EXPLAIN 语句中type列的值type连接类型system 表只有一行
const 表最多只有一行匹配，通用用于主键或者唯一索引比较时
eq_ref 每次与之前的表合并行都只在该表读取一行，这是除了system，const之外最好的一种，
特点是使用=，而且索引的所有部分都参与join且索引是主键或非空唯一键的索引
ref 如果每次只匹配少数行，那就是比较好的一种，使用=或<=>
对于大部分的应用来说，都存在热点数据的访问，即：某些数据在一定时间内的访问频率要远远高于其它数据。 常见的热点数据有“最新的新闻”、“最热门的新闻”、“下载量最大”的电影等。 为了了解MySQL Innodb对热点数据的支持情况，我进行了基准测试，测试环境如下：【硬件配置】硬件配置CPUIntel(R)Xeon(R)CPUE5620主频2.40GHz，物理CPU2个，逻辑CPU16个内存24G（6
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2024-08-26 00:02:32
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热点数据更新对于有限的数据库资源，如果有大量请求去消费的话，肯定会产生大量的锁竞争（数据库对一条数据的更新会导致在索引上给这条记录加行锁，如果没有索引，会导致锁表），消耗服务器资源，而且请求的成功率也不高（换句话说就是你在浪费服务器资源，性价比不高）。例如：在大促某件商品时，库存只有 1000，用户请求数 100 w，如果都让这个 10 w 用户请求去访问数据库，会带来大量的锁竞争，最终抢到商品的
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2024-04-10 21:49:42
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最近系统多次因对数据库锁使用不当引起问题，故从基础学习一下mysql锁机制。基本概念：共享锁共享锁的代号是S，是Share的缩写，共享多的锁粒度是行或者元组（多个行），一个事务获取了共享多之后，可以对锁定范围内的数据执行读操作。排它锁排它锁的代号是X，是eXclusive的缩写，排他锁的粒度是行或元组，与共享锁相同，一个事务获取了排它锁之后，可以对锁定范围内的数据执行写操作。例：假设有两个事务t1
1.数据科学与大数据的学科边界这一问题综合了两个问题，即大数据的基本内涵与数据的科学问题。前者关注的是大数据的基本定义和基本结构。迄今为止，什么是大数据，在产业界、学术界并没有形成一个公认的科学定义，大数据的内涵与外延也缺乏清晰的说明。大数据区别于其他数据的关键特性是什么？IBM提出了3V的说法，即volume（体量大）、variety（模式多）和velocity（速度快）。尔后又有人提出了另一个
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2023-12-14 08:23:57
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目录一、说说过期删除的原理消极方法（passive way）积极方法（active way）二、说说Redis的发布订阅三、Redis的数据是如何持久化的？（1）RDB和AOF机制（2）RDB的优缺点（3）AOF机制的优缺点（4）RDB和AOF该如何选择？四、Redis内存回收策略五、Redis是单进程单线程？性能为什么这么快多路复用六、如何解决Redis缓存与数据一致性问题？七、如何解决缓存雪崩
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2024-04-19 10:00:24
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存而费尽各种心思，例如最明显的是对于同一种数据结构在不同应用场景下提供了基于不同底层编码的实现（如...
