MySQL功能被分成两部分,主要有成品的外部client连接和可行性研究SQL函数语句,内侧部分被称为存储引擎,它负责接收外部操作指令数据,实际数据是完整的,文件输入和输出操作的工作 版权声明:本文博客原创文章,博客,未经同意,不得转载.

MySQL表分区技术 MySQL有4种分区类型: 1.RANGE 分区 - 连续区间的分区 - 基于属于一个给定连续区间的列值,把多行分配给分区: 2.LIST 分区 - 离散区间的分区 - 类似于按RANGE分区,区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择: 3.HASH 分区 - 平均分区 - 基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区,该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算,这个函数可以包含MySQL中有效的.产生非负整数值的任何表达式: 4.KEY

MySQL的优化技术总结 如果Cache很大,把数据放入内存中的话,那么瓶颈可能是CPU瓶颈或者CPU和内存不匹配的瓶颈: seek定位的速度,read/write即读写速度: 硬件的提升是最有效的方式: innodb_buffer_pool_size:配置innodb的数据缓冲池的大小来提高整体效率,可用内存即除去系统软件等内存后的内存大小: innodb_buffer_pool_instances: 当写操作多时可以使用批量执行的方式,如果是读操作多的话,可以使用自动提交: table_op

最近需要用到Django的MySQL读写分离技术,查了一些资料,把方法整理了下来. 在Django里实现对MySQL的读写分离,实际上就是将不同的读写请求按一定的规则路由到不同的数据库上(可以是不同类型的数据库),我们需要做的就是,定义不同的数据库,定义不同的路由规则. 首先定义我们的主从数据库: DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': sae.const.MYSQL_DB, 'USER':

转自:Mysql数据库优化技术之配置篇.索引篇 ( 必看 必看 ) (一)减少数据库访问对于可以静态化的页面,尽可能静态化对一个动态页面中可以静态的局部,采用静态化部分数据可以生成XML,或者文本文件形式保存使用数据缓存技术,例如: MemCached(二)优化的检测方法 1.用户体验检测2.Mysql状态检测在Mysql命令行里面使用show status命令,得到当前mysql状态.主要关注下列属性:key_read_requests (索引读的请求数)(key_buffer_size设置影

索引下推整个思路如下: To see how this optimization works, consider first how an index scan proceeds when Index Condition Pushdown is not used: Get the next row, first by reading the index tuple, and then by using the index tuple to locate and read the full tab

mysql group replication,组复制,提供了多写(multi-master update)的特性,增强了原有的mysql的高可用架构.mysql group replication基于mysql插件架构实现,本身就是一个mysql插件. 提供的特性: 多写,写冲突检测 良好的扩展能力,可动态增删节点,组成员自动管理 组内高可用 确保组内数据最终一致性[重要](通过分布式协议和分布式recovery机制保证) 1. 架构 组复制基于mysql插件架构实现,本身作为一个mysql插

对于一个以数据库为中心的应用,数据库的优化直接影响到程序的性能,因此数据库性能至关重要.一般来说,要保证数据库的效率,要做好以下几个方面的工作: 1. 数据库表设计: 表的设计合理化(符合3NF): 2. 添加适当索引(index): 普通索引: 主键索引: primary 效率最高,但是只能有一个 唯一索引:unique 全文索引:fulltext 对文章中的词进行索引 空间索引:SPATIAL 很少使用 3. 分表技术: 水平分割 垂直分割 4. 读写分离: 写:update/delete/

1.简介 当今MySQL使用相当广泛,随着用户的增多以及数据量的增大,高并发随之而来.然而我们有很多办法可以缓解数据库的压力.分布式数据库.负载均衡.读写分离.增加缓存服务器等等.这里我们将采用读写分离技术进展缓解数据库的压力. 其中实现读写分离的技术有很多方法,这里我们将采用mysql-proxy这个中间软件来实现.这个软件中含有一个读写分离的lua文件,这也是我们使用mysql-proxy实现读写分离必用的文件,它需要lua解析器进行解析.因此我们还需要安装一个lua解析器. 2.基本环境

0.闪回技术与工具简介 mysql闪回工具比较流行三大类: [0.1]官方的mysqlbinlog:支持数据库在线/离线,用脚本处理binlog的输出,转化成对应SQL再执行.通用性不好,对正则.sed等需要较高熟练度. [0.2]第三方的mysqlbinlog工具,比官方的工具多了一个闪回功能 -B [0.3]开源的binlog2sql:兼容性比较好,使用难度小,使用简单,前提是mysql必须开启. 最佳实践:线上使用binlog2sql,线下用mysqlbinlog以及mysqlbinlog

MySQL有很多种复制,至少从概念上来看,传统的主从复制,半同步复制,GTID复制,多线程复制,以及组复制(MGR).咋一看起来很多,各种各样的复制,其实从原理上看,各种复制的原理并无太大的异同.每一种复制的出现都是有其原因的,是解决(或者说是弥补)前一种的复制方案的潜在的问题的.新的复制方式的出现,是基于对原复制某一方面增强或者是优化的结果,而不是全新的一种方案或者技术,所以就不难理解为什么有这么多中复制.其实搞出来这么多概念,个人觉得是源于开源的原因吧,不同复制版本的出现,因为是一个不断发现

