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    通知系统挂掉的原因

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134题 其实就是水平扩容了,Zookeeper在这方面不太好。两种方式:全部重启:关闭所有Zookeeper服务,修改配置之后启动。不影响之前客户端的会话。逐个重启:这是比较常用的方式。 133题 集群最低3(2N+1)台,保证奇数,主要是为了选举算法。一个由 3 台机器构成的 ZooKeeper 集群,能够在挂掉 1 台机器后依然正常工作,而对于一个由 5 台服务器构成的 ZooKeeper 集群,能够对 2 台机器挂掉的情况进行容灾。注意,如果是一个由6台服务器构成的 ZooKeeper 集群,同样只能够挂掉 2 台机器,因为如果挂掉 3 台,剩下的机器就无法实现过半了。 132题 基于“过半”设计原则,ZooKeeper 在运行期间,集群中至少有过半的机器保存了最新的数据。因此,只要集群中超过半数的机器还能够正常工作,整个集群就能够对外提供服务。 131题 不是。官方声明:一个Watch事件是一个一次性的触发器,当被设置了Watch的数据发生了改变的时候,则服务器将这个改变发送给设置了Watch的客户端,以便通知它们。为什么不是永久的,举个例子,如果服务端变动频繁,而监听的客户端很多情况下,每次变动都要通知到所有的客户端,这太消耗性能了。一般是客户端执行getData(“/节点A”,true),如果节点A发生了变更或删除,客户端会得到它的watch事件,但是在之后节点A又发生了变更,而客户端又没有设置watch事件,就不再给客户端发送。在实际应用中,很多情况下,我们的客户端不需要知道服务端的每一次变动,我只要最新的数据即可。 130题 数据发布/订阅,负载均衡,命名服务,分布式协调/通知,集群管理,Master 选举,分布式锁,分布式队列 129题 客户端 SendThread 线程接收事件通知, 交由 EventThread 线程回调 Watcher。客户端的 Watcher 机制同样是一次性的, 一旦被触发后, 该 Watcher 就失效了。 128题 1、服务端接收 Watcher 并存储; 2、Watcher 触发; 2.1 封装 WatchedEvent; 2.2 查询 Watcher; 2.3 没找到;说明没有客户端在该数据节点上注册过 Watcher; 2.4 找到;提取并从 WatchTable 和 Watch2Paths 中删除对应 Watcher; 3、调用 process 方法来触发 Watcher。 127题 1.调用 getData()/getChildren()/exist()三个 API,传入 Watcher 对象 2.标记请求 request,封装 Watcher 到 WatchRegistration 3.封装成 Packet 对象,发服务端发送 request 4.收到服务端响应后,将 Watcher 注册到 ZKWatcherManager 中进行管理 5.请求返回,完成注册。 126题 Zookeeper 允许客户端向服务端的某个 Znode 注册一个 Watcher 监听,当服务端的一些指定事件触发了这个 Watcher,服务端会向指定客户端发送一个事件通知来实现分布式的通知功能,然后客户端根据 Watcher 通知状态和事件类型做出业务上的改变。工作机制:(1)客户端注册 watcher(2)服务端处理 watcher(3)客户端回调 watcher 125题 服务器具有四种状态,分别是 LOOKING、FOLLOWING、LEADING、OBSERVING。 LOOKING:寻 找 Leader 状态。当服务器处于该状态时,它会认为当前集群中没有 Leader,因此需要进入 Leader 选举状态。 FOLLOWING:跟随者状态。表明当前服务器角色是 Follower。 LEADING:领导者状态。表明当前服务器角色是 Leader。 OBSERVING:观察者状态。表明当前服务器角色是 Observer。 124题 Zookeeper 有三种部署模式:单机部署:一台集群上运行;集群部署:多台集群运行;伪集群部署:一台集群启动多个 Zookeeper 实例运行。 123题 Paxos算法是分布式选举算法,Zookeeper使用的 ZAB协议(Zookeeper原子广播),二者有相同的地方,比如都有一个Leader,用来协调N个Follower的运行;Leader要等待超半数的Follower做出正确反馈之后才进行提案;二者都有一个值来代表Leader的周期。