数据表结构 CREATE TABLE `jx_goods_test` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `goods_name` varchar(100) DEFAULT NULL, `shop_price` varchar(100) DEFAULT NULL, `goods_content` text, `original_img` varchar(222) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=Inno

前言: 之前写过排行榜的设计和实现, 不同需求其背后的架构和设计模型也不一样. 平台差异, 有的立足于游戏平台, 为多个应用提供服务, 有的仅限于单个游戏.排名范围差异, 有的面向全局排名, 有的只做朋友圈排名. 实时性差异, 离线统计有之, 实时排名更常见. 不管如何, 本文将结合之前写的网页闯关游戏, 来具体阐述基于redis排行榜的实战过程. 相关文章系列: 之前写过两篇关于排行榜的文章, 不过那是针对游戏平台(类似微信, 手Q等)而言的. 每个用户都有自己的排行榜, 不是全局性的. •

[原创]分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析(三)   正文 博主本来觉得,<分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析>,一文已经十分清晰.然而这一两天,有人在微信上私聊我,觉得应该要采用 先删缓存,再更新数据库,再删缓存 这一方案作为缓存更新策略,而不是先更新数据库,再删缓存.并且搬出了两篇大佬的文章,<Cache Aside Pattern>,<缓存与数据库不一致,咋办?>,希望博主能加以说明.因为问的人太多了,所以才有了这篇文章的诞生. 正文 在开始这篇文章之前,

2011 年,当初选择 Redis 作为主要的内存数据存储,主要吸引我的是它提供多样的基础数据结构可以很方便的实现业务需求.另一方面又比较担心它的性能是否足以支撑,毕竟当时 Redis 还属于比较新的开源产品.但 Redis 官网宣称其是提供多数据结构的高性能存储,我们对其还是抱有幻想的. 幻想 要了解 Redis 的性能,我们先看看官方的基准性能测试数据,心里有个底. 测试前提 Redis version 2.4.2 Using the TCP loopback Payload size =

10.2 Data Collector与MDW Data Collection功能是SQL SERVER 2005版本提供的数据库监控报表的功能,通过定时地对数据库的语句运行情况,服务器各种资源的监控等信息的记录收集起来,并将数据保存在MDW(Management Data Warehouse,管理数据仓库)中,MDW为用户们提供了非常方便的性能分配报表. 10.2.1 MDW的配置 开启SQL SERVER的MDW功能,要求数据库需要开启SQL Server 代表(Agent)服务.配置MDW

4 月 24 日,我们发布了 SQL Database 基本级(预览版)和标准级(预览版)新服务等级的预览版以及新的业务连续性功能.在本博客文章中,我们将深入探究 SQL Database 中新等级的性能. 首先从变革的需求开始.我们之所以关注新服务等级中的性能(具体地说是可预测性能),主要是受客户对 SQL Database Web 级和企业级性能的强烈反馈推动.Web 级和企业级的性能一直都是不可预测的,存在随机性,这就给运行业务关键应用程序的客户带来了问题.我们明白,从客户角度而言,性能的

2011 年,当初选择 Redis 作为主要的内存数据存储,主要吸引我的是它提供多样的基础数据结构可以很方便的实现业务需求.另一方面又比较担心它的性能是否足以支撑,毕竟当时 Redis 还属于比较新的开源产品.但 Redis 官网宣称其是提供多数据结构的高性能存储,我们对其还是抱有幻想的. 幻想 要了解 Redis 的性能,我们先看看官方的基准性能测试数据,心里有个底. 测试前提 Redis version 2.4.2 Using the TCP loopback Payload size =

Redis 的性能幻想与残酷现实 2011 年,当初选择 Redis 作为主要的内存数据存储,主要吸引我的是它提供多样的基础数据结构可以很方便的实现业务需求.另一方面又比较担心它的性能是否足以支撑,毕竟当时 Redis 还属于比较新的开源产品.但 Redis 官网宣称其是提供多数据结构的高性能存储,我们对其还是抱有幻想的. 幻想 要了解 Redis 的性能,我们先看看官方的基准性能测试数据,心里有个底. 测试前提 Redis version 2.4.2 Using the TCP loopbac

前言 关于SQL Server基础系列尚未结束,还剩下最后一点内容未写,后面会继续.有园友询问我什么时候开始写SQL Server性能系列,估计还得等一段时间,最近工作也比较忙,但是会陆陆续续的更新SQL Server性能系列,本篇作为性能系列的基本引导,让大家尝尝鲜.在涉及到SQL Server性能优化时,我看到的有些文章就是一上来列出SQL Server的性能优化条例,根本没有弄清楚为什么这么做,当然也有可能是自己弄懂了,只是作为备忘录,但是到了我这里,我会遵循不仅仅是备忘录,还要让各位园友

Redis大幅性能提升之Batch批量读写 提示:本文针对的是StackExchange.Redis 一.问题呈现 前段时间在开发的时候,遇到了redis批量读的问题,由于在StackExchange.Redis里面我确实没有找到PipeLine命令,找到的是Batch命令,因此对其用法进行了探究一下. 下面的代码是我之前写的: public List<StudentEntity> Get(List<int> ids) { List<StudentEntity> res

