很多人都将作为数据库表结构设计“圣经”，认为只要按照这个范式需求设计，就能让设计出来的表结构足够优化，既能保证性能优异同时还能满足扩展性要求。殊不知，在N年前被奉为“圣经”的数据库设计3范式早就已经不完全适用了。

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　MySQL数据库是 IO 密集型的程序，和其他数据库一样，主要功能就是数据的持久化以及数据的管理工作。本文侧重通过优化MySQL 数据库缓存参数如查询缓存，表缓存，日志缓存，索引缓存，innodb缓存，插入缓存，以及连接参数等方式来对MySQL数据库进行优化。

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　　1.php程序

<?php mysql_connect("localhost","root",""); mysql_select_db("myhospitalv2"); $q=mysql_query("SELECT * FROM user2 "); while($e=mysql_fetc

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　在许多很好的例子，技术和方法被世界上最好的数据库性能专家所高荐。我们将讨论提高数据库性能的最常用的方法，而不是评论或建议任何特定的工具或技术。 　　1）谨慎而有效地使用索引 　　选择合理的索引（前缀性及可选性）、删除没有用的索引。

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mysql数据库的全量备份，包括数据和结构。保存最新的10次备份。 　　准备工作：

　　创建备份主目录 　　mkdir  /backup 　　一：编写脚步文件mysql_backup.sh

#!/bin/sh # mysql_backup.

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【问题现象】 　　线上mysql数据库爆出一个慢查询，DBA观察发现，查询时服务器IO飙升，IO占用率达到100%， 执行时间长达7s左右。 　　SQL语句如下： 　　SELECT DISTINCT g.

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引言 　　大凡集群系统的性能、压力测试，都要通过监控系统进行收集整理。其中ganglia是集群监控最常用的工具之一。它与Hadoop生态圈结合的非常好，且性能优良，不会对系统本身性能造成影响。 　　Ganglia是UC Berkeley发起的一个开源集群监视项目，包含gmond、gmetad两个服务，以及一个web展示前端。

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很多企业和开发者在开发一款产品时，首要考虑的是产品功能的实现，其后端架构通常都是非常简单直接的。产品在刚上线初期，由于用户访问压力很小，数据量积累也并不大，在短时间内都会运行良好。 然而如今移动互联网的普及和成熟，让一款产品很可能在短时间内聚集大量用户，面对流量激增、数据量翻番、访问量指数级攀升等诸多“烦恼”，这本来是一件好事，可是如果后端系统不能及时扩展，势必会造成响应缓慢，频繁出错甚至拒绝服务的情况。

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1978年 左右，数据库刚刚发展时出现了SQL RDBMS。2000年 左右，国内开始流行互联网，互联网对 Oracle 数据库也产生了较大的冲击。现在，传统的数据库大部分集中在传统领域;在互联网行业 MySQL ，HBase 吸引了大量的用户。

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本节书摘来自华章计算机《Cacti实战》一书中的第3章，第3.4节,作者：刘钊，张跃著， 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.4　本章小结 通过本章的介绍，我们了解了Cacti系统的工作流程。

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