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  • 一、问题分析考官主要是对数据库优化方面的考核,一般数据库优化分为性能和应用方面的,如你了解sql优化吗;百万数据怎么优化等二、核心答案讲解1、根据服务层面、配置mysql性能优化参数;2、从系统层面增强mysql的...

    一、问题分析

    考官主要是对数据库优化方面的考核,一般数据库优化分为性能和应用方面的,如你了解sql 优化吗;百万数据怎么优化等

    二、 核心答案讲解

    1、根据服务层面 、配置mysql 性能优化参数;

    2、从系统层面增强mysql 的性能 、优化数据表结构、字段类型、字段索引、分表,分库、读写分离等等。

    3、从数据库层面增强性能 、优化SQL 语句,合理使用字段索引。

    4、从代码层面增强性能 、使用缓存和NoSQL 数据库方式存储,如MongoDB/Memcached/Redis 来缓解高并发下数据库查询的压力。

    5、减少数据库操作次数,尽量使用数据库访问驱动的批处理方法。

    6、不常使用的数据迁移备份,避免每次都在海量数据中去检索。

    7、提升数据库服务器硬件配置,或者搭建数据库集群。

    8、编程手段防止SQL 注入 、使用JDBC PreparedStatement按位插入或查询;正则表达式过滤(非法字符串过滤);

    三、问题扩展

    1、Sql 优化

    1)应尽量避免在where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描;

    2)应尽量避免在where 子句中对字段进行null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如 、select id from t where num is null可以在num 上设置默认值0,确保表中num 列没有null值,然后这样查询 :

    select id from t where num=0;

    3)很多时候用exists 代替in 是一个好的选择;

    4)用Where 子句替换HAVING 子句 因为HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤;

    5)select count(*) from table;这样不带任何条件的count 会引起全表扫描,并且没有任何业务意义,是一定要杜绝的;

    2、索引

    1)索引概念 、对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。如果我们把一个表的内容认为是一本字典,那索引就相当于字典的目录

    2)索引类型 :

    逻辑上 :Single column 单行索引

    Concatenated 多行索引

    Unique 唯一索引

    NonUnique 非唯一索引

    Function-based 函数索引

    Domain 域索引

    物理上:

    Partitioned 分区索引

    NonPartitioned 非分区索引

    B-tree :

    Normal 正常型B 树

    Rever Key 反转型B 树

    Bitmap 位图索引

    MySQL索引分为普通索引、唯一索引、主键索引、组合索引、全文索引

    3)何时使用索引

    ①主键,unique 字段;

    ②和其他表做连接的字段需要加索引;

    ③在where 里使用>,≥,=,<,≤,is null 和between

    等字段;

    ④使用不以通配符开始的like,where A like 'China%';

    ⑤聚集函数MIN(),MAX()中的字段;

    ⑥order by 和group by 字段;

    4)索引何时失效

    ①组合索引未使用最左前缀,例如组合索引(A,B),where B=b 不会使用索引;

    ②like 未使用最左前缀,where A like '%China';

    ③搜索一个索引而在另一个索引上做order by,whereA=a order by B,只使用A 上的索引,因为查询只使用一个索引 ;

    ④or 会使索引失效。如果查询字段相同,也可以使用索引。例如where A=a1 or A=a2(生效),where A=a orB=b(失效)

    ⑤如果列类型是字符串,要使用引号。例如whereA='China',否则索引失效(会进行类型转换);

    ⑥在索引列上的操作,函数(upper()等)、or、!=(<>)、not in 等;

    四、结合项目中使用

    1.常用但不经常修改的字段建索引(譬如商品表的商品名称等字段),达到检索速度增快,用户体验度增高的目的

    2.用mycat 进行分库分表

    垂直拆分是基于数据库中的"列"进行,某个表字段较多,可以新建一张扩展表,将不经常用或字段长度较大的字段拆分出去到扩展表中。例如用户表,在字段很多的情况下(例如一个大表有100 多个字段),通过"大表拆小表",更便于开发与维护,也能避免跨页问题

    水平分表

    水平切分分为库内分表和分库分表,是根据表内数据内在的逻辑关系,将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中,每个表中只包含一部分数据,从而使得单个表的数据量变小,达到分布式的效果(如订单表)

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  • 展开全部数据库开发工程师(Database Developer)是从事数据库管理系统62616964757a686964616...他主要从事软件研发的工作,但同时也要参与数据库生产环境的问题优化和解决。根据研发的内容不同,数据库开发工程师可以...

