大数据 (Big Data) 与数据科学 (Data Science) 已成为大众耳熟能详的词汇，各行各业正在积极运用且开发大数据的价值，这些巨量数据也带来了巨大的商机。...这时身处于「大数据时代」的我们，自然得对大数据有所认识，在这里为大家列出了一些经常跟大数据一起出现的陌生用语，认识了这些大数据相关字汇，下次看大数据的相关文章就不会一直「卡」了。...Big Data 大数据 大数据(or 巨量数据)，顾名思义是指大量的资讯，当数据量庞大到数据库系统无法在合理时间内进行储存、运算、处理，分析成能解读的资讯时，就称为大数据。...Data Modelling 数据建模 数据模式(Data Model)在资讯系统中指的是数据如何被表达、储存及取用的方式，包括数据的格式、定义和属性，数据之间的关系，以及数据的限制，而数据模式的设计过程就称为...Data Experts 数据专家 数据专家就是能利用数据作出研究评估的专业人士，像是数据分析师、数据科学家、数据架构师等都可以被归类为数据专家。
如何保证数据不丢失？ 保证redo log和binlog可以持久化到磁盘，就可以确保MySQL在异常重启后进行数据恢复。...fsync才是将数据持久化到磁盘（此时会占用磁盘的IOPS） binlog cache何时write和fsync？...write和fsync是由参数sync_binlog进行控制： show global variables like 'sync_binlog'; 该参数为0，表示每次提交事务只write，不fsync...MySQL 双1配置是？...LSN也会写到InnoDB的数据页中，来确保数据页不会被多次执行重复的redo log。 什么是组提交（Group Commit）？
，以及追加不同的数据 tag 类型。...编号 组件名称 功能介绍 主要特点 1 Dashboards 数据面板固定展示 主要是用来保存特定搜索条件的数据面板 2 Searching 日志信息条件搜索 关键字搜索、时间搜索、搜索保存、创建面板、...5 Extractors 日志数据格式转换 json 解析、kv 解析、时间戳解析、正则解析 6 Streams 日志信息分类分组 设置日志分类条件并发送到不同的索引文件中去 7 Indices 持久化数据存储...设置数据存储性能 8 Outputs 日志数据的转发 解析的 Stream 发送到其他 Graylog 集群或服务 9 Pipelines 日志数据的过滤 建立数据清洗的过滤规则、字段添加删除、条件过滤...不过有时候还是需要对数据进行近一步的处理。主要有两个途径，分别是直接访问 Elastic 中保存的数据，或者通过 Graylog 的 Output 转发到其它服务。
建立索引常用的规则如下： 1、表的主键、外键必须有索引； 2、数据量超过300的表应该有索引； 3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引； 4、经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段...则分解为多个单字段索引； D、如果复合索引所包含的字段超过3个，那么仔细考虑其必要性，考虑减少复合的字段； C、如果复合索引中包含的字段经常单独出现在Where子句中，则分解为多个单字段索引； 进行数据操作的表...另外，过多的复合索引，在有单字段索引的情况下，一般都是没有存在价值的；相反，还会降低数据增加删除时的性能，特别是对频繁更新的表来说，负面影响更大 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://
DELETE 不释放磁盘空间 delete from table_name 原因 使用delete删除的时候，MySQL并没有把数据文件删除，只会将已经删除的数据标记为删除，因此并不会彻底的释放空间。...这些被删除的数据会被保存在一个链接清单中，当有新数据写入的时候，MySQL会利用这些已删除的空间再写入。 删除操作会带来一些数据碎片，正是这些碎片在占用硬盘空间。这些被标记为删除的记录，就是数据空洞。...影响 MySQL 底层是以数据页为单位来存储和读取数据的，每次向磁盘读一次数据就是读一个数据页，每访问一个数据页就对应一次IO操作，磁盘IO访问速度是很慢的。...使用OPTIMIZE TABLE来重新利用未使用的空间，并重新整理数据文件的碎片。 减少表数据与表索引的物理空间，降低访问表时的 IO。在OPTIMIZE TABLE运行过程中，MySQL会锁定表。...，不推荐。
