主从模式对于写少读多的场景确实非常大的优势，但是总会写操作达到瓶颈的时候，导致性能提不上去。
在当今这个互联网的时代无非要解决两大难题，其一是信息安全，其二就是数据的存储。而信息安全则是在数据存储的基础之上。一个公司从刚开始成立到发展成一个有上百人甚至上千人团队的时候，公司的业务量是呈上升趋势，客户及用户也会越来越多；之前设计的表结构可能会显得不合理，表与表之间的联系没有一个稳定的业务功能划分，从而表现出来的是相关表的备用字段越来越不够用甚至新加字段，最坏的情况就是不同业务表之间会有数据冗杂。从而暴露出一些设计的问题，这也就是SQL优化点之一：数据库表结构设计的合理性。近年来大数据越来越火，而大数据也是为了解决数据的存储的手段之一，其目的是从海量的数据中收集到有价值的信息然后存储到数据库中，因为数据量大传统的数据库无法储存那么多的信息所以需要分析有价值的信息后再做决定是否持久化。
在开始讲这一小节之前，我们先来看一下在数据库没有加索引的情况下，SQL中的where字句是如何查找目标记录的。
最近工作上需要实现搜索功能，尝试了几种方案。虽然最终线上部署的还是最low的方案，但是中间的过程还是比较有意思的。业务上根据关键字查找内容。关键字的出处多来源于标题，文章描述等。主要实现方式有一些几种，各个方式各有利弊，需要权衡。
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。
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
作者：find goo 链接：https://www.zhihu.com/question/24976589/answer/128338947 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
MySQL常用存储引擎：MyISAM、InnoDB、MEMORY、MERGE，其中InnoDB提供事务安全表，其他存储引擎都是非事务安全表。
Squids DBMotion，新增MongoDB数据迁移的支持，为用户提供零停机、高性能的在线数据迁移、校验服务。
MySQL是目前互联网公司使用最广的数据库，InnoDB是MySQL使用最广的存储引擎，MyISAM和InnoDB的五项最佳实践，和大家聊聊，尽量多讲“为什么”。
一个系统中的不同层之间的访问速度不一样，所以我们才需要缓存，这样就可以把一些需要频繁访问的数据放在缓存中，以加快它们的访问速度。
爬虫请求解析后的数据，需要保存下来，才能进行下一步的处理，一般保存数据的方式有如下几种：
InnoDB，5项最佳实践，知其所以然？
对这个问题有兴趣是源于一次开发中遇到要统计人数的需求。类似于“得到”专栏的订阅数。
时至今日，大数据这个概念已充斥了整个IT界，各种“搭载”了大数据技术的产品，各种用于处理大数据工具更如雨后的春笋触目皆是。同时，如果某个产品还没抱上大数据的大腿，如果某个机构还没捣鼓过基于Hadoop、Spark、Impala、Storm等高大上的工具，更会予以过时黄花的评价。然而，你的数据量真的需要使用Hadoop这样工具吗？你业务处理的数据类型真的需要大数据技术来支撑吗？ 文章出自有着多年从业经验的数据科学家Chris Stucchio，纽约大学柯朗研究所博士后，搞过高频交易
数组用于关于大量输入各种数据的问题，这时候就不需要一个一个定义，一个数组便可以储存这些数据。 定义一位数组 int a【k】k一定是一个固定的数，不能是定义的变量，如果不用循环的方式输入数组，也可以用类似于cin>>[a++]这样的形式。 #include<string.h> memset（数组名，0，sizeof（数组名）） 即可将数组的数据清零。 数组通常是和循环一起组合来解决问题，通过数组与循环还可以对数据进行排序， 冒泡排序：既相邻的数据进行对比选择出最小的或最大的数据排在最后，每进行一次循环后，上限即可减小一个，因为最后一个的顺序已经排好并且第一次上限应为最大值减一。 选择排序：从首个数据开始，与后面数据比较将最大或最小排在首位，依次进行，每次初始值增一。 插入排序：（必为有序数列）将插入的值排在最后，与前面的值比较，符合条件则交换，不符合便停止。 或则引用sort，头文件为algorithm，该排序为升序，基本格式为sort（a+k，a+l），其中k为排序的第一个数据的位置，l为排序最后一个数据的位置加一。 定义n维数组 定义的方式：p[a][b][c][d][e][f]…abcdef皆为实数，这种类型的数组可以解决分组的大量数据的问题，就例如解决输入矩形的时候就可以用二维数组来解决。多维数组尤其要注意定义的数据量不能太大也不能太小，太小会出现数据溢出，太大会出现程序结束。 在计算数组类的问题要根据数组的特点与题目结合，找出规律，往往可以将问题简化。 向函数传递一维数组，在定义函数的时候类似与传递实数的方式， 既 返回值类型 函数名（数组类型 数组名[ ])，注意传递一维数组方括号内不需要有数值。例： int joy（int a[ ]) {
