继续回答星球水友提问：沈老师，我听网上说，MySQL数据表，在数据量比较大的情况下，主键不宜过长，是不是这样呢？这又是为什么呢？这个问题嘛，不能一概而论：（1）如果是InnoDB存储引擎，主键不宜过长；（2）如果是MyISAM存储引擎，影响不大；先举个简单的栗子说明一下前序知识。假设有数据表：t(idPK,nameKEY,sex,flag);其中：（1）id是主键;（2）name建了普通索引;假设
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2020-11-10 11:33:03
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继续回答星球水友提问。沈哥，我们有个业务，类似于“标题分词检索”，并发量非常大，大概20W次每秒，数据量不是很大，大概500W级别，而且数据不会频繁更新，平均每天更新一次，请问有什么好的方案么？这是一个典型的，短文本分词搜索的问题，简单聊聊自己的经验。常见的文本检索方案有哪些？（1）数据库LIKE法将标题数据存放在数据库中，使用like来查询，方案非常简单，能支持简单的模糊搜索，但不支持分词。画外
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2020-11-10 11:31:19
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一、基本概念概念一：单库概念二：分片分片解决“数据量太大”这一问题，也就是通常说的“水平切分”。一旦引入分片，势必面临“数据路由”的新问题，数据到底要访问哪个库。路由规则通常有3种方法：（1）范围：range优点：简单，容易扩展。缺点：各库压力不均（新号段更活跃）。（2）哈希：hash优点：简单，数据均衡，负载均匀。缺点：迁移麻烦（2库扩3库数据要迁移）。（3）统一路由服务：router-conf
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2020-11-10 11:28:38
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上篇《缓冲池(bufferpool)，彻底懂了！》介绍了InnoDB缓冲池的工作原理。简单回顾一下：（1）MySQL数据存储包含内存与磁盘两个部分；（2）内存缓冲池(bufferpool)以页为单位，缓存最热的数据页(datapage)与索引页(indexpage)；（3）InnoDB以变种LRU算法管理缓冲池，并能够解决“预读失效”与“缓冲池污染”的问题；画外音：细节详见《缓冲池(bufferp
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2020-11-10 11:28:25
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all < index < ref < eq_ref < const(system) < Null 全表 < index < 辅助索引 < 多表辅助索引 < primary key/unique < Null 查看使用的索引类型 desc select * from test; >>> 可能走的索引 ...
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2020-11-10 11:21:30
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Haystack 1.什么是Haystack Haystack是django的开源全文搜索框架(全文检索不同于特定字段的模糊查询，使用全文检索的效率更高 )，该框架支持Solr,Elasticsearch,Whoosh, Xapian，搜索引擎它是一个可插拔的后端（很像Django的数据库层），所以 ...
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2020-11-10 11:17:18
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1. 导致性能下降的原因 数据过多 → 分库分表 索引（单值、复合）失效 → 索引建立 关联查询太多 Join // 设计缺陷、不得已的需求 → SQL 优化 服务器调优及各个参数设置（缓冲、线程数等）→ 调整 my.cnf 2. RE: Join 查询 3. 索引简介 3.1 是什么？ 【官方定义 ...
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2020-11-10 10:52:16
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Single Field 单字段索引 示例文档：records { "_id": ObjectId("570c04a4ad233577f97dc459"), "score": 1034, "location": { state: "NY", city: "New York" } } 在单个字段上创建 ...
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2020-11-10 10:51:59
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在你已经安装部署并允许MongoDB服务后，你必须要了解MongoDB的运行情况，并查看MongoDB的性能。这样在大流量得情况下可以很好的应对并保证MongoDB正常运作。 MongoDB中提供了mongostat 和 mongotop 两个命令来监控MongoDB的运行情况。 mongostat ...
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2020-11-10 10:44:09
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MongoDB 使用 update() 和 save() 方法来更新集合中的文档。接下来让我们详细来看下两个函数的应用及其区别。 update() 方法 update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下： db.collection.update( <query>, <update>, { ...
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2020-11-10 10:35:54
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