最近对数据库比较感兴趣,于是就去研究了下部分相关热门的数据库. MySQL 关系型数据库. 在不同的引擎上有不同 的存储方式. 查询语句是使用传统的sql语句,拥有较为成熟的体系,成熟度很高. 开源数据库的份额在不断增加,mysql的份额页在持续增长. 缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢. Mongodb 非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库.先解释一下文档的数据库,即可以存放xml.json.bson类型系那个的数据.这些数据具备自述性(self-describing),呈

项目简介 利用scrapy抓取51job上的python招聘信息,关键词为“python”,范围:全国 利用redis的set数据类型保存抓取过的url,现实避免重复抓取: 利用脚本实现每隔一段时间,网站更新后自动抓取: 利用mongo和mysql,分别保存抓取结果. 主要内容 网站分析 进入51job后,输入关键字python,搜索范围改为全国,通过分析得到该网页为静态网页 搜索后生成的url即为开始抓取的url:https://search.51job.com/list/000000,000

Redis 和 Mongo 都属于 No-SQL类型的数据库,他们的区别,联系是什么呢?看了一些文章,特总结如下. Redis 最大的特点是,快!为什么快,因为他将大量的东西存储在了memory中.但这并不表示,Redis只是store data only in memory. Actually, from time to time, Redis will add some checkpoint to save data into disk 这就导致一个问题.如果在两个check point 之

1.查询长时间不返回: 在表 t 执行下面的 SQL 语句: mysql> select * from t where id=1; 查询结果长时间不返回. 一般碰到这种情况的话,大概率是表 t 被锁住了.接下来分析原因的时候,一般都是首先执行一下 show processlist 命令,看看当前语句处于什么状态.然后我们再针对每种状态,去分析它们产生的原因.如何复现,以及如何处理.等 MDL 锁如下图所示,就是使用 show processlist 命令查看 Waiting for table

解决ipv6 访问问题 nohup socat TCP6-LISTEN:36001,reuseaddr,fork TCP4:127.0.0.1:36000 > /root/ip6to4.log 2>&1 & 安装docker 华为镜像元 镜像安装地址 https://mirrors.huaweicloud.com/ 切换docker 镜像 mongo 部署使用 持久化的安装mongo以及可视化 mongdb 服务器 网络 mynet ip 172.30.10.10 web控制

SESSION 1 SESSION 2 SESSION 3 START TRANSACTION START TRANSACTION START TRANSACTION INSERT       INSERT       INSERT ROLLBACK         Deadlock 解决方案:无解决方案   SESSION 1 SESSION 2 START TRANSACTION START TRANSACTION SELECT FOR UPDATE     SELECT FOR UPDAT

一.按时间点来统计 ), date_FORMAT(date_Field,'%Y-%m-%d %H:00:00') as dateStr from table_name group by dateStr

db.user.find({']}}).pretty(); db.user.find({primaryPhone:).forEach(function(user){print('my phonenum is '+user.primaryPhone)}); db.user.find({primaryPhone:{$exists:true}}).limit().count(); db.user.find({']}}).pretty(); db.user.find({$or:[{primaryPhon

这里,首先想说的是,现在的web应用,处理的数据对象,有结构化的,也有非结构化的.同时存在.但是在spring-boot操作数据库的时候,若是在properties文件中配置数据源的信息,通过默认配置加载数据源的话,往往只会启动一个. 我出于想弄清如何配置数据源的目的,在这里demo一个配置两个数据源的例子.分别是mysql和mongo.mysql的持久化采用的是mybatis. mongo的操作比较简单,直接贴上配置数据库的代码: package com.shihuc.dbconn.sourc

目录 一 . NoSQL 介绍 二.MongoDB简介 三.MongoDB特点 四. mongo应用场景 五. 安装配置mongodb 六.优化报警 一 . NoSQL 介绍 NoSQL,指的是非关系型的数据库. NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写 是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称. 对NoSQL最普遍的解释是"非关联型的",强调Key-Value Stores和文档数据库的优点,而不是单纯的RDBMS. NoSQL用于超大规模数据的存储. 这些类型的

没有什么东西是一成不变的,包含我们的理想和生活!MySQL作为一个免费的开源的关系型数据库,深受大家喜爱,从最初的无人问津到当下的去IOE,都体现出了MySQL举足轻重的作用.今天我们就从淘宝的发展来阐述MySQL在大型网站下的架构演变史! MySQL的可扩展性 架构的可扩展性往往和并发是息息相关,没有并发的增长,也就没有必要做高可扩展性的架构,这里对可扩展性进行简单介绍一下,常用的扩展手段有以下两种Scale-up : 纵向扩展,通过替换为更好的机器和资源来实现伸缩,提升服务能力Scale-o

MySQL.MongoDB.Redis数据库Docker镜像制作 在多台主机上进行数据库部署时,如果使用传统的MySQL的交互式的安装方式将会重复很多遍.如果做成镜像,那么我们只需要make once,就run everywhere了. 本文的Dockerfile内容包括MySQL.MongoDB.Redis.JDK.FastDFS Dockerfile样例 下面的样例中,在运行前需要将所需的软件包或文件夹放到tar目录下,其中还包括已经提前编译好的FastDFS.指定了数据库需要的存储文件夹(

