2核4G 配置的MySQL 5.6如何调优为最佳qps，tps
要提高具有2核4G配置的MySQL 5.6的QPS（每秒查询率）和TPS（每秒事务数），可以通过以下方法进行调优： 1. 优化配置文件（my.cnf）： 在MySQL的配置文件中，可以调整以下参数以提高性能： ``` [mysqld] innodb_buffer_pool_size = 1.5G # 设置InnoDB缓冲池大小，推荐值为服务器总内存的50%-80% max_connections = 500 # 设置最大连接数，根据实际需求进行调整 query_cache_size = 128M # 设置查询缓存大小，推荐值
Redis经典问题：BigKey问题
BigKey问题常困扰着Redis用户，其影响不容忽视。本文将深入探讨BigKey问题的本质及解决方案，帮助你优化Redis性能，提升系统稳定性。
MongoDB白皮书推荐：零售企业构建员工赋能应用程序的痛点与解决方案
良好的数据基础是打造企业机构所需的最佳员工赋能产品的前提，而 MongoDB Realm 所具备功能性和灵活性足以全面提升员工效率，避免增加基础设施的负担
Atlas Vector Search：借助语义搜索和 AI 针对任何类型的数据构建智能应用
一切才刚刚开始，MongoDB 致力于提供优秀的开发者数据平台，助力开发者打造新一代 AI 赋能的应用
PolarDB安装体验
在尝试安装PolarDB的过程中，遇到了下载问题和安装障碍。官网下载页面不支持wget或curl下载rpm包，对CentOS7用户不友好。转而使用pxd安装方法，但遇到了两处障碍：1) 在安装mysql-client时，yum install mysql-shell失败，可能由于阿里云源的问题；2) pxd tryout命令执行出错，需将普通用户添加到docker用户组或使用root用户，文档未明确指出。安装过程中需要额外解决这些问题。
即刻预约｜阿里云数据库 SelectDB 版商业化发布会，5月21日14:00与您相约
2024年5月2日14:00，阿里云数据库 SelectDB 版商业化产品发布会将于线上重磅举行，即刻开启预约！? 直播地址：/special/selectdb?utm_content=g_1000393528
理解Nosql数据库的mongodb
【5月更文挑战第5天】MongoDB是2009年发布的一款通用型NoSQL数据库，结合了关系模型和NoSQL的优点，适用于各种现代应用。其特点包括图形界面、数据服务、云基础设施集成（AWS, Azure, Google Cloud）。它具备全面的查询能力、ACID事务、可调整的一致性保证，并有多语言驱动及工具，可在任何地方运行。
Redis经典问题：缓存击穿
本文探讨了高并发系统中Redis缓存击穿的问题及其解决方案。缓存击穿指大量请求同一未缓存数据，导致数据库压力过大。为解决此问题，可以采取以下策略：1) 热点数据永不过期，启动时加载并定期异步刷新；2) 写操作加互斥锁，保证并发安全并设置查询失败返回默认值；3) 预期热点数据直接加缓存，系统启动时加载并设定合理过期时间；4) 手动操作热点数据上下线，通过界面控制缓存刷新。这些方法能有效增强系统稳定性和响应速度。
介绍下InnoDB的锁机制？
InnoDB存储引擎的锁分为共享锁（S锁，读锁）和排他锁（X锁，写锁）。共享锁允许多个事务并发读取数据，不允许修改；排他锁允许读取和修改数据，阻止其他事务加锁。SELECT ... LOCK IN SHARE MODE和SELECT ... FOR UPDATE分别用于获取共享锁和排他锁。此外，还有意向锁（IX，IS）用于协调行级锁和表级锁的并发问题，意向锁在事务请求锁时自动获取。记录锁锁定索引记录，插入记录锁用于插入操作前的间隙锁定，而AUTO-INC锁确保自增列的有序性。
MySQL读写分离技术深度解析