不同的地方在于:ZAB用来构建高可用的分布式数据主备系统(Zookeeper),Paxos是用来构建分布式一致性状态机系统。Paxos算法、ZAB协议要想讲清楚可不是一时半会的事儿,自1990年莱斯利·兰伯特提出Paxos算法以来,因为晦涩难懂并没有受到重视。后续几年,兰伯特通过好几篇论文对其进行更进一步地解释,也直到06年谷歌发表了三篇论文,选择Paxos作为chubby cell的一致性算法,Paxos才真正流行起来。对于普通开发者来说,尤其是学习使用Zookeeper的开发者明确一点就好:分布式Zookeeper选举Leader服务器的算法与Paxos有很深的关系。 122题 ZAB协议是为分布式协调服务Zookeeper专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议(paxos算法的一种实现)。ZAB协议包括两种基本的模式:崩溃恢复和消息广播。当整个zookeeper集群刚刚启动或者Leader服务器宕机、重启或者网络故障导致不存在过半的服务器与Leader服务器保持正常通信时,所有进程(服务器)进入崩溃恢复模式,首先选举产生新的Leader服务器,然后集群中Follower服务器开始与新的Leader服务器进行数据同步,当集群中超过半数机器与该Leader服务器完成数据同步之后,退出恢复模式进入消息广播模式,Leader服务器开始接收客户端的事务请求生成事物提案来进行事务请求处理。 121题 Zookeeper本身也是集群,推荐配置不少于3个服务器。Zookeeper自身也要保证当一个节点宕机时,其他节点会继续提供服务。如果是一个Follower宕机,还有2台服务器提供访问,因为Zookeeper上的数据是有多个副本的,数据并不会丢失;如果是一个Leader宕机,Zookeeper会选举出新的Leader。ZK集群的机制是只要超过半数的节点正常,集群就能正常提供服务。只有在ZK节点挂得太多,只剩一半或不到一半节点能工作,集群才失效。所以,3个节点的cluster可以挂掉1个节点(leader可以得到2票>1.5),2个节点的cluster就不能挂掉任何1个节点了(leader可以得到1票<=1)。 120题 选完Leader以后,zk就进入状态同步过程。1、Leader等待server连接;2、Follower连接leader,将最大的zxid发送给leader;3、Leader根据follower的zxid确定同步点;4、完成同步后通知follower 已经成为uptodate状态;5、Follower收到uptodate消息后,又可以重新接受client的请求进行服务了。 119题 在zookeeper集群中也是一样,每个节点都会投票,如果某个节点获得超过半数以上的节点的投票,则该节点就是leader节点了。zookeeper中有三种选举算法,分别是LeaderElection,FastLeaderElection,AuthLeaderElection, FastLeaderElection此算法和LeaderElection不同的是它不会像后者那样在每轮投票中要搜集到所有结果后才统计投票结果,而是不断的统计结果,一旦没有新的影响leader结果的notification出现就返回投票结果。这样的效率更高。 118题 zk的负载均衡是可以调控,nginx只是能调权重,其他需要可控的都需要自己写插件;但是nginx的吞吐量比zk大很多,应该说按业务选择用哪种方式。 117题 Zookeeper 的核心是原子广播,这个机制保证了各个Server之间的同步。实现这个机制的协议叫做Zab协议。Zab协议有两种模式,它们分别是恢复模式(选主)和广播模式(同步)。当服务启动或者在领导者崩溃后,Zab就进入了恢复模式,当领导者被选举出来,且大多数Server完成了和 leader的状态同步以后,恢复模式就结束了。状态同步保证了leader和Server具有相同的系统状态。 116题 有临时节点和永久节点,分再细一点有临时有序/无序节点,有永久有序/无序节点。当创建临时节点的程序结束后,临时节点会自动消失,临时节点上的数据也会一起消失。 115题 在分布式环境中,有些业务逻辑只需要集群中的某一台机器进行执行,其他的机器可以共享这个结果,这样可以大大减少重复计算,提高性能,这就是主节点存在的意义。 114题 ZooKeeper 实现分布式事务,类似于两阶段提交,总共分为以下 4 步:客户端先给 ZooKeeper 节点发送写请求;ZooKeeper 节点将写请求转发给 Leader 节点,Leader 广播给集群要求投票,等待确认;Leader 收到确认,统计投票,票数过半则提交事务;事务提交成功后,ZooKeeper 节点告知客户端。 