所谓的预处理技术,最初也是由MySQL提出的一种减轻服务器压力的一种技术! 传统mysql处理流程 1,  在客户端准备sql语句 2,  发送sql语句到MySQL服务器 3,  在MySQL服务器执行该sql语句 4,  服务器将执行结果返回给客户端 这样每条sql语句请求一次,mysql服务器就要接收并处理一次,当一个脚本文件对同一条语句反复执行多次的时候,mysql服务器压力会变大,所以出现mysql预处理,减轻服务器压力! 预处理的基本策略: 将sql语句强制一分为二: 第一部分为前面

表分区,是指根据一定规则,将数据库中的一张表分解成多个更小的,容易管理的部分.从逻辑上看,只有一张表,但是底层却是由多个物理分区组成. 表分区有什么好处: a.分区表的数据可以分布在不同的物理设备上,从而高效地利用多个硬件设备. b.和单个磁盘或者文件系统相比,可以存储更多数据 c.优化查询.在where语句中包含分区条件时,可以只扫描一个或多个分区表来提高查询效率:涉及sum和count语句时,也可以在多个分区上并行处理,最后汇总结果.d.分区表更容易维护.例如:想批量删除大量数据可以清除整个

个人读书笔记,详情参考<MySQL技术内幕 Innodb存储引擎> 1,checkpoint产生的背景数据库在发生增删查改操作的时候,都是先在buffer pool中完成的,为了提高事物操作的效率,buffer pool中修改之后的数据,并没有立即写入到磁盘,这有可能会导致内存中数据与磁盘中的数据产生不一致的情况.事物要求之一是持久性(Durability),buffer pool与磁盘数据的不一致性的情况下发生故障,可能会导致数据无法持久化.为了防止在内存中修改但尚未写入到磁盘的数据,在发生

MySQL预处理技术:1.减轻服务器压力2.防止sql注入,把传递过去的危险字符也只当做参数处理3.将sql语句强制一分为二:第一部分为前面相同的命令和结构部分,第二部分为后面可变的数据部分基本使用 prepare sql_1 from "select * from mass_list"; execute sql_1; drop prepare sql_1; 传参: prepare sql_2 from "select * from mass_list where id=?&

将这段时间了解的MySQL分片技术和主从复制只是整理清楚画了思维导图记录一下,希望能给需要的人一些帮助 P.S.:个人整理,可能会有错误之处,还望指出~ 要解决的问题 1.海量数据的操作超出单表.单库的最大限制 2.访问压力超出数据库系统限制,性能下降 3.数据库复制.容灾等问题 解决方案 一.采用数据分表分库提高数据库的性能限制 1.可选Sharding策略 2.Sharding实现的层面 可以为: (1)数据访问层(DAO) (2)ORM框架层 (3)JDBC API层 (4)应用服务器和数

企业数据需求不断变化,近年来变化趋势日益明显,从数据的3V特性看:体积,速度和变化:Big Data强调数据量,PB级以上,是静态数据.而Fast Data在数据量的基础上,意味着速度和和变化,意味着客户可以更加实时化.更加快速地进行数据处理.在Forrester最近的一项研究中,超过75%的受访公司已经使用Fast Data解决方案. 在接受调查的人中,88%表示他们需要近乎实时地对数据执行分析. AnalyticDB是阿里巴巴自主研发.唯一经过超大规模以及核心业务验证的PB级实时数据仓库,是

1.个人学期总结 时间过得飞快,转眼间2017年就要过去.这一年,我学习JSP和Python,哪一门都像一样新的东西,之前从来没有学习过. 这里我就用我学习过的Python和大家分享一下,我是怎么从一具小白到菜鸟到初学者到现在的基本可以运用Python去开发自己的 WEB项目. 回想这一年,我的内心是平静的.觉到自己已经不再不羁,青春已然流逝着,岁月从不饶人.从此开始,不再有不着边际的 想象,不再有异想天开的策划.突然觉得自己长大了很多,从无知到渐渐的成熟.我学到了很多.我明白了宽容别人,明白了

主从技术的一个基本流程图: 如何实现主从复制的呢: MySQL  Master(主节点) 1>当一个请求来时,首先由[mysqld]写入到我们的主[data]中 2>然后[mysqld]将所有的sql语句存储到[binlog]日志文件中 MySQL Slave(从节点) 1>首先将主节点中的[binlog]数据拷贝到从节点[relay binlog]中 2>再由[SQL Thread] 将sql语句从[relay binlog]中读取出来,存储到从节点的[data]库中 实践一下

1. 为什么需要数据分片技术 2. 3种数据分片方式简述 3. 分片技术原理概述 4. 对单表分区的时机 1为什么需要数据分片技术 数据库产品的市场 在互联网行业内,绝大部分开发人员都会遇到数据表的性能问题,特别是当单表数据量特别大的时候,就算是添加索引,性能也都差强人意.对于亿级别的数据,有些大的企业会选择性能非常好的Oracle,Oracle属于中大型数据库,能在数据量大的情况下有好的数据处理性能.但是绝大部分小型企业是不会选择昂贵的oracle的,况且几乎所有的互联网巨头公司选择的也都是免

(最近在学习mysql优化的一些问题,以下为个人一些收获,如有不足,敬请提出!) 概述:当一个表的数据很大,比如200G,这时太大,我们只靠索引也不好使了,这时我们需要分表和分区处理.分表有两种形式(水平分表和垂直分表). 一.水平分表 核心思想:把一个大表,分割N个小表,小表和大表结构一样,只是把数据分散到不同的表中. 1.1 简单例子:比如说是通过ID直接登录(例如QQ号),可以直接使用下面的例子 每次登录验证的时候只要把传过来的Id除3取模,根据模可以找到对应的表,然后再去对应的表做查询操