瓶颈对于项目的最终瓶颈是什么，我想大多数程序员已经达成了共识，是数据库。不论你使用哪种数据库，问题似乎最终都会回到这里。首先，我们来分析一下导致瓶颈的主要原因：查询次数太多；返回的结果集太大；查询太复杂；数据更新表锁，导致查询堵塞；软硬件环境限制，如最大连接数限制、IO限制、硬件资源限制；针对这些问题，又有那些应对方法呢？减少和合并查询；减少查询字段，使用 LIMIT 拆分为多次查询；简化和拆分查
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2023-08-13 21:32:28
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在过往与很多人的交流过程中发现，在谈到基于硬件来进行数据库性能瓶颈分析的时候，常被大家误解为简单的使用更为强劲的主机或者存储来替换现有的设备。个人觉得这其中可能存在一个非常大的误区。我们在谈论基于硬件进行优化的时候，不能仅仅将数据库使用的硬件划分为主机和存储两部分，而是需要进一步对硬件进行更细的分解，至少也应该分解到如下范畴：主机CPU：仅仅只能决定运算速度，及时是运算速度都还取决于与内存之间的总
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2023-09-04 10:53:55
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在数据库运维过程中，如果运维不规范，未建立容灾环境并未制定合适的备份策略并备份，在某些极端情况下(比如主机异常断电)，可能导致数据库实例无法启动。此时，怎么尽最大的可能拯救数据？在Oracle中，提供了一些隐含参数或者方法让数据库强制启动，并在捞出数据后重建数据库，或者利用DUL等工具尽可能的进行数据提取。那么在mongodb数据库的运维过程中，遭遇数据库文件损坏，实例无法启动的时候怎么办？我们都
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2023-08-01 13:01:34
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# MySQL数据库查询数据量瓶颈
## 引言
MySQL是一个常用的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种应用程序的数据存储和查询。然而，当数据量逐渐增多时，查询性能可能会遇到瓶颈。本文将介绍MySQL数据库查询数据量瓶颈的原因，并提供一些优化策略和示例代码来解决这些问题。
## 数据量瓶颈的原因
在MySQL数据库查询性能中，数据量瓶颈主要是由以下几个原因造成的：
1. **索引缺失*
原创
2023-08-11 17:47:19
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个人觉得这其中可能存在一个非常大的误区。我们在谈论基于硬件进行优化的时候，不能仅仅将数据库使用的硬件划分为主机和存储两部分，而是需要进一步对硬件进行更细的分解，至少也应该分解到如下范畴： 主机 1. CPU：仅仅只能决定运算速度，即使是运算速度都还取决于与内存之间的总线带宽以及内存本身的速度。 2. 内存：大小决定了所能缓存的数据量，主要决定了热点数据的访问速度。 3. 磁盘： 3
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2023-08-28 23:43:54
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MySQL优化概述 MySQL数据库常见的两个瓶颈是：CPU和I/O的瓶颈。 CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候。 磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候，如果应用分布在网络上，那么查询量相当大的时候那么平瓶颈就会出现在网络上。 我们可以用mpstat, iostat, sar和vmstat来查看系统的性能状态。除了服务器硬件的性能瓶颈，对于MySQL系统本身
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2023-11-25 12:09:32
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在使用 Spring Boot 进行批量数据导入 MySQL 的过程中，我们常常会面临数据量瓶颈的问题。这个瓶颈主要体现在数据导入效率低下，处理大量数据时的性能问题以及系统的稳定性。
### 问题背景
在某项目中，我们需要将大量用户信息从 CSV 文件导入到 MySQL 数据库。初次试验时，数据量接近 100,000 条记录，总大小约为 50MB。按照预期，导入操作应该在几分钟内完成，但是实际
一、数据库瓶颈不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。1、IO瓶颈第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。第二种：网络IO瓶颈，请求
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2023-10-27 11:31:13
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背景领导通知过两天要搞秒杀活动，流量会暴涨，MySQL 可不能拖后腿啊，让我提供个方案。大流量下需要了解的事1. 用户希望 APP 不要出现卡顿，点击一个功能马上就能有响应并反馈，不然用户可能就去用别家的了2. 数据库响应慢意味着用户、领导会觉得你的能力不行3. 哪怕几秒钟的停机时间也意味着巨大的损失，可能会流失用户活动前1. 做好监控，如果对 MySQL 内部一无所知，如何知道是否有效果？2.