113题 ZooKeeper 实现分布式锁的步骤如下:客户端连接 ZooKeeper,并在 /lock 下创建临时的且有序的子节点,第一个客户端对应的子节点为 /lock/lock-10000000001,第二个为 /lock/lock-10000000002,以此类推。客户端获取 /lock 下的子节点列表,判断自己创建的子节点是否为当前子节点列表中序号最小的子节点,如果是则认为获得锁,否则监听刚好在自己之前一位的子节点删除消息,获得子节点变更通知后重复此步骤直至获得锁;执行业务代码;完成业务流程后,删除对应的子节点释放锁。 112题 ZooKeeper 特性如下:顺序一致性(Sequential Consistency):来自相同客户端提交的事务,ZooKeeper 将严格按照其提交顺序依次执行;原子性(Atomicity):于 ZooKeeper 集群中提交事务,事务将“全部完成”或“全部未完成”,不存在“部分完成”;单一系统镜像(Single System Image):客户端连接到 ZooKeeper 集群的任意节点,其获得的数据视图都是相同的;可靠性(Reliability):事务一旦完成,其产生的状态变化将永久保留,直到其他事务进行覆盖;实时性(Timeliness):事务一旦完成,客户端将于限定的时间段内,获得最新的数据。 111题 ZooKeeper 通常有三种搭建模式:单机模式:zoo.cfg 中只配置一个 server.id 就是单机模式了,此模式一般用在测试环境,如果当前主机宕机,那么所有依赖于当前 ZooKeeper 服务工作的其他服务器都不能进行正常工作;伪分布式模式:在一台机器启动不同端口的 ZooKeeper,配置到 zoo.cfg 中,和单机模式相同,此模式一般用在测试环境;分布式模式:多台机器各自配置 zoo.cfg 文件,将各自互相加入服务器列表,上面搭建的集群就是这种完全分布式。 110题 ZooKeeper 主要提供以下功能:分布式服务注册与订阅:在分布式环境中,为了保证高可用性,通常同一个应用或同一个服务的提供方都会部署多份,达到对等服务。而消费者就须要在这些对等的服务器中选择一个来执行相关的业务逻辑,比较典型的服务注册与订阅,如 Dubbo。分布式配置中心:发布与订阅模型,即所谓的配置中心,顾名思义就是发布者将数据发布到 ZooKeeper 节点上,供订阅者获取数据,实现配置信息的集中式管理和动态更新。命名服务:在分布式系统中,通过命名服务客户端应用能够根据指定名字来获取资源、服务地址和提供者等信息。分布式锁:这个主要得益于 ZooKeeper 为我们保证了数据的强一致性。 109题 Dubbo是 SOA 时代的产物,它的关注点主要在于服务的调用,流量分发、流量监控和熔断。而 Spring Cloud诞生于微服务架构时代,考虑的是微服务治理的方方面面,另外由于依托了 Spirng、Spirng Boot的优势之上,两个框架在开始目标就不一致,Dubbo 定位服务治理、Spirng Cloud 是一个生态。 108题 Dubbo通过Token令牌防止用户绕过注册中心直连,然后在注册中心上管理授权。Dubbo还提供服务黑白名单,来控制服务所允许的调用方。 107题 Dubbo超时时间设置有两种方式: 服务提供者端设置超时时间,在Dubbo的用户文档中,推荐如果能在服务端多配置就尽量多配置,因为服务提供者比消费者更清楚自己提供的服务特性。 服务消费者端设置超时时间,如果在消费者端设置了超时时间,以消费者端为主,即优先级更高。因为服务调用方设置超时时间控制性更灵活。如果消费方超时,服务端线程不会定制,会产生警告。 106题 Random LoadBalance: 随机选取提供者策略,有利于动态调整提供者权重。截面碰撞率高,调用次数越多,分布越均匀; RoundRobin LoadBalance: 轮循选取提供者策略,平均分布,但是存在请求累积的问题; LeastActive LoadBalance: 最少活跃调用策略,解决慢提供者接收更少的请求; ConstantHash LoadBalance: 一致性Hash策略,使相同参数请求总是发到同一提供者,一台机器宕机,可以基于虚拟节点,分摊至其他提供者,避免引起提供者的剧烈变动; 缺省时为Random随机调用。 105题 Consumer(消费者),连接注册中心 ,并发送应用信息、所求服务信息至注册中心。 注册中心根据 消费 者所求服务信息匹配对应的提供者列表发送至Consumer 应用缓存。 