1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.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. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from

遥执乾坤(44758121)  18:21:23 mysql据说只能使用一个索引,我这里几乎所有字段都有索引. 但每个字段就算用索引,也需要扫描至少100w以上记录. 横瓜(601069289)  18:23:12 mysql支持16个索引 用1-3属于优质结构 横瓜(601069289)  18:24:56 再多了,就是数据库结构设计不合理 Glory(1302516908)  18:25:10 mysql的in操作是怎么个比较法? 横瓜(601069289)  18:26:46 是执行多次W

前言: 最近也在玩数据库,感觉普通机子搞数据库,还是差了点,全文查找,慢的要查一分钟更久. 但是搞cmd5库很不错,亿级数据库,毫秒级. qq 944520563好吧,下面开始,首先你得需要一个mysql数据库,推荐 环境 : apmserv5.2.6 php+mysql             Navicat for MySQL 推荐这两个软件,安装非常简单,都是全中文,所以方便新手操作. 需要的其他东西,电脑一个, 10GB左右的硬盘空间.一个大点的字典. 下面开始第一部分,打开Navica

https://mp.weixin.qq.com/s/f319mm6QsetwxntvSXpKxg 亿级用户下的新浪微博平台架构 炼数成金前沿推荐 2014-12-04 序言 新浪微博在2014年3月公布的月活跃用户(MAU)已经达到1.43亿,2014年新年第一分钟发送的微博达808298条,如此巨大的用户规模和业务量,需要高可用(HA).高并发访问.低延时的强大后台系统支撑. 微博平台第一代架构为LAMP架构,数据库使用的MyIsam,后台用的php,缓存为Memcache. 随着应用规模的

原标题:亿级账户数据迁移,不用数据库工具还能怎么搞? 背景 在阿里巴巴内部"大中台,小前台"的组织和业务体制,使前线业务更加敏捷,赋能业务积极迎接未来挑战和机遇,在阿里大中台能力建设过程中,同质化中台服务将会合并,小前台需要迁移原来依赖的中台服务到新的中台服务上. 闲鱼作为小前台,依赖阿里巴巴大中台能力让产品快速迭代,其中闲鱼币依赖的就是阿里巴巴积分中台能力.在积分能力大中台建设过程中,原有的积分服务都将合并到"半两"积分平台,闲鱼币原来依赖的积分平台是"

承接之前的博:亿级流量场景下,大型缓存架构设计实现 续写本博客: ****************** start: 接下来,我们是要讲解商品详情页缓存架构,缓存预热和解决方案,缓存预热可能导致整个系统崩溃的问题以及解决方案: 缓存--->热: 预热:热数据 解决方案中和架构设计中,会引入大数据的实时计算技术---> storm: 为什么引入这storm,必须是storm吗,我们后面面去讲解那个解决方案的时候再说: 为什么引入storm: 因为一些热点数据相关的一些实时处理方案,比如快速预热,

  当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题.为了解决这些性能压力带来问题,我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制.在不同的压力阶段,我们会遇到不同的问题,通过搭建不同的服务和架构来解决. Web负载均衡 Web负载均衡(Load Balancing),简单地说就是给我们的服务器集群分配“工作任务”,而采用恰当的分配方式,对于保护处于后端的Web服务器来说,非常重要. 负载均衡的策略

如果你对项目管理.系统架构有兴趣,请加微信订阅号"softjg",加入这个PM.架构师的大家庭 一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程.养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则.本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会. 1:积累是必不可少的 架构师不是一天练成的. 1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HT

当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题.为了解决这些性能压力带来问题,我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制.在不同的压力阶段,我们会遇到不同的问题,通过搭建不同的服务和架构来解决. Web负载均衡 Web负载均衡(Load Balancing),简单地说就是给我们的服务器集群分配"工作任务",而采用恰当的分配方式,对于保护处于后端的Web服务器来说,非常重要. 负载均衡

亿级流量电商详情页系统的大型高并发与高可用缓存架构实战 完整高清含源码,需要课程的联系QQ:2608609000 1[免费观看]课程介绍以及高并发高可用复杂系统中的缓存架构有哪些东西2[免费观看]基于大型电商网站中的商品详情页系统贯穿的授课思路介绍3小型电商网站的商品详情页的页面静态化架构以及其缺陷11分钟4大型电商网站的异步多级缓存构建+nginx数据本地化动态渲染的架构9分钟5能够支撑高并发+高可用+海量数据+备份恢复的redis的重要性5分钟6从零开始在虚拟机中一步一步搭建一个4个节点的C