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2023-10-27 21:34:56
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对几篇mysql 文章整理并自己测试了一部分，觉得挺好，整理了发出来。性能瓶颈SQL慢、写速度比读速度慢很多主要性能指标访问频度并发连接量缓存命中率index使用show log开启与分析query logThreads_cached:连接县城缓存是否开启->ONthread_cache_size:线程缓存数的大小query_cache_size:查询缓存的大小join_buffer_siz
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2023-08-12 12:39:36
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bitsCN.com一条sql语句实现统计查询如图：程序员在进行如下的统计时，现在提供两种实现方案：方案一：运用 SEKECT CASE WHENEXPLAIN SELECT count(*) AS '总数', count( CASE oup.status WHEN '1' THEN oup.id END ) AS '未绑定', count( CASE oup.status WHEN '2' TH
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2023-06-19 14:20:58
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### 常见问题
#### 为啥使用mongodb
* 主要是为了解决亿级以上的规模。数据量T级或者更大的问题。
* 次要：支持geo坐标，存储以及查询。
#### 用mongodb会很快么
* 用的好的情况下会很快。查询是否快，主要取决于是否设置了正确的索引，以及查询是否是使用了索引。
* mongodb会把索引加载到内存，如果查询刚好用了索引，那么只在内存搜索就会很快。
#### 用mongo
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2023-08-04 12:30:28
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作者：
尜尜人物
一、数据库瓶颈 不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧(并发量、吞吐量、崩溃)。
1、IO瓶颈 第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产
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2024-04-10 13:03:49
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DB级别监控1：db.stats()该命令查看当前数据库的情况【如无特殊说明，单位都是B】>use fpftest
> db.stats()
{
"db" : "fpftest",#库名称
"collections" : 1,#集合个数
"objects" : 2,#文档个数
"avgObjSize" : 35,#平均每个
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2023-08-11 14:40:35
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摘要：一、前情简介半个月前，公司的MongoDB压力由于用户量暴增导致压力急剧增加，读写能力下降。因为对于Mongos的集群分片机制的了解和测试还不是很充分，所以开始使用最简单的办法来解决：提高配置。众所周知，MongoDB是出了名的吃内存。当时定义出来提高MongoDB的办法很简单，插内存。但是由于机房问题，插内存需要拔电源，导致停止产品的服务，所以经过研究后。用我们备用的R71064GB内存服
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2024-03-06 23:05:57
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# MySQL单表数据存储量瓶颈解决方法
作为一名经验丰富的开发者，我将向你解释如何解决MySQL单表数据存储量瓶颈的问题。首先，让我们来了解整个解决问题的流程，然后逐步介绍每个步骤需要做什么，包括需要使用的代码和注释。在本文中，我将使用Markdown语法标识代码，并使用Mermaid语法标识关系图和旅行图。
## 问题流程图
```mermaid
graph LR
A(问题) --> B
原创
2023-10-15 07:44:22
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# MySQL数据量的瓶颈及优化方案
## 引言
在开发和维护MySQL数据库时，经常会遇到数据量增加导致性能下降的问题。当数据库中的数据量达到一定程度时，会出现一些瓶颈，如查询速度变慢、写入速度下降等。本文将介绍MySQL数据量的瓶颈，并提供一些优化方案。
## MySQL数据量的瓶颈
### 1. 索引
索引是提高MySQL数据库查询性能的重要手段。随着数据量的增加，如果没有合适的索
原创
2024-07-06 05:04:10
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# 如何解决Redis性能吞吐量瓶颈问题
## 一、概述
在使用Redis时，经常会遇到性能吞吐量瓶颈的问题，即Redis在高负载情况下无法处理更多的请求，导致性能下降。下面我将介绍如何通过分析性能瓶颈并优化来提高Redis的性能吞吐量。
## 二、解决步骤
下面是解决Redis性能吞吐量瓶颈问题的步骤，每一步都很重要，要认真执行：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
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原创
2024-05-23 10:21:33
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# MySQL存储数据量的瓶颈
MySQL是当今最流行的开源关系型数据库管理系统之一，但当数据量不断增加时，也可能会遇到存储和性能方面的瓶颈。本文将探讨这些瓶颈的根源，影响因素，以及如何通过优化来克服这些问题。
## 数据存储的瓶颈来源
1. **硬件限制**：
- MySQL的性能很大程度上依赖于底层硬件的配置。硬盘的读写速度、内存大小、CPU性能都会直接影响到数据库的响应能力和存储
限流模块 简介1-限流简介1.1-缓存1.2-降级1.3-限流2-限流算法3-Nginx 限流nginx就是通过上面的方法实现了socket事件的处理，定时事件的处理； ngx_http_limit_req_module模块解析 7bf1-限流简介高并发系统有三把利器：缓存、降级和限流；1.1-缓存1.2-降级1.3-限流缓存 缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理容量 降级 降级是当服务出
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2024-08-27 10:47:16
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