Mysql分库分表方案 1.为什么要分表: 当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了.分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间. mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性.表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行.行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作. 2. mysql proxy:amoeba 做mysql集群,利用amoeba. 从上层的java

elasticsearch可以使用preference参数来指定分片查询的优先级,使用时就是在请求url上加上preference参数,如:http://ip:host/index/_search?preference=_primary  java的调用接口翻译为:client.prepareSearch("index").setPreference("_primary").  默认情况下es有5种查询优先级:  _primary: 指查询只在主分片中查询  _pr

Elasticsearch笔记七之setting,mapping,分片查询方式 setting 通过setting可以更改es配置可以用来修改副本数和分片数. 1:查看,通过curl或浏览器可以看到副本分片信息 curl -XGET http://192.168.79.131:9200/shb01/_settings?pretty http://192.168.79.131:9200/shb01/_settings?prett 2:修改 不存在索引shb03时可以指定副本和分片,如果shb03已

Elasticsearch 项目中使用到Es的父子结构.在数据填充之后,查看每个节点的数据分布情况,发现有的节点数据多,有的节点少的情况,在未使用Es父级结构之前,每个节点的数据分布还算平均,如下图: 左边的数据是未使用父子结构之前每个节点的数据分布数量,右边的是使用了父子结构之后的数据节点分布数量,最下面一行红色的数字是节点平均数量,可以看出,左边的数据与平均值相差不大,右边的数据与平均值最大相差400万,这个差距还是蛮大的,为什么会有这么大的差距呢?围绕着这个问题,进行了一番研究,今天就来学

MySQL匹配指定字符串的查询 使用正则表达式查询时,正则表达式可以匹配字符串.当表中的记录包含这个字符串时,就可以将该记录查询出来.如果指定多个字符串时,需要用“|”符号隔开,只要匹配这些字符串中的任意一个即可查询出来. 实例1 从baike369表的name字段中查询包含“ic”的记录.SQL代码如下: SELECT * FROM baike369 WHERE name REGEXP 'ic'; 在DOS提示符窗口中查看name字段中查询包含“ic”的记录的操作效果.如下图所示: 上图中代码

MySQL实现排名并查询指定用户排名功能,并列排名功能 表结构: CREATE TABLE test.testsort ( id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, uid int(11) DEFAULT 0 COMMENT '用户id', score decimal(10, 2) DEFAULT 0.00 COMMENT '分数', PRIMARY KEY (id) ) ENGINE = INNODB AUTO_INCREMENT = 1 CHARACTER SE

意:本篇文章仅适用于mysql和postgre这两种数据库 1.查询数据库中所有表名及对应表的详细信息 select * from INFORMATION_SCHEMA.tables 2.根据指定名称查询表名(也可模糊查询,可查询表的详细信息) select *  from INFORMATION_SCHEMA.tables where table_name = 'eguid'; select * from INFORMATION_SCHEMA.tables where table_name l

指定字段查询 SELECT 语法 SELECT [ALL | DISTINCT] {* | table.* | [table.field1[as alias1][,table.field2[as alias2]][,...]]} FROM table_name [as table_alias] [left | right | inner join table_name2] -- 联合查询 [WHERE ...] -- 指定结果需满足的条件 [GROUP BY ...] -- 指定结果按照哪几个字

1.1  MongoDB的简单介绍 在当今的数据库市场上,MySQL无疑是占有一席之地的.作为一个开源的关系型数据库,MySQL被大量应用在各大网站后台中,承担着信息存储的重要作用.2009年,甲骨文公司(Oracle)收购Sun公司,MySQL成为Oracle旗下产品. 而MongoDB是一种文件导向的数据库管理系统,属于一种通称为NoSQL的数据库,是10gen公司旗下的开源产品,其内部数据存储的方式与传统的关系型数据有很大差别. NoSQL的全称是Not Only SQL,也可以理解非关系

一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)      record_buffer_size 7)      read_rnd_buffer

mysql数据导入导出: 导入: 把系统的文件的内容,保存到数据库的表里 导入数据的基本格式:mysql> load data infile "文件名" into table 表名 fields terminated by '分隔符' lines terminated by '\n'; 实例:把系统用户信息保存到hydra01库下的userinfo表里 mysql> create table userinfo(name char(20),password char(1),u

