MySQL数据库多种优化方案1、硬件优化(物理机)、CPU 8~16颗CPU ,2~4颗、mem 96G~128G,3~4个实例。 32~64G内存,2个实例、disk 数量越多越好,性能上:SSD (高并发)> SAS(普通) > sata (线下)块盘为例:RAID0 > RAID10 > RAID5> RAID1、网卡,多块网卡bond,buffer
前言有人反馈之前几篇文章过于理论缺少实际操作细节,这篇文章就多一些可操作性的内容吧。注:这篇文章是以 MySQL 为背景,很多内容同时适用于其他关系型数据库,需要有一些索引知识为基础。 优化目标 1.减少 IO 次数 IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先
一、Mysql架构原理和存储机制1.体系结构2.查询缓存3.存储引擎存储引擎的分类innodb:支持事务,具有支持回滚,提交,崩溃恢复等功能,事务安全myisam:不支持事务和外键,查询速度高Memory:利用内存创建表,访问速度非常快,因为数据在内存,而且默认使用Hash索引,但是一旦关闭,数据就会丢失Archive:归档类型引擎,仅能支持insert和select语句Csv:以CSV文件进行数
原创
2024-01-08 14:13:52
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参考资料:
mysql处理海量数据时的一些优化查询速度方法
mysql千万级大数据SQL查询优化
MySQL百万级数据库查询优化技巧
如何提高上百万级记录MySQL数据库查询速度:http://zhidao.baidu.com/link?url=c97MwaedM1NP-aQJqRYMvmyPew3U2y0l-DVKKQ4sFNS86bPwh8pqnylbdGB9KyGXSpR27dvL5kmH
原创
2021-07-27 16:20:48
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前言数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.1、优化一览图2、优化笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是操作数据库即可,而硬优化则是操作服务器硬件及参数设置.2.1 软优化2.1.1 查询语句优化1、首先我们可以用EXPLAIN或DESCRI
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2023-09-04 20:18:51
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最近一段时间由于工作需要,开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录(有索引)的表执行一条条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语
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2023-12-06 21:18:42
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在大数据处理的诸多环节当中,存储是尤其关键的一环,只有实现了稳固的数据存储,才能为后续的大数据分析、数据可视化等环节提供稳定的地支持,可见大数据存储的重要性。今天我们就来详细聊聊大数据存储技术。进入大数据的学习,我们对于分布式理论都不陌生,正是分布式架构的出现,才使得基于廉价的PC硬件来实施大规模数据处理成为可能。而分布式架构当中,分布式存储和分布式计算,可以说是核心的环节。
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2023-11-14 09:56:35
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第1章 引言随着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和訪问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用。每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据切分来提高站点性能,横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式。水平切分数据库。能够减少单台机器的负载,同一时候最大限度的减少了了宕机造成的损失。通
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2023-09-13 21:48:14
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今天下午去微软面试,被问到了海量数据查询优化的问题,因为平时开发的应用数据量比較小,不太关注性能优化的问题,所以不知怎样作答,非常是郁闷。从网上搜索出海量数据查询优化的两篇文章,下来,权当学习性能优化的開始。数据库优化查询计划的方法数据库系统是管理信息系统的核心,基于数据库的联机事务处理(OL...
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2014-11-02 12:03:00
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Python 是一种脚本语言,相比 C/C++ 这样的编译语言,在效率和性能方面存在一些不足,但是可以通过代码调整来提高代码的执行效率。本文整理一些代码优化技巧。代码优化基本原则代码正常运行后优化。很多人一开始写代码就奔着性能优化的目标,“让正确的程序更快要比让快速的程序正确容易得多”,因此,优化的前提是代码能正常工作。过早地进行优化可能会忽视对总体性能指标的把握,在得到全局结果前不要主次颠倒。权
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2023-08-07 19:58:57
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海量数据 MySQL 的问题在现代信息技术中越来越常见,尤其是在面临快速增长的数据存储和处理需求时。它带来了各类挑战,包括性能下降、查询延迟和系统负载增大,这些都可能对业务运行产生显著影响。为了应对这些挑战,我将分享一个系统化的解决方案,包括从背景定位到最佳实践的详细步骤。
## 背景定位
当企业数据量达到数千万甚至上亿条时,MySQL 的性能可能会受到影响,导致页面加载时间增加或数据库响应变
许多程序员认为查询优化是DBMS(数据库教程管理系统)的任务,与程序员所编写的SQL语句关系不大,这是错误的。一个好的查询计划往往可以使程序性能提高数十倍。查询计划是用户所提交的SQL语句的集合,查询规划是经过优化处理之后所产生的语句集合。DBMS处理查询计划的过程是这样的:在做完查询语句的词法、语法检查之后,将语句提交给DBMS的查询优化器,优化器做完代数优化和存取路径的优化之后,由预编译模块对
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2023-10-19 15:24:42
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MySQL海量数据优化(理论+实战) 让面试官哑口无言前言一、准备表数据二、优化方式1.分页查询优化2.普通索引优化3.复合索引优化4.SQL查询优化5.事务优化6.数据库性能优化7.系统内核参数优化8.表字段优化9.分布式场景下常用优化手段总结作者寄语 提示:下方有源代码地址,请自行拿取前言朋友们,又见面了,上篇文章咱们讲到MySQL分库分表的方法,这篇文章咱们就针对上一篇文章模拟在MySQL
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2023-11-24 09:28:17
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一、tushare的简单使用金融数据常识:trade:现价settlement:昨日收盘价open:开盘价close:收盘价high:最高价low:最低价per:市盈率pb:市净率mktcap:总市值nmc:流通市值volume:成交量amount:成交金额price_change:价格变动p_change:涨跌幅changepercent:涨跌幅ma5:5日均价ma10:10日均价ma20:20
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2024-08-26 09:13:58
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数据库迁移 本主前一段时间写毕业设计主要使用MySQL,紧锣密鼓的开发了将近一个多月,项目数据层、接口层、数据采集层已经开发完成,算法还在不断的优化提速,由于请了几位大佬帮我做Code Review,所以不得已购买了一个阿里云的RDS服务,将本地的所有数据迁移到RDS上。本篇文章仅仅介绍数据库MySQL本地迁移到云端。HIVE的数据同步到MySQL后续会介绍。使用的是
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2023-09-21 23:07:15
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查看代码打印1 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000,10; 以上SQL语句在原理上和在实际操作中是不会存在什么问题
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2016-02-20 10:46:00
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公司订单系统每日订单量庞大,有很多表数据超千万。公司SQL优化这块做的很不好,可以说是没有做,所以导致查询很慢。正题节选某个功能中的一句SQL EXPLAIN 查看执行计划EXPLAIN + SQL 查看SQL执行计划一个索引没用到,受影响行接近2000万,难怪会慢。原来的SQL打印出来估计有好几张A4纸,我发个整理后的简版。SELECT
COUNT(t.w_order_id) lineCount
原创
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2023-12-21 17:30:31
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1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 whe
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2011-09-02 09:39:31
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学过Django框架的同学,一定都使用过Django框架的Paginator分页功能,今天我
原创
2023-01-12 11:13:17
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地址:://mengqingyu.iteye./blog/1830572一.应用服务器负载均衡1.链路负载均衡通过DNS解析域名时,将客户端的访问解析成不同的IP,分配到不同的入口,同时尽可能保证所访问的入口是所有入口中可能较快的一个。2.软件负载均衡访问时生成页面的任务会被分配给...
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2015-04-27 18:46:00
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