[原]性能是怎么来的_MySQL
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MySQL 性能
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这里罗列了一些基本的 MySQL 性能提示,但不是放之四海而皆准,需要根据实际的应用情况而决定. 使用标准化设计(数据库三范式),记住表的联合查询(join)性能不会差. 选择合适的字符集,虽然UTF16无所不能,但需要两倍的存储;UTF8适合各种字符,但比latin1慢,尽可能选用latin1(此条不适合中文). utf8_general_ci 略快于 utf8_unicode.ci. 字段尽可能使用 NOT NULL. 为所有的 SELECT 查询创建索引. 索引提升查询的性能,但降低插入数据的性能,因此不要做无用的和重复的索引. 尽可能使用最小的数据类型,例如一些状态字段用 tinyint 而不是 int.
性能监控
- - 互联网 - ITeye博客
一旦你的服务器是在控制台模式下运行,你就可以开始我们接下来的内容. iostat iostat 命令用来显示存储子系统的详细信息,通常用它来监控磁盘 I/O 的情况. 要特别注意 iostat 统计结果中的 %iowait 值,太大了表明你的系统存储子系统性能低下. meminfo 和 free Meminfo 可让你获取内存的详细信息,你可以使用 cat 和 grep 命令来显示 meminfo 信息: 1 cat /proc/meminfo 另外你可以使用 free 命令来显示动态的内存使用信息,free 只是给你大概的内存信息,而 meminfo 提供的信息更加详细. 例如在 oschina 上的 free 命令执行结果: mpstat mpstat mpstat是MultiProcessor Statistics的缩写,是实时系统监控工具.
MySQL性能优化
- sun - IT程序员面试网
在笔试面试中,尤其是像百度,淘宝这些数据量非常大,而且用LAMP架构的公司,数据库优化方面就显得特别重要了. 此外,除了数据库索引之外,在LAMP结果如此流行的今天,数据库(尤其是MySQL)性能优化也是海量数据处理的一个热点. 下面就结合自己的经验,聊一聊MySQL数据库优化的几个方面. 首先,在数据库设计的时候,要能够充分的利用索引带来的性能提升,至于如何建立索引,建立什么样的索引,在哪些字段上建立索引,上面已经讲的很清楚了,这里不在赘述. 另外就是设计数据库的原则就是尽可能少的进行数据库写操作(插入,更新,删除等),查询越简单越好. 其次,配置缓存是必不可少的,配置缓存可以有效的降低数据库查询读取次数,从而缓解数据库服务器压力,达到优化的目的,一定程度上来讲,这算是一个“围魏救赵”的办法.
HBase性能调优
- - 学着站在巨人的肩膀上
我们经常看到一些文章吹嘘某产品如何如何快,如何如何强,而自己测试时却不如描述的一些数据. 其实原因可能在于你还不是真正理解其内部结构,对于其性能调优方法不够了解. 本文转自TaoBao的Ken Wu同学的博客,是目前看到比较完整的HBase调优文章. 原文链接:HBase性能调优. 因官方Book Performance Tuning部分章节没有按配置项进行索引,不能达到快速查阅的效果. 所以我以配置项驱动,重新整理了原文,并补充一些自己的理解,如有错误,欢迎指正. 默认值:3分钟(180000ms). 说明:RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间. 当超时时间到后,ReigonServer会被Zookeeper从RS集群清单中移除,HMaster收到移除通知后,会对这台server负责的regions重新balance,让其他存活的RegionServer接管.
Hbase 性能优化
- - CSDN博客云计算推荐文章
因 官方Book Performance Tuning部分章节没有按配置项进行索引,不能达到快速查阅的效果. 所以我以配置项驱动,重新整理了原文,并补充一些自己的理解,如有错误,欢迎指正. 默认值:3分钟(180000ms). 说明:RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间. 当超时时间到后,ReigonServer会被Zookeeper从RS集群清单中移除,HMaster收到移除通知后,会对这台server负责的regions重新balance,让其他存活的RegionServer接管. 这个timeout决定了RegionServer是否能够及时的failover.
Hadoop性能调优
- - 开源软件 - ITeye博客
是否对任务进行profiling,调用java内置的profile功能,打出相关性能信息. 对几个map或reduce进行profiling. 非常影响速度,建议在小数据量上尝试. 1表示不reuse,-1表示无限reuse,其他数值表示每个jvm reuse次数. reuse的时候,map结束时不会释放内存. 会对运行慢的任务起一个备份任务,看哪个先完成,kill掉后完成的备份. 开始spill的内存比例阈值,对map和reduce都生效. reduce在copy时使用的堆空间的比例. 一个Tasktracker上可同时运行的最大map、reduce任务数. reduce获取一份map输出数据的最大时间,单位秒.
JavaScript性能优化
- - ITeye博客
互联网泡沫让投资者长了记性:态度更加谨慎. 如今主流浏览器都在比拼JavaScript引擎的执行速度,但最终都会达到一个理论极限,即无限接近编译后程序执行速度. 这种情况下决定程序速度的另一个重要因素就是代码本身. 在这里我们会分门别类的介绍JavaScript性能优化的技巧,并提供相应的测试用例,供大家在自己使用的浏览器上验证, 同时会对特定的JavaScript背景知识做一定的介绍. 避免在循环中使用try-catch. 使用for代替for…in…遍历数组. 设置Cache-Control和Expires头. 设置动画元素为absolute或fixed. 使用一个timer完成多个元素动画.
Exception性能问题
- - 非技术 - ITeye博客
1.从Exception往上介绍相关结构、代码. class Exception里面没有什么新鲜东西,它继承自class Throwable,接下来我们看一下Throwable的结构,在它的构造函数中调用了fillInStackTrace这个函数. 接下来我们看看这个函数干了些什么. fillInStackTrace函数的声明为. 这是个native方法. 然后我们到jdk的代码里去找它的具体实现. 上面的代码中,这一系列调用可以发现,当你new一个exception的时候,jvm已经在exception里构建好了所有的stacktrace( BacktraceBuilderbt),这里花费的代价是可观的,试想一下,在web项目中,调用栈的深度可是很大的.
Mysql性能优化
- - 数据库 - ITeye博客
MySQL性能优化. 性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间. 性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等. 数据库管理人员可以使用SHOW STATUS语句来查询MySQL数据库的性能. 语法:SHOW STATUE LIKE ‘value’;其中value参数是常用的几个统计参数. Connections:连接MySQL服务器的次数. Uptime:MySQL服务器的上线时间;. Slow_queries:慢查询的次数;. Com_select:查询操做的次数;. Com_insert:插入操作的次数;. Com_delete:删除操作的次数;.
mongodb性能测试
- - 数据库 - ITeye博客
1) Mongodb的非安全插入方式,在一开始插入性能是非常高的,但是在达到了两千万条数据之后性能骤减,这个时候恰巧是服务器24G内存基本占满的时候(随着测试的进行mongodb不断占据内存,一直到操作系统的内存全部占满),也就是说Mongodb的内存映射方式,使得数据全部在内存中的时候速度飞快,当部分数据需要换出到磁盘上之后,性能下降很厉害. (这个性能其实也不算太差,因为我们对三个列的数据做了索引,即使在内存满了之后每秒也能插入2MB的数据,在一开始更是每秒插入25MB数据). Foursquare其实也是把Mongodb当作带持久化的内存数据库使用的,只是在查不到达到内存瓶颈的时候Sharding没处理好.

