随着Web应用变得越来越复杂,单纯的MySQL + Memcached似乎已满足不了数据存储的需求,一些企业纷纷转向NoSQL方案,比如MongoDB、
随着Web应用变得越来越复杂,单纯的MySQL + Memcached似乎已满足不了数据存储的需求,一些企业纷纷转向NoSQL方案,比如MongoDB、CouchDB、 TokyoCabinet/Tyrant、Cassandra等。在他们看来,如果数据访问模式不是很复杂,用不上SQL数据库。然而,DeNA公司截然相反,他们选择了 "only MySQL" 的方案,且获得了远远超越NoSQL的性能。
该公司仍在使用MySQL + Memcached,Memcached主要用于前端Cache,比如预处理的HTML、计数和摘要信息等,但数据行并不放在Cache里,而是直接从数据库查,因为普通的服务器就可以获得75万次每秒的查询,当前又有哪种NoSQL可以做到呢?
可以使用sysbench、super-smack、mysqlslap等工具测试MySQL性能,比如
[matsunobu@host ~]$ mysqlslap --query="select user_name,..
from test.user where user_id=1" \
--number-of-queries=10000000 --concurrency=30 --host=xxx -uroot
然后使用如下命令得到每秒读取的行数,
[matsunobu@host ~]$ mysqladmin extended-status -i 1 -r -uroot \
| grep -e "Com_select"
...
| Com_select | 107069 |
| Com_select | 108873 |
| Com_select | 108921 |
| Com_select | 109511 |
| Com_select | 108084 |
| Com_select | 108483 |
| Com_select | 108115 |
...
可以使用vmstat和Oprofile等工具诊断系统瓶颈。
MySQL Cluster因为性能问题一直受人批判,,为改善这种情况引入了NDBAPI,使得性能提升了N倍。但对于非集群情况怎么优化呢?通过MySQL瓶颈分 析,发现大部分时间花费在SQL解析和表操作上,如果绕过这层操作直接存取存储引擎,可大大提升性能,MySQL的插件HandlerSocket正是由 此获得了每秒75万次查询操作的性能,这个评测数据无疑会颠覆整个NoSQL世界。另外,HandlerSocket支持批量读取和写操作,这进一步提升 了它的性能。

MySQL使用的是GPL许可证。1)GPL许可证允许自由使用、修改和分发MySQL,但修改后的分发需遵循GPL。2)商业许可证可避免公开修改,适合需要保密的商业应用。

选择InnoDB而不是MyISAM的情况包括:1)需要事务支持,2)高并发环境,3)需要高数据一致性;反之,选择MyISAM的情况包括:1)主要是读操作,2)不需要事务支持。InnoDB适合需要高数据一致性和事务处理的应用,如电商平台,而MyISAM适合读密集型且无需事务的应用,如博客系统。

在MySQL中,外键的作用是建立表与表之间的关系,确保数据的一致性和完整性。外键通过引用完整性检查和级联操作维护数据的有效性,使用时需注意性能优化和避免常见错误。

MySQL中有四种主要的索引类型:B-Tree索引、哈希索引、全文索引和空间索引。1.B-Tree索引适用于范围查询、排序和分组,适合在employees表的name列上创建。2.哈希索引适用于等值查询,适合在MEMORY存储引擎的hash_table表的id列上创建。3.全文索引用于文本搜索,适合在articles表的content列上创建。4.空间索引用于地理空间查询,适合在locations表的geom列上创建。

toCreateAnIndexinMysql,usethecReateIndexStatement.1)forasingLecolumn,使用“ createIndexIdx_lastNameEnemployees(lastName); 2)foracompositeIndex,使用“ createIndexIndexIndexIndexIndexDx_nameOmplayees(lastName,firstName,firstName);” 3)forauniqe instex,creationexexexexex,

MySQL和SQLite的主要区别在于设计理念和使用场景:1.MySQL适用于大型应用和企业级解决方案,支持高性能和高并发;2.SQLite适合移动应用和桌面软件,轻量级且易于嵌入。

MySQL中的索引是数据库表中一列或多列的有序结构,用于加速数据检索。1)索引通过减少扫描数据量提升查询速度。2)B-Tree索引利用平衡树结构,适合范围查询和排序。3)创建索引使用CREATEINDEX语句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。4)复合索引可优化多列查询,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。5)使用EXPLAIN分析查询计划,避

在MySQL中使用事务可以确保数据一致性。1)通过STARTTRANSACTION开始事务,执行SQL操作后用COMMIT提交或ROLLBACK回滚。2)使用SAVEPOINT可以设置保存点,允许部分回滚。3)性能优化建议包括缩短事务时间、避免大规模查询和合理使用隔离级别。


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