一.myisam的IO调优1.myisam通常在每次写入后把索引的改变刷写到磁盘上.所以批处理通常会更快点.做到这点,可以通过LOCK TABLES,他可以把写入控制到对表解锁.还可以用delay_key_write变量来延迟索引的写入,如果使用他,只有在表关闭的时候写入键缓存.它有以下选项:OFF 每次索引改变后,写入磁盘ON  延迟键开启,但只针对使用DELAY_KEY_WRITE选项创建的表有效ALL 所有myisam表都是用延迟键写入延迟键开启,通常不能带来性能上的飞跃,在数据量小,读取…

日常运维 DBA运维工作 日常 导数据,数据修改,表结构变更 加权限,问题处理 其它 数据库选型部署,设计,监控,备份,优化等 日常运维工作: 导数据及注意事项 数据修改及注意事项 表结构变更及注意事项 加权限及注意事项 问题处理,如数据库响应慢 导数据及注意事项 数据最终形式(csv,sql文本,还是直接导入某库中) 导数据方法(mysqldump,select into outfile,) 注意事项 导出为csv格式需要file权限,并且只能数据库本地导 避免锁库锁表(mysqldump使用…

MySQL 一般运行于Linux系统中.对于MySQL的调优一般分为Linux操作系统层面的调优和MySQL层面的调优(当然还有架构层面.业务层面.应用程序层面的调优).操作系统主要是管理和分配硬件资源,所以其实系统层面的调优包括了硬件的调优,也就是调整硬件参数.Linux系统层面的调优一般分为 CPU的调优.内存的调优.磁盘的调优.网络的调优.Linux后台service调优等等. 1. CPU 调优 1.1 CPU 的节能模式 在server环境的CPU一定要关闭节能模式,节能模式不适应于服…

MySQL管理之道:性能调优.高可用与监控>迷你书 MYSQL5.5.X主要改进 1.默认使用innodb存储引擎2.充分利用CPU多核处理能力3.提高刷写脏页数量和合并插入数量,改善I/O4.让innodb_buffer_pool缓冲池中的热数据存活更久,污染问题5.innodb数据恢复时间加快6.innodb同时支持多个buffer pool实例7.可关闭自适应哈希索引,semaphores信号量8.在innodb中可选择使用内存分配程序:TCMalloc 谷歌开发9.提高默认innodb线…

MySQL管理之道:性能调优.高可用与监控内置脚本 随书附送脚本 keepalive配置文件和脚本开源工具pssh批量管理服务器(python) 下载地址 http://files.cnblogs.com/files/MYSQLZOUQI/MySQL%E7%AE%A1%E7%90%86%E4%B9%8B%E9%81%93%E6%89%80%E6%9C%89%E8%84%9A%E6%9C%AC.rar f…

磁盘优化 1.增加缓存 2.优化磁盘的管理系统 3.设计合理的磁盘存储数据块 4.应用合理的RAID策略 TCP网络参数调优 网络IO优化 1.减少网络交互次数 2.减少网络传输数据量的大小 3.尽量减少编码…

最近工作的内容涉及MySQL运维内容,陆陆续续读了几本相关的书,其中一本是<MySQL管理之道:性能调优.高可用与监控>. 内容涵盖性能调优(包括sql优化等).备份.高可用,以及读写分离等,对于普及MySQL基础非常有用.记录一下,以便于后面查阅. 附目录: 1章 MariaDB架构与历史1 1.1 MariaDB的介绍 1 1.2 MariaDB和MySQL的兼容性 2 1.3 MariaDB 10.0新增的功能 3 1.3.1 更多的存储引擎 4 1.3.2 速度的提升 5 1.3.3…

MySQL管理之道,性能调优,高可用与监控(第二版) 书中内容以实战为导向,所有内容均来自于笔者多年实践经验的总结和新知识的拓展,同时也针对运维人员.DBA等相关工作者会遇到的有代表性的疑难问题给出了实用的情景模拟,并给出了解决方案.不论你目前有没有遇到过此类问题,相信对你以后处理相关问题都会有所借鉴.本书适合所有希望构建和管理高性能.高可用性的MySQL数据库系统的开发者和DBA阅读. ​ 整本书的目录结构 第1章 MariaDB架构与历史 1.1 MariaDB的介绍 1.2 MariaDB…

Spark调优主要分为开发调优.资源调优.数据倾斜调优.shuffle调优几个部分.开发调优和资源调优是所有Spark作业都需要注意和遵循的一些基本原则,是高性能Spark作业的基础:数据倾斜调优,主要讲解了一套完整的用来解决Spark作业数据倾斜的解决方案:shuffle调优,面向的是对Spark的原理有较深层次掌握和研究的同学,主要讲解了如何对Spark作业的shuffle运行过程以及细节进行调优. 本文作为Spark性能优化指南的基础篇,主要讲解开发调优以及资源调优. 一 开发调优 调优概…

一.前述 Spark中调优大致分为以下几种 ,代码调优,数据本地化,内存调优,SparkShuffle调优,调节Executor的堆外内存. 二.具体    1.代码调优 1.避免创建重复的RDD,尽量使用同一个RDD 2.对多次使用的RDD进行持久化 如何选择一种最合适的持久化策略? 默认情况下,性能最高的当然是MEMORY_ONLY,但前提是你的内存必须足够足够大,可以绰绰有余地存放下整个RDD的所有数据.因为不进行序列化与反序列化操作,就避免了这部分的性能开销:对这个RDD的后续算子操作,…