阅读本文大概需要 6 分钟. 一.什么影响了数据库查询速度 1.1 影响数据库查询速度的四个因素 1.2 风险分析 QPS: QueriesPerSecond意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准. TPS: 是 TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务数/秒.它是软件测试结果的测量单位.客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数. Tips: 最好

[导读] 与朋友或同事谈到MySQL查询缓存功能的时候,个人喜欢把查询缓存功能Query Cache比作荔枝, 是非常营养的东西,但是一次性吃太多了,就容易上火而流鼻血,虽然不是特别恰当的比喻,但是有很多相似的地方.另外Query Cache有其特殊的业务场景,MySQL也不像其他数据库产品,缓存查询语句的执行计划等信息,而是直接缓存查询语句的结果集和对应的SQL语句.本文 就给大家介绍下查询缓存的相关知识,希望可以引导大家正确地使用Query Cache独门武器. 对MySQL查询缓存从五个角

1 背景 我们的业务服务随着功能规模扩大,用户量扩增,流量的不断的增长,经常会遇到一个问题,就是数据存储服务响应变慢. 导致数据库服务变慢的诱因很多,而RD最重要的工作之一就是找到问题并解决问题. 下面以MySQL为例子,我们从几个角度分析可能产生原因,并讨论解决的方案. 2 定位慢查询的原因并优化 2.1 慢查询的分析 开启SlowLog,默认是关闭的,由参数slow_query_log决定,在MySQL命令终端中输入下面的命令: # 是否开启,这边为开启,默认情况下是off set glob

这篇文章主要介绍了MySQL的表分区,例如什么是表分区.为什么要对表进行分区.表分区的4种类型详解等,需要的朋友可以参考下 一.什么是表分区通俗地讲表分区是将一大表,根据条件分割成若干个小表.mysql5.1开始支持数据表分区了.如:某用户表的记录超过了600万条,那么就可以根据入库日期将表分区,也可以根据所在地将表分区.当然也可根据其他的条件分区. 二.为什么要对表进行分区为了改善大型表以及具有各种访问模式的表的可伸缩性,可管理性和提高数据库效率.分区的一些优点包括:      1).与单个磁

SHOW PROCESSLIST;SHOW OPEN TABLES WHERE In_use > 0; #运行线程 SHOW  GLOBAL  STATUS LIKE 'Threads_running%'; #链接线程SHOW  GLOBAL  STATUS LIKE 'Threads_connected%'; #查询数SHOW  GLOBAL  STATUS LIKE 'Queries%';SHOW  GLOBAL  STATUS LIKE 'Question%'; #提交数SHOW GLOB

一.什么影响了数据库查询速度 1.1 影响数据库查询速度的四个因素 1.2 风险分析 QPS:Queries Per Second意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准. TPS:是TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务数/秒.它是软件测试结果的测量单位.客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数. Tips:最好不要在主库上数据库备份,大型活动前

在这篇文章中我们将讨论如何利用 Apache Spark 来提升 MySQL 的查询性能. 介绍 在我的前一篇文章Apache Spark with MySQL 中介绍了如何利用 Apache Spark 实现数据分析以及如何对大量存放于文本文件的数据进行转换和分析.瓦迪姆还做了一个基准测试用来比较 MySQL 和 Spark with Parquet 柱状格式 (使用空中交通性能数据) 二者的性能. 这个测试非常棒,但如果我们不希望将数据从 MySQL 移到其他的存储系统中,而是继续在已有的

一.索引的作用 索引通俗来讲就相当于书的目录,当我们根据条件查询的时候,没有索引,便需要全表扫描,数据量少还可以,一旦数据量超过百万甚至千万,一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多,5秒以上就已经让人难以忍受了. 提升查询速度的方向一是提升硬件(内存.cpu.硬盘),二是在软件上优化(加索引.优化sql:优化sql不在本文阐述范围之内). 能在软件上解决的,就不在硬件上解决,毕竟硬件提升代码昂贵,性价比太低.代价小且行之有效的解决方法就是合理的加索引. 索引使用得当,能使查询速度提升上万倍,效

上一篇文章:我要上谷歌 Mysql,关系型数据库: HBase,NoSql数据库. 查询Mysql和查询HBase,到底哪个速度快呢? 与一些真正的大牛讨论时,他们说HBase写入速度,可以达到每秒1W.而HBase的理想速度为每秒10W. 来个实验说明一下,此实验只能表明,当前环境下运行状态.我的实验效果,没有到1W,还在优化中… 环境: 有3台虚拟机,运行Hadoop集群:3台虚拟机也在跑HBase:master,node1,node2 master上,同时安装了Mysql数据库. 目前有这

