关系型数据库
阿里云关系型数据库主要有以下几种:RDS MySQL版、RDS PostgreSQL 版、RDS SQL Server 版、PolarDB MySQL版、PolarDB PostgreSQL 版、PolarDB分布式版 。
使用explain优化慢查询的业务场景分析
`EXPLAIN` SQL 命令用于分析查询执行计划,揭示数据库如何处理查询,包括索引使用、扫描方式等。通过分析 `EXPLAIN` 输出,可优化查询性能,例如检查全表扫描、索引利用等。案例展示了如何通过 `EXPLAIN` 优化订单和学生课程查询,通过添加索引、子查询过滤等方式减少处理行数,提高效率。
介绍几种 MySQL 官方高可用方案
MySQL 官方提供了多种高可用部署方案,从最基础的主从复制到组复制再到 InnoDB Cluster 等等。本篇文章以 MySQL 8.0 版本为准,介绍下不同高可用方案架构原理及使用场景。
内附原文|详解SIGMOD’24最佳论文:PolarDB破解多主架构经典难题
在今年的SIGMOD会议上,阿里云瑶池数据库团队的论文《PolarDB-MP: A Multi-Primary Cloud-Native Database via Disaggregated Shared Memory》获得了Industry Track Best Paper Award,这是中国企业独立完成的成果首次摘得SIGMOD最高奖。PolarDB-MP是基于分布式共享内存的多主云原生数据库,本文将介绍这篇论文的具体细节。
基于Flowable的流程挂接自定义业务表单的设计与实践
文章讨论了如何在Flowable流程引擎中挂接自定义业务表单,以及相关设计和实践的步骤。文章中包含了一些前后端代码示例,如Vue组件的模板和脚本部分,这些代码用于实现与Flowable流程引擎交互的界面。例如,有一个按钮组件用于提交申请,点击后会触发applySubmit方法,该方法会与后端API进行交互,处理流程启动、查询关联流程等逻辑。
详解 Entity Framework(EF)核心组件与数据访问方法探索
Entity Framework是一个ORM框架,简化.NET开发者与数据库的交互。它始于.NET Framework的一部分,但现在可通过NuGet独立获取。ORM允许对象模型直接映射到数据库结构,避免直接编写SQL。
MySQL索引18连问,谁能顶住
MySQL索引18问概览: 1. 索引是提升查询速度的数据结构,如书的目录。 2. 索引类型包括B+tree、Hash、Full-text、R-Tree等,B+tree擅长范围查询,Hash擅长等值比较。 3. 主键索引唯一且不可为空,每表只能一个;唯一索引允许唯一值,可为空。 4. 聚簇索引数据与索引顺序一致,非聚簇索引存储指针。
MySQL 示例数据库大全
我们练习 SQL 时,总会自己创造一些测试数据或者网上找些案例来学习,其实 MySQL 官方提供了好几个示例数据库,在 MySQL 的学习、开发和实践中具有非常重要的作用,能够帮助初学者更好地理解和应用 MySQL 的各种功能和特性,特别是练习 SQL 的好帮手。
深入研究MySQL意向锁
MySQL意向锁是一种特殊的表级锁,由InnoDB存储引擎在操作数据之前自动添加,无需用户干预。它分为意向共享锁(IS)和意向排他锁(IX)两种。意向锁的主要作用是协调行锁和表锁的关系,优化加锁策略,避免全表扫描判断是否存在行锁。意向锁之间不会冲突,但会与表级别的排他锁冲突,从而确保数据库并发访问的一致性和完整性。简而言之,意向锁提高了数据库并发操作的性能和效率。
MySQL存储过程和存储函数的使用
MySQL的存储过程和存储函数在功能和用法上有明显的区别。存储过程是一组为了完成特定功能的SQL语句集,经编译后存储在数据库中,通过指定名称和参数(如果有)来调用执行,可以返回多个值或结果集,但不直接返回值。而存储函数则是一个有返回值的特殊存储过程,它返回一个值或表对象,可以直接嵌入SQL语句中使用,如SELECT语句中。两者都是为了提高SQL代码的重用性和性能,但使用场景和方式有所不同。
PolarDB助力欧派家居核心系统去O上云,每秒处理万次事务
欧派家居选择阿里云PolarDB-PG数据库,因其顺应云趋势,提供稳定服务,提升扩容和运维效率。欧派运维负责人表示,PolarDB-PG云上运行优于自建Oracle,云运维响应更快,解决问题效率更高。
Flask 实战:实现增改及分页查询的完整 Demo
使用 Flask 搭建的 RESTful API Demo,包含增、改用户信息和分页查询功能。利用 Flask-SQLAlchemy 处理数据库操作。环境准备:安装 Flask 和 Flask-SQLAlchemy。核心代码展示用户模型、增加用户、分页查询和更新用户信息的路由。注意点包括数据库配置、错误处理、JSON 数据处理、幂等性、安全性和编码问题。提供完整源码下载链接。
Flask Web开发基础:数据库与ORM实战