Consumer 在发起远程调用时基于缓存的消费者列表择其一发起调用。 Provider 状态变更会实时通知注册中心、在由注册中心实时推送至Consumer。 104题 Provider:暴露服务的服务提供方。 Consumer:调用远程服务的服务消费方。 Registry:服务注册与发现的注册中心。 Monitor:统计服务的调用次调和调用时间的监控中心。 Container:服务运行容器。 103题 主要就是如下3个核心功能: Remoting:网络通信框架,提供对多种NIO框架抽象封装,包括“同步转异步”和“请求-响应”模式的信息交换方式。 Cluster:服务框架,提供基于接口方法的透明远程过程调用,包括多协议支持,以及软负载均衡,失败容错,地址路由,动态配置等集群支持。 Registry:服务注册,基于注册中心目录服务,使服务消费方能动态的查找服务提供方,使地址透明,使服务提供方可以平滑增加或减少机器。 102题 透明化的远程方法调用,就像调用本地方法一样调用远程方法,只需简单配置,没有任何API侵入。软负载均衡及容错机制,可在内网替代F5等硬件负载均衡器,降低成本,减少单点。服务自动注册与发现,不再需要写死服务提供方地址,注册中心基于接口名查询服务提供者的IP地址,并且能够平滑添加或删除服务提供者。 101题 垂直分表定义:将一个表按照字段分成多表,每个表存储其中一部分字段。水平分表是在同一个数据库内,把同一个表的数据按一定规则拆到多个表中。 100题 垂直分库是指按照业务将表进行分类,分布到不同的数据库上面,每个库可以放在不同的服务器上,它的核心理念是专库专用。水平分库是把同一个表的数据按一定规则拆到不同的数据库中,每个库可以放在不同的服务器上。 99题 QPS:每秒查询数。TPS:每秒处理事务数。Uptime:服务器已经运行的时间,单位秒。Questions:已经发送给数据库查询数。Com_select:查询次数,实际操作数据库的。Com_insert:插入次数。Com_delete:删除次数。Com_update:更新次数。Com_commit:事务次数。Com_rollback:回滚次数。 98题 如果需要跨主机进行JOIN,跨应用进行JOIN,或者数据库不能获得较好的执行计划,都可以自己通过程序来实现JOIN。 例如:SELECT a.,b. FROM a,b WHERE a.col1=b.col1 AND a.col2> 10 ORDER BY a.col2; 可以利用程序实现,先SELECT * FROM a WHERE a.col2>10 ORDER BY a.col2;–(1) 利用(1)的结果集,做循环,SELECT * FROM b WHERE b.col1=a.col1; 这样可以避免排序,可以在程序里控制执行的速度,有效降低数据库压力,也可以实现跨主机的JOIN。 97题 搭建复制的必备条件:复制的机器之间网络通畅,Master打开了binlog。 搭建复制步骤:建立用户并设置权限,修改配置文件,查看master状态,配置slave,启动从服务,查看slave状态,主从测试。 96题 Heartbeat方案:利用Heartbeat管理VIP,利用crm管理MySQL,MySQL进行双M复制。(Linux系统下没有分库的标准方案)。 LVS+Keepalived方案:利用Keepalived管理LVS和VIP,LVS分发请求到MySQL,MySQL进行双M复制。(Linux系统下无分库无事务的方案)。 Cobar方案:利用Cobar进行HA和分库,应用程序请求Cobar,Cobar转发请求道数据库。(有分库的标准方案,Unix下唯一方案)。 95题 聚集(clustered)索引,也叫聚簇索引,数据行的物理顺序与列值(一般是主键的那一列)的逻辑顺序相同,一个表中只能拥有一个聚集索引。但是,覆盖索引可以模拟多个聚集索引。存储引擎负责实现索引,因此不是所有的存储索引都支持聚集索引。当前,SolidDB和InnoDB是唯一支持聚集索引的存储引擎。 优点:可以把相关数据保存在一起。数据访问快。 缺点:聚集能最大限度地提升I/O密集负载的性能。聚集能最大限度地提升I/O密集负载的性能。建立在聚集索引上的表在插入新行,或者在行的主键被更新,该行必须被移动的时候会进行分页。聚集表可会比全表扫描慢,尤其在表存储得比较稀疏或因为分页而没有顺序存储的时候。第二(非聚集)索引可能会比预想的大,因为它们的叶子节点包含了被引用行的主键列。 94题 以下原因是导致mysql 表毁坏的常见原因: 服务器突然断电导致数据文件损坏; 强制关机,没有先关闭mysql 服务; mysqld 进程在写表时被杀掉; 使用myisamchk 的同时,mysqld 也在操作表; 磁盘故障;服务器死机;mysql 本身的bug 。 93题 1.定位慢查询 首先先打开慢查询日志设置慢查询时间; 2.分析慢查询(使用explain工具分析sql语句); 3.优化慢查询 。

