MySQL优化三大方向① 优化MySQL所在服务器内核(此优化一般由运维人员完成)。② 对MySQL配置参数进行优化（my.cnf）此优化需要进行压力测试来进行参数调整。③ 对SQL语句以及表优化。MySQL参数优化1:MySQL 默认的最大连接数为 100，可以在 mysql 客户端使用以下命令.

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小对象，特别指1K~10MB范围的数据，比如图片，短视频，文档等广泛的存在于人工智能，医疗，教育，生活分享，电子商务等领域。HBase2.0在MOB技术的加持下重新定义小对象实时存取，具有低延迟，读写强一致，检索能力强，水平易扩展等关键能力

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对生产环境中遇到的2个慢查询案例进行了详细的分析和调优。

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RocksDB是facebook基于LevelDB实现的一款可嵌入式的持久化键值（Key-Value）存储数据库，目前为facebook内部大量业务提供服务。由于其有高性能和高适配性的特点，所以被大量的应用于对传统数据库引擎的高性能改造，例如商业数据库引擎 TerarkDB 分布式关系型数据库 TIDB 等都是应用了 ROCKSDB 来实现高性能的。

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一 分区概述

1  简介

Mysql 5.1版本开始支持分区。分区的过程是将一个表或索引分解为多个更小、更可管理的部分。就访问数据库而言，从逻辑上讲，只有一个表或索引，但是在物理上这个表或者索引可能由多个物理分区组成。

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MySQL凭借着出色的性能、低廉的成本、丰富的资源，已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库。虽然性能出色，但所谓“好马配好鞍”，如何能够更好的使用它，已经成为开发工程师的必修课，我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”、“SQL语句优化”、“了解数据库原理”等要求。

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索引类似大学图书馆建书目索引，可以提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降，虽然官方文档说500~800w记录，所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain，用于显示SQL执行的详细信息，可以进行索引的优化。

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索引，是为了更快的查询数据，查询算法有很多，对应的数据结构也不少，数据库常用的索引数据结构一般为B+Tree。 1、B-Tree 关于B-Tree的官方定义个人觉得比较难懂，通俗一点就是举个例子。假如：一本英文字典，单词+详细解释组成了一条记录，现在需要索引单词，那么以单词为key，单词+详细解释为data，B-Tree就是以一个二元组{key,data}来定义一条记录。

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索引分为聚簇索引和非聚簇索引。 以一本英文课本为例，要找第8课，直接翻书，若先翻到第5课，则往后翻，再翻到第10课，则又往前翻。这本书本身就是一个索引，即“聚簇索引”。 如果要找"fire”这个单词，会翻到书后面的附录，这个附录是按字母排序的，找到F字母那一块，再找到"fire”，对应的会是它在第几课。

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InnoDB是事务安全的MySQL存储引擎，在OLTP的应用中，InnoDB应该作为核心应用表的首选存储引擎。 1、线程 后台的线程主要负责：刷新内存池中的数据，保证缓冲池中的内存缓存的是最近的数据；将已修改的数据文件刷新到磁盘文件；保证在数据库发生异常情况下InnoDB能恢复到正常状态。

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