对与数据库的性能,有很多注意事项 入行这些年,以为积累了这些就够了,也以为这些是对的,其实多为表面现象,似似而非 1:不要用select *,因为这影响性能,但是人懒,没办法,用了那么多select *,也没见死机不是 2:where 后面的东西要走索引,所以经常玩
对与数据库的性能,有很多注意事项
入行这些年,以为积累了这些就够了,也以为这些是对的,其实多为表面现象,似似而非
1:不要用select *,因为这影响性能,但是人懒,没办法,用了那么多select *,也没见死机不是
2:where 后面的东西要走索引,所以经常玩命的建立索引,反复的看查询分析器,到底走索引了没,单纯为了走索引而走索引,以至于出现
nG数据2nG的索引
3:小子加with(nolock)了没,服务器死锁了!没加赶快加,但是难免犯懒,这个东西加没加也缺乏有效的检测,经常这个人忘了加,哪个人忘了加我怎么知道,哎说多了都是泪
4:sql服务器主要的性能指标为CPU,和链接数,直到后来,才知道这些只是表现,sql服务器的主要指标是io,其次是cpu和连接数
5:为了提高性能,写一个老复杂老长的sql,后来才知道,这个老复杂老长的sql表面上性能高了,实际上反而降低了,尤其是并发来的时候的时候
6:项目的开始,必然是以一个数据库开始了,里面放了所有需要的表。。。。。。
直到有一次打电话给运维dba
问,我们要提高数据库稳定性改咋整?
运维回复:你要做读写分离还是要做主从还是要做啥呢,啪啦啪啦啪啦啪啦啪啦啪啦啪啦,
最后根据你们服务器io的表现,建议啥也别做自己优化程序吧,当时就想吧第一个创建数据库的人,第一个创建表的人(虽然已经离职N年了)拉出来,问:你当初建表的时候咋就不考虑这些呢?
从运维的角度,提高数据库稳定性的基本手段只能是读写分离(确保写入数据没问题,保持数据流畅通,不掉链子),一主多从或多主多从
参考 这篇文章,
主从库之间是一种发布订阅的关系,发布者和订阅者之间并非实时同步的,通常会有几分钟的延时,更有甚者会有几个小时的延时。所以我们需要通过合理的使用来避开有延时这个问题。我们希望主库尽可能的少参与查询,来提高写的及时性;同时要让从库在不影响读出数据的准确及时的前提下尽可能的分担主库的压力
(PS:运维还说,做了主从或什么的,必须是整个数据库进行同步,而不是某几个表,同时,整个数据库表的结构的修改,新增或删除表有可能导致意外风险时同步失败等等啪啦啪啦啪啦啪啦)
从一个数据库变成多个一摸一样的数据库,是解决数据库稳定性
随之产生的问题就是延迟!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
首先本人声明,本人还没做过基于mssql主从数据库上的程序,新浪sae的APP由于读写分离延迟太小忽略不计了,而且是mysql的
根据项目老大和运维dba的分析影响主从时候延迟的因素主要有
1:你这个主库写入的数据的速度快不快啊,如果快了,那就得把写的快的表和字段拆出去
2:你这个主库修改的速度快不快啊,如果快了,那就得把修改快的字段拆出去
3:你这个主库整体写入和修改的速度快不快啊,如果快了,那就得一分为二
4:你的这个查询啊,那些有group 等的都在那些表上,该拎出来的就拎出来
5:至于宽带、硬盘读写性能、cpu等我们都是无力改变的,就当做不知道吧
6:你们看着办吧
总而言之,言而总之,,以前我对sql的性能总停留在 索引上和select * 上,这其实是不科学的表面现象,至少走没走索引你监控不了那个查询造成ip或cpu高了
sql服务器可以监控的指标
1:io 是否满载,是否出现sina(x) 那样的波浪线,频繁的满载
ps:很多情况下,io频繁满载,例如周五,各个单位做数据汇总交差,管理员后来查询统计拉挂数据库服务器,进而拉挂前台展示站点。。。。
2:cpu是否满载,是否出现sina(x) 那样的波浪线,频繁的满载
cpu:说实话你有没有在sql里面写死循环,没写死循环cpu应该没事
3:连接数是否满载,是否出现sina(x) 那样的波浪线,频繁的满载
赶紧看看流量涨了没,是涨了多少,是以前的一倍还是2倍还是多少,如果少于3倍,问题必然出在1和2上
这3个要素也是运维或dba决定怎么搞数据库的主要指标,
话说基于主从结构的数据库改如何设计呢?
其实我也没设计过,最近我在折腾我自己的抓取站点,才第一次自己操刀给数据库分表,坑多路少。。。
根据运维和dba的意见(核心思想)----不管你做什么我们一年只给年干几次这样的操作!也就是主从设置什么的1年只设置几次,因为同步失败呀什么的就不管了。
根据我入行3年的个人经验整理如下(ps:这些均不考虑需要带锁的场景,我还没用过锁呢。。。。。)
1:以慢慢写为主的主库,例如博客园存放博文的表放的库,不可能出现1分钟1入100条数据的表
2:以快快读为主的读库,禁止使用各种锁,禁止使用各种表联合查询,禁止使用group等高io操作
3:以慢慢读为主的低并发库,例如各种要求时时查询(分钟级别),各种统计,各种查询
4:以快快写为主的库,这个库只作灾备切换处理,例如点击量统计、系统日志等
最后根据经过验,实现以上4点,没有搜索聚合数据这个工具是不行,刚开始了解lucene,了解的不多,欢迎高手拍砖。
最后就是关于orm
因为dba说,这个设置了,就不能随便新增表和修改表的结构了
随便应该是1小时改一次,不随便,应该是1各月弄一次,

저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

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