ThreadLocal一般用于线程间的数据隔离，通过将数据缓存在ThreadLocal中，可以极大的提升性能。但是，如果错误的使用Threadlocal，可能会引起不可预期的bug，以及造成内存泄露。...也就是说，线程是可能被重用的，如果线程一旦被重用，而ThreadLocal的数据没有及时重置，就会导致数据被混乱使用。...以下方的接口为例，先获取当前线程中保存的数据信息，将参数中的name保存到ThreadLocal中以后，再获取一次。...第一次请求接口，数据看起来很正常：但是第二次请求接口时，可以看到线程仍然是http-nio-8080-exec-1，但是before却打印出了第一次请求的参数test。...这就是因为没有及时重置ThreadLocal导致的数据错误。正确使用的姿势修正的办法就是处理完接口之后要及时清理ThreadLocal。
，这种类型的数据占用内存是不固定的，所以先删除再添加。...数据持久化方案 可以是可以，但是如果每次的DML操作都要将一个16KB的数据页刷到磁盘，其效率是极低的，估计也就没有人用MySQL了。但是如果不刷新到磁盘，就会发生MySQL服务宕机数据会丢失现象。...「Doublewrite Buffer」和「redo log」都是恢复数据的，不冲突吗？...总结 InnoDB通过以上的操作可以尽可能的保证MySQL不丢失数据，最后再总结一下MySQL是如何保障数据不丢失的： 为了避免频繁与磁盘交互，每次DML操作先在「Buffer Pool」中的缓存页中执行...如果在「脏页」刷新到磁盘之前，MySQL宕机了，那么会在下次启动时通过 redo log 将脏页构建出来，做到数据恢复。 通过以上步骤，MySQL做到了尽可能的不丢失数据。
预备知识 mysql内部是使⽤b+树的结构将数据存储在磁盘中，b+树中节点对应mysql中的页，mysql和磁盘交互的最⼩单位为页，页默认情况下为16kb，表中的数据记录存储在b+树的叶⼦节点中，当我们需要修改...mysql确保数据不丢失原理分析 我们来思考⼀下，下⾯这条语句的执⾏过程是什么样的： start transaction; update t_user set name = '路⼈甲Java' where...，这个过程我们记为rb2(内部包含事务编号trx_id)，将rb2放⼊redo log buffer数组中，此时p2的信息在内存中被修改了，和磁盘中p2的数据不⼀样了 此时redo log buffer...上⾯过程执⾏完毕之后，数据是这样的： 内存中p1、p2页被修改了，还未同步到磁盘中，此时内存中数据页和磁盘中数据页是不⼀致的，此时内存中数据页我们称为脏页 对p1、p2页修改被持久到磁盘中的redolog...如果第2步读取到的trx_id对应的内容没有end，表⽰这个事务执⾏到⼀半失败了（可能是第9步骤写到⼀半宕机了），此时这个记录是⽆效的，可以直接跳过不⽤处理上⾯的过程做到了：数据最后⼀定会被持久化到磁盘中的页中
我似乎无法重新创建一个已删除的简单用户，即使以root用户身份在MySQL中也是如此。 我的情况是：用户’jack’曾经存在，但是我从mysql.user中删除了它以重新创建它。...我已经做了些什么来破坏用户“ jack”，以及如何撤销该破坏，以便重新创建“ jack”作为此安装的MySQL的有效用户？ 请参见下面的示例。...mysql> CREATE USER ‘jack’@’localhost’ IDENTIFIED BY ‘test123’; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql...> delete from user where user = ‘jack’; Query OK, 1 row affected (0.00 sec) mysql> select user,host from...> CREATE USER ‘jimmy’@’localhost’ IDENTIFIED BY ‘test123’; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql
