佛山响应式网站建设公司,网站点击量设计,四川省城乡建设厅网站,百度seo收费1.MySQL数据库作发布系统的存储#xff0c;一天五万条以上的增量#xff0c;预计运维三年,怎么优化#xff1f;
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b. 选择合适的表字段数据类型和存储引擎#xf…1.MySQL数据库作发布系统的存储一天五万条以上的增量预计运维三年,怎么优化
a. 设计良好的数据库结构允许部分数据冗余尽量避免join查询提高效率。
b. 选择合适的表字段数据类型和存储引擎适当的添加索引。
c. mysql库主从读写分离。
d. 找规律分表减少单表中的数据量提高查询速度。
e。添加缓存机制比如memcachedapc等。
f. 不经常改动的页面生成静态页面。
g. 书写高效率的SQL。比如 SELECT * FROM TABEL 改为 SELECT field_1, field_2, field_3 FROM TABLE. 2.对于大流量的网站,您采用什么样的方法来解决各页面访问量统计问题
a. 确认服务器是否能支撑当前访问量。
b. 优化数据库访问。
c. 禁止外部访问链接盗链, 比如图片盗链。
d. 控制文件下载。
e. 使用不同主机分流。
f. 使用浏览统计软件了解访问量有针对性的进行优化。
3.为什么elasticsearch 的搜索就是比mysql要快一点呢数据结构上的特性
Mysql 只有 term dictionary 这一层是以 b-tree 排序的方式存储在磁盘上的。检索一个 term 需要若干次的 random access 的磁盘操作。而 Lucene 在 term dictionary 的基础上添加了 term index 来加速检索term index 以树的形式缓存在内存中。从 term index 查到对应的 term dictionary 的 block 位置之后再去磁盘上找 term大大减少了磁盘的 random access 次数。
额外值得一提的两点是term index 在内存中是以 FSTfinite state transducers的形式保存的其特点是非常节省内存。Term dictionary 在磁盘上是以分 block 的方式保存的一个 block 内部利用公共前缀压缩比如都是 Ab 开头的单词就可以把 Ab 省去。这样 term dictionary 可以比 b-tree 更节约磁盘空间。
两者对比 对于倒排索引要分两种情况
1、基于分词后的全文检索
这种情况是es的强项而对于mysql关系型数据库而言完全是灾难
因为es分词后每个字都可以利用FST高速找到倒排索引的位置并迅速获取文档id列表
但是对于mysql检索中间的词只能全表扫如果不是搜头几个字符
2、精确检索
这种情况我想两种相差不大有些情况下mysql的可能会更快些
如果mysql的非聚合索引用上了覆盖索引无需回表则速度可能更快
es还是通过FST找到倒排索引的位置并获取文档id列表再根据文档id获取文档并根据相关度算分进行排序但es还有个杀手锏即天然的分布式使得在大数据量面前可以通过分片降低每个分片的检索规模并且可以并行检索提升效率
用filter时更是可以直接跳过检索直接走缓存
4.什么是Term Index
将分词后的term进行排序索引类似的mysql对于term(即主键或者索引键)只是做了排序, 并且是大部分是放在磁盘上的只有B树的上层才是放在内存中的查询仍然需要logN的访问磁盘而ES将term分词排序后还做了一次索引term index即将term的通用前缀取出构建成Trie树 通过这个树可以快速的定位到Term dictionary的本term的offset再经过顺序查找便可以很快找到本term的posting list。
5.解释一下什么是池化设计思想。什么是数据库连接池?为什么需要数据库连接池?
池话设计应该不是一个新名词。我们常见的如java线程池、jdbc连接池、redis连接池等就是这类设计的代表实现。这种设计会初始预设资源解决的问题就是抵消每次获取资源的消耗如创建线程的开销获取远程连接的开销等。就好比你去食堂打饭打饭的大妈会先把饭盛好几份放那里你来了就直接拿着饭盒加菜即可不用再临时又盛饭又打菜效率就高了。除了初始化资源池化设计还包括如下这些特征池子的初始值、池子的活跃值、池子的最大值等这些特征可以直接映射到java线程池和数据库连接池的成员属性中。
数据库连接本质就是一个 socket 的连接。数据库服务端还要维护一些缓存和用户权限信息之类的 所以占用了一些内存。我们可以把数据库连接池是看做是维护的数据库连接的缓存以便将来需要对数据库的请求时可以重用这些连接。为每个用户打开和维护数据库连接尤其是对动态数据库驱动的网站应用程序的请求既昂贵又浪费资源。在连接池中创建连接后将其放置在池中并再次使用它因此不必建立新的连接。如果使用了所有连接则会建立一个新连接并将其添加到池中。连接池还减少了用户必须等待建立与数据库的连接的时间。
6.MySQL里有2000w数据Redis中只存20w的数据如何保证Redis中的数据都是热点数据?