编者按:高可用架构分享及传播在架构领域具有典型意义的文章,本文由孙子荀分享.转载请注明来自高可用架构公众号 ArchNotes.   孙子荀,2009 年在华为从事内核和分布式系统的开发工作:2011 年在百度从事过高性能计算方面的工作:2012 年加入腾讯进行 QQ 群广告系统的开发,随后负责腾讯云加速的带宽调度系统的设计研发:2014 年开始手 Q 公众号后台设计开发. 腾讯优秀讲师,包括 Linux 内核的讲授,并行计算等课程.在内核.数据挖掘.计算机广告等方面有很深的造诣. 手 Q 公众

*****************开篇介绍**************** ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 三个重要的标准: ---大型缓存架构中需要首先说一下: 海量数据:支持海量数据缓存,支持大规模数据: 高并发:在亿级QPS的场景下,可以做到满足业务需求: 高可用:表示redis可以做

原文地址:http://www.uml.org.cn/zjjs/201307172.asp 一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程.养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则.本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会. 1:积累是必不可少的 架构师不是一天练成的. 1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HTML中,再用F

一般情况下mysql上百万数据读取和插入更新是没什么问题了,但到了上千万级就会出现很慢,下面我们来看mysql千万级数据库插入速度和读取速度的调整记录吧. 1)提高数据库插入性能中心思想:尽量将数据一次性写入到Data File和减少数据库的checkpoint 操作.这次修改了下面四个配置项: 1)将 innodb_flush_log_at_trx_commit 配置设定为0:按过往经验设定为0,插入速度会有很大提高. 0: 日志缓冲每秒一次地被写到日志文件,并且对日志文件做到磁盘操作的刷新,

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http://www.linuxde.net/2013/05/13581.html 一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程.养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则.本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会. 积累是必不可少的 架构师不是一天练成的. 1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HTML中,再用ftp传到服务

目录 疯狂创客圈 Java 分布式聊天室[ 亿级流量]实战系列之 -30[ 博客园 总入口 ] 写在前面 1.1. 快速的能力提升,巨大的应用价值 1.1.1. 飞速提升能力,并且满足实际开发要求 1.1.2. 越来越多.大量的应用场景 1.2. 高并发架构中的6大集群 1.2.1. 支撑亿级流量的IM整体架构 1.2.2. IM通讯协议介绍 1.2.3. 长连接和短连接 1.2.4. 技术选型 1.3. 基于Redis 设计分布式Session 1.3.1. SessionLocal本地会话

目录 写在前面 亿级流量IM的应用场景 十万级 单体IM 系统 高并发分布式IM系统架构 疯狂创客圈 Java 分布式聊天室[ 亿级流量]实战系列之 -10[ 博客园 总入口 ] 写在前面 ​ 大家好,我是作者尼恩.目前和几个小伙伴一起,组织了一个高并发的实战社群[疯狂创客圈].正在开始高并发.亿级流程的 IM 聊天程序 学习和实战 ,今天是第10篇. 亿级流量IM的应用场景 随着移动互联网.AI的飞速发展,高性能高并发IM(即时通讯),有着非常广泛的应用场景. 一切高实时性通讯.消息推送的场景

支撑百亿级应用的 NewSQL https://zhuanlan.zhihu.com/newsql/ 项目背景 初次接触 TiDB,是通过同程网首席架构师王晓波先生的分享,当时同程网正在使开发和数据库全面往开源方向转型,由于业务需要,很多在线业务数据量和访问量都非常的大,而 MySQL 无法满足大数据量下的复杂查询需求,为了使数据库分片对开发透明,同程自研了 DBrouter .但分片后的合并.实时汇总统计及全量数据的监控仍然是困扰我们的一个难点.一直没有特别好的办法解决. 急速增长的业务 20

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微博及 Twitter 这两大社交平台都重度依赖 Redis 来承载海量用户访问.本文介绍如何使用 Redis 来设计一个社交系统,以及如何扩展 Redis 让其能够承载上亿用户的访问规模. 虽然单台 Redis 具备极佳的性能,但随着系统规模增大,单台服务器不能存储所有数据.以及没办法处理所有读写请求的问题迟早都会出现,这时我们就需要对 Redis 进行扩展,让它能够满足需求. 在介绍如何扩展之前,我们先看下如何用 Redis 来搭建一个社交平台. 使用 Redis 搭建社交平台 用 Redi