需求,最近实现了文章的原创度检测功能,处理思路一是分词之后做搜索引擎匹配飘红,另一方面是量化词组,按文章.段落.句子做数据库查询,功能基本满足实际需求. 接下来,还需要在海量大数据中快速的查找到与一句或者一段话最相关的文章.段落. 上一篇随笔里记录有当时的一些想法,今天下午按想法具体实现并测试了一次,速度比直接分组查询肯定快了很多很多,回顾下我的实现步骤: 压缩"语料库,即提取特征词或词频,做量化处理之后以“列向量”形式保存到数据库:然后按前N组词拼为向量组,以供查询使用,即组合为1到N字的组合

使用索引提高查询速度 1.前言 在web开发中,业务模版,业务逻辑(包括缓存.连接池)和数据库这三个部分,数据库在其中负责执行SQL查询并返回查询结果,是影响网站速度最重要的性能瓶颈.本文主要针对Mysql数据库,在淘宝的去IOE(I 代表IBM的缩写,即去IBM的存储设备和小型机:O是代表Oracle的缩写,去Oracle数据库,采用Mysql和Hadoop代替:E是代表EMC2,去EMC2的设备性,用PC server代替EMC2),大量使用Mysql集群!而优化数据的重要一步就是索引的建立

一 介绍 为何要有索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重.说起加速查询,就不得不提到索引了. 什么是索引? 索引在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要.索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能

一.什么影响了数据库查询速度 1.1 影响数据库查询速度的四个因素 1.2 风险分析 QPS: QueriesPerSecond意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准. TPS: 是 TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务数/秒.它是软件测试结果的测量单位.客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数. Tips: 最好不要在主库上数据库备份,大型活

移动互联网时代,海量的用户数据每天都在产生,基于用户使用数据的用户行为分析等这样的分析,都需要依靠数据都统计和分析,当数据量小时,问题没有暴露出来,数据库方面的优化显得不太重要,一旦数据量越来越大时,系统响应会变慢, TPS直线下降,直至服务不可用,可能有人会提出来,为何不用Oracle呢,确实,很多开发者写代码时并不会关心SQL的问题,凡是性能问题都交给DBA负责SQL优化,可是,不是每一个项目都会有DBA, 也不是所有的项目都会采用 Oracle 数据库,而且, Oracle 数据库在大数据

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语句查询效率,显得十分重要.以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法: 1.应尽量避免在

目录 一.Python 操作 mysql 1.1python 操作 mysql 1.2查询数据 1.3增加(添加.更新)数据 1.4修改数据 1.5删除数据 1.6SQL注入问题 1.6.1问题的引入 1.6.2解决方法 二.索引 2.1索引的本质 2.2索引的底层原理 2.3索引的分类 2.3.1主键索引 2.3.2唯一索引 2.3.3联合唯一索引 2.3.4普通索引 2.3.5联合索引 2.4索引的创建 2.4.1主键索引的创建与删除 2.4.2唯一索引的创建与删除 2.4.3普通索引的创建

Java技术栈 ,一般把连接数设置得大一些). 并发量:同一时刻数据库服务器处理的请求数量 3.超高的 CPU使用率:CPU资源耗尽出现宕机. 4.磁盘 IO:磁盘 IO性能突然下降.大量消耗磁盘性能的计划任务.解决:更快磁盘设备.调整计划任务.做好磁盘维护. 1.3 网卡流量:如何避免无法连接数据库的情况 1.减少从服务器的数量(从服务器会从主服务器复制日志) 2.进行分级缓存(避免前端大量缓存失效) 3.避免使用 select 进行查询 4.分离业务网络和服务器网络 1.4 大表带来的问题(

一.先了解一下MySQL查询的执行过程 MySQL在查询时,它是由很多子任务组成的,每个子任务都会消耗一定的时间,如果要想优化查询,实际上要优化其子任务,可以消除一些子任务.减少子任务的执行次数.让子任务执行的更快. MySQL查询的执行过程:从客户端到服务器.然后在服务器进行解析.生成执行计划.执行.返回结果给客户端. 执行是最重要的阶段,包括调用存储引擎检索数据.调用后的数据处理.排序.分组等: 查询需要在不同的地方花费时间,包括网络.CPU计算.生成统计信息.生成执行计划.锁等待等,尤其是

  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语句查询效率,显得十分重要.以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法: 1.应尽量避

查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 9.返回了不必要的行和列 10.查询语句不好,没有优化 可以通过如下方法来优化查询