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
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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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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精选
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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2评论
上一篇博客我们介绍了针对大数据量的处理，我们应该对程序做什么样的处理，但是一个程序的优化是有底线的，我们要考虑人力，物力，程序的优化是海量数据处理的一部分，这里介绍我们的重头戏，对数据库的优化！ 这里我们将数据库的优化，分为三个大的方面： 一，设计之初优化 1，反范式思维 在数据库优化的方向上，没有什么范式是绝对的，我们要根据情况设计合理的表结构，一味地追求完美的三范式是一个错误且固执的想法！ 举例：大家看看这两个考试记录表的设计区别： 分析： 我们看，哪个更符合三范式呢，明显是第二个，因为第一个设计有分值这个字段的冗余，也有得分的冗余，... Read More
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2013-07-30 18:08:00
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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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ES 接收到查询请求后，会转发给所有相关的 Shard 分片，每个 Shard 在自己这块儿进行搜索，各自的结果汇总后再返回给客户端。
这个过程有2个核心性能关键点：
Shard 执行查询计算的耗时
Shard 读取各个 Segment 文件的 I/O 耗时
所以，我们就要从这两个角度进行优化。
原创
2021-06-04 14:33:23
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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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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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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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今天看以前也得一个存储过程，发现以前写的一句sql存在新能问题，在这里些一下优化过程，先介绍一下数据一些实际的情况。要查询的表为aaa_log，表的内容为用户的登录信息。这个表的分区字段为statis_date，一个月的记录数大概为7亿条全表大概有几十亿条记录。要计算的得到连续两个月登录过的用户。
使用intersetct
select use
原创
2009-12-08 18:08:59
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数据处理时，可能会遇到数千万以及上亿条数据的情况。一次处理所有数据，会遇到
原创
2022-09-16 13:47:55
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互联网时代，亿级用户各种网络行为产生大量数据，如何解决海量数据存储？如何高性能读写？解决思路有哪些，本文列举
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2022-05-17 19:42:44
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目录海量数据的存储海量数据的计算大数据处理的主要应用场景前言：大数据技术诞生之初，就是为了解决海量数据的存储和计算问题。大数据起源于Google。Google是当时世界上（尽管目前也是）最大的搜索引擎公司，由于互联网时代的到来，Google积累了海量的用户，海量用户意味着海量的数据，谷歌需要将这些数据保存下来，传统的保存数据的方式已经满足不了Google的需求了。首先我们需要了解，海量数据的存储面
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2024-04-03 15:12:46
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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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大数据量时,索引无法全部载入内存由于索引无法一次性载入内存,
原创
2021-07-15 10:37:04
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模式一：分而治之/Hash映射 + Hash统计 + 堆/快排/归并
原创
2023-02-01 10:25:13
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