数据库数据在Java占用内存简单估算 结论: 1.数据库记录放在JAVA里,用对象(ORM一般的处理方式)需要4倍左右的内存空间,用HashMap这种KV保存需要10倍空间; 2.如果你主要数据是text大文本,那空间一般可以按2倍估算。 以上是一个通用数据测试结论,估大家参考
数据库数据在Java占用内存简单估算
结论:
1.数据库记录放在JAVA里,用对象(ORM一般的处理方式)需要4倍左右的内存空间,用HashMap这种KV保存需要10倍空间;
2.如果你主要数据是text大文本,那空间一般可以按2倍估算。
以上是一个通用数据测试结论,估大家参考。
数据库记录占用的空间大小比较好算,比如一个int占用4字节,bigint占用8字节,date占用3字节,datetime占用8字节,varchar是变长字节等。如果不想精确计算,在数据库中通过统计信息也可以比较轻松的知道表总共占用的空间及每条记录平均行长。
当我们用JDBC访问数据库时,经常会被问到内存溢出的问题,由于java是面向对象的语言,用JVM来自动内存回收,不能按普通方法计算内存,本文给出一个估算内存的思路和参考答案
先给出普通JDBC中数据库对象与内存的映射关系
MySQL |
Oracle |
JDBC |
Int |
Integer |
|
Int unsigned |
Long |
|
BigInt |
Long |
|
BigInt unsigned |
BigInteger |
|
Decimal |
Number |
BigDecimal |
Varchar |
Varchar2 |
String |
Date |
Date |
|
Datetime |
Date |
Timestamp |
Timestamp |
Timestamp |
Timestamp |
Clob |
Clob |
String |
Blob |
blob |
Byte[] |
Text |
Clob |
String |
float |
binary_float |
float |
double |
binary_double |
double |
上面这个比较好理解,接下来我们需要JAVA常用对象的内存占用空间,这个可以通过JDK 5 开始提供的Instrumentation 接口来完成,也可以通过开源的sizeOf.jar 来测试,笔者是通过sizeOf.jar验证的。测试结果数据如下:
对象 |
64位 JVM 压缩指针 |
64位 JVM 非压缩指针 |
Integer |
16 |
24 |
Long |
24 |
24 |
Object |
16 |
16 |
Date |
24 |
32 |
Timestamp |
32 |
40 |
String_0 |
48 |
64 |
String_1 |
56 |
72 |
String_10 |
72 |
88 |
String_100 |
248 |
264 |
StringBuilder |
24 |
32 |
BigDecimal |
40 |
48 |
BigInteger |
64 |
80 |
HashMap |
128 |
216 |
HashMap_0 |
72 |
96 |
HashMap_100 |
576 |
1112 |
HashMap_10000 |
65600 |
131160 |
ArrayList |
80 |
144 |
ArrayList_0 |
40 |
64 |
ArrayList_100 |
440 |
864 |
ArrayList_10000 |
40040 |
80064 |
LinkedList |
48 |
80 |
LinkedHashMap |
96 |
144 |
ClassA |
32 |
40 |
ClassB |
40 |
48 |
ClassC |
40 |
56 |
由于现在主机一般都是64位, 64位JVM从JDK1.6.45开始,当JVM最大内存小于32GB时,自动打开压缩指针特性,这样对象的内存占用空间少很多,由上表可以看出,至少减少1/3的空间。
下面我们结合数据库数据来测试
假如mysql数据库有一张emp表,结构如下:
CREATE TABLE `emp` ( `id` int(11) NOT NULL, `create_time` datetime DEFAULT NULL, `modify_time` datetime DEFAULT NULL, `name` varchar(16) DEFAULT NULL, `address` varchar(256) DEFAULT NULL, `age` smallint(6) DEFAULT NULL, `height` decimal(10,2) DEFAULT NULL, `weight` decimal(10,2) DEFAULT NULL, `phone` varchar(20) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
样本数据如下:
hm.put("id", 1988); hm.put("createTime", new Date()); hm.put("modifyTime", new Date()); hm.put("name", "张三丰"); hm.put("address","浙江杭州市西湖大道188号808室"); hm.put("age",88); hm.put("weight",new BigDecimal(88)); hm.put("height",new BigDecimal(188)); hm.put("phone","1388888888");
按上面样本数据计算,有效数据约80字节,在MySQL里占用空间约120字节
在java里转换为HashMap和Emp对象测试空间如下
对象 |
64位 JVM 压缩指针 |
64位 JVM 非压缩指针 |
HashMap_empty |
128 |
216 |
HashMap_full |
1360 |
