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关于MySQL索引知识与小妙招 — 学到了!
@TOC一、索引基本知识1.1索引的优点大大减少了服务器需要扫描的数据量,加快数据库的检索速度帮助服务器避免排序和临时表将随机io变成顺序io1.2索引的用处速查找匹配WHERE子句的行从consideration中消除行,如果可以在多个索引之间进行选择,mysql通常会使用找到最少行的索引如果表具有多列索引,则优化器可以使用索引的任何最左前缀来查找行当有表连接的时候,从其他表检索行数据查找特定索
分类:数据库   时间:2020-12-24 12:22:25    阅读次数:0
Dubbo多协议支持
1.dubbo 协议 (默认) 1、采用单一长连接和NIO异步通讯,适合于小数据量大并发的服务调用,以及服务消费者机器数远大于服务提供者机器数的情况 2、不适合传送大数据量的服务,比如传文件,传视频等,除非请求量很低。 用场景:常规远程服务方法调用 特性 连接个数:单连接 连接方式:长连接 传输协议 ...
分类:其他好文   时间:2020-12-23 12:18:52    阅读次数:0
c#使用Confluent.Kafka实现生产者发送消息至kafka(远程连接kafka发送消息超时的解决 Local:Message timed out)
最近项目上因为遇到数据量过大导致查询统计性能问题(oracle数据库、单表每月1亿多条车辆定位记录,由一个windows环境下的链路服务程序来接收车辆上传的定位数据写入oracle),急需使用大数据架构来解决。前期同事已经提出整体解决思路(修改链路服务程序,在写oracle的基础上同时写入kafka ...
分类:Windows程序   时间:2020-12-23 12:15:11    阅读次数:0
时钟如何追赶5G发展的脚步?
如今,5G技术已是未来的发展方向,届时将会有更多的数据需要从移动设备端向系统输出传送。在传输速率越来越快的情况下,对时钟的要求也随之变得越来越严苛。比如假设在400Gbps时,相当于每秒有400G数据需要传输,如此海量的数据对于时钟是一种考验。而目前的技术却已跟不上数据量迅猛增长的脚步。据悉,传统时钟和石英晶振器件的产品在过去的十几年一直都存在,并且这类产品应用非常广泛。当这类产品在设计之初要考虑
分类:其他好文   时间:2020-12-23 12:08:48    阅读次数:0
如何从0到1开始做大数据治理(下)
大数据治理的效果体现在数据存储成本是否降低、数据产出周期是否缩短、数据质量是否提高、数据量增长势头是否减缓等方面
分类:其他好文   时间:2020-12-22 12:40:03    阅读次数:0
HTTP压缩
一、问题描述 有一页面打开需要11s左右,通过谷歌DevTools工具可以看看到,服务器接口的响应是很快的(TTFB也就200ms),但是前端接收数据的时间有点长(Content Download达到了11s)。经过查看后发现接口返回的数据量达到了12M,数据量比较大。 二、解决方案 1、优化代码, ...
分类:Web程序   时间:2020-12-22 12:36:41    阅读次数:0
echarts legend.type scroll 显示问题;渲染错误
项目基于vue.js前端框架 一、问题描述:曲线设置为滚动 echarts legend.type scroll 且 曲线条数较多,数据量较大时; 出现渲染错误: 鼠标放到曲线上,曲线变粗,曲线有非常多的叠加重影,竖线。 鼠标左右滚动图例,图例出现非常多的叠加重影。 二、解决方案 去配置文件pack ...
分类:其他好文   时间:2020-12-21 12:03:02    阅读次数:0
logstash_output_kafka:Mysql同步Kafka深入详解
0、题记实际业务场景中,会遇到基础数据存在Mysql中,实时写入数据量比较大的情景。迁移至kafka是一种比较好的业务选型方案。而mysql写入kafka的选型方案有:方案一:logstash_output_kafka插件。方案二:kafka_connector。方案三:debezium插件。方案四:flume。方案五:其他类似方案。其中:debezium和flume是基于mysqlbinlog实
分类:数据库   时间:2020-12-15 12:34:47    阅读次数:9
Hbase RIT 故障修复
Hbase RIT故障修复 业务场景: RocketMQ+Storm+Hbase 组件版本: RocketMQ:3.4.6 Storm:1.2.1 Hbase:1.2.1 1. 问题描述 4月15号早上发现业务系统前一天数据量明显偏低,查看系统发现storm入Hbase的TPS很低,甚至为0。 2. ...
分类:其他好文   时间:2020-12-15 12:03:44    阅读次数:1
干货丨数据库分库分表基础和实践
数据库架构的演变在业务数据量比较少的时代,我们使用单机数据库就能满足业务使用,随着业务请求量越来越多,数据库中的数据量快速增加,这时单机数据库已经不能满足业务的性能要求,数据库主从复制架构随之应运而生。主从复制是将数据库写操作和读操作进行分离,使用多个只读实例(slaverreplication)负责处理读请求,主实例(master)负责处理写请求,只读实例通过复制主实例的数据来保持与主实例的数据
分类:数据库   时间:2020-12-14 13:57:22    阅读次数:13
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