看到sort_buffer_size这个参数(connect级别的参数,MySQL5.7,默认值是1048576字节,也就是1MB)的默认值这么小,想着是不是可以调大一点,反正内存动不动几十个GB的,也不在乎这个几MB的.注:笔者尝试修改这个参数的值,在典型的排序(较大的表,排序字段无所索引的条件下)查询中,sort_buffer_size修改前后,性能上似乎并没有明显差异,也就是说默认的配置是够用的了,或者笔者目前对这个参数的值理解的还不够到位. 包括MySQL中的其他参数,看着小的,才几MB

问题描述:调大数据库内存后,启动数据库报 ORA-00845 : MEMORY_TARGET not supported on this system . -- 调大数据库内存后,数据库启动报错[root@jcdydb1 bin]# ./srvctl start database -d jcdydbPRCR-1079 : Failed to start resource ora.jcdydb.dbCRS-5017: The resource action "ora.jcdydb.db start

delphi 代码正确, 但是运行就崩溃. 原因为 定义了  一些   静态3维数组. 应该扩大 软件的 堆栈 设置.    然后正常解决问题 静态3维数组.   严重占用堆栈   切记. 应该用动态数组,  非要用静态数组的话, 要在编译器里 把 堆栈 调大

基本上,现在常用的声音采样办法是pcm,而对于压缩音频的解码,得到的也pcm数据.这个pcm数据,只是一堆数值,有正有负,看这个值看不出什么花样. 声音采集,采的是什么呢? 采的是声音的强度变化,也是声音这种能量的强弱变化,这种强弱用分贝来表示,即dB.所以,pcm数据跟这个dB就一定有关系,这个关系是这样的: dB=20∗log10(pcm) pcm=pow(10,(dB/20.0)) 模数转换ADC时常用的位深是16bit,也就是用16位来表示一个sample,这里不考虑偷懒而使用不足16位

今天告诉大家一个好用的技巧, 在Xshell5下工作,屏幕上很容易积攒数据量,尤其是编译的时候,(当然你编译的时候可以重定向到一个文件中,也可以只重定向编译错误的信息): 这个时候,你想观看之前的编译信息怎么办,而恰恰尴尬的是当前页面上显示的编译信息不全!!! 发生这种情况怎么办!!! 不要急,我来告诉大家一个方法可以预防这种情况发生, 下来转移到Xshell5窗口上来: 点击左上角-->文件 ,再点--> 属性  -->终端 ,中间部分有一个, 滚动缓冲区 行            

布局最右边的放大器按钮好难找啊

key_buffer_size 含义:用于索引块的缓冲区大小,增加它可得到更好处理的索引(对所有读和多重写). 影响:对于MyISAM表的影响不是很大,MyISAM会使用系统的缓存来存储数据,所以大量使用MyISAM表的机器内存很快会耗尽.但是,如果将该值设得过大(例如,大于总内存50%),系统将转换为页,并变得极慢.MySQL依赖操作系统来执行数据读取时的文件系统缓存,因此必须为文件系统缓存留一些空间. 建议:先设置内存的25%,观察性能变化. table_open_cache 含义:所有线程

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

阿里云资深DBA专家罗龙九:云数据库十大经典案例分析 2016-07-21 06:33 本文已获阿里云授权发布,转载具体要求见文末 摘要:本文根据阿里云资深DBA专家罗龙九在首届阿里巴巴在线峰会的<云数据库十大经典案例分析>的分享整理而成.罗龙九以MySQL数据库为例,分析了自RDS成立至今,用户在使用RDS过程中最常见的问题,包括:索引.SQL优化.锁.延迟.参数优化.连接数.CPU.Iops.磁盘.内存等.罗龙九通过对十大经典案例的总结,还原问题原貌,给出分析问题的思路,旨在帮助用户在使用

转:https://segmentfault.com/a/1190000006158186?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io 当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

本文原作者“ manong”,原创发表于segmentfault,原文链接:segmentfault.com/a/1190000006158186 1.引言   MySQL作为开源技术的代表作之一,是互联网得以广泛流行的重要基础技术之一. 国外 GitHub.Airbnb.Yelp.Coursera 均在使用 MySQL 数据库,国内阿里巴巴.去哪儿网.腾讯.魅族.京东等等的部分关键业务同样使用了 MySQL 数据库.同时,MySQL 也是众多数据库排行榜单的第一名,丛多国内一线互联网企业都在用

系统调优参数 一些比较重要的参数: back_log:back_log值指出在MySQL暂时停止回答新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中.如果MySql的连接数据达到max_connections时,新来的请求将会被存在堆栈中,以等待某一连接释放资源,该堆栈的数量即back_log,如果等待连接的数量超过back_log,将不被授予连接资源.可以从默认的50升至500 wait_timeout:数据库连接闲置时间,闲置连接会占用内存资源.可以从默认的8小时减到半小时 max_user_

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 1.尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED 2.VARC

1.根据硬件配置系统参数 wait_timeout  非交互连接的最大存活时间, 10-30min max_connections   全局最大连接数 默认100 根据情况调整 back_log    达到max_connections后, 还能继续接受的连接请求数, linux不超过1000, 根据情况调整 thread_concurrency   MySQL处理线程数  cpu核心数*2 innodb_buffer_pool_size  innodb引擎的数据页大小, 一般是总内存的50%

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/VY69wWlrVLjRtKU7ULrYGw 当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SM

原文链接: https://segmentfault.com/a/1190000006158186 当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALL

一.前言 MySQL 提供的非常丰富的存储引擎种类供大家选择,有多种选择固然是好事,但是需要我们理解掌握的知识也会增加很多.本章将介绍最为常用的两种存储引擎进行针对性的优化建议. 二.MyISAM存储引擎优化 我们知道,MyISAM存储引擎是MySQL最为古老的存储引擎之一,也是最为流行的存储引擎之一.对于以读请求为主的非事务系统来说,MyISAM存储引擎由于其优异的性能表现及便利的维护管理方式无疑是大家最优先考虑的对象.这一节我们将通过分析MyISAM存储引擎的相关特性,来寻找提高MyISAM

单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的长度只分配真正需要的空间 使用枚举或整数代替字符串类型 尽量使用TIMESTAMP