2020
10-23
10-23
MySQL的join buffer原理及如何提高查询效率 HOT
在MySQL对于join操作的处理过程中,join buffer是一个重要的概念,也是MySQL对于table join的一个重要的优化手段。虽然这个概念实现并不复杂,但是这个是实现MySQL join连接优化的一个重要方法,在"暴力"连接的时候可以极大提高join查询的效率。
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在MySQL对于join操作的处理过程中,join buffer是一个重要的概念,也是MySQL对于table join的一个重要的优化手段。虽然这个概念实现并不复杂,但是这个是实现MySQL join连接优化的一个重要方法,在"暴力"连接的时候可以极大提高join查询的效率。
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Sampler是一个用于shell命令执行,可视化和告警的工具。其配置使用的是一个简单的YAML文件。你可以直接从终端对任意动态进程进行采样 – 观察数据库中的更改,监控MQ动态消息(in-flight messages),触发部署脚本并在完成后获取通知。如果有一种方法可以使用shell命令获取指标(metric),那么可以使用Sampler立即对其进行可视化。
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NGINX联合创始人安德鲁·阿列克谢夫(Andrew Alexeev)曾说:NGINX是为对Apache性能不满意的人而构建的。随着Internet需求的变化,Web服务器的工作也在变化。NGINX的构建比以往任何时候都更有效率,更可扩展,更安全,更强大。本文提供了Nginx的基本概念及知识。以开发者必备的Nginx基础知识为主,罗列了一些Nginx教程,希望对大家有所帮助。
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这篇文章我们就来总结一下,在使用Redis时的最佳实践方式,主要包含两个层面:业务层面、运维层面。
下面就针对这两块,分享一下我认为比较合理的Redis使用和运维方法,不一定最全面,也可能与你使用Redis的方法不同,但以下这些方法都是我在踩坑之后总结的实际经验,供你参考。
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很多 SQL 查询都是以 SELECT 开始的。不过,最近我跟别人解释什么是窗口函数,我在网上搜索”是否可以对窗口函数返回的结果进行过滤“这个问题,得出的结论是”窗口函数必须在 WHERE 和 GROUP BY 之后,所以不能”。
于是我又想到了另一个问题:SQL 查询的执行顺序是怎样的?
好像这个问题应该很好回答,毕竟自己已经写了上万个 SQL 查询了,有一些还很复杂。但事实是,我仍然很难确切地说出它的顺序是怎样的。
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对于“进程还是线程?”这个问题,也经常困扰着那些进行软件架构设计的家伙。所以今天打算聊一下我对这个问题的体会。假如你还搞不清楚线程和进程的区别,请先找本操作系统原理的书好好拜读一下,再回来看帖。
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IBM有个家伙做了个测试,发现切换线程context的时候,windows比linux快一倍多。进出最快的锁(windows2k的 critical section和linux的pthread_mutex),windows比linux的要快五倍左右。当然这并不是说linux不好,而且在经过实际编程之后,综合来看我觉得linux更适合做high performance server,不过在多线程这个具体的领域内,linux还是稍逊windows一点。这应该是情有可原的,毕竟unix家族都是从多进程过来的,而 windows从头就是多线程的。
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本节我们就来探索一下 Docker 的神秘世界,从零到一掌握 Docker 的基本原理与实践操作。别再守着前端那一亩三分地,是时候该开疆扩土了。
我们将会围绕下面几点展开:1.讲个故事 2.虚拟机与容器 3.认识 Docker4.核心概念 5.安装 Docker6.快速开始 7.常规操作 8.最佳实践
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Apache Zookeeper是我最近遇到的最酷的技术,我是在研究Solr Cloud功能的时候发现的。Solr的分布式计算让我印象深刻。你只要开启一个新的实例就能自动在Solr Cloud中找到。它会将自己分派到某个分片中,并确定出自己是一个Leader(源)还是一个副本。不一会儿,你就可以在你的那些服务器上查询到了。即便某些服务器宕机了也可以继续工作。非常动态、聪明、酷。
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查看了下阿里 Redis 的性能测试报告如下,能够达到数十万、百万级别的 QPS(暂时忽略阿里对 Redis 所做的优化),我们从 Redis 的设计和实现来分析一下 Redis 是怎么做的。
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我相信大家面试的时候对于 HTTPS 这个问题一定不会陌生,可能你只能简单的说一下与 HTTP 的区别,但是真正的原理是否很清楚呢?他到底如何安全?这一篇让我们用大白话来揭开 HTTPS 的神秘面纱吧!
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最常用的数据尽可能放在更高层、更小的存储器中,只有在当前层找不到,才向更低层、更大的存储器中寻找。这也就解释了,当处理大规模数据的时候(指无法将数据一次性存入内存),算法的实际运行时间,往往取决于数据在不同存储级别之间的IO次数。因此,要想提升速度,关键在于减少IO。
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