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    数据库开发工程师(Database Developer)是从事数据库管理系统62616964757a686964616fe58685e5aeb931333365663565(DBMS)和数据库应用软件设计研发的相关工作人员的统称,他属于软件研发工程师,但又有一部分运维工作的内容。他主要从事软件研发的工作,但同时也要参与数据库生产环境的问题优化和解决。

    根据研发的内容不同,数据库开发工程师可以分为两大发展方向:数据库内核研发和数据库应用软件研发:

    a) 数据库内核研发:主要负责设计和研发数据库管理系统,重点关注的是数据库管理系统内部架构的设计和实现,比如MySQL分支的开发、Oracle 10g新特性开发等

    b) 数据库应用软件研发:主要负责设计和研发数据库管理系统衍生的各种应用软件产品,重点关注的是数据库外部应用软件产品架构的设计和实现,比如分布式数据库、数据库中间件等。

    数据库开发工程师与传统的数据库管理员(简称DBA,也称为数据库工程师)是不同的职位。传统的DBA主要属于运维职位,而数据库开发工程师则属于软件研发职位。但二者也有部分工作内容重合,比如都要跟进数据库生产环境出现的故障问题,其中DBA主要负责故障处理,而数据库开发工程师主要跟进自己开发的系统模块出现的bug或性能问题 。

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    扩展资料:

    数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库,它产生于距今六十多年前,随着信息技术和市场的发展,特别是二十世纪九十年代以后,数据管理不再仅仅是存储和管理数据,而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型,从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

    在信息化社会,充分有效地管理和利用各类信息资源,是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分,是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。

    定义1

    数据库,简单来说是本身可视为电子化的文件柜--存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。

    数据库指的是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度的特点、是与应用程序彼此独立的数据集合。

    在经济管理的日常工作中,常常需要把某些相关的数据放进这样的"仓库",并根据管理的需要进行相应的处理。

    例如,企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中,这张表就可以看成是一个数据库,有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况,也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行,那我们的人事管理就可以达到极高的水平。

    此外,在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库",使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。

    定义2

    数据库是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。这种数据集合具有如下特点:尽可能不重复,以最优方式为某个特定组织的多种应用服务,其数据结构独立于使用它的应用程序,对数据的增、删、改、查由统一软件进行管理和控制。从发展的历史看,数据库是数据管理的高级阶段,它是由文件管理系统发展起来的。

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  • 本篇文章讲述如何大家轻松认知到数据库运维都做些什么,其中有许多小细节,所以请大家仔细阅读哦~一. 数据库生命周期结合软件生命周期、项目的开展,数据库的生命周期大致可分为这么几个阶段。1. 规划计划:在立项后...

    本篇文章讲述如何大家轻松认知到数据库运维都做些什么,其中有许多小细节,所以请大家仔细阅读哦~

    一. 数据库生命周期

    结合软件生命周期、项目的开展,数据库的生命周期大致可分为这么几个阶段。

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    1. 规划计划:

    在立项后,对于数据库平台的软硬件选型,以及大致的数据库架构。

    1.1 配置多少台服务器,服务器的内存大小/磁盘空间、IOPS/CPU核数/网络带宽等;

    1.2 选择的操作系统/数据库产品/第三方工具,及相应版本;

    1.3 整体架构,比如是否考虑:HA, Scale out, load balance, 读写分离等策略。

    2. 开发如下:

    开发的工作,通常是在开发/测试环境上进行的,测试结束后搬到生产环境。

    2.1 数据库设计;