在高并发、大数据量的互联网应用环境中，数据库作为数据存储的核心组件，其性能直接影响着整个系统的运行效率。MySQL作为最常用的开源关系型数据库之一，虽然功能强大，但在处理大量并发读写请求时，单点服务器的性能瓶颈逐渐显现。为了解决这一问题，MySQL读写分离技术应运而生，成为提升数据库性能、实现负载均衡的有效手段。
Redis经典问题：热点key问题
本文介绍了Redis中的热点key问题及其对系统稳定性的影响。作者提出了多种提前发现热点key的方法，包括历史数据分析、业务分析、实时监控、用户行为分析和机器学习预测。同时，文章列举了应对热点key的解决方案，如分布式存储、主从复制、前置缓存、定时刷新、限制逃逸流量和兜底逻辑。通过这些策略，可以有效管理和预防热点key带来的挑战，保证系统性能和可用性。
探寻MongoDB副本集选举机制 阿里云与MongoDB的DBaaS技术合作创新
阿里云连续第五年斩获MongoDB合作伙伴奖项，也是唯一获此殊荣的中国云厂商。一起学习MongoDB副本集的选举机制以及可能会出现的特殊情况。
MongoDB Atlas Vector Search与Amazon Bedrock集成已全面可用
MongoDB Atlas Vector Search知识库与Amazon Bedrock的最新集成，将极大加速生成式AI应用的开发
Fireworks AI和MongoDB：依托您的数据，借助优质模型，助力您开发高速AI应用
我们欣然宣布MongoDB与 Fireworks AI 正携手合作让客户能够利用生成式人工智能 (AI)更快速、更高效、更安全地开展创新活动
生成式AI入门必读：基本概念、数据挑战与解决方案
许多企业正在选择MongoDB Atlas。其原生向量搜索功能，加上统一的 API 和灵活的文档模型，对于寻求通过 RAG 方法提取专有数据来增强 LLM 的企业来说，是一个有吸引力的选择。
Redis经典问题：数据并发竞争
在大流量系统中，数据并发竞争可能导致系统性能下降和崩溃。为解决此问题，可以采取加写回操作和互斥锁，确保数据一致性并减少写操作对缓存的影响。另外，保持缓存数据多个备份能降低并发竞争概率。通过实例展示了如何在电商网站中应用这些策略，从而提高系统稳定性和性能。关注微信公众号“软件求生”获取更多技术分享。
Redis热升级秘诀：保证高可用性的技术方案
Redis热升级方案允许在不中断业务的情况下，实现数千级别Redis的无缝更新。通过构建Redis Shell程序保存数据库状态，封装动态连接库，以及在运行时加载新版本库，保持客户端连接，该方法确保了业务连续性和高可用性，且升级仅需几毫秒，显著提升了系统效率。
【MySQL系列笔记】分库分表
分库分表是一种数据库架构设计的方法，用于解决大规模数据存储和处理的问题。 分库分表可以简单理解为原来一个表存储数据现在改为通过多个数据库及多个表去存储，这就相当于原来一台服务器提供服务现在改成多台服务器组成集群共同提供服务。
Redis经典问题：数据不一致
小米探讨了Redis数据不一致问题及其原因，包括缓存更新失败和rehash异常。提出了解决方案，如重试策略、缩短缓存时间、优化写入策略、监控报警、一致性验证、缓存分层和数据回滚机制。通过这些方法可提升应用的稳定性和性能。
prometheus的查询接口Instant queries 的缺点
Prometheus Instant queries 是一种实时的查询接口，它允许你在 Prometheus 中立即查询时间序列数据，而不需要像使用 PromQL 表达式一样定义监控规则。虽然 Instant queries 提供了方便的实时数据查询功能，但也有一些缺点需要考虑： 性能影响：Instant queries 可能会对 Prometheus 服务器的性能产生影响，特别是在处理大量的并发查询时。因为实时查询需要即时计算时间序列数据，可能会增加服务器的负载，导致性能下降。 资源消耗：Instant queries 需要消耗服务器的资源，包括 CPU 和内存等。如果频繁进行大量的实时
