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阿里云开源 PolarDB for PostgreSQL 数据库
PolarDB 是阿里云自研的数据库产品家族,采用存储计算分离、软硬一体化设计,既拥有分布式设计的低成本优势,又具有集中式的易用性,可满足大规模应用场景需求。
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BeetlSQL3.3.12发布,Java的DAO工具
BeetlSQL 不仅仅是简单的类似MyBatis或者是Hibernate,或者是俩着的综合,BeetlSQL远大理想是对标甚至超越Spring Data,是实现数据访问统一的框架,无论是传统数据库,还是大数据,还是查询引擎或者时序库,内存数据库。
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阿里巴巴 Druid 1.1.23 发布,为监控而生的数据库连接池
Druid 1.1.23 发布了。Druid 是一个数据库连接池,能够提供强大的监控和扩展功能。
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架构师成长:MySQL优化的12篇文章。如需要文章中的SQL案例数据,请联系qq:459104018,或者微信:crazyiter (本文作者:江哥一直在)
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第十二部分:MySQL数据库SQL优化案例
阿里云SQL优化挑战赛,本次慢SQL优化挑战赛的题目全部来自于生产案例,将众多考察点揉合到一条SQL中,主要考虑了以下方面:表设计:考察字符和数字字段定义,字符集大小写校验,时间字段存储。
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###第十一部分:MySQL慢SQL查询 #开启 SET GLOBAL slow_query_log=ON; #慢SQL执行时间阈值,单位(秒) ,1毫秒=0.001 #不建议超过300ms,最终结果视情况而定
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###第十部分:MySQL多表关联优化 #关闭查询缓存 SET GLOBAL query_cache_size = 0; SET GLOBAL query_cache_type = 0;
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第九部分:MySQL索引使用情况
#optimize 优化表空间,释放表空间 #锁表,一定要在维护期间,否则会造成IO阻塞 OPTIMIZE TABLE exam_student_subjective_fileurl_51_2019_10;
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第八部分:MySQL选择性差的索引
第八部分:MySQL选择性差的索引 ###创建和删除索引 CREATE INDEX idx_examId ON exam_student_subjective_fileurl_51_2019_10(examId); DROP INDEX idx_examId ON exam_student_subjective_fileurl_51_2019_10;
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第七部分:MySQL BTree索引使用技巧
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第六部分:MySQL Explain执行计划
Using where:mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤。就是先读取整行数据,再按 where 条件进行检查,符合就留下,不符合就丢弃。
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第五部分:MySQL锁与索引
在innodb中只有利用索引的更新,删除操作,才可以使用行级锁,不能使用索引的写操作则是表锁;在实际开发的时候,如果遇到写操作,一定要确保update/delete语句的条件,要能够使用索引,否则就会锁表,程序不具备并发性
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第四部分:MySQL存储引擎的选择
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第三部分:MySQL索引介绍
建立索引的目的:为表Table建立“目录”,防止全表扫描(Full Scan);索引的存储形式是由存储引擎决定的;降低了写入数据的效率,太多的索引增加了查询优化器的选择时间,不合理的使用索引会大幅占用磁盘空间
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第二部分:MySQL常见字段类型说明
tinyint 1个字节 1个字节占8个二进制位 SIGNED(-128-127) UNSIGNED(0-255) smallint 2个字节 dediumint 3个字节
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