游客ih62co2qqq5ww 2020-06-15 13:55:41 0 浏览量 回答数 0

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索引,索引!!!为经常查询的字段建索引!! 但也不能过多地建索引。insert和delete等改变表记录的操作会导致索引重排,增加数据库负担。优化目标1.减少 IO 次数 IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段。2.降低 CPU 计算 除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了。order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大户(这些操作基本上都是 CPU 处理内存中的数据比较运算)。当我们的 IO 优化做到一定阶段之后,降低 CPU 计算也就成为了我们 SQL 优化的重要目标优化方法改变 SQL 执行计划 明确了优化目标之后,我们需要确定达到我们目标的方法。对于 SQL 语句来说,达到上述2个目标的方法其实只有一个,那就是改变 SQL 的执行计划,让他尽量“少走弯路”,尽量通过各种“捷径”来找到我们需要的数据,以达到 “减少 IO 次数” 和 “降低 CPU 计算” 的目标分析复杂的SQL语句explain 例如: mysql> explain select from (select from ( select * from t3 where id=3952602) a) b; id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra 1 PRIMARY system NULL NULL NULL NULL 1 2 DERIVED system NULL NULL NULL NULL 1 3 DERIVED t3 const PRIMARY,idx_t3_id PRIMARY 4 1 很显然这条SQL是从里向外的执行,就是从id=3 向上执行.show show tables或show tables from database_name; // 显示当前数据库中所有表的名称 show databases; // 显示mysql中所有数据库的名称 show columns from table_name from database_name; 或MySQL show columns from database_name.table_name; // 显示表中列名称 show grants for user_name@localhost; // 显示一个用户的权限,显示结果类似于grant 命令 show index from table_name; // 显示表的索引 show status; // 显示一些系统特定资源的信息,例如,正在运行的线程数量 show variables; // 显示系统变量的名称和值show processlist; // 显示系统中正在运行的所有进程,也就是当前正在执行的查询。 show table status; // 显示当前使用或者指定的database中的每个表的信息。信息包括表类型和表的最新更新时间 show privileges; // 显示服务器所支持的不同权限 show create database database_name; // 显示create database 语句是否能够创建指定的数据库 show create table table_name; // 显示create database 语句是否能够创建指定的数据库 show engies; // 显示安装以后可用的存储引擎和默认引擎。 show innodb status; // 显示innoDB存储引擎的状态 show logs; // 显示BDB存储引擎的日志 show warnings; // 显示最后一个执行的语句所产生的错误、警告和通知 show errors; // 只显示最后一个执行语句所产生的错误关于enum 存在争议。 对于取值有限且固定的字段,推荐使用enum而非varchar。但是!!其他数据库可能不支持,导致了难于迁移的问题。