Redis经典问题：缓存雪崩
本文介绍了Redis缓存雪崩问题及其解决方案。缓存雪崩是指大量缓存同一时间失效，导致请求涌入数据库，可能造成系统崩溃。解决方法包括：1) 使用Redis主从复制和哨兵机制提高高可用性；2) 结合本地ehcache缓存和Hystrix限流降级策略；3) 设置随机过期时间避免同一时刻大量缓存失效；4) 使用缓存标记策略，在标记失效时更新数据缓存；5) 实施多级缓存策略，如一级缓存失效时由二级缓存更新；6) 通过第三方插件如RocketMQ自动更新缓存。这些策略有助于保障系统的稳定运行。
MySQL的优化利器??Multi Range Read与Covering Index是如何优化回表的？
本文以小白的视角使用通俗易懂的流程图深入浅出分析Multi Range Read与Covering Index是如何优化回表
快速掌握Redis优化要点，告别性能瓶颈！
# Redis优化指南 了解如何提升Redis性能，从读写方式（整体与部分）、KV size、Key数量、读写峰值、命中率、过期策略、平均穿透加载时间、可运维性、安全性等方面着手。选择合适的读写策略，如只整体读写或部分读写变更，优化KV size避免过大或差异过大，合理管理Key数量，应对不同读写峰值，监控命中率并持续优化，设置智能过期策略，减少平均穿透加载时间，确保高可运维性并强化安全性。一起探索Redis的性能潜力！
MySQL字段的字符类型该如何选择?千万数据下varchar和char性能竟然相差30%?
本篇文章来讨论MySQL字段的字符类型选择并深入实践char与varchar类型的区别以及在千万数据下的性能测试
你写的每条SQL都是全表扫描吗
你写的每条SQL都是全表扫描吗？如果是，那MySQL可太感谢你了，每一次SQL执行都是在给MySQL上压力、上对抗。MySQL有苦难言：你不知道索引吗？你写的SQL索引都失效了不知道吗？慢查询不懂啊？建那么多索引干嘛呢。。。
数据库数据恢复—Sql Server数据库文件丢失的数据恢复案例
数据库数据恢复环境： 5块硬盘组建一组RAID5阵列，划分LUN供windows系统服务器使用。windows系统服务器内运行了Sql Server数据库，存储空间在操作系统层面划分了三个逻辑分区。 数据库故障： 数据库文件丢失，主要涉及3个数据库，数千张表。数据库文件丢失原因未知，不能确定丢失的数据库文件的存放位置。数据库文件丢失后，服务器仍处于开机状态，所幸未写入大量数据。
MySQL 如何保证主备的数据一致性的？
MySQL通过使用主从复制（Master-Slave Replication）来实现主备的数据一致性。主从复制是一种常见的数据复制技术，它将一个MySQL数据库服务器（主服务器）的数据复制到一个或多个其他MySQL数据库服务器（从服务器），以实现数据的冗余备份、读写分离等目的。以下是MySQL保证主备数据一致性的一些关键点： 1. **二进制日志（Binary Log）**：主服务器将所有的数据更改操作（如INSERT、UPDATE、DELETE）以二进制日志的形式记录下来，并定期将这些日志发送给从服务器。从服务器收到二进制日志后，按照主服务器的执行顺序逐条应用这些日志，从而保持数据的一致性
活动报名｜ClickHouse Hangzhou User Group第一届Meetup来啦～
ClickHouse Hangzhou User Group第一届Meetup来啦～
数据库数据恢复—数据库ndf文件大小变为0KB的数据恢复案例
存储设备损坏导致存储中SQL Server数据库崩溃。对数据库文件进行恢复后，用户发现有4个ndf文件的大小变为0KB。该SQL Server数据库每10天生成一个大小相同的NDF文件，该SQL Server数据库包含两个LDF文件。
性能诊断工具DBdoctor如何快速纳管数据库PolarDB-X
