update的where条件要把索引的字段带上,要不然就全表锁 文章目录 update的where条件要把索引的字段带上,要不然就全表锁        本文主要内容        背景        在学习中总结一下内容        关于锁的表        sql加锁思考点        InnoDB行锁实现方式 本文主要内容 报错了: java.sql.BatchUpdateException: Lock wait timeout exceeded; try restarting tran

前言:事先说明:在实际应用中这种做法设计需要各位读者自己设计,本文只提供一种思想.准备工作:安装后本地数redis服务器,使用mysql数据库,事先插入1000万条数据,可以参考我之前的文章插入数据,这里不再细说.我大概的做法是这样的,编码使用多线程访问我的数据库,在访问数据库前先访问redis缓存没有的话在去查询数据库,需要注意的是redis最大连接数最好设置为300,不然会出现很多报错. 贴一下代码吧 package select; import redis.clients.jedis.Je

使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发 前言:事先说明:在实际应用中这种做法设计需要各位读者自己设计,本文只提供一种思想.准备工作:安装后本地数redis服务器,使用mysql数据库,事先插入1000万条数据,可以参考我之前的文章插入数据,这里不再细说.我大概的做法是这样的,编码使用多线程访问我的数据库,在访问数据库前先访问redis缓存没有的话在去查询数据库,需要注意的是redis最大连接数最好设置为300,不然会出现很多报错. 贴一下代码吧 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1

1. 使用方式 1.1 全字段加索引 给整个字段加索引,索引存储整个字段的值. 数据量较小时,查询成本高,准确度高: 数据量较大时,比较耗费空间: 1.2 前缀索引 MySQL支持前缀索引,可以定义字符串的前面的一部分字节作为索引. 查询成本低,比较节省空间: 使用前缀索引查询时,每次遇到符号查询条件的记录都要回表判断一次,增加查询语句读数据的次数,也就是增加扫描行数: 使用前缀索引时无法使用覆盖索引对查询的性能优化: 2. 使用技巧 没有绝对的技巧,使用时要根据具体情况具体分析.以下技巧仅供参

做一个积极的人 编码.改bug.提升自己 我有一个乐园,面向编程,春暖花开! 昨天分享了Mysql中的 explain 命令,使用 explain 来分析 select 语句的运行效果,如 :explain可以获得select语句使用的索引情况.排序的情况等等.链接:顺便提到了explain extended,有小伙伴留言说想知道一些explain extended,那今天就在简单讲解一下. 一.explain extended说明 我昨天的文章使用explain extended是在mysql

导读 现代大部分的登录系统都支持邮箱.手机号码登录两种方式,那么如何在邮箱或者手机号码这个字符串上建立索引才能保证性能最佳呢? 今天这篇文章就来探讨一下在Mysql中如何给一个字符串加索引才能达到性能最佳. 本文首发于作者的微信公众号[码猿技术专栏],原创不易,喜欢的朋友支持一下,谢谢!!! 陈某将会从什么是前缀索引.前缀索引和普通索引的比较.如何建丽最佳性能的前缀索引.前缀索引对覆盖索引的影响这几段来讲. 前缀索引 顾名思义,对于列值较长,比如BLOB.TEXT.VARCHAR,就 "必须&q

系列文章 三.MySQL强人"锁"难<死磕MySQL系列 三> 四.S 锁与 X 锁的爱恨情仇<死磕MySQL系列 四> 五.如何选择普通索引和唯一索引<死磕MySQL系列 五> 六.五分钟,让你明白MySQL是怎么选择索引<死磕MySQL系列 六> 相信大多数小伙伴跟咔咔一样,给字符串添加索引从未设置过长度,今天就来聊聊如何正确的给字符串加索引. 一.如何建立索引 大多数系统都会存在用户表,并且系统初始设计使用了手机号码登录的. 这是产

MySQL性能优化 MySQL性能优化我们可以从以下四个维度考虑:硬件升级.系统配置.表结构设计.SQL语句和索引. 从成本上来说:硬件升级>系统配置>表结构设计>SQL语句及索引,然而效果却是由低到高.所以我们在优化的时候还是尽量从SQL语句和索引开始入手. 硬件升级 硬件升级这里不在过多赘述,升级更好配置的机器.机械硬盘更换为SSD等等. 系统配置优化 调整buffer_pool 通过调整buffer_pool使数据尽量从内存中读取,最大限度的降低磁盘操作,这样可以提升性能.查看bu

外键加索引是常识,必须牢记.本来不想写这样的简单案例.可是连续遇到好几起外键不加索引导致性能问题,所以还是写一下. 一个兄弟问我 delete from Sa_Sales_Comm_Detail s where s.sales_commission_id=24240;  ---删除105条数据很慢.要跑几十秒到上百秒 这个表总数据才35万行,sales_commission_id 列有索引,运行计划也确实是走了索引. 走索引返回105 条数据.不可能跑几十秒跑上百秒的. 之后我问他 select