    2.2 SQL编程及调试;

    2.3 开发过程中的SQL优化。

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    3. 实施如下:

    开发的数据库程序到生产环境的部署。到这里,基本是项目上线了。后面就进入了运维阶段。

    3.1 前期规划时数据库物理架构的部署;

    3.2 开发/测试完成的数据库程序部署。

    二. 运维做些什么:

    从上面的图来看,运维是项目上线后的工作。看看从项目上线开始,运维都做了什么。

    1. 部署环境

    1.1 数据库安装(如果服务器太多,可以选择静默安装);

    1.2 参数配置(操作系统、数据库实例、数据库参数);

    1.3 权限分配(登录、数据库用户权限)。

    数据库定义1:

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    数据库,简单来说是本身可视为 电子化的 文件柜——存储电子 文件的处所,用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。

    数据库指的是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的 冗余度的特点、是与应用程序彼此独立的数据 集合。

    在 经济管理的日常工作中,常常需要把某些相关的数据放进这样的“仓库”,并根据管理的需要进行相应的处理。

    例如, 企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、 姓名、 年龄、 性别、 籍贯、 工资、 简历等)存放在表中,这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况,也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行,那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外,在 财务管理、 仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库",使其可以利用 计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。

    数据库定义2:

    数据库是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。这种数据集合具有如下特点:尽可能不重复,以最优方式为某个特定组织的多种应用服务,其数据结构独立于使用它的应用程序,对数据的增、删、改、查由统一软件进行管理和控制。从发展的历史看,数据库是数据管理的高级阶段,它是由文件管理系统发展起来的。

    2. 备份/还原

    对于数据库来说,有个可用的备份是非常重要的,防止有数据损坏,用户误操作等造成的数据丢失。保证了数据的存在,运维才有意义,否则其他工作做的再好也是白搭。

    3. 监控

    对于运维来说,首先要保证数据库的运行,然后就是运行中系统的性能。所以监控主要分为这两点:

    3.1 数据库运行状态,有没有什么数据库中断或异常、错误或警告?

    3.2 数据库性能,有没有什么性能问题或者性能隐患?

    4. 故障处理

    在监控过程中发现,或者系统用户反馈出来的数据库错误或者警告,进行诊断并修复。

    5. 性能优化

    在监控过程中发现,或者系统用户反馈出来的数据库性能问题,进行优化。

    6. 容灾

    容灾只是手段,最终还是为了保证系统的可用性,通常选择的策略有:故障转移集群、镜像、日志传送、异地备份等。

    如果在实施时,已经部署了容灾策略,那么这时只要做一些状态监视即可。

    也有系统是在上线一段时间之后,才补充部署容灾策略的。

    7. 升级/迁移

    7.1 升级

    通常是在本机进行,硬件不变,比如:更换操作系统、数据库的版本、打补丁;

    7.2 迁移

    通常是需要升级硬件,比如:更换新的服务器,所以把数据库搬到新的服务器上;

    也有在本机“迁移”,只是为了移动数据库文件的位置。

    7.3 迁移+升级

    不过很多时候,都是在迁移中做升级,也就是换了新的服务器,也换了软件版本。

    8. 健康检查

    通常叫做巡检或者Health Check。可能是每天、每月、每年的。

    事实上如果把巡检的内容做到每天、每小时、甚至每X分钟,那就是一个准实时的系统监控。

    9. 系统用户反馈的数据库问题

    用户反馈出来的任何数据库问题,需要DBA去做处理,即便有时诊断出来并非数据库的问题。

    从广义上来看,除去数据库开发外的其他任务,都应该算在运维职责之内。

    问:那么数据库运维到底都有哪些日常任务?