前几天在网上看了一个帖子，描述的现象是在MySQL中，对in,or,union all的性能的比对，看完之后，我就产生了疑问。 文章的大意是说，使用in,or的查询效率较低，大概查询需要花费11秒，而使用了union all的方式之后，性能提高到了0.02秒。 如果单纯说是MySQL半连接的优化器性能问题，我信，但是看了文中提供的SQL语句，我感觉至少从我使用MySQL 5.7的感觉来看，这个差别会很小，或者说没有差别。 当然有这个想法，自己也得论证不是。我就尝试了两次，文中说数据量
即为全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ，ALTER TABLE ，CREATE INDEX 使用，不过目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是，在数据量较大时候，现将数据放入一个没有全局索引的表中，然后再用CREATE INDEX创建FULLTEXT索引，要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。
在上一次学习mysql索引和explain后，又观看了一些大佬的视频，补充之前一些遗忘的内容和可能有误的知识点
近几年,"大数据"这个词以烈火燎原之势，在互联网领域迅速的扎根生长。尤其是"大数据"时代的到来，刺激了各大行业发展，也增加了很多相关岗位。许多人了解情况之后，毅然决定学习大数据技术，进入相关行业，而有的人还在观望，不知道未来大数据前景怎么样？今日博主有幸在1024"程序员节"上,为大家(更多是有一定编程能力的大数据学者)科普一下与大数据相关的知识!
云数据库的功能是很强大的，而且云数据库主要分为两大类型，一种是关系型数据库，另一种是非关系型数据库，也可以说是分布式数据库。那么什么是关系型数据库？分布式数据库和关系型数据库区别有哪些？
首先看一下,在数据库没有加索引的情况下,SQL中的where语句是如何查找目标记录的,首先看到下图的Col2字段,如果我们要查找where col2 = 89的记录，我们在没有加索引的情况下,数据库默认会从上往下按顺序查找记录,那么将会查找5次才能查到数据,如果对Col2字段加上索引之后,假设使用最简单的二叉树作为索引存储，那么带条件查询的话,就只需要查询2次即可查到了,效率有明显的提升
索引index：是帮助 Mysql 高效获取数据 的 有序的数据结构，在数据之外，数据库系统维护着的满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用(指向)数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引
尽管学校多年的信息化应用积累了大量的数据，但信息孤岛的壁垒一直没有打破，对这些数据无法进一步的挖掘、分析、加工、整理，不能给学校教育、教学、研发、总务等各方面管理决策提供科学、有效的数据支撑。目前的公司现状：
迎接大数据时代的来临，要如何运用既有优势，同时克服将到来的挑战呢？大学副教授洪士灏指出，硬软件整合是的机会，但业界的思维必须转型，要从纯硬件的代工制造业，转为有能力针对特定应用，产生最佳的硬软件整合方
统一提供资源分配，数据备份，迁移，容灾，读写分离，分库分表，满足资源的利用率问题,运维效率问题
http请求中的user-agent，client-ip，x-forward-for等可能会被程序存储到数据库中的地方。另外，在订单处理的地方，由于业务逻辑复杂，经常会有二次注入漏洞。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/80918065
ES 生产集群的部署架构是什么？每个索引的数据量大概有多少？每个索引大概有多少个分片？
