数据库常见性能指标TPS:每秒事务数QPS:每秒查询数连接数查询吞吐量查询执行性能查询缓存【名词解释】事务:增、删、改,称之为DML语句,统称为“事务”但这些事务不是立即生效,需要主动commit,这些DML语句就会同时提交或同时回滚,彼此之间绑定成一个整体,一荣俱荣,一损俱损TPS(数据库每秒处理的事务数)事务:指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时,收            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录0. start1. 事务的影响2. 数据插入方式3. 连接参数4. MySQL配置5. 一些说明 0. startMySQL百万级数据的插入,哪些方面对效率有影响。 从事务、数据插入方式、连接、mysql配置等方面看一看。一条数据,允许的最大值是多少?1. 事务的影响事务提交对效率是有影响的。// 10W条数据,循环单条插入,自动提交事务(10W次事务提交)与 只提交一次事务的差别
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            笔者参与过某线上项目,该项目的数据存储量巨大,大概每秒都有10W左右的数据进行推送过来,项目最初采用的是mysql作为存储,但是以传统型的数据库,这种数据量支撑不了太久,采用分库分表也只是临时方案,最终leader决定用Hadoop + HBase 进行数据存储,但是上面担心某天大数据平台面临崩溃,所以必须同时写入一份文件到txt中,这样作为最后的保障,日后极端问题出现恢复的基础。这种级别的数据,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Mysql 批量插入(5W 条数据和 10W 条数据)1、批量插入思路一般是有两种不同的思路:1、for 循环批量插入2、生成一条 SQL 语句,比如 insert into user(id,username) values(1,“zs”),(2,“ls”)…2、两种思路的优缺点a、for循环的优劣势如果是 for 循环,那么优势是:PreparedStatement 有预编译功能。劣势:要插入            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            点关注,不迷路;持续更新Java架构相关技术及资讯热文!!!一、需求一个朋友接到一个需求,从大数据平台收到一个数据写入在20亿+,需要快速地加载到MySQL中,供第二天业务展示使用。二、实现再分析对于单表20亿, 在MySQL运维,说真的这块目前涉及得比较少,也基本没什么经验,但对于InnoDB单表Insert 如果内存大于数据情况下,可以维持在10万-15万行写入。 但很多时间我们接受的项目还是            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一1:innodb_flush_log_at_trx_commit
参数解释:
	1:log buffer将每秒一次地写入log file中,并且log file的flush(刷到磁盘)操作同时进行。该模式下在事务提交的时候,不会主动触发写入磁盘的操作。
	2:每次事务提交时MySQL都会把log buffer的数据写入log file,并且flush(刷到磁盘)中去,该模式为系统默认。
	3:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            作为一个Java后台,MySQL的使用是家常便饭,虽然平常不会遇到几十万甚至几百万的数据插入情况,但是耐不住我的好奇心,今天写几个方法用来测试一下我们使用控制变量来对比出来最适合数据批量插入的条件 罗列一下条件(电脑硬件这种暂时改变不了):插入方法(循环插入、forEach插入、批处理)数据库存储引擎(MyISAM、InnoDB)主键(UUID、自增)如果想到其他条件可以在评论区留言,我看到后进行            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、需求一个朋友接到一个需求,从大数据平台收到一个数据写入在20亿+,需要快速地加载到MySQL中,供第二天业务展示使用。二、实现再分析对于单表20亿, 在MySQL运维,说真的这块目前涉及得比较少,也基本没什么经验,但对于InnoDB单表Insert 如果内存大于数据情况下,可以维持在10万-15万行写入。 但很多时间我们接受的项目还是数据超过内存的。 这里使用XeLabs TokuDB做一个测            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             作者:赵磊 测试环境: 笔记本电脑CPU:I5 系统:MAC OS 10.7内存:8G硬盘:5400转,笔记本硬盘 MySql 版本:Oracle官网下载的mysql-5.5.24-osx10.6-x86_64, 默认安装MySql JDBC驱动版本:mysql-connector-java-5.1.20  MySql建表语句            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # MySQL 10W QPS 科普文章
## 引言
MySQL 是当今最常用的开源关系型数据库管理系统之一,广泛应用于各大互联网公司的数据存储和管理。在高并发场景下,需要处理大量的并发请求,其中 QPS(Queries Per Second)是衡量数据库性能的重要指标之一。本文将介绍如何通过优化 MySQL 数据库和相关配置来实现 10W QPS 的性能。
## 背景知识
在开始之前,我            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-01-13 09:53:31
                            