    答:把上面的每项任务要做的事情一个个罗列出来就可以了。

    比如,3.1 数据库运行状态监控包括:

    (1) 数据库服务器是否可用;

    (2) 数据库服务是否启用/中断;

    (3) 磁盘空间;

    (4) 错误日志检查;

    (5) 数据库一致性检查;

    (6) 作业运行状态;

    (7) 索引碎片检查

    后面会逐个分解各项任务的详细清单。

    三. 运维过程中的问题解决

    运维过程中遇到问题时,如果能够通过自己/他人的经验解决,那么固然好;

    但如果没有解决思路的话,通常是这样去查:

    1. 查日志:操作系统/数据库/应用程序日志中,有没有相关的错误/信息提示;

    2. 查错误号:官方文档/网友分享中,有没有解决方案;

    3. 如果都没有找到,那么就中奖了,自己分析不出就团队分析,团队分析不出找官方支持,当然有的时候,官方支持也不是一定能解决。

    注意:对于在线系统,这么慢慢查下去,时间可能消耗太久,会影响用户体验。通常是优先快速解决问题,那怕只是用临时应急方案,以保证系统的可用性,然后再去分析根本原因,以彻底解决,防止下次再发生。

    小结:相信大家阅读完毕本篇文章收获不小吧?当然如果大家还想了解更多相关方面的详细内容请登录课课家教育平台仔细哦~

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  • 数据库性能优化整理

    2021-04-28 11:18:05
    数据库性能优化是项目实施过程中必须要的事情,因为每个项目不同,对其数据的要求、性能压力也不同,因此没有办法给出所谓的标准。实际调整情况要根据客户现场提供的服务器、业务使用情况做出最优调整,因此给出...

    数据库性能优化是项目实施过程中必须要做的事情,因为每个项目不同,对其数据的要求、性能压力也不同,因此没有办法给出所谓的标准。实际调整情况要根据客户现场提供的服务器、业务使用情况做出最优调整,因此给出数据库的调优方法和策略才能实现一劳永逸。 

    本文结合了前人和自己的项目实施经验,对数据库性能优化给出调优思路,然后根据客户现场的实际情况印证给出的方式进行对应调优,从而实现数据库的性能灵活调整,保障调整过后的有效性,而不是生搬硬套,影响原有的性能。

    1整体思路

    对于数据库性能优化不能只着眼于数据库,而是要从整体考虑,从项目和实际角度出发,然后根据情况进行分析,以此决定应该从哪些方面入手、如何去做,下面给出几种相应的调优场景:

    1.数据库部署时,根据现场的实际情况,考虑是否要进行应用和数据库分开部署,让数据库单独使用服务器资源,通过调整服务器配置和数据库配置,保证性能优化的空间;

    2.考虑数据库读写分离,项目开发写入数据到主库,查询用从库,保证数据库写入、查询分开使用,避免事务冲突,提高数据库使用效率;

    3.在实际使用过程中交互较慢的功能,针对使用sql进行分析,查看相关sql是否存在优化的可能,针对sql进行优化,提高sql效率,侧面提高数据库的性能。

    2配置优化

    硬性调整有两个方面,一是服务器层面,从服务器的配置上提高服务器的使用效率,以此扩大数据库的可优化空间;二是数据库层面,进行配置调整,保证数据库本身的配置是实际情况下最优的调整,尽可能的提高数据库使用的性能瓶颈。

    2.1服务器

    Linux系统中,sysctl命令被用于在内核运行时动态地修改内核的运行参数,可用的内核参数在目录/proc/sys中。它包含一些TCP/IP堆栈和虚拟内存系统的高级选项,用sysctl可以读取设置超过五百个系统变量。

    修改配置文件位置如下:

     

    调整内容如下:

     

    2.2数据库

    服务器优化主要是为了提高服务器本身的性能瓶颈,保证数据库在优化过程中不会因为服务器性能瓶颈影响到数据库的性能调整没有生效,提高数据库的优化空间,因此在数据库优化配置过程中,要根据服务器性能做适当调整,保证在合理范围之内能够生效,提高数据库的效率。

    修改配置文件位置如下:

     

    调整内容如下:

     

    3常规优化

    除了服务器和数据库调整之外,还要考虑针对日常sql使用的规范和相关数据处理是否恰当进行排查,要针对项目使用过程中出现问题的sql和数据内容及时做出调整或反馈,协助开发人员进行相关问题的处理,从性能优化的角度规范产品的开发