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La numérisation complète de la table peut être plus rapide dans MySQL que l'utilisation d'index. Les cas spécifiques comprennent: 1) le volume de données est petit; 2) Lorsque la requête renvoie une grande quantité de données; 3) Lorsque la colonne d'index n'est pas très sélective; 4) Lorsque la requête complexe. En analysant les plans de requête, en optimisant les index, en évitant le sur-index et en maintenant régulièrement des tables, vous pouvez faire les meilleurs choix dans les applications pratiques.

Les capacités de recherche en texte intégral d'InNODB sont très puissantes, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité de la requête de la base de données et la capacité de traiter de grandes quantités de données de texte. 1) INNODB implémente la recherche de texte intégral via l'indexation inversée, prenant en charge les requêtes de recherche de base et avancées. 2) Utilisez la correspondance et contre les mots clés pour rechercher, prendre en charge le mode booléen et la recherche de phrases. 3) Les méthodes d'optimisation incluent l'utilisation de la technologie de segmentation des mots, la reconstruction périodique des index et l'ajustement de la taille du cache pour améliorer les performances et la précision.

Oui, MySQL peut être installé sur Windows 7, et bien que Microsoft ait cessé de prendre en charge Windows 7, MySQL est toujours compatible avec lui. Cependant, les points suivants doivent être notés lors du processus d'installation: téléchargez le programme d'installation MySQL pour Windows. Sélectionnez la version appropriée de MySQL (communauté ou entreprise). Sélectionnez le répertoire d'installation et le jeu de caractères appropriés pendant le processus d'installation. Définissez le mot de passe de l'utilisateur racine et gardez-le correctement. Connectez-vous à la base de données pour les tests. Notez les problèmes de compatibilité et de sécurité sur Windows 7, et il est recommandé de passer à un système d'exploitation pris en charge.

La différence entre l'index cluster et l'index non cluster est: 1. Index en cluster stocke les lignes de données dans la structure d'index, ce qui convient à la requête par clé et plage primaire. 2. L'index non clumpant stocke les valeurs de clé d'index et les pointeurs vers les lignes de données, et convient aux requêtes de colonne de clés non primaires.

L'article traite des outils de GUI MySQL populaires comme MySQL Workbench et PhpMyAdmin, en comparant leurs fonctionnalités et leur pertinence pour les débutants et les utilisateurs avancés. [159 caractères]

L'article traite des stratégies pour gérer de grands ensembles de données dans MySQL, y compris le partitionnement, la rupture, l'indexation et l'optimisation des requêtes.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

Dans la base de données MySQL, la relation entre l'utilisateur et la base de données est définie par les autorisations et les tables. L'utilisateur a un nom d'utilisateur et un mot de passe pour accéder à la base de données. Les autorisations sont accordées par la commande Grant, tandis que le tableau est créé par la commande Create Table. Pour établir une relation entre un utilisateur et une base de données, vous devez créer une base de données, créer un utilisateur, puis accorder des autorisations.