开启缓存查询 对于完全相同的sql,使用已经存在的执行计划,从而跳过解析和生成执行计划的过程。 应用场景:有一个不经常变更的表,且服务器收到该表的大量相同查询。对于频繁更新的表,查询缓存是不适合的 Mysql 判断是否命中缓存的办法很简单,首先会将要缓存的结果放在引用表中,然后使用查询语句,数据库名称,客户端协议的版本等因素算出一个hash值,这个hash值与引用表中的结果相关联。如果在执行查询时,根据一些相关的条件算出的hash值能与引用表中的数据相关联,则表示查询命中 查询必须是完全相同的(逐字节相同)才能够被认为是相同的。另外,同样的查询字符串由于其它原因可能认为是不同的。使用不同的数据库、不同的协议版本或者不同 默认字符集的查询被认为是不同的查询并且分别进行缓存。 下面sql查询缓存认为是不同的: SELECT * FROM tbl_name Select * from tbl_name 缓存机制失效的场景 如果查询语句中包含一些不确定因素时(例如包含 函数Current()),该查询不会被缓存,不确定因素主要包含以下情况 · 引用了一些返回值不确定的函数 · 引用自定义函数(UDFs)。 · 引用自定义变量。 · 引用mysql系统数据库中的表。 · 下面方式中的任何一种: SELECT ...IN SHARE MODE SELECT ...FOR UPDATE SELECT ...INTO OUTFILE ... SELECT ...INTO DUMPFILE ... SELECT * FROM ...WHERE autoincrement_col IS NULL · 使用TEMPORARY表。 · 不使用任何表。 · 用户有某个表的列级别权限。额外的消耗 如果使用查询缓存,在进行读写操作时会带来额外的资源消耗,消耗主要体现在以下几个方面 · 查询的时候会检查是否命中缓存,这个消耗相对较小 · 如果没有命中查询缓存,MYSQL会判断该查询是否可以被缓存,而且系统中还没有对应的缓存,则会将其结果写入查询缓存 · 如果一个表被更改了,那么使用那个表的所有缓冲查询将不再有效,并且从缓冲区中移出。这包括那些映射到改变了的表的使用MERGE表的查询。一个表可以被许多类型的语句更改,例如INSERT、UPDATE、DELETE、TRUNCATE、ALTER TABLE、DROP TABLE或DROP DATABASE。 对于InnoDB而言,事物的一些特性还会限制查询缓存的使用。当在事物A中修改了B表时,因为在事物提交之前,对B表的修改对其他的事物而言是不可见的。为了保证缓存结果的正确性,InnoDB采取的措施让所有涉及到该B表的查询在事物A提交之前是不可缓存的。如果A事物长时间运行,会严重影响查询缓存的命中率 查询缓存的空间不要设置的太大。 因为查询缓存是靠一个全局锁操作保护的,如果查询缓存配置的内存比较大且里面存放了大量的查询结果,当查询缓存失效的时候,会长时间的持有这个全局锁。因为查询缓存的命中检测操作以及缓存失效检测也都依赖这个全局锁,所以可能会导致系统僵死的情况静态表速度更快定长类型和变长类型 CHAR(M)定义的列的长度为固定的,M取值可以为0~255之间,当保存CHAR值时,在它们的右边填充空格以达到指定的长度。当检索到CHAR值时,尾部的空格被删除掉。在存储或检索过程中不进行大小写转换。CHAR存储定长数据很方便,CHAR字段上的索引效率级高,比如定义char(10),那么不论你存储的数据是否达到了10个字节,都要占去10个字节的空间,不足的自动用空格填充。 VARCHAR(M)定义的列的长度为可变长字符串,M取值可以为0~65535之间,(VARCHAR的最大有效长度由最大行大小和使用的字符集确定。整体最大长度是65,532字节)。VARCHAR值保存时只保存需要的字符数,另加一个字节来记录长度(如果列声明的长度超过255,则使用两个字节)。VARCHAR值保存时不进行填充。当值保存和检索时尾部的空格仍保留,符合标准SQL。varchar存储变长数据,但存储效率没有CHAR高。 如果一个字段可能的值是不固定长度的,我们只知道它不可能超过10个字符,把它定义为 VARCHAR(10)是最合算的。VARCHAR类型的实际长度是它的值的实际长度+1。空间上考虑,用varchar合适;从效率上考虑,用char合适,关键是根据实际情况找到权衡点。VARCHAR和TEXT、BlOB类型 VARCHAR,BLOB和TEXT类型是变长类型,对于其存储需求取决于列值的实际长度(在前面的表格中用L表示),而不是取决于类型的最大可能尺寸。 BLOB和TEXT类型需要1,2,3或4个字节来记录列值的长度,这取决于类型的最大可能长度。