    3.1查询优化

    SQL查询优化有多种方式,好的SQL能有效的提升查询性能,下面枚举典型的查询优化注意点:

    1.不要使用 select * from t ,用具体的字段列表代替“*”,不要返回用不到的任何字段;

    2.在SQL查询时尽量不要使用IN或者NOT IN,对于区间查询建议使用BETWEEN AND;

    3.查询时尽量不要在where 子句中使用 != 或 <> 操作符,相关条件可使用< 、 <= 、 = 、 > 、 >= 、 BETWEEN AND;

    4.查询过程中,如果是多表关联查询,则将数据量较大的表作为SQL查询的主体表,且关联查询时建议使用InnerJoin进行关联;

    5.查询count的SQL不要有排序。

    3.2索引添加

    数据表索引的添加是在保证现有性能的前提下,最快、最显著提升数据库查询性能的方式,添加索引一般在创建表时创建索引列,索引一般选择主键或者外键,可以加快sql的查询速度。

    除上述主键和外键添加索引外,也可以根据实际sql查询情况添加索引,添加规则就是sql的判断条件,where条件之后的判断,特别是相等判断所涉及表的字段,就可以作为索引列进行添加,提高sql的查询效率。

    索引添加方式以navicat为例,点开设计表,然后选择索引标签,新增添加需要添加的索引,并选择相应的索引类型和方法即可,效果如下:

     

    判断是否索引生效,通过执行sql前添加explain,查看索引添加前和添加后应用情况,参数解析如下:

    type:连接类型可划分为几种类型执行效率分别为const>eq_ref>ref>range>index>all;

    1.const:查询索引字段,并且表中最多只有一行匹配(只有主键查询只匹配一行才会是const,有些情况唯一索引匹配一行会是ref);

    2.eq_ref主键或者唯一索引;

    3.ref非唯一索引(主键也是唯一索引);

    4.range索引的范围查询;

    5.index (type=index extra = using index 代表索引覆盖,即不需要回表);

    6.all全表扫描(通常没有建索引的列)。

    extra:额外信息说明;

    1.using temporary(组合查询返回的数据量太大需要建立一个临时表存储数据,出现这个sql应该优化);

    2.using where (where查询条件);

    3.using index(判断是否仅使用索引查询,使用索引树并且不需要回表查询);

    4.using filesort(order by 太占内存,使用文件排序)。

    3.3分表优化

    数据库中单表的数据过大也会影响到sql的执行效率,因此针对一些特殊的表要进行定期分割,分割的方式可以是手动分割,或者建议产品进行定时分割,根据实际的业务场景,按需进行反馈,以此保证产品的场景覆盖。

    针对数据分表,可以采用月表的方式进行分割,像认证日志、临时数据存储、报警日志、同步日志、分发日志等很容易引起单表数据过巨的数据存储,因此定期分表是很有必要的,效果如下:

     

    3.4视图查询

    针对过于复杂的查询(多表以及子查询等),或者多表联合查询后数据量相对较少的情况下,都可以通过创建视图的方式提高效率(相较于直接使用sql查询),使用视图可以定制用户数据,聚焦特定数据,同时可以简化数据操作,对于表中的数据有一定的保护作用,不易于对数据造成破坏。效果如下:

     

    :视图的使用根据实际情况进行选择,并且只适用于mysql数据库的部分优化,如果是sqlserver的数据库,反而会影响性能。

    3.5事务优化

    在数据库使用中尽量减少长事务,如果涉及到主表、从表、附属从表,同时操作三个数据表可能会同时成功以及同时失败,如果当前数据表的数据量较大,为了降低数据库的性能压力,我们可以采用批处理方式分别批处理三个数据表进行数据库性能的提升。

    同时也要注意减少分布式事务的使用,一般的数据库均是支持分布式事务,当涉及到跨数据库的不同数据表操作时可以使用分布式事务。但为了提高性能损耗,尽量减少这种强一致性需求,更多情况下转化为最终一致性方式来满足业务需求,通常来说引入消息中间件是这种场景下的常规解决手段。