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2023-05-03 23:33:54
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推荐大家去看原文博主的文章，条理清晰阅读方便，转载是为了方便以后个人查阅
需求描述：
扫描（查询）某个区间---》列用hbase多节点的资源，分布式扫描，加快速度==》 然后拼接到一起
如何打散数据 冠字号逆序，hash并不一定数据连续就会造成热点，这个是由数据访问模式决定的。
ex:时间作为rowkey，但查询经常按一个时间段来查询=====》 时间作为rowkey会造成时间差不
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2023-09-18 07:23:55
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目录背景物理日志和逻辑日志日志模块：redo log
redo log产生背景redo log基本概念redo log记录形式redo log使用场景日志模块：bin log
bin log基本概念bin log刷盘机制bin log使用场景日志模块：undo log
undo log基本概念undo log使用场景binlog/redo log/undo log区别闲聊背景日志
HBase row key设计得不好、频度各异的查询类型，会导致热门数据集中坐落在某几个Region上，造成Region热点，集群负载不均衡。能采取哪些解决方案，首先要明确访问模式，然后针对性优化：牺牲有序性，散列化row key。如果不需要数据的有序性：在row key首部增加原始row key的hash code，使数据均匀散列。或者，将原始row key的MD5作为实际的row key。对整
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2024-08-13 15:53:12
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三、Redis缓存问题 Redis缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。但同时，它也带来了一些问题。其中，最要害的问题，就是数据的一致性问题，从严格意义上讲，这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高，那么就不能使用缓存。 1、缓存击穿（热点的key，大并发） &n
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2023-09-20 21:48:46
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从缓存中加载数据的逻辑，如下图所示缓存击穿：查询一个数据库中不存在的数据，比如商品详情，查询一个不存在的ID，每次都会访问DB，如果有人恶意破坏，很可能直接对DB造成过大地压力。由于缓存不命中，每次都要查询持久层。从而失去缓存的意义。如果在大流量下数据库可能挂掉。这就是缓存击穿。场景如下图所示:解决方案1、缓存层缓存空值。当通过某一个key去查询数据的时候，如果对应在数据库中的数据都不存在，我们将
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2023-12-09 17:05:06
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Redis 是什么Redis 的五种基本类型STRINGLISTSETHASHZSET键的过期时间发布与订阅事务持久化快照持久化AOF 持久化复制从服务器连接主服务器的过程主从链处理故障分片事件事件类型事件的调度与执行Redis 与 Memcached 的区别Redis 适用场景数据淘汰策略一个简单的论坛系统分析文章信息点赞功能对文章进行排序参考资料Redis 是什么、特点非关系型（NoSQL）内
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2023-08-21 10:10:44
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热点数据管理在Java开发中是一个重要的挑战。随着系统规模的扩大，热点数据问题常常导致系统性能瓶颈，影响用户体验。因此，深入理解和解决“热点数据java”问题显得尤为重要。本文将以专业的角度，详细记录解决这一问题的过程。
### 版本对比
为了更好地理解不同版本在解决热点数据问题上的优势，我们首先提供了两个版本的特性对比。
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quadrantChart
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在大数据时代，Hadoop作为一种重要的数据处理框架，已经被广泛应用于各行各业。然而，随着数据量的急剧增加，Hadoop的热点数据问题逐渐显现出来。所谓的热点数据指的是在大量数据中，一小部分数据被频繁访问并产生负载，不仅影响数据读取的速度，同时也对集群的性能造成了影响。本篇文章将详细记录解决Hadoop热点数据问题的过程。
### 适用场景分析
在处理大数据时，尤其是使用Hadoop进行数据存
最近找了几个比较大的热点分析平台，试用对比了一下。谷歌趋势https://trends.google.com/trends/?geo=CN
蝉大师https://www.chandashi.com/aso/keywordrank.html
百度搜索风云榜http://top.baidu.com/?vit=1&fr=toppopulation
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我是?廖志伟?，一名?Java开发工程师?、?Java领域优质创作者?、?CSDN博客专家?、?幕后大佬社区创始人?。拥有多年一线研发经验，研究过各种常见框架及中间件的底层源码，对于大型分布式、微服务、三高架构（高性能、高并发、高可用）有过实践架构经验。?博主：java_wxid ?博主：Java廖志伟 ?社区：幕后大佬文章目录互斥锁（mutex）永远不过期本文内容：热点数据缓存当前key是一个热
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2023-07-21 20:09:40
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springboot篇章整体栏目： 【一】springboot整合swagger（超详细【二】springboot整合swagger（自定义）（超详细）【三】springboot整合token（超详细）【四】springboot整合mybatis-plus（超详细）（上）【五】springboot整合mybatis-plus（超详细）（下）【六】springboot整合自定义
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2023-08-25 02:07:45
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双机热备的概念简单说一下，就是要保持两个数据库的状态自动同步。对任何一个数据库的操作都自动应用到另外一个数据库，始终保持两个数据库数据一致。 这样做的好处多。 1. 可以做灾备，其中一个坏了可以切换到另一个。 2. 可以做负载均衡，可以将请求分摊到其中任何一台上，提高网站吞吐量。 对于异地热备，尤其适合灾备。废话不多说了。我们直接进入主题。 我们会主要介绍两部分内容：一， mysql
一、热点Key问题产生的原因 1、用户消费的数据远大于生产的数据（热卖商品、热点新闻、热点评论、明星直播）。在日常工作生活中一些突发的的事件，例如：双十一期间某些热门商品的降价促销，当这其中的某一件商品被数万次点击浏览或者购买时，会形成一个较大的需求量，这种情况下就会造成热点问题。同理，被大量刊发、浏览的热点新闻、热点评论、明星直播等，这些典型的读多写少的场景也会产生热点问题。2、请求分片集中，
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2024-01-15 10:03:52
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