VARCHAR需要定义大小,有65535字节的最大限制;TEXT则不需要。如果你把一个超过列类型最大长度的值赋给一个BLOB或TEXT列,值被截断以适合它。 一个BLOB是一个能保存可变数量的数据的二进制的大对象。4个BLOB类型TINYBLOB、BLOB、MEDIUMBLOB和LONGBLOB仅仅在他们能保存值的最大长度方面有所不同。 BLOB 可以储存图片,TEXT不行,TEXT只能储存纯文本文件。 在BLOB和TEXT类型之间的唯一差别是对BLOB值的排序和比较以大小写敏感方式执行,而对TEXT值是大小写不敏感的。换句话说,一个TEXT是一个大小写不敏感的BLOB。 效率来说基本是char>varchar>text,但是如果使用的是Innodb引擎的话,推荐使用varchar代替char char和varchar可以有默认值,text不能指定默认值静态表和动态表 静态表字段长度固定,自动填充,读写速度很快,便于缓存和修复,但比较占硬盘,动态表是字段长度不固定,节省硬盘,但更复杂,容易产生碎片,速度慢,出问题后不容易重建。当只需要一条数据的时候,使用limit 1 表记录中的一行尽量不要超过一个IO单元 区分in和exist select * from 表A where id in (select id from 表B)这句相当于select from 表A where exists(select from 表B where 表B.id=表A.id)对于表A的每一条数据,都执行select * from 表B where 表B.id=表A.id的存在性判断,如果表B中存在表A当前行相同的id,则exists为真,该行显示,否则不显示 区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变(这是性能变化的关键),如果是exists,那么以外层表为驱动表,先被访问,如果是IN,那么先执行子查询。 所以IN适合于外表大而内表小的情况;EXISTS适合于外表小而内表大的情况复杂多表尽量少用join MySQL 的优势在于简单,但这在某些方面其实也是其劣势。MySQL 优化器效率高,但是由于其统计信息的量有限,优化器工作过程出现偏差的可能性也就更多。对于复杂的多表 Join,一方面由于其优化器受限,再者在 Join 这方面所下的功夫还不够,所以性能表现离 Oracle 等关系型数据库前辈还是有一定距离。但如果是简单的单表查询,这一差距就会极小甚至在有些场景下要优于这些数据库前辈。尽量用join代替子查询 虽然 Join 性能并不佳,但是和 MySQL 的子查询比起来还是有非常大的性能优势。 MySQL需要为内层查询语句的查询结果建立一个临时表。然后外层查询语句在临时表中查询记录。查询完毕后,MySQL需要插销这些临时表。所以在MySQL中可以使用连接查询来代替子查询。连接查询不需要建立临时表,其速度比子查询要快。尽量少排序 排序操作会消耗较多的 CPU 资源,所以减少排序可以在缓存命中率高等 IO 能力足够的场景下会较大影响 SQL 的响应时间。 对于MySQL来说,减少排序有多种办法,比如: 上面误区中提到的通过利用索引来排序的方式进行优化 减少参与排序的记录条数 非必要不对数据进行排序尽量避免select * 大多数关系型数据库都是按照行(row)的方式存储,而数据存取操作都是以一个固定大小的IO单元(被称作 block 或者 page)为单位,一般为4KB,8KB… 大多数时候,每个IO单元中存储了多行,每行都是存储了该行的所有字段(lob等特殊类型字段除外)。 所以,我们是取一个字段还是多个字段,实际上数据库在表中需要访问的数据量其实是一样的。 也有例外情况,那就是我们的这个查询在索引中就可以完成,也就是说当只取 a,b两个字段的时候,不需要回表,而c这个字段不在使用的索引中,需要回表取得其数据。在这样的情况下,二者的IO量会有较大差异。尽量少or 当 where 子句中存在多个条件以“或”并存的时候,MySQL 的优化器并没有很好的解决其执行计划优化问题,再加上 MySQL 特有的 SQL 与 Storage 分层架构方式,造成了其性能比较低下,很多时候使用 union all 或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会得到更好的效果。尽量用 union all 代替 union union 和 union all 的差异主要是前者需要将两个(或者多个)结果集合并后再进行唯一性过滤操作,这就会涉及到排序,增加大量的 CPU 运算,加大资源消耗及延迟。