本教程适合于那些对缓存SQL查询以减少数据库连接与执行的负载.提高脚本性能感兴趣的PHP程序员.概述 许多站点使用数据库作为站点数据存储的容器.数据库包含了产器信息.目录结构.文章或者留言本,有些数据很可能是完全静态的,这些将会从一个缓存系统中得到的极大好处.   这样一个系统通过把SQL查询的结果缓存到系统的一个文件中存储,从而阻止连接数据库,构造查询与取得返回结果而提高了响应时间.   有些系统数据库并不是放在WEB服务器上的,这样需要一个远程连接(TCP或者其它类似的),或者从数据库中获取

使用redis作mysql数据库缓存时,需要考虑两个问题: 1.确定用何种数据结构存储来自Mysql的数据; 2.在确定数据结构之后,用什么标识作为该数据结构的键. 直观上看,Mysql中的数据都是按表存储的;更微观地看,这些表都是按行存储的.每执行一次select查询,Mysql都会返回一个结果集,这个结果集由若干行组成.所以,一个自然而然的想法就是在Redis中找到一种对应于Mysql行的数据结构.Redis中提供了五种基本数据结构,即字符串(string).列表(list).哈希(hash

用Redis作MySQL数据库缓存,必须解决2个问题.首先,应该确定用何种数据结构存储来自mysql的数据:在确定数据结构之后,还要考虑用什么标识作为该数据结构的键. 直观上看,Mysql中的数据都是按表存储的:更微观地看,这些表都是按行存储的.每执行一次select查询,Mysql都会返回一个结果集,这个结果集由若干行组成.所以,一个自然而然的想法就是在redis中找到一种对应于Mysql行的数据结构.Redis中提供了五种基本数据结构,即字符串(string).列表(list).哈希(has

配置文件在 /etc/mysql/my.cnf ################### 第一部分:查询数据库缓存相关变量 ################### show variables like "%query_cache%" query_cache_limit:允许 Cache 的单条 Query 结果集的最大容量,默认是1MB,超过此参数设置的 Query 结果集将不会被 Cache query_cache_min_res_unit:设置 Query Cache 中每次分配内

对MySql查询缓存及SQL Server过程缓存的理解及总结 一.MySql的Query Cache 1.Query Cache   MySQL Query Cache是用来缓存我们所执行的SELECT语句以及该语句的结果集.MySql在实现Query Cache的具体技术细节上类似典型的KV存储,就是将SELECT语句和该查询语句的结果集做了一个HASH映射并保存在一定的内存区域中.当客户端发起SQL查询时,Query Cache的查找逻辑是,先对SQL进行相应的权限验证,接着就通过Quer

环境: mysql5.6.2  主从同步(备注:需操作主库和从库) 一.InnoDB表执行大批量数据的更新,插入,删除操作时会出现这个问题,需要调整InnoDB全局的innodb_buffer_pool_size的值来解决这个问题,并且重启mysql服务. 遇到的问题: mysql报错如下: The total number of locks exceeds the lock table size错误 二.解决办法 2.1.登录主库查看buffer_pool_size大小 [root@a2 ~]

安装: 启动的话: -d:以后台的方式进行: -l:选择监听指定的ip服务地址:-m:给他分配多大的内存:-p:端口号默认的端口为11211的服务端口: 另一个: 安装:telnet 这个可以用来测试端口.发送命令: 安装: sudo yum install telnet.*

用Redis作Mysql数据库缓存,必须解决2个问题.首先,应该确定用何种数据结构存储来自Mysql的数据:在确定数据结构之后,还要考虑用什么标识作为该数据结构的键. 直观上看,Mysql中的数据都是按表存储的:更微观地看,这些表都是按行存储的.每执行一次select查询,Mysql都会返回一个结果集,这个结果集由若干行组成.所以,一个自然而然的想法就是在Redis中找到一种对应于Mysql行的数据结构.Redis中提供了五种基本数据结构,即字符串(string).列表(list).哈希(has

MySQL数据库是 IO 密集型的程序,和其他数据库一样,主要功能就是数据的持久化以及数据的管理工作.本文侧重通过优化MySQL 数据库缓存参数如查询缓存,表缓存,日志缓存,索引缓存,innodb缓存,插入缓存,以及连接参数等方式来对MySQL数据库进行优化. 缓存参数 这里先引用一句话,从内存中读取一个数据的时间消耗是微秒级别,而从普通硬盘上读取一个数据是在毫秒级别,二者相差3个数量级.可见,想对MySQL数据库进行优化,合理调配缓存参数显得更为直接 表缓存 相关参数: table_open_

一.前言 性能调优前提:无监控不调优,对于mysql性能的监控前几天有文章提到过,有兴趣的朋友可以去看一下 二.Mysql性能指标及问题分析和定位 1.我们在监控图表中关注的性能指标大概有这么几个:CPU.内存.连接数.io读写时间.io操作时间.慢查询.系统平均负载以及memoryOver 2.介绍下Grafana模板中各性能指标的意思 这个是Mysql数据库的连接数 这个图标表示了慢查询 上图就是Mysql数据库的缓存区,展示了最大缓存以及已使用缓存等数据 3.性能分析 一般在产生Mysql

转载自脚本之家 http://www.jb51.net/article/51831.htm  作者:忙碌的松鼠 对于大型网站如facebook,ebay等网站,如果没有Memcache做为中间缓存层,数据访问不可能吃得消,对于一般网站,只要具备独立的服务器,完全可以通过配置Memcache提高网站访问速度和减少数据库压力,这里主要讨论一下Memcache和MySQL数据库交互过程的流程关系,了解Memcache的中间缓存层作用,从而深入了解Memcache机制原理. Memcache和MySQL

