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Displaying posts with tag: 海量数据 (reset)
关于MySQL的commit非规律性失败案例的深入分析

案例描述:   一个普通的事务提交,在应用里面会提示commit超时,失败。

一、理论知识 1、关于commit原理,事务提交过程

  1、寻找修改的数据页:     1、如果该数据页在内存中,则直接是内存读;     2、如果该数据页内存中没有,物理读,就从磁盘调入内存;   2、磁盘中的...

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浅谈MySQL数据库优化

一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,基础架构才逐渐完善。这篇博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案,暂且抛开前端应用不说,大致分为以下五个阶段:   1、数据库表设计

项目立项后,开发部根据产品部需求开发项目,开发工程师工作其中一部分就是对表结构设计。

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LNMP+sphinx实现大数据秒查

Sphinx是由俄罗斯人Andrew Aksyonoff开发的一个全文检索引擎。意图为其他应用提供高速、低空间占用、高结果 相关度的全文搜索功能。Sphinx可以非常容易的与SQL数据库和脚本语言集成。

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为什么要"去IOE"

2013年5月17日,阿里集团最后一台IBM小机在支付宝下线。这是自2009年“去IOE”战略透露以来,“去IOE”非常重要的一个节点。“去 IOE”指的是摆脱掉IT部署中原有的IBM小型机、Oracle数据库以及EMC存储的过度依赖。

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mogilefs-企业级分布式存储应用与实战

mogilefs-企业级分布式存储应用与实战 项目场景: 公司已经有了大量沉淀用户,为了让这些沉淀用户长期使用公司平台,公司决定增加用户粘性,逐步发展基于社交属性的多样化业务模式,决定开展用户讨论区、卖家秀、买家秀、用户试穿短视频等业务,因此,公司新的业务的业务特征将需要海量数据存储,要求基于开源技术,实现对公司海量存储业务的技术研究和实现。

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运维角度浅谈MySQL数据库优化

 一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,基础架构才逐渐完善。这篇博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案,暂且抛开前端应用不说,大致分为以下五个阶段: 1、数据库表设计   项目立项后,开发部根据产品部需求开发项目,开发工程师工作其中一部分就是对表结构设计。

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运维角度浅谈MySQL数据库优化

一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,基础架构才逐渐完善。这篇博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案,暂且抛开前端应用不说,大致分为以下五个阶段: 1、数据库表设计 项目立项后,开发部根据产品部需求开发项目,开发工程师工作其中一部分就是对表结构设计。

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NewSQL——优化的SQL存储引擎(TokuDB, MemSQL)+?

NewSQL 是对各种新的可扩展/高性能数据库的简称,这类数据库不仅具有NoSQL对海量数据的存储管理能力,还保持了传统数据库支持ACID和SQL等特性。 NewSQL 是指这样一类新式的关系型数据库管理系统,针对OLTP(读-写)工作负载,追求提供和NoSQL系统相同的扩展性能,且仍然保持ACID和SQL等特性 (scalable and ACID and (relational and/or sql -access))。

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MySQL 5.1 分区技术初探(二)

MySQL分区技术是用来减轻海量数据带来的负担,解决数据库性能下降问题的一种方式,其他的方式还有建立索引,大表拆小表等等。   MySQL分区按照分区的参考方式来分有RANGE分区、LIST分区、HASH分区、KEY分区。

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MySQL 5.1 分区技术初探(一)

 MySQL分区技术是用来减轻海量数据带来的负担,解决数据库性能下降问题的一种方式,其他的方式还有建立索引,大表拆小表等等。  MySQL分区按照分区的参考方式来分有RANGE分区、LIST分区、HASH分区、KEY分区。

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