携手创作，共同成长！这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第24天，点击查看活动详情
第一篇，说说MySQL两个最常用的存储引擎，MyISAM和InnoDB。照自己的理解，把一些知识点总结出来，不只说知识点，多讲“为什么”。 一、关于count(*) 知识点：MyISAM会直接存储总行数，InnoDB则不会，需要按行扫描。
转自煎蛋网 网址：http://jandan.net 我们知道照片，视频，音乐和其他数码文件都是1和0组成的——但是这些数据有没有重量呢？需要多少G的数据才会让我们的iPhone重一点呢？Joe Carmichael就探索了这一问题，下面就是他的发现。 智能手机里的闪存跟笔记本和台式机的机械硬盘是不一样的。实际上，固态硬盘要快得多也高级得多。随着成本的降低，越来越多的电脑也装上了固态硬盘。 加州大学伯克利分校的计算机科学家John D. Kubiatowicz解释说，一个字节的数据确实会有重量，虽然极
MySQL是一个非常主流的小型关系型数据库管理系统，除了系统自带的命令行管理工具之外，还有许多其他的图形化管理工具。本系列的上一篇中已经说过了安装步骤，本篇就挑比较常用并且好用的几款图形化软件说说,供大家参考。
《大数据量下，58同城mysql实践》 WOT（World Of Tech）2015，互联网运维与开发者大会将在北京举行，会上58同城将分享《大数据量下，58同城mysql实战》的主题，干货分享抢先看
上篇文章说了当数据量大，并且访问量大的时候，可以把业务和DB分开放在不同的服务器，这时候会出现session问题，可以通过负载均衡器来解决session问题，保证同一个会话每次都发在同一个服务器上，也可以通过单独的服务保存sesion。
InnoDB是mysql默认事务型引擎，它被设计处理大量短期事务。可以确保事务的完整提交和回滚。 除了增加和查询外，还需要更新，删除操作等优先选用InnoDB引擎 InnoDB是为处理巨大数据量的最大性能设计。 相对于MyISAM存储引擎来说，InnoDB的处理效率差一些 并且会占用更多的磁盘空间以保存数据和·索引。 MyISAM存储引擎只缓存索引，不缓存真实数据，InnoDB不仅缓存索引，而且还要缓存真实数据，对内存要求较高。而且内存大小对性能有绝对性影响。
缘起：有个朋友问我分区表在58的应用，我回答不出来，在我印象中，百度、58都没有听说有分区表相关的应用，业内进行一些技术交流的时候也更多的是自己分库分表，而不是使用分区表。于是去网上查了一下，并询问了58到家的DBA专家，将自己收到的信息沉淀下来，share给大伙。
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MySQL单表的数据量过大时，数据库的访问速度会下降，“数据量大”问题的常见解决方案是“水平切分”。
系统从圣诞节那天晚上开始，每天晚上固定十点多到十一点多这个时段，大概瘫痪1h左右，过这时段系统自动恢复。系统瘫痪时的现象就是，网页和App都打不开，请求超时。系统架构：
卡思数据是国内领先的视频全网数据开放平台，依托领先的数据挖掘与分析能力，为视频内容创作者在节目创作和用户运营方面提供数据支持，为广告主的广告投放提供数据参考和效果监测，为内容投资提供全面客观的价值评估。
无论什么类型的数据库，数据量大了就需要分页，数据量大了，就要考虑分页的效率等。效率在此不做分析。
零氪科技作为全球领先的人工智能与医疗大数据平台，拥有国内最大规模、体量的医疗大数据资源库和最具优势的技术支撑服务体系。多年来，零氪科技凭借在医疗大数据整合、处理和分析上的核心技术优势，依托先进的人工智能技术，致力于为社会及行业、政府部门、各级医疗机构、国内外医疗器械厂商、药企等提供高质量医疗大数据整体解决方案，以及人工智能辅助决策系统（辅助管理决策、助力临床科研、AI 智能诊疗）、患者全流程管理、医院舆情监控及品牌建设、药械研发、保险控费等一体化服务。
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
应用程序都离不开数据库，那不同的数据结构，就会存放在不同的数据数据库中，所以数据库按数据结构分为关系型数据库和非关系型数据库。接下来就总结一下这两者的区别吧。
为了便于大家查找问题，了解全貌，整理个目录，我们可以快速全局了解关于mysql数据库，面试官一般喜欢问哪些问题
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