但是，MySQL作为一个存储数据的产品，怎么确保数据的持久性和不丢失才是最重要的，感兴趣的可以跟随本文一探究竟。...，这种类型的数据占用内存是不固定的，所以先删除再添加。...数据持久化方案可以是可以，但是如果每次的DML操作都要将一个16KB的数据页刷到磁盘，其效率是极低的，估计也就没有人用MySQL了。但是如果不刷新到磁盘，就会发生MySQL服务宕机数据会丢失现象。...总结InnoDB通过以上的操作可以尽可能的保证MySQL不丢失数据，最后再总结一下MySQL是如何保障数据不丢失的：为了避免频繁与磁盘交互，每次DML操作先在「Buffer Pool」中的缓存页中执行，...如果在「脏页」刷新到磁盘之前，MySQL宕机了，那么会在下次启动时通过 redo log 将脏页构建出来，做到数据恢复。通过以上步骤，MySQL做到了尽可能的不丢失数据。
大家有没有发现当使用WordPress这款程序文章多了后会越来越卡，如果不进行优化直接没法用。今天分享下WP之数据库SQL优化方法。...wp_posts.post_status = 'publish' ) ORDER BY wp_posts.post_date DESC LIMIT 0, 20 SELECT FOUND_ROWS() 在网站数据量小的时候
方案一、多主同步复制PXC方案 PXC即Percona Xtradb Cluster，它采用Galera引擎，可以实现多个节点间的数据同步复制以及读写并且可保障数据库的服务高可用及数据一致性。...一、PXC的优点 1.数据同步复制 2.多个可同时读写节点，但需要事先进行分库分表，让各节点分别写不同的表或者库 3.可以保证数据严格一致性 4.适合读多写少的业务系统 二、PXC的缺点 1.不支持XA...其最大特点是可以修复多个Slave之间的差异日志，最终使所有Slave保持数据一致，然后从中选择一个Slave数据库作为新的Master，并将其它Slave指向它。其 架构如下： ?...一、MHA的优点 1.自动监控Master故障转移、故障后节点之间的数据同步 2.不会有性能损耗，适用于任何存储引擎 3.具备自动数据补偿能力，在主库异常崩溃时利用Binlog共享存储保证数据的一致性...4.可实现同城应用级双活 二、MHA的缺点 1.切换时间较长,整个切换时间大约需要5s至9s 方案三、高可用HA方案 利用传统IT技术解决数据库单点问题的思路使用共享存储来避免主库单点及数据不一致等问题
数据的一致性和完整性对于在线业务的重要性不言而喻，如何保证数据不丢呢？今天我们就探讨下关于数据的完整性和强一致性，MySQL做了哪些改进。 1....MySQL的二阶段提交 在Oracle和MySQL这种关系型数据库中，讲究日志先行策略（Write-Ahead Logging）,只要日志持久化到磁盘，就能保证MySQL异常重启后，数据不丢失。...MySQL的二阶段提交就保证了数据库在异常宕机重启后的数据不丢失。 2....小结 今天我们聊了MySQL的二阶段提交和double write机制，分别解决了在MySQL宕机重启以及发生页的部分写的场景下，MySQL是如何做到不丢失数据。...MySQL在集群架构中又做了哪些优化来保证数据不丢失呢？我们下一章再来和大家分享MySQL在集群架构中的优化改进。
作者| 阿里文娱高级无线开发工程师 去疾 编辑 | 屠敏 5G时代，从生产端到播放端，超高清音视频将成为主流，如何让播放更加“智能”，让用户随时随地都有流畅观看体验，既“高清”又“不卡”？...一个典型的案例就是 BBA 算法，我们可以右侧这张图，横轴是 buffer，纵轴是清晰度码率，它们之间维持一个线性关系，buffer越高清晰度越高，直到达到最高的清晰度；同时为了保证不卡顿，最低清晰度也要攒够一定的...为了高清和起播后不卡顿，多加载一会儿，行不行？不行！快速起播是良好播放体验的开始。...所以，我们最终通过和实际业务目标相结合，整体看全盘数据，同时将卡顿率、高清晰度的播放时长占比拆开来看。...下面以卡顿优化为例，我们是这样操作的： 第一步，当版本发布后，观察整体的大盘数据，发现卡顿超出预期，我们会分析用户用例，对卡顿情况有初出认知。