笔记记录自林晓斌(丁奇)老师的<MySQL实战45讲> (本篇内图片均来自丁奇老师的讲解,如有侵权,请联系我删除) 11) --怎么给字符串字段加索引? 日常工作中的登录系统,你很可能会使用emai这个字段.因此也很容易遇到类似这样的语句: mysql> select *from user where email = 'xxx'; 我们知道,如果没有索引那就只能使用全表扫描.并且MySQL是支持前缀索引的,也就是说,你可以顶一个字符串的一部分作为索引.默认地,如果你创建索引的语句不指定前

mysql在线修改表结构大数据表的风险与解决办法归纳 - 王滔 - 博客园 http://www.cnblogs.com/wangtao_20/p/3504395.html MySQL 加索引 加字段 锁表问题-CSDN问答https://ask.csdn.net/questions/261051 MySQL中的锁(表锁.行锁) - 雪山飞猪 - 博客园https://www.cnblogs.com/chenqionghe/p/4845693.html MySQL 加索引 加字段 锁表问题-CS

有朋友和我说他的虚机里面的mysql无法跑sql,但是在本地环境是这个sql是可以跑出来的.碰到这个问题第一反应是:死锁. 于是让他查询数据库的几个状态: 发现连即时锁都非常少,不是锁的问题. 进一步排查,是否是系统瓶颈造成. 使用top命令,发现了端倪: 这是一个单核的服务器,cpu这么高,绝对有问题.登上mysql,发现只有14个线程,但都是在执行下面这个语句: select XX from orders c, area a, city y, province p, customers s,

背景,随着mongo数据量变大,查询效率变低,要对索引进行优化,所在公司对mongo依赖比较严重,而DBA并不对mongo的权限做控制,所以每个后端开发都有mongo的读写权限,通常每个人各自管理自己的模块的数据. 由于笔者所负责的模块数据增长较快,用户的关键业务数据都存在mongo里面,很快mongo里面的数据就积累到几百万,之前只有一个五个字段的联合索引,所以是时候作死了... 本着作死要有条不紊有依有据的原则,在测试数据库接近百万数据量的相同Collection里面进行了实操,阻塞方式加索

mongodb在存储大数据时,对查询的字段需要添加索引,我测试的是阿里云30多万的数据量,不加索引查询已经到8秒,而添加索引之后是毫秒级! 为集合加索引 mongodb支持内嵌属性添加索引 db.agencyTotal.createIndex({"occurDate ":1}); 添加唯一索引 db.agencyTotal.createIndex({"code ":1},{"unique":1}); createIndex建立索引时的参数 bac

1.创建测试表 CREATE TABLE big_data(  id character varying(50) NOT NULL,  name character varying(50),  datetime timestamp with time zone,  CONSTRAINT big_data_pkey PRIMARY KEY (id))WITH (  OIDS=FALSE);ALTER TABLE big_data  OWNER TO postgres; 2.创建插入数据函数 CRE

背景知识: 截至目前,MySQL一共向用户提供了包括DBD.HEAP.ISAM.MERGE.MyIAS.InnoDB以及Gemeni这7种Mysql表类型.其中DBD.InnoDB属于事务安全类表,而其他属于事务非安全类表. DBD    Berkeley DB(DBD)表是支持事务处理的表,由Sleepycat软件公司开发.它提供MySQL用户期待已久的功能--事务控制.事务控制在任何数据库系统中都是一个极有价值的功能,因为它们确保一组命令能成功地执行或回滚. MyIASM MyIASM基于了

背景知识:MySQL有三种锁的级别:页级.表级.行级. MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁(table-level locking):BDB存储引擎采用的是页面锁(page-level locking),但也支持表级锁:InnoDB存储引擎既支持行级锁(row-level locking),也支持表级锁,但默认情况下是采用行级锁. MySQL这3种锁的特性可大致归纳如下: 表级锁:开销小,加锁快:不会出现死锁:锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低.行级锁:开销大,加锁慢:会

1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name)  # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*14,因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数,最后的维度为[256, 14, 14, 512] 参数说明:net表示输入的卷积层,bbox表示y1,x1,y2, x2的比例,256表示转换成多少个,[14, 14]表示转换的卷积,name表示名字 2. tf.slice(x, [0,

1.有时在做项目时会有些期初数据更新,从老系统更新到新系统.如果用程序循环从老系统付给新系统. 2.有时在项目中需要同步程序,或者自动同步程序时会有大量数据更新就可能用到如下方法了. 3.为了做分析,需要整合一些数据到一个表中,涉及到通过主键关联多个表,获取其中的某些字段的值,通过update可以简单实现,找了一篇文章,挺不错: 批量更新表时,update一个表的列时,需要依赖另外的表,这种依赖可以是where条件子句,也可以要update的field的值依赖另外的表通常有两种做法   1.使用

      1 5.3日数据处理需求 UPDATE md_meter set warranty_end_date = DATE_ADD(warranty_begin_date,INTERVAL 10 YEAR) where warranty_end_date = '1900-01-01'; 2 处理过程 2.1查看执行计划 很明显走的是索引的全表扫描,再加上数据库的隔离级别是RR的级别,并且warranty_end_date字段无索引,会造成全表的GAP锁,为了减少更新阶段对其它dml语句造成l

某系统反馈慢SQL影响生产,查看SLOW LOG发现下面慢SQL: SELECT COUNT(DISTINCT m.batch_no) FROM ob_relation r INNER JOIN ob_batch_d d ON r.sub_order_no = d.outbound_no INNER JOIN ob_batch_m m ON d.batch_no = m.batch_no WHERE r.production_mode =1 AND r.yn=0 AND r.outbound_n