title: MySQL ・ myrocks ・ myrocks统计信息author: 张远概述mysql查询优化主要是在代价统计分析的基础上进行的。合理的代价模型和准确的代价统计信息决定了查询优化的优劣。myrocks基于mysql5.6, 目前的代价模型依赖的主要因素是IO和CPU，mysql5.7及以上的版本代价模型做了较多改进，具体可以参考这里 IO主要跟数据量和缓存相关，而CPU主要跟参
5.1 MySQL存储引擎存储引擎是如何存储数据、如何为存储的数据建立索引、更新索引、查询数据的技术的实现方法。关系型数据库中，数据是按照表进行存储的，所以存储引擎也称为表类型（存储+操作此表的类型）。Oracel + sql server只有一种存储类型。MySQL 具有多个存储引擎，用户可以为不同需求选择、编写存储引擎。 1、show engines\g; 来查询当前数据库使用的存储
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2023-08-21 15:52:04
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编译GreatSQL with RocksDB引擎
使用TerarkDB提升MyRocks的性能——随机读场景下的 MySQL性能优化雷鹏 peng@CTO大纲l MyRocks简介l 为什么选择 MyRocksl 传统数据库的块压缩l 硬件的发展趋势l TerarkDB 和 MyRocks 的关系l TerarkDB 的原理、优势、劣势l 新的问题，以及优化建议MyRocks简介l MyRocks=MySQL+RocksDB(存储引擎)l 基于
文章目录一、环境部署1.1 OS配置1.1.1 关闭防火墙1.1.2 关闭selinux1.1.3 关闭大页1.2 数据库部署1.3 启用tokudb和rocksdb二、引擎对比2.1 TokuDB2.2 RocksDB 一、环境部署1.1 OS配置1.1.1 关闭防火墙systemctl stop firewalld.service #停止防火墙
systemctl disable firew
MySQL的常见存储引擎InnoDBMyISAMMERGEMEMORYMyISAM与InnoDB如何选择 1.存储引擎：存储数据，为存储的数据建立索引，更新、查询数据。 2.因为在关系数据库中数据以表的形式存储，所以，存储引擎也可以称为表类型。 3.查看当前MySQL数据库支持的存储引擎：show engines; 或者show variablkes like 'have%';。InnoDBIn
在现代的分布式系统和大数据应用中，一个高效、可靠的存储引擎是不可或缺的。RocksDB，由Facebook于2012年开发并随后开源，正是为
本指南的目的是提供你足够的信息用于根据自己的工作负载和系统配置调优RocksDB。
RocksDB非常灵活，这有好也有坏。你可以真多很多工作场景和存储技术进行调优。在Facebook，我们使用相同的代码跑内存工作压力，闪盘设备和机械硬盘。然而，灵活性不总是对用户友好的。我们引入了大量的调优参数，让人疑惑不解。我们希望这个指南会帮助你压榨你的系统的最后一滴性能并且完全利用你的资源。
我们假设你有一定
前言RocksDB是在LevelDB原来的代码上进行改进完善的，所以在用法上与LevelDB非常的相似，其特点在已在详细说明从https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/Performance-Benchmarks 来看，RocksDB对比LevelDB的性能有大的提高，由于英文水平不行，这里就不翻译英文说明了。编译由于家里的笔记本配置低，一旦运行虚拟机就会卡
RocksDB版本：v5.13.41. 概述得益于LSM-Tree结构，RocksDB所有的写入并非是update in-place，所以他支持起来事务的难度也相对较小，主要原理就是利用WriteBatch将事务所有写操作在内存缓存打包，然后在commit时一次性将WriteBatch写入，保证了原子，另外通过Sequence和Key锁来解决冲突实现隔离。RocksDB的Transaction分为
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2023-10-27 06:21:59
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关于LevelDB的资料网上还是比较丰富的，如果你尚未听说过LevelDB，那请稍微预习一下，因为RocksDB实际上是在LevelDB之上做的改进。RocksDB是在LevelDB原来的代码上进行改进完善的，所以在用法上与LevelDB非常的相似。如下，就是简单的把原来Leveldb信息替换为Rocksdb，从继承的角度看，Rocksdb就像是Leveldb的后辈。RocksDB:#includ
几个常用数据库性能分析 最近公司需要选型一款单机KV数据库来做业务承载，所以我对比了目前市面上比较流行的几个KV数据库并记录下来，包括boltdb,rocksdb,pebbledb,badgerdb四款，我将简单分析一下各数据库的特点，最后用自己的简单测试程序跑一下各数据库。对比一下性能差异boltdbgithub地址：https://github.com/boltdb/bolt Star:11.
| 导语 对于 LevelCompact 策略，RocksDB会根据每一层不同的策略计算出CompactScore，根据CompactScore大小来决定那一层将会优先进行Compact，然后选择Level-N 和Level-(N+1）的文件进行Compact。如何计算CompactScore？ 如何选择文件进行Compact？Compact有哪些参数？如何知道RocksDB当前的一个状
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2023-08-08 00:41:38
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springboot 版本：2.3.3.RELEASErocketmq-client版本：4.7.1docker 搭建 rockerMq 教程：码云链接：后面补上文章参考： 非常感谢1.首先导入maven依赖（请自行选择对应的版本）<!--注意： 这里的版本,要和部署在服务器上的版本号一致-->
<dependency>
<groupId>o
LevelDb是Google开源的嵌入式持久化KV 单机存储引擎。采用LSM(Log Structured Merge)tree的形式组织持久化存储的文件sstable。LSM会造成写放大、读放大的问题。1. LevelDb特点： 1、 顺序写、随机写性能高，顺序读性能高，但是随机读性能差，适合于读少写多的场景中。读场景下，可以加一层记录级别的缓存，缓存常用的热点数据，热点数据淘汰算法可以选择L
目录1. 整体架构 文件类型 文件组织结构2. Flush3. Compaction4. Write Stall RocksDB是facebook开发的一款高性能的kv数据库，源自于LevelDB，并且
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2023-07-28 09:41:53
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不得不说的RocksDB标题看起来是比较大了，因为无论Redis还是DynamoDB都堪称是各自领域的翘楚，已经非常好了。RocksDB是使用C++编写的嵌入式kv存储引擎，其键值均允许使用二进制流。由Facebook基于levelDB开发， 提供向后兼容的levelDB API。RocksDB依靠大量灵活的配置，使之能针对不同的生产环境进行调优，包括直接使用内存，使用Flash，使用硬盘或者HD
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2023-09-26 12:24:46
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python的遍历在程序中很重要，详细了解一下遍历模式，可以应用于任务分发，数据的读写中。python的 递归遍历目录：import os
def getAllDirRE(path, sp = ""):
#得到当前目录下所有的文件
filesList = os.listdir(path)
#处理每一个文件
sp += " "
for fileName
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2023-06-01 13:31:55
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rocksdb基础：LevelDB是由Google开源的，基于LSM Tree的单机KV数据库，其特点是高效，代码简洁而优美。RocksDB则是Facebook基于LevelDB改造的，属于嵌入式数据库，没有网络交互接口，必须和服务部署在同一台服务器高性能：RocksDB使用日志结构的数据库引擎，完全用C++编写，以获得最大的性能，键和值是任意大小的字节流为快速存储而优化：RocksDB针对快速、
cockroach 临时引擎 SortedDiskMap类图(rocksdb与pebble实现)
原创
2020-12-04 15:26:40
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