    注:事务优化在实际项目中涉略应用较少,更多是在产品开发过程中需要考虑。

    4监控优化

    上述过程都是针对可预见问题的处理和优化方式,还有一种常见的情况就是在上线运行阶段一些性能问题的出现,针对这种情况,要能够掌握快速定位问题的方式,然后根据定位出来的问题,应用常规优化方式进行优化,保证数据库高效稳定的运行。

    4.1定位方法

    针对日常上线后一些问题的出现,比如登录缓慢、展现缓慢等问题,首先要定位是否是数据库造成的,这时可以通过查看cpu的占用率来查看数据库是否处于高性能状态下,命令为top(linux下执行),查看mysqld的CPU占用率是否一直处于高水平。

     

    排除产品性能影响外,如果仍出现缓慢的情况,可以通过以下语句查看mysql的线程使用情况,如下:

     

    效果如下:

     

    同时查看数据库的最大连接数和线程数比较,看是否差距在不断缩小,如下:

     

    效果如下:

     

    同时查询正在执行的线程,查看是否出现执行时间过长的sql,命令如下: 

     

    效果如下:

     

    4.2问题处理

    针对上述方式进行定位后,如果存在执行效率低的情况,这个时候会在上图所示的info中出现执行的sql语句,这时可以将这个sql语句copy出来,单独拿到数据库中执行查询,以此观察查询时间,如果时间过长,就根据文档中提到的常规优化方式进行sql语句的优化,并将优化后的sql在数据库中不断运行测试,直到运行效率达到要求为止。

    将优化后的sql反馈给产品研发人员,定位相应的功能点以及sql使用情况,从产品角度进行sql修改,进行补丁修订,再反馈给现场进行替换测试,查看修改后的运行情况和效率。

    5心得体会

    本次数据库性能优化整理,是基于前人的经验和自己在实际项目中的应用做出总结,通过本篇文档的整理,也是自己对项目工作的回顾,加深对性能优化的认识,同时也是对自己的知识和能力的积累。 

    5.1认知理解

    随着企业信息化的不断发展,对于性能的要求会越来越高,因此如何提高系统性能将会成为基本技能,对于项目中的服务器如何调优、nginx如何调优、redis如何调优、产品如何调优以及数据库如何调优都应该是必须掌握的内容,只有这样,对于项目的把控才能游刃有余,不至于畏畏缩缩,心里没有底气。

    5.2技能提升

    通过在项目上的不断尝试和运维,自己的能力得到了锻炼,自己也不断的学习和了解到了不同参数对性能的影响,更加珍贵的是自己得到了这个难得机会,对系统性能和业务的联系有了认知,并且针对性能问题的排查也得到了训练,无论从哪个角度来说,收获都是颇丰的。

    5.3自我反思

    以前由于接触的项目当量没有上去,对于性能优化认知不足,导致实际运维过程中捉襟见肘、无从下手,而且对于优化内容,优化点也是不理解,对于性能优化的一些手段没有系统的梳理和掌握,导致频频失误,通过本次项目的高要求,对相关内容重新梳理和整理,为以后项目实施提供了借鉴。

    产品的考验往往不在于功能,而是在于性能,通俗点说就是“是不是好用”,因为好用才能赢来更好的口碑,为此,行与不行往往不在于产品,而是在于人的认知和能力,因为产品本身的“能力”是高于人的,只有人的认证和能力都到位了,才不至于拖产品的后腿。