该文介绍了如何使用 Flask、SQLAlchemy 和 SQLite 实现数据库操作。首先,通过创建虚拟环境和安装 flask-sqlalchemy(版本2.5.1)及 sqlalchemy(版本1.4.47)来设置环境。接着,配置数据库URI,定义User和Movie模型类表示数据库表,并通过db.create_all()创建表。文章还展示了如何插入、查询、更新和删除记录,强调了db.session.commit()在保存更改中的关键作用。查询涉及filter、order_by等方法,提供了一系列示例。
MySQL 迁移至 SQLite 问题记录
将WPF项目从MySQL迁移到SQLite以简化部署流程。涉及更换Nuget包(Microsoft.Data.Sqlite.Core或System.Data.SQLite),修改SQL语法,如主键和唯一约束的声明,以及处理数据库连接和数据类型差异。SQLite不支持MySQL的truncate语句,需用delete并清理sqlite_sequence表。还需注意逻辑操作符&&需替换为and。更多细节在文中详述。
StarRocks简介
【5月更文挑战第4天】StarRocks是Linux基金会的开源MPP数据库,提供MySQL协议兼容性,支持标准SQL,用于快速数据分析。它适用于OLAP、实时数仓、高并发查询等场景,具有无外部依赖、高可用和易运维的特点。StarRocks支持多种BI工具,如Tableau,且可构建各种数据模型。其系统架构包括Frontend(FE)和Backend(BE),提供存算一体和存算分离两种模式。此外,StarRocks支持四种表类型和多种数据类型,满足不同业务需求。
【有奖活动】使用PolarDB和ECS搭建门户网站赢三合一数据线
使用云服务器ECS实例和PolarDB数据库实例安装WordPress,快速一个门户网站,在活动期间完成,可领取专属好礼。
MYSQL数据库查询优化
MySQL 中的 `EXPLAIN` 语句用于查看 SQL 查询的执行计划,帮助分析查询如何使用索引以及优化查询性能。`EXPLAIN` 输出包括多个列,例如 `id`、`select_type`、`table`、`type`、`possible_keys`、`key`、`key_len`、`ref`、`rows` 和 `Extra`,这些列提供了关于如何处理查询的详细信息。
mysql 存储过程返回更新前记录
MySQL存储过程帮助我们在更新数据后获取旧记录,适用于审计和回滚操作。通过`BEFORE UPDATE`触发器和临时表,可以捕获并保存更新前的记录。示例展示了如何创建存储过程,当更新`employees`表时,将旧记录保存至临时表`old_records`。此外,还探讨了存储过程在数据版本控制、审计和回滚操作中的应用,以及如何与事务结合确保数据一致性。通过学习和使用存储过程,可以更有效地管理和保护数据库中的数据。
在数据库应用中遇到的问题及阿里云数据库解决方案
企业在面临数据库性能瓶颈、可扩展性问题、高可用性不足及运维复杂等挑战时,选择了阿里云数据库解决方案。阿里云RDS和PolarDB通过读写分离、自动化索引优化、多副本架构等提升性能和扩展性;多可用区部署、数据复制等增强高可用性和容灾能力;自动化运维工具简化管理,降低运维成本。实施后,性能大幅提升,可扩展性增强,高可用性提升,运维工作简化,为业务稳定和未来发展奠定基础。
免费!数据传输服务DTS助您零成本畅享ClickHouse和SelectDB的疾速数据集成之旅!
DTS震撼发布全新数据目标支持:即刻连接 RDS MySQL 至 Clickhouse或 SelectDB,实现数据实时同步的无缝飞跃!现可立享一个月内免费体验,立即了解!
mysql造数据占用临时表空间
【5月更文挑战第20天】MySQL在处理复杂查询时可能使用临时表,可能导致性能下降。临时表用于排序、分组和连接操作。常见问题包括内存限制、未优化的查询、数据类型不当和临时表清理。避免过度占用的策略包括优化查询、调整系统参数、优化数据类型和事务管理。使用并行查询、分区表和监控工具也能帮助管理临时表空间。通过智能问答工具如通义灵码,可实时续写SQL和获取优化建议。注意监控`Created_tmp_tables`和`Created_tmp_disk_tables`以了解临时表使用状况。
PolarDB PostgreSQL版Serverless技术原理解读
数据库是现代企业IT系统中非常重要的一部分。在创建数据库时,客户往往需要比较保守地去配置数据库集群的资源,包括CPU、内存、存储以及连接数等多种参数配置,以确保业务能够在波峰和波谷都能平稳运行。在这种情况下,客户购买的集群资源在业务波谷时期会被闲置,导致整体成本偏高;而在业务压力增长阶段,集群资源又应对不足。Serverless数据库可以很好地解决这个问题。它能够让数据库集群资源随客户业务负载动态弹性扩缩,将客户从复杂的业务资源评估和运维工作中解放出来。 本文描述PolarDB PostgreSQL版Serverless的构建中, 如何实现弹得快、弹得准、弹得稳、弹得广的几个关键技术点。
MySQL的优化利器⭐️Multi Range Read与Covering Index是如何优化回表的?
