性能差了 4 倍左右。另外,你应该也需要知道什么样的搜索是不能使用正常的索引的。例如,当你需要在一篇大的文章中搜索一个词时,如: “WHERE post_content LIKE ‘%apple%’”,索引可能是没有意义的。你可能需要使用 MySQL 全文索引 或是自己做一个索引(比如说:搜索关键词或是 Tag 什么的)
# 前言我们通常使用 mysqldumpslow 工具来分析 MySQL 慢日志,这里推荐一个更加完善,输出有用信息更多的工具 pt-query-digest。# 基本用法#### 1. 直接分析慢日志````undefinedpt-query-digest rds_slow_query... * stddev:标准差* median:中位数,把所有值从小到大排列,位置位于中间那个数同时还有执行时间(exec time) 以及 锁时间(lock time),发送到客户端的行数(Rows sent),扫描的行数(rows examine),以及查询的字符数(qu...
# 前言我们通常使用 mysqldumpslow 工具来分析 MySQL 慢日志,这里推荐一个更加完善,输出有用信息更多的工具 pt-query-digest。# 基本用法#### 1. 直接分析慢日志```pt-query-digest rds_slow_query.log >... stddev:标准差- median:中位数,把所有值从小到大排列,位置位于中间那个数同时还有执行时间(exec time) 以及 锁时间(lock time),发送到客户端的行数(Rows sent),扫描的行数(rows examine),以及查询的字符数(qu...
Redis 与 MySQL 数据一致性问题怎么应对?今天「码哥」跟大家一起深入探索**缓存的工作机制和缓存一致性应对方案**。在本文正式开始之前,我觉得我们需要先取得以下两点的共识:1. 缓存必须要有过期时间;2. 保证数据库跟缓存的最终一致性即可,不必追求强一致性。## 1. 什么是数据库与缓存一致性数据一致性指的是:- 缓存中存有数据,缓存的数据值 = 数据库中的值;- 缓存中没有该数据,数据库中的值 = 最新值。反推缓...
Redis 与 MySQL 数据一致性问题怎么应对?今天「码哥」跟大家一起深入探索**缓存的工作机制和缓存一致性应对方案**。在本文正式开始之前,我觉得我们需要先取得以下两点的共识:1. 缓存必须要有过期时间;2. 保证数据库跟缓存的最终一致性即可,不必追求强一致性。## 1. 什么是数据库与缓存一致性数据一致性指的是:- 缓存中存有数据,缓存的数据值 = 数据库中的值;- 缓存中没有该数据,数据库中的值 = 最新值。反推缓...
# 问题描述为什么我在 RDS for MySQL 中的查询运行缓慢,我们应该如何排查呢?# 问题分析通常来说,查询运行缓慢有如下几方面原因:1. 资源利用率出现瓶颈(CPU/IO/Memory)2. 工作负载不符合预期3. 查询不够优... 并查看有关 MySQL 如何运行查询的详细信息[1]。```mysql> explain SQL;```请将SQL替换为您真实的业务语句。5.使用 ANALYZE [2] 表语更新查询统计数据。如果统计信息更新不及时,优化器可能选择较差的执行计...
# 问题描述为什么我在 RDS for MySQL 中的查询运行缓慢,我们应该如何排查呢?# 问题分析通常来说,查询运行缓慢有如下几方面原因:1. 资源利用率出现瓶颈(CPU/IO/Memory)2. 工作负载不符合预期3. 查询不够优化... MySQL 如何运行查询的详细信息[1]。````undefinedmysql> explain SQL;````请将SQL替换为您真是的业务语句。5.使用 ANALYZE [2] 表语更新查询统计数据。如果统计信息更新不及时,优化器可能选择较差的执行计划...
### 前言在工作场景中,我们会采集工厂设备数据用于智能控制,数据的存储用了 InfluxDB,随着数据规模越来越大,InfluxDB 的性能越来越差,故考虑引入 ClickHouse 分担 InfluxDB 大数据分析的压力,再加上我们业务上也用到了 MySQL ,所以本文就来对比下 MySQL、InfluxDB、ClickHouse 在千万数据量下的写入耗时、聚合查询耗时、磁盘占用等各方面性能指标。### 结论先行最终的结论是,直接使用 ClickHouse 官网提供的 6600w 数据集来做...
在持续建设基于 ES 的跨域数据聚合服务中发现 ES 的很多特性跟 MySQL 等常用数据库差别较大,本文会分享 ES 的实现原理、在直播平台中的业务选型建议及实践中遇到的问题和思考。Elasticsearch 是一种分布式的、近实时的海量数据存储、检索与分析引擎。我们常说的“ELK”就是指 Elasticsearch、Logstash / Beats、Kibana 组成的具备收集、存储、检索和可视化的数据系统。ES 在类似数据系统中发挥着数据存储与索引、数据检索...
大概率永远都绕不过 MySQL 和 PG 的生态。所以我们如果要做个数据库产品,不要想着完全自成一套,还是要把兼容 MySQL 和 PG 生态放在高优先级上。这时候可能有同学会问,既然开源的 MySQL 和开源的 PG 发展得这么好,它们的生态非常完善,用户也非常多,排名也很靠前,我们为什么还需要去开发分布式数据库?这个问题的答案其实也比较显而易见,就是原有的架构不能很好地满足我们内部应用的需求,所以我们才会去寻找第二条路。![image....
大概率永远都绕不过 MySQL 和 PG 的生态。所以我们如果要做个数据库产品,不要想着完全自成一套,还是要把兼容 MySQL 和 PG 生态放在高优先级上。 这时候可能有同学会问,既然开源的 MySQL 和开源的 PG 发展得这么好,它们的生态非常完善,用户也非常多,排名也很靠前,我们为什么还需要去开发分布式数据库?这个问题的答案其实也比较显而易见,就是原有的架构不能很好地满足我们内部应用的需求,所以我们才会去寻找第二条路。![...
### 企业级数据平台构建背景 在没有大数据生态之前,企业内部大多数据量沉淀是有上限的,大多数的企业报表分析通过 Excel、Mysql、SqlServer 就可以满足相关的业务分析,随着互联网的蓬勃发展以及移动互联网浪潮的冲击下,数据量呈现了指数级的增长趋势,在原有的技术实现路径中已经无法满足这种大数据量场景的分析需求,于是,随着大数据开源技术的发展,以 Hadoop 生态体系为根基的大数据技术栈得以填补了这块的不足。 从技...
**数据预计算流派**:如Kylin等。如果Hadoop系统中出报表较慢或聚合能力较差,可以去做一个数据的预计算,提前将配的指标的cube或一些视图算好。实际SQL查询时,可以直接用里面的cube或视图做替换,之后直接返回。- **流批一体** **派**:如Flink、Risingwave。在数据流进时,针对一些需要出报表或者需要做大屏的数据直接内存中做聚合。聚合完成后,将结果写入HBase或MySQL中再去取数据,将数据取出后作展示。Flink还会去直接暴露中...