MySQL主从复制 场景描述:主数据库服务器:192.168.10.130,MySQL已经安装,并且无应用数据.从数据库服务器:192.168.10.131,MySQL已经安装,并且无应用数据. 2.1 主服务器上进行的操作 启动mysql服务 /opt/mysql/init.d/mysql start 通过命令行登录管理MySQL服务器 /opt/mysql/bin/mysql -uroot -p'new-password' 授权给从数据库服务器192.168.10.131 mysql> GR

原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/Creator/本文链接地址: Mysql在大型网站的应用架构演变 本文已经被多处转载,包括CSDN推荐以及码农周刊等等,阅读数超过50w+,回流到我博客流量的还是比较少,不过这不重要, 后续会分享更多技术,尽量试图把自己理解的东西描述出来(很多时候自己的理解是90分,可是描述出来就只有60分了) CSDN的转载 :http://www.csdn.net/article/2014-06-10/2820160 伯乐在线的转

MYSQL数据库安装方法 yum/rpm方式安装mysql 只要执行yum install mysql-server即可. yum/rpm方式安装mysql应用场景:yum/rpm安装适用对数据库要求不太高的场合,例如并发不大,公司内部,企业内部的一些应用场景. 常规编译安装mysql 5.0-5.1系列是常规编译方式 采用cmake方式编译安装mysql 5.5-5.6系列是cmake编译方式 采用二进制方式免编译安装mysql 1.安装相关软件 cmake软件 [root@localhost

MySQL主从复制(Master-Slave)与读写分离(MySQL-Proxy)实践 Mysql作为目前世界上使用最广泛的免费数据库,相信所有从事系统运维的工程师都一定接触过.但在实际的生产环境中,由单台Mysql作为独立的数据库是完全不能满足实际需求的,无论是在安全性,高可用性以及高并发等各个方面. 因此,一般来说都是通过 主从复制(Master-Slave)的方式来同步数据,再通过读写分离(MySQL-Proxy)来提升数据库的并发负载能力 这样的方案来进行部署与实施的. 如下图所示: 下

原文出处:http://www.cnblogs.com/luckcs/articles/2543607.html MySQL主从复制(Master-Slave)与读写分离(MySQL-Proxy)实践 Mysql作为目前世界上使用最广泛的免费数据库,相信所有从事系统运维的工程师都一定接触过.但在实际的生产环境中,由单台Mysql作为独立的数据库是完全不能满足实际需求的,无论是在安全性,高可用性以及高并发等各个方面. 因此,一般来说都是通过 主从复制(Master-Slave)的方式来同步数据,再

原文: http://imysql.com/2015/07/23/something-important-about-mysql-design-reference.shtml 老叶观点:MySQL开发规范之我见 叶金荣 2015/07/23 0 大多数MySQL规范在网上也都能找得到相关的分享,在这里要分享的是老叶个人认为比较重要的,或者容易被忽视的,以及容易被混淆的一些地方. 1.默认使用InnoDB引擎[老叶观点]已多次呼吁过了,InnoDB适用于几乎99%的MySQL应用场景,而且在MyS

一.为什么要做Mysql的主从复制(读写分离)?通俗来讲,如果对数据库的读和写都在同一个数据库服务器中操作,业务系统性能会降低.为了提升业务系统性能,优化用户体验,可以通过做主从复制(读写分离)来减轻主数据库的负载.而且如果主数据库宕机,可快速将业务系统切换到从数据库上,可避免数据丢失. 二.MySQL主从复制 Mysql主从复制(读写分离)和集群的区别 我对MySQL也是刚开始研究,不是很专业.我的理解是:1.主从复制(读写分离):一般需要两台及以上数据库服务器即可(一台用于写入数据,一台用于

来源:http://ourmysql.com/archives/1396 大多数MySQL规范在网上也都能找得到相关的分享,在这里要分享的是老叶个人认为比较重要的,或者容易被忽视的,以及容易被混淆的一些地方. 1.默认使用InnoDB引擎 [老叶观点]已多次呼吁过了,InnoDB适用于几乎99%的MySQL应用场景,而且在MySQL 5.7的系统表都改成InnoDB了,还有什么理由再死守MyISAM呢. 此外,频繁读写的InnoDB表,一定要使用具有自增/顺序特征的整型作为显式主键. [参考]:

文正整理自:http://www.csdn.net/article/2014-06-10/2820160 可扩展性 架构的可扩展性往往和并发是息息相关,没有并发的增长,也就没有必要做高可扩展性的架构,这里对可扩展性进行简单介绍一下,常用的扩展手段有以下两种: Scale-up:纵向扩展,通过替换为更好的机器和资源来实现伸缩,提升服务能力 Scale-out:横向扩展,  通过加节点(机器)来实现伸缩,提升服务能力 对于互联网的高并发应用来说,无疑横向扩展才是出路,同时通过纵向购买更高端的机器也一