本文以小白的视角使用通俗易懂的流程图深入浅出分析Multi Range Read与Covering Index是如何优化回表
MySQL字段的字符类型该如何选择?千万数据下varchar和char性能竟然相差30%🚀
本篇文章来讨论MySQL字段的字符类型选择并深入实践char与varchar类型的区别以及在千万数据下的性能测试
你写的每条SQL都是全表扫描吗
你写的每条SQL都是全表扫描吗?如果是,那MySQL可太感谢你了,每一次SQL执行都是在给MySQL上压力、上对抗。MySQL有苦难言:你不知道索引吗?你写的SQL索引都失效了不知道吗?慢查询不懂啊?建那么多索引干嘛呢。。。
【MySQL系列笔记】常用SQL
常用SQL分为三种类型,分别为DDL,DML和DQL;这三种类型的SQL语句分别用于管理数据库结构、操作数据、以及查询数据,是数据库操作中最常用的语句类型。 在后面学习的多表联查中,SQL是分析业务后业务后能否实现的基础,以及后面如何书写动态SQL,以及完成级联查询的关键。
MySQL的优化利器⭐️索引条件下推,千万数据下性能提升273%🚀
以小白的视角探究MySQL索引条件下推ICP的优化,其中包括server层与存储引擎层如何交互、索引、回表、ICP等内容
VLDB顶会论文解读 | PolarDB MySQL高性能强一致集群核心技术详解
在VLDB2023会议上,阿里云瑶池数据库团队的论文介绍了PolarDB-SCC,这是一个创新的云原生数据库系统,确保了低延迟的全局强一致读取。PolarDB-SCC解决了传统主从架构中只读节点可能返回过期数据的问题,实现了在不影响性能的情况下提供强一致性。通过重新设计的主从信息同步机制、线性Lamport时间戳和细粒度修改跟踪,以及利用RDMA优化的日志传输,PolarDB-SCC已经在PolarDB中成功应用超过一年,成为业界首个无感知全局一致性读的云原生数据库解决方案。
【MySQL系列笔记】InnoDB引擎-数据存储结构
InnoDB 存储引擎是MySQL的默认存储引擎,是事务安全的MySQL存储引擎。该存储引擎是第一个完整ACID事务的MySQL存储引擎,其特点是行锁设计、支持MVCC、支持外键、提供一致性非锁定读,同时被设计用来最有效地利用以及使用内存和 CPU。因此很有必要学习下InnoDB存储引擎,它的很多架构设计思路都可以应用到我们的应用系统设计中。
【MySQL系列笔记】SQL优化
SQL优化是通过调整数据库查询、索引、表结构和配置参数等方式,提高SQL查询性能和效率的过程。它旨在减少查询执行时间、减少系统资源消耗,从而提升数据库系统整体性能。优化方法包括索引优化、查询重写、表分区、适当选择和调整数据库引擎等。
下次老板问你MySQL如何优化时,你可以这样说,老板默默给你加工资
现在进入国企或者事业单位做技术的网友越来越多了,随着去O的力度越来越大,很多国企单位都开始从Oracle向MySQL转移,相对于Oracle而言,MySQL最大的问题就是性能,所以,这个时候,在公司如果能够处理好MySQL的性能瓶颈,那么你也就很容易从人群中脱颖而出,受到老板的青睐。
【设计模式系列笔记】抽象工厂模式
抽象工厂模式(Abstract Factory Pattern)是一种设计模式,属于创建型模式之一。它提供了一种方式来创建一系列相关或相互依赖的对象,而无需指定它们具体的类。抽象工厂模式通过引入抽象的工厂接口,使得客户端代码可以使用抽象的接口来创建一组相关的产品,而不关心这些产品的具体实现。
【设计模式系列笔记】工厂模式
工厂模式是一种创建型设计模式,其主要目的是将对象的创建过程抽象出来,以便在需要的时候由子类来实现。这种模式提供了一种方法,通过调用一个共同的接口来创建一组相关或依赖的对象,而无需指定其具体的类。