1832 |
Emp_empty |
72 |
112 |
Emp_full |
464 |
600 |
从上面测试结果看,数据到JAVA里占用的空间增加了许多,在64位压缩指针下,如果存到HashMap,需要1360字节,空间是数据库约11.3倍,如果存为Emp普通对象,需要464字节,是数据库的3.8倍。
如果我们是一个分页从数据库读取emp信息,每页显示50条记录,用List保存,HashMap需要68KB,emp对象需要23KB。
根据这个简单测试,我们可以总结一个结论:
数据库记录放在JAVA里,用对象(ORM一般的处理方式)需要4倍左右的内存空间,用HashMap这种KV保存需要10倍空间。
如果你的数据和参考数据差异非常大,如主要数据text大文本,那空间一般可以简单的按2倍估算。
以上是一个通用数据测试结论,估大家参考。
下面是测试代码:
import net.sourceforge.sizeof.SizeOf; import java.io.IOException; import java.math.BigDecimal; import java.math.BigInteger; import java.sql.SQLException; import java.sql.Timestamp; import java.util.*; public class TestSize { static { SizeOf.skipStaticField(true); //java.sizeOf will not compute static fields //SizeOf.skipFinalField(true); //java.sizeOf will not compute final fields //SizeOf.skipFlyweightObject(true); //java.sizeOf will not compute well-known flyweight objects } public static void main(String[] args) throws SQLException, IOException, IllegalAccessException { TestSize ts=new TestSize(); ts.testObjectSize(); ts.testDataSize(); System.out.println("ok"); } public void testObjectSize() { System.out.println("Integer:"+SizeOf.deepSizeOf(new Integer(56))); System.out.println("Long:"+SizeOf.sizeOf(new Long(56L))); System.out.println("Object:"+SizeOf.sizeOf(new Object())); System.out.println("Date:"+SizeOf.sizeOf(new Date())); System.out.println("Timestamp:"+SizeOf.sizeOf(new Timestamp(System.currentTimeMillis()))); System.out.println("String_0:"+SizeOf.deepSizeOf(new String())); System.out.println("String_1:"+SizeOf.deepSizeOf(new String("1"))); System.out.println("String_10:"+SizeOf.deepSizeOf(new String("0123456789"))); System.out.println("String_100:"+SizeOf.deepSizeOf("0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890123456789")); System.out.println("StringBuilder:"+SizeOf.deepSizeOf(new StringBuilder())); System.out.println("BigDecimal:"+SizeOf.deepSizeOf(new BigDecimal("34535643.23"))); System.out.println("BigInteger:"+SizeOf.deepSizeOf(new BigInteger("34535643"))); System.out.println("HashMap:"+SizeOf.deepSizeOf(new HashMap())); System.out.println("HashMap_0:"+SizeOf.deepSizeOf(new HashMap(0))); System.out.println("HashMap_100:"+SizeOf.deepSizeOf(new HashMap(100))); System.out.println("HashMap_10000:" + SizeOf.deepSizeOf(new HashMap(10000))); System.out.println("ArrayList:"+SizeOf.deepSizeOf(new ArrayList())); System.out.println("ArrayList_0:"+SizeOf.deepSizeOf(new ArrayList(0))); System.out.println("ArrayList_100:"+SizeOf.deepSizeOf(new ArrayList(100))); System.out.println("ArrayList_10000:"+SizeOf.deepSizeOf(new