上篇文章我们聊了单机模式下，MySQL是如何保证数据一致性的，但是在实际的生产环境中，很少采用单机模式。现在所有的集群架构都是从MySQL的主从复制演变过来的。...MySQL的主从复制是通过将主库的binlog发送至从库，从库重新提交主库的变更来实现主从数据的一致性。MySQL的主从复制主要分为三种：异步复制、半同步复制、组复制（MGR）。 1....组复制 从异步复制到半同步复制，MySQL提高了数据库的强一致性，2016年12月MySQL Group Replication（MGR，即组复制）的第一个GA版本正式发布于MySQL5.5.17...4.小结 今天我们一起聊了MySQL在集群模式下的三种复制模式，从异步复制到半同步复制再到组复制，从易丢失数据到实现数据的强一致性，再到MGR的无损复制，也代表了MySQL的复制模式的进化史，代表了MySQL...在数据一致性道路上的探索和前进。
复制代码代码如下: mysqldump --opt -d 数据库名 -u root -p > xxx.sql 备份数据库 复制代码代码如下: #mysqldump 数据库名 >数据库备份名 #mysqldump... -A -u用户名 -p密码 数据库名>数据库备份名 #mysqldump -d -A --add-drop-table -uroot -p >xxx.sql 1.导出结构不导出数据 复制代码代码如下...: mysqldump --opt -d 数据库名 -u root -p > xxx.sql 2.导出数据不导出结构 复制代码代码如下: mysqldump -t 数据库名 -uroot -p > xxx.sql...数据库名 --table 表名 > xxx.sql 导入数据： 由于mysqldump导出的是完整的SQL语句，所以用mysql客户程序很容易就能把数据导入了： 复制代码代码如下: #mysql ...数据库名 < 文件名 #source /tmp/xxx.sql
fa只要保证redolog 和 binlog 持久化到磁盘, 就能保证mysql异常重启后, 数据可以恢复. binlog与redolog的写入机制 binlog的写入机制 binlog 的写入逻辑比较简单...，所以速度比较快 图中的 fsync，才是将数据持久化到磁盘的操作。...一般情况下，我们认为 fsync 才占磁盘的 IOPS write 和 fsync 的时机 由参数sync_binlog控制 sync_binlog=0 的时候，表示每次提交事务都只 write，不 fsync...两阶段提交细化 写binlog这个步骤实际上是分成两步的 先把binlog从 binlog cache 中写到磁盘上binlog文件; 调用fsync持久化 mysql为了让组提交的效果更好, 实际步骤如下...一些问题: 如果你的 MySQL 现在出现了性能瓶颈，而且瓶颈在 IO 上，可以通过哪些方法来提升性能呢？
图中的 write，指的就是指把日志写入到文件系统的 page cache，并没有把数据持久化到磁盘，所以速度比较快。 图中的 fsync，才是将数据持久化到磁盘的操作。...write 和 fsync 的时机，是由参数 sync_binlog 控制的： sync_binlog=0 的时候，表示每次提交事务都只 write，不 fsync； sync_binlog=1 的时候...在实际的业务场景中，考虑到丢失日志量的可控性，一般不建议将这个参数设成 0，比较常见的是将其设置为 100~1000 中的某个数值。
昨晚有一次敲完代码运行完程序后，idea非常卡顿，连输入代码都不能进行，因为有点晚并且累了，所有就关了电脑，今天早上再次打开idea，还是一样卡顿。...现在程序运行时IDEA的资源占用率如下： 结语 问题解决了，心情就舒畅多了，就像bug一样，解决的bug愈多，能力和经验就会增加，但是一旦没有得到合理的解决，手里的肉粽子就不香了！
由于需求，整体的MYSQL 将不在部署MYSQL 5.7 都将转向MYSQL 8，所以必须要搞清楚当前的MGR 与 MYSQL 8 的MGR 之间的我们有多少可以调整的参数。...根据官方文档，对比 MYSQL 8 多了 Message Fragmentation XCom cache management Responses to failure detection and...其他节点得到数据，开始判断得到数据的完整性 ? 最终将数据块拼凑齐后，进行处理。 ?...同时也要遵守 MYSQL 的分布式协议 PAXOS。...这意味着在开始删除任何数据之前，缓存可以存储最多50k的消息或接近1GB的数据;当达到空间限制或插槽限制(不可避免地会出现其中之一)时，缓存将删除一些旧条目，为新条目腾出空间。
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