从5秒到0.02秒!MySQL全文索引性能优化实录
深夜的报警短信突然亮起:"商品搜索接口响应时间突破5秒!"查看日志,满屏的LIKE '%爆款%'查询正在疯狂吞噬CPU资源。这熟悉的场景是否也曾让您辗转难眠?作为数据库工程师,我们深知模糊查询是业务刚需,但当数据量突破百万级时,LIKE操作就像在高速公路上骑自
深夜的报警短信突然亮起:"商品搜索接口响应时间突破5秒!"查看日志,满屏的LIKE '%爆款%'查询正在疯狂吞噬CPU资源。这熟悉的场景是否也曾让您辗转难眠?作为数据库工程师,我们深知模糊查询是业务刚需,但当数据量突破百万级时,LIKE操作就像在高速公路上骑自
我是 Java 开发工程师,2 个月前公司开了 cursor 会员,让我们使用 AI 辅助编码提效,最近 Claude4 升级,让效率又提升了一个等级,这篇文章不对比,纯聊细节,讲讲我怎么用 AI 提效的。
最近我们遇到了一个看似简单但背后很有坑的需求:在千万级订单表中新增一个业务字段。需求来自隔壁项目组,他们需要这个字段做一些统计分析。
"系统又卡了!" 凌晨三点,运维小李的手机突然响起。排查后发现,某个用户在查询商品列表时,一口气翻到了第 1000 页,导致数据库 CPU 瞬间飙升到 100%,整个服务响应超时。
《基于WEB的大学生心理互助社区》是一个专门为大学生群体打造的综合性心理健康服务平台,该系统采用B/S架构设计,支持Java+SpringBoot和Python+Django两种主流技术栈实现,前端采用Vue框架结合ElementUI组件库构建用户界面,后端通
行存储的做法是:把同一本书的每一页按顺序钉在一起,整本书整整齐齐塞进书架。
mysql postgresql camera bigque 2025-09-04 21:26 3
异常情况下的数据丢失问题将极大地影响业务的可用性,尤其在一些核心场景的数据恢复过程更是耗时耗力。在业务支持上我们亟需一种方案,当数据库在发生故障既要保证数据一致性也要减少切换时间,尽可能减少甚至彻底免除人工的介入。
凌晨一点,数据组小李正盯着生产环境监控大屏上不断攀升的慢查询曲线,复杂的统计报表查询正在拖垮整个系统。此时业务方又发来新的需求:需要实时计算用户行为漏斗数据。这时小李突然想起,MySQL的内存临时表就像数据库世界里的"闪电侠",可以在特定场景下将查询速度提升近
在互联网软件开发领域,MySQL 作为一款广泛使用的关系型数据库,其性能优化至关重要。而索引,作为提升 MySQL 查询性能的关键手段,一旦失效,会导致查询效率大幅下降,影响整个系统的性能。今天,就来深入探讨一下 MySQL 索引什么时候会失效,帮助各位开发人
MySQL 的 Redo Log 和 Binlog 是两种完全不同、但又紧密协同的日志机制。理解这两种日志,对理解 MySQL 的事务机制有重要帮助。今天来聊一聊这两种日志。
按照官方部署文档一键部署本就不是什么难事。但如果你想要数据库共用,或者部署的多个应用都刚需依赖数据库,那么麻烦可能就来了~本篇文章想梳理的也是这部分内容
COMMIT的字面意思是“提交、完成”。从一个工作流的角度来看,你开启了一个事务,执行了一些操作(即使是只读查询),然后正常地、成功地结束了这项工作。使用 COMMIT可以清晰地表明“此事务已按预期顺利完成,没有遇到任何错误”。
说起数据库,玩 Docker 应用时,大家相常见的一般是 MySQL / MariaDB、PostgreSQL、以及一些轻量项目里用到的 SQLite。
伊朗国家油轮公司 (NITC) 和伊朗伊斯兰共和国航运公司 (IRISL) 是两家受到制裁的公司,它们运营着 64 艘船只、39 艘油轮和 25 艘货船,这些船只在黑客组织 Lab-Dookhtegan 针对伊朗海上基础设施发动的定向攻击中遭到入侵。
大家都知道mysql的默认数据库隔离级别嘛? 是的,就是RR,但是呢,为什么阿里这些互联网大厂,把mysql的数据隔离级别设置为RC呢?
其本质是传统分页机制在数据洪流下的失效:LIMIT 100000,10这样的查询,会让数据库像逐页翻阅千页文档的抄写员,机械地扫描前 10 万条记录再丢弃。
线上应用频繁出现超时告警(超时时间 1 s): getUiToken 接口异常状态码“-1”出现4037次(失败描述:业务请求异常),超过阈值50,协议:http,为服务端接口。当前失败率为0%,当前平均响应时间为150ms,TP50为2ms,TP90为896
MySQL 的高可用可以选择 MGR 方案,部署 MGR 很简单,可以参考《MySQL高可用-使用Docker部署MGR》,但在运行过程中,如果出现问题,如何快速解决?需要持续学习和实践。
在当今数字化浪潮中,数据已然成为最具价值的资产之一。从个人日常的照片、文档,到企业海量的业务数据、客户信息,数据量正呈爆发式增长。数据存储与管理作为处理这些宝贵信息的关键环节,其重要性不言而喻,无论是对处理大量数据的用户,还是开发者而言,都有着深远影响。
原子性(Atomicity):要么全部成功,要么全部失败回滚。一致性(Consistency):确保数据在事务前后都处于一致状态,就像A和B两个人转账前后钱总数不变一样。隔离性(Isolation):事务之间相互隔离,防止脏读、不可重复读等问题。持久性(Dur