• Redis集群数据一致性怎么保证?优化技巧全解析
    Redis集群数据一致性怎么保证?优化技巧全解析
    Redis集群通过主从复制、故障转移和一致性哈希保障数据一致性。优化方法包括:1.调整网络配置,提升网络性能;2.合理的数据分片策略,均衡负载;3.采用读写分离,提升读性能和降低主节点压力。
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  • Redis性能监控工具推荐及使用方法
    Redis性能监控工具推荐及使用方法
    常用的Redis性能监控工具包括Redis自带的INFO命令、慢查询日志、RedisInsight、Prometheus和Grafana组合以及Redis-benchmark。1.INFO命令适合快速诊断问题,但数据粒度较粗。2.慢查询日志有助于优化性能,但配置需谨慎。3.RedisInsight提供直观的监控和分析功能,但需考虑资源消耗。4.Prometheus和Grafana组合适用于大规模集群监控和长期趋势分析,部署复杂。5.Redis-benchmark用于测试性能极限,需结合实际业务场景分析。
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  • MySQL基础语法详解:从入门到精通
    MySQL基础语法详解:从入门到精通
    MySQL值得学习,因为它广泛应用于企业和项目中,能提升数据操作能力和职业竞争力。学习步骤包括:1.创建数据库和表,如CREATEDATABASElibrary_system;CREATETABLEbooks;2.掌握CRUD操作,如INSERT,SELECT,UPDATE,DELETE;3.优化查询性能,使用索引,如CREATEINDEXidx_authorONbooks(author);4.理解事务和锁,保证数据一致性,如STARTTRANSACTION;COMMIT;LOCKTABLES;5.学习高
    数据库 · MySQL   |  2个月前  |   418浏览 收藏
  • Redis与Elasticsearch数据同步方法
    Redis与Elasticsearch数据同步方法
    Redis和Elasticsearch组合可以实现数据的高效交互和协同应用。1.Redis用于存储需要实时更新和访问的数据,如电商平台的购物车。2.Elasticsearch用于存储和搜索需要复杂查询和分析的数据,如商品信息。3.通过消息队列如Kafka同步数据,确保两者数据一致性。4.利用Redis发布订阅功能实现数据实时推送和同步。
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    MySQL分区表实现按月份归类
    MySQL单表数据量,建议不要超过2000W行,否则会对性能有较大影响。最近接手了一个项目,单表数据超7000W行,一条简单的查询语句等了50多分钟都没出结果,实在是难受,最终,我们决定用分区
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    事件可以指定单次或以一定的间隔执行 SQL 代码。通常是将复杂的 SQL 语句使用存储过程封装好,然后周期性地调用存储过程完成一定的任务。 事件无需建立服务端连接,而是通过一个独立的事
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    缓存替换策略及应用(以Redis、InnoDB为例)
    1 概述 在操作系统的页面管理中,内存会维护一部分数据以备进程使用,但是由于内存的大小必然是远远小于硬盘的,当某些进程访问到内存中没有的数据时,必然需要从硬盘中读进内存,所以
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    老规矩,先抛结论后验证 string:有点像java的hashMap,存的时候什么key,取的时候也什么key,常用于做缓存,保存用户信息、查询列表等; hash:这个有点像hashMap的value又套了个hashMap,下文有举
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  • Redis批量删除KEY的方法
    Redis批量删除KEY的方法
    Redis 中有删除单个 Key 的指令 DEL,但好像没有批量删除 Key 的指令,不过我们可以借助 Linux 的 xargs 指令来完成这个动作。 复制代码 代码如下: redis-cli keys “*” | xargs redis-cli del //如果redis-cli没
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    MySQL 单机多实例安装(基于mysqld_multi)
    1、更新my.cnf配置文件1.cat /etc/mysql/my.cnf [mysqld_multi] mysqld=/usr/local/mysql/bin/mysqld_safe mysqladmin=/usr/local/mysql/bin/mysqladmin Log=/usr/local/mysql/logs/multi.log [mysqld1] datadir=/usr/local/mysql/data1 socket=/usr/local/mysql/run
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    谈谈InnoDB中的B+树索引
    索引类似于书的-- a为主键 create table t ( a int not null, b varchar(600), c int not null, primary key(a) ) engine=INNODB; insert into t values (1,'a',11), (2, 'b', 12), (3, 'c', 13), (4, 'd', 14);<center>图6:聚集索
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    修改自增起始值 ALTER TABLE table AUTO_INCREMENT = 100000; 创建用户 CREATE USER 'newuser'@'localhost' IDENTIFIED BY 'password'; GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'newuser'@'localhost'; FLUSH PRIVILEGES; 显示用户 SELECT * FROM mysql.USER; 查看
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    如何快速安全的插入千万条数据
    思路 1.估算文件大小 因为告诉文件有千万条,同时每条记录大概在20个字段左右,所以可以大致估算一下整个订单文件的大小,方法也很简单使用FileWriter往文件中插入一千万条数据,查看文件
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    企业数据需求不断变化,近年来变化趋势日益明显,从数据的3V特性看:体积,速度和变化;Big Data强调数据量,PB级以上,是静态数据。而Fast Data在数据量的基础上,意味着速度和和变化,意味
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