ArrayList(10000))); System.out.println("LinkedList:"+SizeOf.deepSizeOf(new LinkedList<Object>())); System.out.println("LinkedHashMap:"+SizeOf.deepSizeOf(new LinkedHashMap<Object,Object>())); System.out.println("ClassA:" + SizeOf.deepSizeOf(new ClassA())); System.out.println("ClassB:"+SizeOf.deepSizeOf(new ClassB())); System.out.println("ClassC:"+SizeOf.deepSizeOf(new ClassC())); } public void testDataSize() throws IOException, IllegalAccessException { HashMap hm=new HashMap(); System.out.println("HashMap_empty:"+SizeOf.deepSizeOf(hm)); hm.put("id", 1988); hm.put("createTime", new Date()); hm.put("modifyTime", new Date()); hm.put("name", "张三丰"); hm.put("address","浙江杭州市西湖大道188号808室"); hm.put("age",88); hm.put("weight",new BigDecimal(88)); hm.put("height",new BigDecimal(188)); hm.put("phone","1388888888"); System.out.println("HashMap_full:" + SizeOf.deepSizeOf(hm)); Emp emp=new Emp(); System.out.println("Emp_empty:"+SizeOf.deepSizeOf(emp)); emp.setId(1988); emp.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis())); emp.setModifyTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis())); emp.setName("张三丰"); emp.setAddress("浙江杭州市西湖大道188号808室"); emp.setAge(28); emp.setWeight(new BigDecimal("88")); emp.setHeight(new BigDecimal("188")); emp.setPhone("13888888888"); System.out.println("Emp_full:"+SizeOf.deepSizeOf(emp)); } class ClassA{ } class ClassB extends ClassA{ } class ClassC extends ClassB{ } class Emp{ private Integer id; private Timestamp createTime; private Timestamp modifyTime; private String name; private String address; private Integer age; private BigDecimal height; private BigDecimal weight; private String phone; public Integer getId() { return id; } public void setId(Integer id) { this.id = id; } public Timestamp getCreateTime() { return createTime; } public void setCreateTime(Timestamp createTime) { this.createTime = createTime; } public Timestamp getModifyTime() { return modifyTime; } public void setModifyTime(Timestamp modifyTime) { this.modifyTime = modifyTime; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public String getAddress() { return address; } public void setAddress(String address) { this.address = address; } public Integer getAge() { return age; } public void setAge(Integer age) { this.age = age; } public BigDecimal getHeight() { return height; } public void setHeight(BigDecimal height) { this.height = height; } public BigDecimal getWeight() { return weight; } public void setWeight(BigDecimal weight) { this.weight = weight; } public String getPhone() { return phone; } public void setPhone(String phone) { this.phone = phone; } } }

