据类型。它比固定长度类型更节省空间,因为它仅使用必要的空间(根据实际字符串的长度改变存储空间)。 有一种情况例外,如果MySQL表使用ROW_FORMAT=FIXED创建的话,每一行都会使用定长存储。
欢迎关注专栏:Java架构技术进阶。里面有大量batj面试题集锦,还有各种技术分享,如有好文章也欢迎投稿哦。 微信公众号:慕容千语的架构笔记。欢迎关注一起进步。
几天前收到某个业务项目,MySQL数据库逻辑备份mysqldump备份失败的邮件,本是在休假,但本着工作认真负责,7*24小时不间断运维的高尚职业情操,开始了DBA的排错之路(一开始数据库的备份都是成功的,巧的是我休假就出问题,怀疑是数据量又有增长)
在数据库设计中,选择合适的数据类型对于确保数据的有效存储和查询效率至关重要。对于需要存储文本信息的场景,我们常会使用VARCHAR类型。 然而,对于不同语言的字符,VARCHAR所能存储的数量会有所不同。
分析一下问题出现在哪儿呢? 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到 1000W 或 100G 以后,由于查询维度较多,即使添加从库、优化索引,做很多操作时性能仍下降严重。
目前,在很多OLTP场景中,MySQL数据库都有着广泛的应用,也有很多不同的使用方式。从数据库的业务需求、架构设计、运营维护、再到扩容迁移,不同的MySQL架构有不同的特点,适应一定的业务场景,或者解决一定的业务问题。
前面写过一篇介绍int类型的文章,一直想写一篇介绍字符串字段类型的文章,一直拖着也没思路要怎么下手。最近多关注了下这方面的文章,决定还是把拖了好久的文章了结了吧。本篇文章主要会介绍字符串类型char及varchar的用法及区别。
最近有一些朋友问我一些mysql相关的面试题,有一些比较基础,有些比较偏。这里就总结一些常见的mysql面试题吧,都是自己平时工作的总结以及经验。大家看完,能避开很多坑。而且很多问题,都是面试中也经常问到!希望能对大家的面试有一些帮助!!!
伴随着不断扩张的业务量,在数据库层面一般会经历数据拆分。解决问题的第一步,就是重新评估 DB 表结构设计的合理性。
为更好的帮助DBA运维数据库,腾讯云将于每月12日在社群直播开展DBbrain诊断日,腾讯云高级产品经理迪B哥直播解析经典数据库运维难题,结合腾讯云数据库智能管家DBbrain的能力,为大家提供问题优化思路和方法,玩转数据库! 本期诊断日主要分享内容:数据库库表中的细节设计-数据类型相关案例。 在MySQL的使用和运维工作中,大家往往会把大量精力集中在如何优化慢SQL、如何设计数据库架构以及如何使用最佳时间的配置组合来提升数据库的访问性能上,但对于库表设计往往都比较随意。 其实良好的数据库逻辑设计和物理设
索引类似书本的目录,查询书中的指定内容时,先在目录上查找,之后可快速定位到内容位置。在数据库中通常通过 B 树 / B + 树数据结构实现。
2,统计行数时,如果不加where,它可以直接取到结果,因为它可以利用存储引擎的特性直接获得这个值,比如count(*)
在本次项目表结构中,有一个longtext字段,用于存储长文本,仅万条数据,InnoDB存储文件就达G级,由于是一个小项目,受限于服务器与运维人员水平,不适合使用hdfs,MongoDB等拓展技术栈来解决这种问题,因此直接对mysql存储进行优化,快速解决,利于维护。
终于到了 row event的解析了. 只要解析了这部分, binlog基本上就算是解析完成了.
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记,本篇为其“MySQL数据库对象与应用”中的MySQL数据类型相关笔记。
http://www.cnblogs.com/wangtao_20/p/3440570.html
最近在使用Sqoop的时候,发现从MySql导入到Hive的数据莫名其妙会多少好多,并且没有任何规律可循。最后观察发现是由于MySql中存储的一个大字段中含有若干干扰字符导致而成:
在MySQL数据库中,表设计的优劣同样对性能有非常重要的影响。本节将介绍表设计的优化方法,包括巧用多表关系、表结构设计优化和表拆分等。
InnoDB 底层存储结构为B+树, B树的每个节点对应innodb的一个page,page大小是固定的,一般设为 16k。其中非叶子节点只有键值,叶子节点包含完成数据。
在Oracle中,一般使用 integer、 int或者 number(N),MySQL 也支持 integer 和 int,但不支持 number 或 number(N) 的类型。
TenDB Cluster是腾讯游戏CROS DBA团队提供的MySQL分布式关系型数据库解决方案,主要包括兼容MySQL协议、透明分库分表、负载均衡、高可用、在线扩展等特点。业务开发可以仅专注于业务逻辑的开发和运营,无需编写数据分片逻辑,在海量用户并发情况下也无须关心DB存储层的负载压力。 架构介绍 TenDB Cluster主要有三个模块:接入层TSpider,存储层TenDB,控制层Tdbctl。架构图如下: TSpider是TenDB Cluster集群的接入层。TSpider基于Maria
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
压缩前提 表压缩能提升性能,减少存储空间,主要是用在字符类型比较大的表上(VARCHAR,VARBINARY和BLOB和TEXT类型),且读多写少的情况下,如果你的应用是io密集型的,不是cpu密集型的,那么压缩会带来很多性能的提升,例如:数据仓库。 innodb_file_format = Barracuda --模式支持压缩 innodb_file_per_table = on --必须是独立表空间 压缩原理 InnoDB支持两种文件格式 Antelope(羚羊)和Barracuda(梭鱼): Ante
最近听了公司里的同事做的技术分享,然后觉得对自己还是挺有帮助的。都是一些日常需要注意的地方,我们目前在开发过程中,其实用不到MySQL太深的内容的。只是能适用我们日常开发的知识就可以了。所以我将自己的理解和学习总结也写出来,供大家一起分享。
要了解一个数据库,我们必须了解其支持的数据类型。MySQL 支持大量的字段类型,其中常用的也有很多。前面文章我们也讲过 int 及 varchar 类型的用法,但一直没有全面讲过字段类型,本篇文章我们将把字段类型一网打尽,讲一讲常用字段类型的用法。
mysql在创建数据库的时候,字符集设置的不是utf8而是utf9mb4,在导入sql脚本的时候,发现提示如下错误:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云