redis 提供的数据淘汰策略
volatile-lru从已设置过期时间的数据集server.db[i].expires中挑选最近最少使用的数据淘汰volatile-ttl从已设置过期时间的数据集server.db[i].expires中挑选将要过期的数据淘汰volatile-random从已设置过期时间的数据集server.db[i].expires中任意选择数据淘汰allkeys-lru当内存不足以容纳新写入数据时在键空间中移除最近最少使用的key这个是最常用的allkeys-random从数据集server.db[i].dict中任意选择数据淘汰no-eviction禁止驱逐数据也就是说当内存不足以容纳新写入数据时新写入操作会报错。这个应该没人使用吧volatile-lfu从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最不经常使用的数据淘汰 allkeys-lfu当内存不足以容纳新写入数据时在键空间中移除最不经常使用的key
使用策略规则
1、如果数据呈现幂律分布也就是一部分数据访问频率高一部分数据访问频率低则使用allkeys-lru
2、如果数据呈现平等分布也就是所有的数据访问频率都相同则使用allkeys-random
7.如何进行大表优化 限定数据的范围务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如我们当用户在查询订单历史的时候我们可以控制在一个月的范围内 读/写分离 经典的数据库拆分方案主库负责写从库负责读 垂直分区 根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。 例如用户表中既有用户的登录信息又有用户的基本信息可以将用户表拆分成两个单独的表甚至放到单独的库做分库。
简单来说垂直拆分是指数据表列的拆分把一张列比较多的表拆分为多张表。 如下图所示这样来说大家应该就更容易理解了。 数据库垂直分区
垂直拆分的优点 可以使得列数据变小在查询时减少读取的Block数减少I/O次数。此外垂直分区可以简化表的结构易于维护。 垂直拆分的缺点 主键会出现冗余需要管理冗余列并会引起Join操作可以通过在应用层进行Join来解决。此外垂直分区会让事务变得更加复杂 水平分区 保持数据表结构不变通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中达到了分布式的目的。 水平拆分可以支撑非常大的数据量。
水平拆分是指数据表行的拆分表的行数超过200万行时就会变慢这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放。举个例子我们可以将用户信息表拆分成多个用户信息表这样就可以避免单一表数据量过大对性能造成影响。
数据库水平拆分
水平拆分可以支持非常大的数据量。需要注意的一点是分表仅仅是解决了单一表数据过大的问题但由于表的数据还是在同一台机器上其实对于提升MySQL并发能力没有什么意义所以 水平拆分最好分库 。
水平拆分能够 支持非常大的数据量存储应用端改造也少但 分片事务难以解决 跨节点Join性能较差逻辑复杂。《Java工程师修炼之道》的作者推荐 尽量不要对数据进行分片因为拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度 一般的数据表在优化得当的情况下支撑千万以下的数据量是没有太大问题的。如果实在要分片尽量选择客户端分片架构这样可以减少一次和中间件的网络I/O。 8.说说自己对于 MySQL 常见的两种存储引擎MyISAM与InnoDB的理解
InnoDB 引擎InnoDB 引擎提供了对数据库 acid 事务的支持并且还提供了行级锁和外键的约束它的设计的目标就是处理大数据容量的数据库系统。MySQL 运行的时候InnoDB 会在内存中建立缓冲池用于缓冲数据和索引。但是该引擎是不支持全文搜索同时启动也比较的慢它是不会保存表的行数的所以当进行 select count() from table 指令的时候需要进行扫描全表。由于锁的粒度小写操作是不会锁定全表的,所以在并发度较高的场景下使用会提升效率的。
MyIASM 引擎MySQL 的默认引擎但不提供事务的支持也不支持行级锁和外键。因此当执行插入和更新语句时即执行写操作的时候需要锁定这个表所以会导致效率会降低。不过和 InnoDB 不同的是MyIASM 引擎是保存了表的行数于是当进行 select count() from table 语句时可以直接的读取已经保存的值而不需要进行扫描全表。所以如果表的读操作远远多于写操作时并且不需要事务的支持的可以将 MyIASM 作为数据库引擎的首选。