MySQL과 Sqlite의 주요 차이점은 설계 개념 및 사용 시나리오입니다. 1. MySQL은 대규모 응용 프로그램 및 엔터프라이즈 수준의 솔루션에 적합하며 고성능 및 동시성을 지원합니다. 2. SQLITE는 모바일 애플리케이션 및 데스크탑 소프트웨어에 적합하며 가볍고 내부질이 쉽습니다.

MySQL의 인덱스는 데이터 검색 속도를 높이는 데 사용되는 데이터베이스 테이블에서 하나 이상의 열의 주문 구조입니다. 1) 인덱스는 스캔 한 데이터의 양을 줄임으로써 쿼리 속도를 향상시킵니다. 2) B-Tree Index는 균형 잡힌 트리 구조를 사용하여 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 3) CreateIndex 문을 사용하여 CreateIndexIdx_customer_idonorders (customer_id)와 같은 인덱스를 작성하십시오. 4) Composite Indexes는 CreateIndexIdx_customer_orderOders (Customer_id, Order_Date)와 같은 다중 열 쿼리를 최적화 할 수 있습니다. 5) 설명을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 피하십시오

MySQL에서 트랜잭션을 사용하면 데이터 일관성이 보장됩니다. 1) STARTTRANSACTION을 통해 트랜잭션을 시작한 다음 SQL 작업을 실행하고 커밋 또는 롤백으로 제출하십시오. 2) SavePoint를 사용하여 부분 롤백을 허용하는 저장 지점을 설정하십시오. 3) 성능 최적화 제안에는 트랜잭션 시간 단축, 대규모 쿼리 방지 및 격리 수준을 합리적으로 사용하는 것이 포함됩니다.

MySQL 대신 PostgreSQL을 선택한 시나리오에는 다음이 포함됩니다. 1) 복잡한 쿼리 및 고급 SQL 기능, 2) 엄격한 데이터 무결성 및 산 준수, 3) 고급 공간 기능이 필요하며 4) 큰 데이터 세트를 처리 할 때 고성능이 필요합니다. PostgreSQL은 이러한 측면에서 잘 수행되며 복잡한 데이터 처리 및 높은 데이터 무결성이 필요한 프로젝트에 적합합니다.

MySQL 데이터베이스의 보안은 다음 조치를 통해 달성 할 수 있습니다. 1. 사용자 권한 관리 : CreateUser 및 Grant 명령을 통한 액세스 권한을 엄격히 제어합니다. 2. 암호화 된 전송 : 데이터 전송 보안을 보장하기 위해 SSL/TLS를 구성합니다. 3. 데이터베이스 백업 및 복구 : MySQLDump 또는 MySQLPump를 사용하여 정기적으로 백업 데이터를 사용하십시오. 4. 고급 보안 정책 : 방화벽을 사용하여 액세스를 제한하고 감사 로깅 작업을 가능하게합니다. 5. 성능 최적화 및 모범 사례 : 인덱싱 및 쿼리 최적화 및 정기 유지 보수를 통한 안전 및 성능을 모두 고려하십시오.

MySQL 성능을 효과적으로 모니터링하는 방법은 무엇입니까? Mysqladmin, Showglobalstatus, Perconamonitoring and Management (PMM) 및 MySQL Enterprisemonitor와 같은 도구를 사용하십시오. 1. MySQLADMIN을 사용하여 연결 수를보십시오. 2. showglobalstatus를 사용하여 쿼리 번호를보십시오. 3.pmm은 자세한 성능 데이터 및 그래픽 인터페이스를 제공합니다. 4. MySQLENTERPRISOMITOR는 풍부한 모니터링 기능 및 경보 메커니즘을 제공합니다.

MySQL과 SqlServer의 차이점은 1) MySQL은 오픈 소스이며 웹 및 임베디드 시스템에 적합합니다. 2) SQLServer는 Microsoft의 상용 제품이며 엔터프라이즈 수준 애플리케이션에 적합합니다. 스토리지 엔진의 두 가지, 성능 최적화 및 응용 시나리오에는 상당한 차이가 있습니다. 선택할 때는 프로젝트 규모와 향후 확장 성을 고려해야합니다.

고 가용성, 고급 보안 및 우수한 통합이 필요한 엔터프라이즈 수준의 응용 프로그램 시나리오에서는 MySQL 대신 SQLServer를 선택해야합니다. 1) SQLServer는 고 가용성 및 고급 보안과 같은 엔터프라이즈 수준의 기능을 제공합니다. 2) VisualStudio 및 Powerbi와 같은 Microsoft Ecosystems와 밀접하게 통합되어 있습니다. 3) SQLSERVER는 성능 최적화에서 우수한 성능을 발휘하며 메모리 최적화 된 테이블 및 열 스토리지 인덱스를 지원합니다.


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