做完了分表之后,数据库里面的表从8张变成了8000张,我以为谷歌的抓取速度会降低为原来的一半,于是每天看一次谷歌抓取速度,结果实在是太失望了 结果发现,分完表之后谷歌抓取等待的时间迅速上升了,对mysql不是很了解,查了一下mysql的一些配置信息,我的
做完了分表之后,数据库里面的表从8张变成了8000张,,我以为谷歌的抓取速度会降低为原来的一半,于是每天看一次谷歌抓取速度,结果实在是太失望了
结果发现,分完表之后谷歌抓取等待的时间迅速上升了,对mysql不是很了解,查了一下mysql的一些配置信息,我的数据库默认是innodb,
结果发现innodb默认是把所有的表放在一个文件里面,无论这个数据库里面有多少张表,也想起来sqlserver默认也是吧所有的表放在一个文件里面,
sqlserver分表的时候自己可以新添加文件组,查了下mysql的配置,mysql 有这么个配置Innodb_file_per_table,不过设置完后必须从新导入一次数据,以后安装mysql得先看看Innodb_file_per_table的配置,以免自增麻烦。
我以为这样就好了,但是看谷歌抓取时候监控宝的监控记录,发现cpu还是和以前一样高
cpu高是因为什么呢?
是因为我分表造成的?
1:查看mysql 在win下的设置,说一台服务器上的文件句柄数最大为2048个,是不是我分的太多表造成(8000张。。)?-----经验欠缺,先这么着吧
2:会不会是因为我读取问题列表时候,吧问题的全部内容读取出来了,造成并发高时候,io忙,cpu很忙碌?-------这个有办法加个简介字段
3:会不会是因为我读取出来内容用正则表达式过滤html,传说正则表达式是高并发下的cpu杀手?--------------这个有办法加个简介字段、过滤html
给1000张表加字段的问题用博客园园友的分表工具,很轻松就搞定了,
原来是select * 换成 select 部分字段 PetaPoco 很容易就搞定了
以前是这么写的
Page
现在这么写
Page发现PetaPoco这种开源的小工具果然是小巧玲珑好掌握
做完之后上线做个压力测试对比下
【周五做的50并发和cpu观测】---ps:这个在线并发测试工具,只能免费使用几次,哎。。。。。。。
周六修改完之后
100个并发和cpu【ps:最后几个免费金币】
发现读取列表时候不读取大字段,和不做正则表达式过滤,cpu立马平稳了,
这次分表完全是白干了一场,还不知道一个mysql库里面放8000张表在win2003下是不是合理,是不是很糟糕,
求路过的大神指点一下 mysql和sqlserver,在一个数据库库里面放多少张表是合理的?

MySQL索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL學習路徑包括基礎知識、核心概念、使用示例和優化技巧。 1)了解表、行、列、SQL查詢等基礎概念。 2)學習MySQL的定義、工作原理和優勢。 3)掌握基本CRUD操作和高級用法,如索引和存儲過程。 4)熟悉常見錯誤調試和性能優化建議,如合理使用索引和優化查詢。通過這些步驟,你將全面掌握MySQL的使用和優化。

MySQL在現實世界的應用包括基礎數據庫設計和復雜查詢優化。 1)基本用法:用於存儲和管理用戶數據,如插入、查詢、更新和刪除用戶信息。 2)高級用法:處理複雜業務邏輯,如電子商務平台的訂單和庫存管理。 3)性能優化:通過合理使用索引、分區表和查詢緩存來提升性能。

MySQL中的SQL命令可以分為DDL、DML、DQL、DCL等類別,用於創建、修改、刪除數據庫和表,插入、更新、刪除數據,以及執行複雜的查詢操作。 1.基本用法包括CREATETABLE創建表、INSERTINTO插入數據和SELECT查詢數據。 2.高級用法涉及JOIN進行表聯接、子查詢和GROUPBY進行數據聚合。 3.常見錯誤如語法錯誤、數據類型不匹配和權限問題可以通過語法檢查、數據類型轉換和權限管理來調試。 4.性能優化建議包括使用索引、避免全表掃描、優化JOIN操作和使用事務來保證數據一致性

InnoDB通過undolog實現原子性,通過鎖機制和MVCC實現一致性和隔離性,通過redolog實現持久性。 1)原子性:使用undolog記錄原始數據,確保事務可回滾。 2)一致性:通過行級鎖和MVCC確保數據一致。 3)隔離性:支持多種隔離級別,默認使用REPEATABLEREAD。 4)持久性:使用redolog記錄修改,確保數據持久保存。

MySQL在數據庫和編程中的地位非常重要,它是一個開源的關係型數據庫管理系統,廣泛應用於各種應用場景。 1)MySQL提供高效的數據存儲、組織和檢索功能,支持Web、移動和企業級系統。 2)它使用客戶端-服務器架構,支持多種存儲引擎和索引優化。 3)基本用法包括創建表和插入數據,高級用法涉及多表JOIN和復雜查詢。 4)常見問題如SQL語法錯誤和性能問題可以通過EXPLAIN命令和慢查詢日誌調試。 5)性能優化方法包括合理使用索引、優化查詢和使用緩存,最佳實踐包括使用事務和PreparedStatemen

MySQL適合小型和大型企業。 1)小型企業可使用MySQL進行基本數據管理,如存儲客戶信息。 2)大型企業可利用MySQL處理海量數據和復雜業務邏輯,優化查詢性能和事務處理。

InnoDB通過Next-KeyLocking機制有效防止幻讀。 1)Next-KeyLocking結合行鎖和間隙鎖,鎖定記錄及其間隙,防止新記錄插入。 2)在實際應用中,通過優化查詢和調整隔離級別,可以減少鎖競爭,提高並發性能。


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