携程酒店订单Elastic Search实战:http://www.lvesu.com/blog/main/cms-610.html 为什么分库分表后不建议跨分片查询:https://www.jianshu.com/p/1a0c6eda6f63 分库分表技术演进(阿里怎么分):https://mp.weixin.qq.com/s/3ZxGq9ZpgdjQFeD2BIJ1MA 1.需求背景 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,这些海量数据远不是一张表能Hold住的.比如 用户表:支付宝8

Vc数据库编程基础MySql数据库的表查询功能 一丶简介 不管是任何数据库.都会有查询功能.而且是很重要的功能.上一讲知识简单的讲解了表的查询所有. 那么这次我们需要掌握的则是. 1.使用select 语句查询所有的字段跟指定的字段. 2.按照条件查询.使用运算符以及不同的关键字进行查询. 3.为表跟字段起别名 4.聚合函数的使用. 5.设置字段为主键. 也就是自动增长. 二丶.使用select 语句查询所有的字段跟指定的字段. 1.简单查询.以及需要了解的知识 查询所有命令:  select

一.优化概述二.查询与索引优化分析a.性能瓶颈定位show命令慢查询日志explain分析查询profiling分析查询b.索引及查询优化三.配置优化 max_connections back_log interactive_timeout key_buffer_size query_cache_size record_buffer_size read_rnd_buffer_size sort_buffer_size join_buffer_size table_cache max_heap_t

MySQL之单表查询 阅读目录 一 单表查询的语法 二 关键字的执行优先级(重点) 三 简单查询 四 WHERE约束 五 分组查询:GROUP BY 六 HAVING过滤 七 查询排序:ORDER BY 八 限制查询的记录数:LIMIT 九 使用正则表达式查询 一 单表查询的语法 #查询数据的本质:mysql会到你本地的硬盘上找到对应的文件,然后打开文件,按照你的查询条件来找出你需要的数据.下面是完整的一个单表查询的语法 select * from,这个select * 指的是要查询所有字段的数

MySQL  增删查改 一.增:有2种方法 1.使用insert插入单行数据: 语法:insert [into]<表名> [列名] values <列值> 例:insert into Strdents (姓名,性别,出生日期) values ('XXX','男','1990/6/15') 注意:如果省略表名,将依次插入所有列 2.使用insert,select语句将现有表中的 数据添加到已有的新表中 语法:insert into <已有的新表> <列名> s

一. 优化概述 MySQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈,CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候.磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候,如果应用分布在网络上,那么查询量相当大的时候那么平瓶颈就会出现在网络上,我们可以用mpstat, iostat, sar和vmstat来查看系统的性能状态. 除了服务器硬件的性能瓶颈,对于MySQL系统本身,我们可以使用工具来优化数据库的性能,通常有三种:使用索引,使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内

最近项目上遇到点问题,服务器出现连接超时.上次也是超时,问题定位到mongodb上,那次我修改好了,这次发现应该不是这个的问题了. 初步怀疑是mysql这边出问题了,写的sql没经过压力测试,导致用户量多的时候,出现拥堵. 好,那就来看看mysql方便的慢查询吧,来看看具体的哪些sql查询慢,从这里开始来优化下. 一:开启慢查询 先来看看慢查询日志设置的时间长度: show VARIABLES LIKE 'long%' 返回,long_query_time 指定了慢查询的阈值,即如果执行语句的时

一.子查询定义 定义: 子查询允许把一个查询嵌套在另一个查询当中. 子查询,又叫内部查询,相对于内部查询,包含内部查询的就称为外部查询. 子查询可以包含普通select可以包括的任何子句,比如:distinct. group by.order by.limit.join和union等:但是对应的外部查询必须是以下语句之一:select.insert.update.delete.set或 者do. 子查询的位置: select 中.from 后.where 中.group by 和order by

mysql性能优化-慢查询分析.优化索引和配置 (慢查询日志,explain,profile) 一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)

这篇笔记主要记录mysql的基础架构,一条查询语句是如何执行的. 比如,在我们从student表中查询一个id=2的信息 select * from student where id=2; 在解释这条语句执行流程之前,我们看看mysql的基础架构. 图来自极客时间的mysql实践,该图是描述的是MySQL的逻辑架构. server层包括连接器.查询缓存.分析器.优化器.执行器涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能,以及所有的内置函数所有跨存储引擎的功能都在这一层实现,比如存储过程.触发器.视等.