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一文详解Mongodb数据库，适合大数据存储
什么是数据库在网络交互的过程中，不仅会有数据的传递，也会有新数据的产生。比如我们目前的网站登录注册项目，在用户注册后，我们只是把数据添加到了服务器的内存中，但是程序一旦关闭或者重启，内存中的数据就消失了，服务器会恢复到最初的样子，那注册的用户数据也就没有了。这对于网站来讲，是不可接受的。那么如何解决这个问题呢？ 服务器程序，就像是我们大脑的记忆，并不是长久···
- 发布时间：2025-05-16
- 作者：益强科技
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深入浅出 MySQL 索引之一
你好，我是悟空。 本文目录如下： 一、前言 最近在梳理 MySQL 核心知识，刚好梳理到了 MySQL 索引相关的知识，我的文章风格很多都是原理 + 实战的方式带你去了解知识点，所以本篇也是。 当然，索引的知识点还是很多的，本篇是对索引的基础知识进行讲解，不涉及索引的底层原理，以及未涉及到如何查看执行计划，将会分成多篇进行讲解，请持续关注~ 二、索引 VS···
- 发布时间：2025-05-16
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漫谈“数据拆分层次对比”
当企业数据达到一个规模后，不得不面临数据拆分的问题。使用分布式数据库是一个相对“简单”的选择。通过分布式架构可以支撑海量规模，也避免的拆分所带来的各种“麻烦”。当然，分布式数据库也不是“银弹”，会有其适用的场景。如在分布式数据库下无法解决的话，仍然是需要面临拆分问题。但如何拆分数据是一个令人头疼的问题，除了要结合业务拆分外，具体拆分的粒度也是需要关注的。可···
- 发布时间：2025-05-16
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MySQL 调试环境搭建：VSCode Docker
近期使用 gdb 调试比较多，发现了很多好用的功能，而在 Mac 上使用 gdb 调试，体验不太顺畅。 为此，基于 Docker 搭建了一套 CentOS 环境，结合 VSCode 和 gdb 来调试 MySQL，拿出来和大家分享。 本文基于Mac + MySQL 8.0.32，对于在其它系统上搭建 MySQL 调试环境，安装好Docker Desktop···
- 发布时间：2025-05-16
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自建MongoDB实践：MongoDB 分片集群
一般来说，在数据库系统和计算系统中，我们有两种方法来提高其性能。第一个是简单地用更强大的服务器取代我们常规的服务器，一般我们称之为垂直扩容（或纵向扩容）。垂直扩容的主要缺点是它有限制：它不能无限扩大，这取决于多方面的因素。诸如：硬件已达到其物理极限、云提供商不能为我们提供更强大的服务器。 提高性能的第二种方法是使用具有相同容量的服务器并增加其数量，一般我···
- 发布时间：2025-05-16
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聊聊宽表为什么横行？你学会了吗？
宽表在BI业务中比比皆是，每次建设BI系统时首先要做的就是准备宽表。有时系统中的宽表可能会有上千个字段，经常因为“过宽”超过了数据库表字段数量限制还要再拆分。 为什么大家乐此不疲地造宽表呢？主要原因有两个。 一是为了提高查询性能。现代BI通常使用关系数据库作为后台，而SQL通常使用的HASH JOIN算法，在关联表数量和关联层级变多的时候，计算性能会急剧下···
- 发布时间：2025-05-16
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MongoDB数据库性能监控看这一篇就够了
最近项目在使用MongoDB作为图片和文档的存储数据库，为啥不直接存MySQL里，还要搭个MongoDB集群，麻不麻烦？ 让我们一起，一探究竟，继续学习MongoDB数据库性能监控，实现快速入门，丰富个人简历，提高面试level，给自己增加一点谈资，秒变面试小达人，BAT不是梦。 一、MongoDB启动慢1、启动日常卡住根本不用为了截屏而快速操作，Mon···
- 发布时间：2025-05-16
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Redis 的 BigKey、HotKey 又引发了线上事故！
问题的严重性 首先，要申明一下，问题的严重性。 BigKey（大key）和HotKey（热key）的问题是较常见。 这类问题不止会使服务的性能下降，还会影响用户正常使用功能， 甚至会造成大范围的服务故障，故障有时还会发生连环效应，导致更加严重的后果，发生系统的雪崩，造成巨大的经济损失，巨大的品牌损伤。 所以，在 Redis 运维过程中，由于 Bigkey ···
- 发布时间：2025-05-16
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系统上线前，SQL脚本的九大坑
前言 系统上线时，非常容易出问题。 即使之前在测试环境，已经执行过SQL脚本了。但是有时候，在系统上线时，在生产环境执行相同的SQL脚本，还是有可能出现一些问题。 有些小公司，SQL脚本是开发自己执行的，有很大的风险。 有些大厂，有专业的DBA把关，但DBA也不是万能的，还是有可能会让一些错误的SQL脚本被生产环境执行了，比如：update语句的顺序不对。···
- 发布时间：2025-05-16
- 作者：益强科技
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Docker安装Canal、MySQL 进行简单测试与实现Redis和MySQL 缓存一致性
一、简介 canal[kənæl]，译意为水道/管道/沟渠，主要用途是基于MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费。早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署，存在跨机房同步的业务需求，实现方式主要是基于业务 trigger 获取增量变更。从 2010 年开始，业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步，由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业···
- 发布时间：2025-05-16
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