所以当我们可以确认不可能出现重复结果集或者不在乎重复结果集的时候,尽量使用 union all 而不是 union。尽量早过滤 在 SQL 编写中同样可以使用这一原则来优化一些 Join 的 SQL。比如我们在多个表进行分页数据查询的时候,我们最好是能够在一个表上先过滤好数据分好页,然后再用分好页的结果集与另外的表 Join,这样可以尽可能多的减少不必要的 IO 操作,大大节省 IO 操作所消耗的时间。避免类型转换 这里所说的“类型转换”是指 where 子句中出现 column 字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换: 人为在column_name 上通过转换函数进行转换直接导致 MySQL(实际上其他数据库也会有同样的问题)无法使用索引,如果非要转换,应该在传入的参数上进行转换,由数据库自己进行转换, 如果我们传入的数据类型和字段类型不一致,同时我们又没有做任何类型转换处理,MySQL 可能会自己对我们的数据进行类型转换操作,也可能不进行处理而交由存储引擎去处理,这样一来,就会出现索引无法使用的情况而造成执行计划问题。优先优化高并发的 SQL,而不是执行频率低某些“大”SQL 对于破坏性来说,高并发的 SQL 总是会比低频率的来得大,因为高并发的 SQL 一旦出现问题,甚至不会给我们任何喘息的机会就会将系统压跨。而对于一些虽然需要消耗大量 IO 而且响应很慢的 SQL,由于频率低,即使遇到,最多就是让整个系统响应慢一点,但至少可能撑一会儿,让我们有缓冲的机会。从全局出发优化,而不是片面调整 尤其是在通过调整索引优化 SQL 的执行计划的时候,千万不能顾此失彼,因小失大。尽可能对每一条运行在数据库中的SQL进行 explain 知道 SQL 的执行计划才能判断是否有优化余地,才能判断是否存在执行计划问题。在对数据库中运行的 SQL 进行了一段时间的优化之后,很明显的问题 SQL 可能已经很少了,大多都需要去发掘,这时候就需要进行大量的 explain 操作收集执行计划,并判断是否需要进行优化。尽量避免where子句中对字段进行null值的判断 会导致引擎放弃索引,进而进行全表扫描。 尽量不要给数据库留null值,尽可能地使用not null填充数据库。可以为每个null型的字段设置一个和null对应的实际内容表述。避免在where中使用!=, >, <操作符 否则引擎放弃使用索引,进行全表扫描。常用查询字段建索引避免在where中使用or imagein和not in关键词慎用,容易导致全表扫面 对连续的数值尽量用between通配符查询也容易导致全表扫描避免在where子句中使用局部变量 sql只有在运行时才解析局部变量。而优化程序必须在编译时访问执行计划,这时并不知道变量值,所以无法作为索引的输入项。 image避免在where子句中对字段进行表达式操作 会导致引擎放弃使用索引 image避免在where子句中对字段进行函数操作 image不要where子句的‘=’左边进行函数、算术运算或其他表达式运算 系统可能无法正确使用索引避免update全部字段 只update需要的字段。频繁调用会引起明显的性能消耗,同时带来大量日志。索引不是越多越好 一个表的索引数最好不要超过6个尽量使用数字型字段而非字符型 因为处理查询和连接时会逐个比较字符串的每个字符,而对于数字型而言只需要比较一次就够了。尽可能用varchar/nvarchar代替char/nchar 变长字段存储空间小,对于查询来说,在一个相对较小的字段内搜索效率更高。。。?避免频繁创建和删除临时表,减少系统表资源消耗select into和create table 新建临时表时,如果一次性插入数据量很大,使用select into代替create table,避免造成大量log,以提高速度。 如果数据量不大,为了缓和系统表的资源,先create table,再insert。 拆分大的DELETE和INSERT语句 因为这两个操作是会锁表的,对于高访问量的站点来说,锁表时间内积累的访问数、数据库连接、打开的文件数等等,可能不仅仅让WEB服务崩溃,还会让整台服务器马上挂了。 所以,一定要拆分,使用LIMIT条件休眠一段时间,批量处理。

wangccsy 2019-12-02 01:50:30 0 浏览量 回答数 0

问题

安全技术百问,老板再也不用担心病毒勒索了!

yq传送门 2019-12-01 20:11:52 24648 浏览量 回答数 15

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