自从redis加入了module功能之后,redis的生态就很有意思了,每个领域的大佬都会以插件的形式给redis扩展一些新的功能,比如本篇说到的rediSQL,rebloom. 一:rediSQL 1. 背景 redis虽然是牛逼,但还是有很多人吐槽redis操作性太弱,比如你想要在redis上实现一个比较复杂的业务逻辑,可能对你来说是一个灾难,有些同学会说用redis的 存储过程lua撒,但是lua不是每个程序员都会的,更何况那些数据分析师,但要是问sql会不会,基本上合格的程序员和分析师在

redis和memcache非常像的,都是key,value的方式,将数据存放内存中.最近在学习redis,在网上看了一些这方面的资料,有三种观点: redis读写内存比memcache快 memcache读写内存比redis快 memcache读写内存比redis快,但是redis整体性能优于memcache 所以我做了一下测试. redis的测试结果 第一次 root@ubuntu:/home/yamatamain/download/webbench-1.5# webbench -c 100

软件系统性能测试体系流程介绍之windows系统与SQL SERVER 2008数据库服务性能监控分析简要 目前大部分测试人员对操作系统资源.中间件.数据库等性能监控分析都是各自分析各自的监控指标方式造成收集到各项性能指标数据无法完全对映出来组建性能问题最终无法及时准确定位问题.本次交流讨论主要是从操作系统.数据库的角度分别对的参数进行了分析,梳理参数关系,来充分发挥监控软件性能.    对于windows系统和SQL SERVER数据库监控一部分人都喜欢使用loadrunner直接远程连接监控

公司项目要求做出排行榜,根据六组数据依次排行,关联多表,SQL记录下来方便日后查看 " ?><!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http:-mapper.dtd" > <mapper namespace="com.lieni.tuimu.dim.ranking.mapper.DimTuimuRankingListMapper"

问题描述 关于Azure Redis的性能问题,在官方文档中,可以查看到不同层级Redis的最大连接数,每秒处理请求的性能. 基本缓存和标准缓存 C0 (250 MB) 缓存 - 最多支持 256 个连接 C1 (1 GB) 缓存 - 最多支持 1,000 个连接 C2 (2.5 GB) 缓存 - 最多支持 2,000 个连接 C3 (6 GB) 缓存 - 最多支持 5,000 个连接 C4 (13 GB) 缓存 - 最多支持 10,000 个连接 C5 (26 GB) 缓存 - 最多支持 15

前言 在一个项目中,技术的统一性是最重要的,数据库的设计则是重点中的重点.NoSQL 是目前最流行的数据库,但是其实用性和功能性远不如sql数据库. 实际很多SQL数据库被诟病的性能问题大多是源于程序员的不合理设计,一个好的设计可以使sql类数据库提高几倍的性能. 1.细节的优化 字段尽量设置为not null . 规范字段大小,越小越好. 表名规范前缀. 一个表尽量储存一个对象. char永远比varchar更高效. timestamp 比datetime小一倍. 避免字串ID. 单条查询最后

场景描述 从全文检索或者缓存中获取ID,根据ID查询数据库获取基础信息,进行页面展示 SQL:select * from table where id in(id1,id2,id3...id40) 此种场景的常规方案是将id对应的基础信息在redis中缓存一份,mysql只是做为后端存储.我们做如下测试就是尝试mysql是否可应对这种查询场景.然而根本原因是DBA告诉我,现在MySQL性能已经极其厉害. 数据量说明 1.8亿条数据 使用Oneproxy分为200个数据表(200个表在同一台机器)

SQL Server的IO性能受到物理Disk的IO延迟和SQL Server内部执行的IO操作的影响.在监控Disk性能时,最主要的度量值(metric)是IO延迟,IO延迟是指从Application创建IO请求,到Disk完成IO请求的时间延迟.如果物理Disk不能及时完成IO请求,跟不上请求负载的速度,那么SQL Server就容易出现性能问题.SQL Server内部在执行一些特定的操作时,会和Disk做读写交互,这也会影响物理硬盘响应SQL Server的IO请求的性能,使查询进程处

前段时间在做用户画像的时候,遇到了这样的一个问题,记录某一个商品的用户购买群,刚好这种需求就可以用到Redis中的Set,key作为productID,value 就是具体的customerid集合,后续的话,我就可以通过productid来查看该customerid是否买了此商品,如果购买了,就可以有相关的关联推荐,当然这只是系统中 的一个小业务条件,这时候我就可以用到SADD操作方法,代码如下: static void Main(string[] args) { ConnectionMult

varchar(n),nvarchar(n) 中的n怎么解释: nvarchar(n)最多能存n个字符,不区分中英文. varchar(n)最多能存n个字节,一个中文是两个字节. 所占空间: nvarchar(n)一个字符会占两个字节空间. varchar(n)中文占两字节空间,英文占一个. n的取值范围: nvarchar(n)   n的范围是:1与4000之间 varchar(n)   n的范围是:1与8000之间 n的大小是否会影响性能: varchar及nvarchar里的长度 n 不会

原文地址:http://www.sqlpassion.at/archive/2014/04/08/improving-query-performance-by-using-correct-search-arguments/ Improving Query Performance by using correct Search Arguments April 8, 2014 · Klaus Aschenbrenner · 通过使用正确的search arguments来提高数据库的性能 今天的博客