文/Robin
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一 引子
有个知友邀请我回答问题,问道:「MySQL 每次查询一条数据查 10 次和一次查询 10 条数据效率有多少差距?」
总体上来说,一次查询 10 条数据效率是高于每次查询一条数据查 10 次的。但究竟差距多少,具体的数据很难说。这本来是一个很简单的问题,但我还是想亲身实践下,给以后碰到这个问题的朋友一点参考。我先做一个模拟,然后在文末给出一个分析。
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问题描述
生产库中一张表的数据10亿级别,另一张表数据100亿级别,还有其他表的数据也是相当地庞大。入职之前不知道这些表有那么大的数据量,于是习惯了使用count(*)来统计表的记录数。但这一执行就不得了,跑了30多分钟都没出结果,最后只有取消查询。后来采取了另一种办法查询记录数。首先说明下解决的办法,使
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前几天做一个需求用到了sql in 子查询,
大概sql如下
SELECT * FROM table_a WHERE id IN (SELECT id FROM table_id_list)
执行时间150m,完全没法忍受
单独执行
SELECT id FROM table_id_list
秒查,只有七八行结果。
把查询结果写死在sql中
SELECT * FROM table_a WHERE id IN (1,2,3,4,5)
依然秒查
解决方案
再把ID列表select一次
SELECT * FROM table_a WHERE id IN (SELECT id from(SELECT id FROM table
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一 引子
很久没写技术文章了,打算最近几周把最近遇到的故障总结下。这篇文章分享周四遇到的故障。
另外,最近有创作欲望,只等时间宽裕。
二 起因
周四一整天,研发反应某台数据库僵死,后面的会话要么连接不上,要么要花费大量的时间返回结果,哪怕是一个简单的查询。
三 处理
首先去监控平台查看服务器以及
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文/Robin
这是「区块链技术指北」的第 43 篇文章。
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如果对我感兴趣,想和我交流,我的微信号:Wentasy,加我时简单介绍下自己,并注明来自「区块链技术指北」,同时我会把你拉入微信群。
题图来自: © ChainONE / Original / chainon.io
0x00 背景
钱包获取交易记录,这是一个非常重要的功能。EOS 链上数据转化为关系型数据,然
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Selenium简介
Selenium是一个用于Web应用程序测试的工具。Selenium测试直接运行在浏览器中,就像真正的用户在操作一样。支持的浏览器包括IE、Mozilla Firefox、Chrome等。这个工具的主要功能包括:测试与浏览器的兼容性——测试你的应用程序看是否能够很好得工作在不同浏览器和操作系统之上。测试系统功能——创建回归测试检验软件功能和用户需求。支持自动录制动作和自动生成.Net、Java、Perl等不同语言的测试脚本。Selenium是ThoughtWorks专门为Web应用程序编写的一个验收测试工具。
Selenium的优势
据Selenium主页所说,与其他测试工具相比,使用Selenium的最
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lsof -i:端口号 用于查看某一端口的占用情况
bash
[root@node1 ~]# lsof -i:22
COMMAND PID USER FD TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAME
sshd 6622 root 3u IPv4 36215 0t0 TCP *:ssh (LISTEN)
sshd 6622 root 4u IPv6 36224 0t0 TCP *:ssh (LISTEN)
sshd 31358 root 3u IPv4 122192 0t0 TCP node1:ssh->192.168.
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一 什么是读写分离
MySQL Proxy最强大的一项功能是实现“读写分离(Read/Write Splitting)”。基本的原理是让主数据库处理事务性查询,而从数据库处理SELECT查询。数据库复制被用来把事务性查询导致的变更同步到集群中的从数据库。 当然,主服务器也可以提供查询服务。使用读写分离最大
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现象
今天遇到一个慢查询,查询日志找到慢查询语句是这样的:
sql
select * from convert_test where areacode=0001 and period>='20170511' and period<='20170511';
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1.简介
infobright是一个基于MySQL的数据仓库系统,内部是没有索引,采用的Knowledge Grid来组织数据。基本特征如下:
查询性能高:百万、千万、亿级记录数条件下,同等的SELECT查询语句,速度比MyISAM、InnoDB等普通的MySQL存储引擎快5~60倍
存储数据量大:TB级数据大小,几十亿条记录
高压缩比:理论上是40:1,在我们的项目中为10:1,极大地节省了存储空间
基于列存储:无需要物化视图、复杂的数据分区策略、索引
适合复杂的分析性SQL查询:SUM, COUNT, AVG, GROUP BY
没有特殊的数据仓库摸(比如星形模型、雪花模型)要求
和众多的BI套件相容,比如Penta
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