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?

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

EXPLAIN命令的关键指标包括type、key、rows和Extra。1)type反映查询的访问类型,值越高效率越高,如const优于ALL。2)key显示使用的索引,NULL表示无索引。3)rows预估扫描行数,影响查询性能。4)Extra提供额外信息,如Usingfilesort提示需要优化。

Usingtemporary在MySQL查询中表示需要创建临时表,常见于使用DISTINCT、GROUPBY或非索引列的ORDERBY。可以通过优化索引和重写查询避免其出现,提升查询性能。具体来说,Usingtemporary出现在EXPLAIN输出中时,意味着MySQL需要创建临时表来处理查询。这通常发生在以下情况:1)使用DISTINCT或GROUPBY时进行去重或分组;2)ORDERBY包含非索引列时进行排序;3)使用复杂的子查询或联接操作。优化方法包括:1)为ORDERBY和GROUPB

MySQL/InnoDB支持四种事务隔离级别:ReadUncommitted、ReadCommitted、RepeatableRead和Serializable。1.ReadUncommitted允许读取未提交数据,可能导致脏读。2.ReadCommitted避免脏读,但可能发生不可重复读。3.RepeatableRead是默认级别,避免脏读和不可重复读,但可能发生幻读。4.Serializable避免所有并发问题,但降低并发性。选择合适的隔离级别需平衡数据一致性和性能需求。

MySQL适合Web应用和内容管理系统,因其开源、高性能和易用性而受欢迎。1)与PostgreSQL相比,MySQL在简单查询和高并发读操作上表现更好。2)相较Oracle,MySQL因开源和低成本更受中小企业青睐。3)对比MicrosoftSQLServer,MySQL更适合跨平台应用。4)与MongoDB不同,MySQL更适用于结构化数据和事务处理。

MySQL索引基数对查询性能有显着影响: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学习路径包括基础知识、核心概念、使用示例和优化技巧。1)了解表、行、列、SQL查询等基础概念。2)学习MySQL的定义、工作原理和优势。3)掌握基本CRUD操作和高级用法,如索引和存储过程。4)熟悉常见错误调试和性能优化建议,如合理使用索引和优化查询。通过这些步骤,你将全面掌握MySQL的使用和优化。

MySQL在现实世界的应用包括基础数据库设计和复杂查询优化。1)基本用法:用于存储和管理用户数据,如插入、查询、更新和删除用户信息。2)高级用法:处理复杂业务逻辑,如电子商务平台的订单和库存管理。3)性能优化:通过合理使用索引、分区表和查询缓存来提升性能。


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