                                73阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
             
 在构建大数据流水线时,我们需要考虑处理数据的数量,种类和速度,这些数据通常出现在Hadoop生态系统的入口。在决定采用哪种工具来满足我们的要求时,都会考虑到可扩展性、可靠性、适应性、开发时间方面的成本等初步因素。在本文中,我们将简要介绍三种Apache处理工具:Flume,Kafka和NiFi。这三种产品都具有出色的性能,可以横向扩展,并提供插件机制,可通过自定义组件扩展功能。Apache             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-04-29 20:23:38
                            
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            MySQL是一个功能强大的开源数据库。随着越来越多的数据库驱动的应用程序,人们一直在推动MySQL发展到它的极限。这里是101条调节和优化MySQL安装的技巧。一些技巧是针对特定的安装环境的,但这些思路是通用的。我已经把他们分成几类,来帮助你掌握更多MySQL的调节和优化技巧。  MySQL 服务器硬件和操作系统调节:  1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问            
                
         
            
            
            
            ### 如何优化MySQL查询10w条数据
#### 流程图
```mermaid
flowchart TD
    A[开始] --> B[建立索引]
    B --> C[使用合适的查询条件]
    C --> D[减少返回的字段]
    D --> E[使用limit和分页]
    E --> F[使用优化的查询语句]
    F --> G[优化硬件和服务器配置]
    G            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-12-26 03:32:28
                            
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            # MySQL批量更新10w数据实现方法
## 1. 概述
在MySQL中,更新大量数据可以通过批量更新来提高效率。本文将介绍如何使用代码实现MySQL批量更新10w数据的方法,并提供相应的代码示例和注释。
## 2. 流程概述
下面是实现MySQL批量更新10w数据的整个流程的简要概述:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建数据库连接 |
| 2 | 创            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-07-15 15:32:00
                            
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            批量插入(Batch Insert) 批量处理:将多条数据合并成一个 INSERT 语句,一次性批量插入。这样可以显著减少数据库的交互次数,提高性能。 INSERT INTO your_table (column1, column2, ...) VALUES (value1, value2, ...
                    
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-09-03 16:27:20
                            
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            # 在MySQL中批量新增10万条数据:方法与示例
MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统,通常用于数据存储和管理。本文将探讨如何向MySQL数据库中批量新增10万条数据,并提供相应的代码示例。通过实验,我们还将分析不同插入方法的性能表现,帮助开发者在实际应用中选择最优方案。
## 目录
1. 数据库环境准备
2. 数据结构设计
3. 数据插入方法
4. 性能对比
5. 结论
###            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # MYSQL 插入10W条数据
在开发过程中,我们经常需要向数据库中插入大量的数据。本文将介绍如何使用MYSQL数据库插入10W条数据,并提供相应的代码示例。
## 为什么要插入大量数据?
在开发和测试过程中,我们经常需要模拟真实场景下的数据。通过插入大量数据,我们可以测试数据库查询性能、优化数据库结构和索引,以及对系统进行负载测试。此外,大量数据还可以用于数据分析和机器学习等领域。
#            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 如何实现“redis key 10w”
## 介绍
欢迎来到本篇文章,本文将教会你如何使用Redis实现"redis key 10w"的需求。Redis是一个开源的内存数据库,提供了丰富的数据结构和功能,非常适合用于缓存和存储关键数据。本文将以一个经验丰富的开发者的角度,通过详细的步骤和代码示例,帮助你实现这个需求。
## 整体流程
下面是整个实现过程的流程图,我们将通过以下几个步骤来实现            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-10-21 10:21:40
                            
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            # Redis Hash 介绍
## 什么是 Redis Hash?
Redis 是一个开源的内存数据结构存储系统,它支持多种数据结构,包括字符串、列表、集合、有序集合和哈希等。在 Redis 中,哈希(Hash)是一种键值对的集合,其中每个键关联一个值。哈希是一个无序的键值对集合,其中每个键对应一个值,它可以看作是一个字典或者一个关联数组。
Redis 中的哈希是一个 string 类型的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 10W QPS 架构简介
在现代的互联网应用中,QPS(Queries Per Second)是衡量系统性能的一个重要指标。当系统的QPS达到一定程度时,需要考虑如何设计更加稳定和高效的架构来支撑这一高并发量。本文将介绍一个支持10W QPS的架构设计,并提供代码示例以及甘特图来帮助读者更好地理解。
## 架构设计
为了支持10W QPS的并发请求,我们需要设计一个高可用、高性能的架构。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-03-13 05:51:16
                            
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