DBdoctor是一款基于eBPF技术的数据库性能诊断工具，已通过阿里云PolarDB分布式版（V2.3）认证。PolarDB-X是阿里云的高性能云原生分布式数据库，采用Shared-nothing和存储计算分离架构，支持高可用、水平扩展和低成本存储。PolarDB-X V2.3.0在读写混合场景下对比开源MySQL有30-40%的性能提升。DBdoctor能按MySQL方式纳管PolarDB-X的DN节点，提供性能洞察和诊断。用户可通过指定步骤安装PolarDB-X和DBdoctor，实现数据库的管理和性能监控。
数据库性能诊断工具DBdoctor通过阿里云PolarDB产品生态集成认证
DBdoctor（V3.1.0）成功通过阿里云PolarDB分布式版（V2.3）集成认证，展现优秀兼容性和稳定性。此工具是聚好看科技的内核级数据库性能诊断产品，运用eBPF技术诊断SQL执行，提供智能巡检、根因分析和优化建议。最新版V3.1.1增加了对PolarDB-X和OceanBase的支持，以及基于cost的索引诊断功能。PolarDB-X是阿里巴巴的高性能云原生分布式数据库，兼容MySQL生态。用户可通过提供的下载地址、在线试用链接和部署指南体验DBdoctor。
探秘Redis分布式锁：实战与注意事项
本文介绍了Redis分区容错中的分布式锁概念，包括利用Watch实现乐观锁和使用setnx防止库存超卖。乐观锁通过Watch命令监控键值变化，在事务中执行修改，若键值被改变则事务失败。Java代码示例展示了具体实现。setnx命令用于库存操作，确保无超卖，通过设置锁并检查库存来更新。文章还讨论了分布式锁存在的问题，如客户端阻塞、时钟漂移和单点故障，并提出了RedLock算法来提高可靠性。Redisson作为生产环境的分布式锁实现，提供了可重入锁、读写锁等高级功能。最后，文章对比了Redis、Zookeeper和etcd的分布式锁特性。
MongoDB观点：让生成式AI成为业务增长的新动能，游戏公司可以这样做
游戏公司采用检索增强生成（RAG）技术，如MongoDB Atlas Vector Search，以提高AI输出的准确性和定制化服务。通过灵活的文档数据库如MongoDB Atlas，企业能更好地集成AI，确保数据安全并抓住创新机遇。ChatGPT标志着AI时代的转折点，游戏公司凭借大量数据优势，有望在这一变革中引领行业发展。
【MySQL系列笔记】常用SQL
常用SQL分为三种类型，分别为DDL，DML和DQL；这三种类型的SQL语句分别用于管理数据库结构、操作数据、以及查询数据，是数据库操作中最常用的语句类型。 在后面学习的多表联查中，SQL是分析业务后业务后能否实现的基础，以及后面如何书写动态SQL，以及完成级联查询的关键。
查询提速11倍、资源节省70%，阿里云数据库内核版 Apache Doris 在网易日志和时序场景的实践
网易的灵犀办公和云信利用 Apache Doris 改进了大规模日志和时序数据处理，取代了 Elasticsearch 和 InfluxDB。Doris 实现了更低的服务器资源消耗和更高的查询性能，相比 Elasticsearch，查询速度提升至少 11 倍，存储资源节省达 70%。Doris 的列式存储、高压缩比和倒排索引等功能，优化了日志和时序数据的存储与分析，降低了存储成本并提高了查询效率。在灵犀办公和云信的实际应用中，Doris 显示出显著的性能优势，成功应对了数据增长带来的挑战。
熟悉Redis吗，那Redis的过期键删除策略是什么
对于Redis，我们业务开发一般都只关心Redis键值对的查询、修改操作，可能因为懒或者只想能用就行，呵呵。很少关心键值对存储在什么地方、键值对过期了会怎么样、Redis有没什么策略处理过期的键、Redis处理过期键又有什么作用？但这些问题却是Java程序员在Redis上进阶的必备知识，不要埋怨Java要学习的系统知识为什么这么多，因为这些确确实实是进阶的程序员所必须掌握的。我们往下看看~
数据库
数据库领域前沿技术分享与交流