优化目标减少 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考虑,当然,也是收效最明显的优化手段.降低 CPU 计算除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了.order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大户(这些操作基本上都是 CPU 处理内存中的数据比较运算).当我们的 IO 优化做到一定阶段之后

在平时被问及最多的问题就是关于 MySQL 数据库性能优化方面的问题,所以最近打算写一个MySQL数据库性能优化方面的系列文章,希望对初中级 MySQL DBA 以及其他对 MySQL 性能优化感兴趣的朋友们有所帮助. 这是 MySQL数据库性能优化专题 系列的第一篇文章:MySQL 数据库性能优化之缓存参数优化 数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作.而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量

写缓存(Change Buffer) 是一种特殊的数据结构,用于在对数据变更时,如果数据所在的数据页没有在 buffer pool 中的话,在不影响数据一致性的前提下,InnoDB 引擎会将对数据的操作缓存在 Change Buffer 中,这样就省去了从磁盘中读入这个数据页. 将数据页从磁盘读入内存中涉及随机 IO 访问,这也是数据库里面成本最高的操作之一,而利用写缓存(Change Buffer)可以减少 IO 操作,从而提升数据库性能. 关于 MySQL 写缓存(Change Buffer

一. Canal 简介 canal [kə'næl],译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费 早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求,实现方式主要是基于业务 trigger 获取增量变更.从 2010 年开始,业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步,由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务. 基于日志增量订阅和消费的业务包括 数据库镜像 数据库实时备份 索引构建和实时维护(拆分异构索引.倒排索引等) 业务

真机环境下MySQL-Cluster搭建文档  摘要:本年伊始阶段,由于实验室对不同数据库性能测试需求,才出现MySQL集群搭建.购置主机,交换机,双绞线等一系列准备工作就绪,也就开始集群搭建.起初笔者对此不甚了解,查阅很多资料,最终都不太完善.故笔者真机环境测试成功后,整理出此搭建文档,一则防止遗忘知识总结,另则与人共享.前天完成文档由于文字偏多,给陌生配置者带来不小压力.更改文档版本后,减少文字增加图片,让一个大一的对mysql集群不了解者,照此配置.能够配置成功,故发表.(本文原创/整理,

在之前我写过一篇关于这个方面的文章 <[原创]为什么使用数据索引能提高效率?(本文针对mysql进行概述)(更新)> 这次,主要侧重点讲下两种常用存储引擎. 我们一般从两个方面进行MySQL数据库优化: A.SQL语句的优化. 这点,需要我们在写SQL的时候要特别注意,在建表的时候也非常注意. 1 尽量不要在列上进行运算,这样会导致索引失效. 2 使用JOIN时候,应使用小结果集驱动大结果集.把复杂的JOIN拆分成多个QUERY.在多JOIN的时候,最容易导致锁表和堵塞. 3 在使用LIKE进

我们究竟应该如何对MySQL数据库进行优化?下面我就从MySQL对硬件的选择.MySQL的安装.my.cnf的优化.MySQL如何进行架构设计及数据切分等方面来说明这个问题. 服务器物理硬件的优化 在挑选硬件服务器时,我们应该从下面几个方面着重对MySQL服务器的硬件配置进行优化,也就是说将项目中的资金着重投入到如下几处: 1.磁盘寻道能力(磁盘I/O),我们现在用的都是SAS15000转的硬盘,用6快这样的硬盘作RAID1+0.MySQL每一秒钟都在进行大量.复杂的查询操作,对磁盘的读写量可想

 最近在对开发的软件的服务器部分制作安装包,但服务器部分需要有mysql数据库的支持.因此,采用免安装版的mysql策略:将mysql数据库需要的文件在安装程序中进行设置和打包即可.但也遇到了很多问题,下面分三节进行总结.     由于我们采用的是mysql中的innodb存储引擎,故在此只对innodb作一些介绍,详细内容可以参见mysql的官网说明http://dev.mysql.com/. InnoDB概述        InnoDB给MySQL提供了具有提交,回滚和崩溃恢复能力的事务安全

前文<MySQL 数据库事务与复制>分析了 MySQL 复制过程中如何保证 binlog 和事务数据之间的一致性,本文进一步分析引入从库后需要保证主从的数据一致性需要考虑哪些方面. 原生复制架构 MySQL 的原生复制架构原理如上图所示.从库的 I/O Thread 线程负责不断读取主库的 binlog 日志文件并写入本地的 Relay log 临时缓存.从库的 SQL Thread 线程则不断读取 Relay log 重放事件入库.整个过程看起来是比较简单清晰的,但其中有几个点对主从数据一致

好久没有写技术文章了,因为一直在思考 「后端分布式」这个系列到底怎么写才合适. 最近基本想清楚了,「后端分布式」包括「分布式存储」和 「分布式计算」两大类. 结合实际工作中碰到的问题,以寻找答案的方式来剖解技术,很多时候我们都不是在创造新技术,而是在应用技术. 为了更有效率与效果的用好技术,我们需要了解一些技术的原理与工作方式. 带着问题从使用者的角度去剖析技术原理,并将开源技术产品和框架作为一类技术的参考实现来讲解. 以讲清原理为主要目的,对于具体实现的技术细节若无特别之处则尽可能点到即止.