MySQL資料層的優化——[面試系列]
資料表資料型別優化。考慮空間、範圍的問題，儲存長度是否固定
索引優化。索引的建立原則和注意事項
SQL語句的優化。優化查詢過程中的資料訪問，優化長難句的查詢語句，優化特定型別的查詢語句
儲存引擎的優化
資料表結構設計的優化
資料庫伺服器架構的優化
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mysql 開發進階篇系列 23 應用層優化與查詢緩存
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線程數 log_file 記錄日誌 查詢緩存 才有 actions log文件 lock 保存 一、關鍵配置 1. 配置文件的位置 MySQL配置文件 /etc/my.cnf 或者 /etc/my.cnf.d/server.cnf 幾個關鍵的文件：.pid文件，記錄了進
mysql 開發進階篇系列 5 SQL 優化
其它 目的 block 垂直拆分 例如 info 分析 設計 plain 一. 使用sql提示 sql 提示(sql hint)是優化數據庫的一個重要手段， 是在sql語句中加入一些人為的提示來達到優化操作的目的。 1.1 use index
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Mysql效能優化之資料型別優化
一、選擇正確的資料型別對於獲得高效能至關重要 1.1更小的通常更好 佔用更少的磁碟、記憶體和CPU快取 1.2儘量避免null 如果查詢中包含可為null的列，對Mysql來說更難優化，因為可為null的列使得索引、索引統計和值都更復雜。會使用更多的儲存空間. 2、整數和實數
MySQL進階（五）資料型別優化
優化的資料型別 （一）更小的通常更好 更小的資料型別通常更快，因為它們佔用更少的磁碟、記憶體和CPU快取 （二）簡單就好 簡單資料型別通常需要更少的CPU週期。例如，整型比字元操作代價更低，因為字符集和校對規則使字元比整型更復雜 （三）儘量避免使用NULL 如果查詢中包含可為NULL
關於本微軟等公司資料結構+演算法面試100題系列的鄭重宣告
分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識，造福人民，實現我們中華民族偉大復興！
基於本地redis、protostuff序列化對於資料層的優化及java中對於泛型的使用
此次對於redis、protostuff的應用是在一個高併發的秒殺系統中實現的。 在高併發的秒殺系統的優化中主要有以下幾個方面： 1.對於獲取秒殺地址的介面的優化 每次獲取秒殺介面我們都要訪問資料庫，在高併發的系統中我們可以使用redis快取進行優化，不需要每次都訪問資料庫，從
mysql 開發進階篇系列 49 表的資料匯出
一.概述 在資料庫的日常維護中，表的匯入和匯出是很頻繁的操作，本篇講解如何使用匯入功能，並以案例為演示。某些情況下，需要將表裡的資料匯出為某些符號分割的純資料文字，而不是sql語句，比如：(1)用來作為excel顯示。 (2)節省備份空間。(3)為了快速的載入資料,load data的載入速度比普通的sq
mysql 開發進階篇系列 50 表的資料匯入(load data infile，mysqlimport )
一.概述 上篇講到的表的資料匯出(select .. into outfile 或者mysqldump)，這篇繼續講表的資料匯入,匯入也同樣有二個方法，分別是load data infile... 和mysqlimport。本質是一樣的，區別在於前者是mysql內部執行， 後者是mysql 外部執行。 1
mysql資料庫內STRING系列資料型別介紹
varchar(M)： 用於儲存可變長度的字串。 字串佔用空間隨字串實際長度佔用空間變化。 實際長度 <= 設定長度M。 M範圍：1~255。 需要1到2個位元組來儲存一個字元。 char(M)： 用於儲存定長的字串。
MySQL索引——[面試系列]
索引對效能的影響： 大大減少伺服器需要掃描的資料量，大大提高查詢速度，缺點降低寫的速度，佔用磁碟空間；非常小的表，大部分情況下全表掃描效率更高 索引型別： 普通索引、唯一索引、主鍵索引、組合(複合)索引
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前言： 不要問我框架為什麼從收費授權轉到免費開源，人生沒有那麼多為什麼，這些年我開源的東西並不少，雖然這個是最核心的，看淡了就也沒什麼了。 群裡的網友：太平說： 記得一年前你開源另一個專案的時候我就說過 這麼多年 秋天有兩點沒變 一是還是單身 另外一個就是cyq.data還沒開源 終於等到開源了！ 也
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高併發架構系列：Redis快取和MySQL資料一致性方案詳解
一、需求起因 在高併發的業務場景下，資料庫大多數情況都是使用者併發訪問最薄弱的環節。所以，就需要使用redis做一個緩衝操作，讓請求先訪問到redis，而不是直接訪問MySQL等資料庫。 這個業務場景，主要是解決讀資料從Redis快取，一般都是按照下圖的流程來進行業務操作。 讀取快取步驟
mysql 讀寫高併發大資料表優化
1.更新頻繁儘量使用innode引擎，支援行級鎖，降低鎖粒度，提高併發量。 2.考慮使用mysql 主從做讀寫分離，可以利用主庫更新，從庫進行查詢。分擔資料庫壓力，提高併發。 3.考慮使用reids