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  • 我们知道 WordPress 使用的数据库是 MySQL 这个世界上使用最广的开源数据库(当然也可以简单的 hack 换成其他数据库),WordPress 把所有的信息,如日志,留言,当前主题,使用的插件等等,放在 MySQL 数据库中,...
  • 记得,如果有人问你做数据库优化最有效的方式是什么?`SQL优化、分布式集群、分库分表!`干就完了~ 但你对分库分表理解多少呢?什么时候该分表?有几种分法儿?别想了,快上车,5分钟学会!
  • 原因: 缓存雪崩可能是因为数据未加载到缓存中,或者缓存同一时间大面积的失效,从而导致所有请求去查数据库,导致数据库CPU和内存负载过高,甚至宕机。 对应解决: 采用加锁计数,或者使用合理的队列数量来避免...
  • 邹元杰来源:《速读·中旬》2016年第08期摘要:理解数据库性能调整与优化架构是一个很重要的环节,对它们的理解将有助人们在优化数据库性能的过程中明确什么是性能调整与优化、评价性能的指标有哪些、数据库优化应该...
  • 摘要:ES已经成为了全能型的数据产品,在很多领域越来越受欢迎,本文旨在从数据库领域分析ES的使用。
  • 试述查询优化在关系数据库系统中的重要性和可能性。2-5. 详见N6. 试述关系数据库管理系统查询优化的一般准则。7. 试述关系数据库管理系统查询优化的一般步骤。 1. 试述查询优化在关系数据库系统中的重要性和可能性...
  • 首先应该想到的是:mysql一、优化分片键(若是有分库分表)(1)不要使用分区,分区性能很低,难以维护sql(2)不要使用主从数据库,读写分离有了缓存就不再须要分主从了,毕竟延迟问题是没法解决的(虽然很小)数据库(3)...
  • 先上SQL优化的参数系列。 在达梦数据库里面有FIRST_ROWS = 10 。 意思是查询出 10 条结果就立即返回给用户。
  • 七、数据库参数设置优化,失之毫厘差之千里 一.MySQL 体系结构 我们一般可以将 MySQL 的结构分为四层,最上层为客户端连接器,主要包括了数据库连接、授权认证、安全管理等,该层引用了线程池,为接入的连接请求...
  • SQLParser Druid可以什么? 可以监控数据库访问性能,Druid内置提供了一个功能强大的StatFilter插件,能够详细统计SQL的执行性能,这对于线上分析数据库访问性能有帮助。 替换DBCP和C3P0。Druid提供了一个高效、...
  • 第一优化你的sql和索引;第二加缓存,memcached,...第四如果以上做了还是慢,不要想着去做切分,mysql自带分区表,先试试这个,对你的应用是透明的,无需更改代码,但是sql语句是需要针对分区表做优化的,sql条...
  • 本文中介绍的系统优化,主要针对前端和后台这两方面(后台方面主要对SQL语句和数据存储进行了优化),下文中我们将介绍一些优化技巧和经验。技巧:1. 如何查出效率低的语句?在MySQL下,在启动参数中设置 --log-slow-...
  • 优化方案:主从同步+读写分离:这个表在有设备条件的情况下,读写分离,这样能减少很多压力,而且数据稳定性也能提高纵向分表:根据原则,每个表最多不要超过5个索引,纵向拆分字段,将部分字段拆到一个新表通常我们...
  • 原有数据库是一主一从,需要要迁移之后增加一台服务器,一主两从,并且对集群读写分离和 MHA 首先要选择业务不频繁的夜里进行。 研发先将原从库的读业务切换到主服务器上,然后确认原从服务器的状态,然后停止...
  • mysql优化
  • 什么是分布式数据库

    千次阅读 2021-08-04 09:07:43
    分布式数据库,从名字上可以拆解为:分布式+数据库。用一句话总结为:由多个独立实体组成,并且彼此通过网络进行互联的数据库。 理解新概念最好的方式就是通过已经掌握的知识来学习,下表对比了大家熟悉的分布式...
  • MySQL数据库优化

    2021-11-07 17:53:27
    一、数据库优化 1、数据库优化的必要性 2、数据库优化的几个方面 二、数据库优化方式 1、库表设计 1.1 标识实体关系 1.2 实体关系 1.3E-R图,实体-联系图 2、库表添加合适的索引 2.1索引分类 2.2 创建索引...

空空如也

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数据库都是怎么做优化的