mysql索引原理与慢查询优化2

Wesley13
• 阅读 339

七 正确使用索引

一 索引未命中

并不是说我们创建了索引就一定会加快查询速度,若想利用索引达到预想的提高查询速度的效果,我们在添加索引时,必须遵循以下问题

1 范围问题,或者说条件不明确,条件中出现这些符号或关键字:>、>=、<、<=、!= 、between...and...、like、

大于号、小于号

mysql索引原理与慢查询优化2

不等于!=

mysql索引原理与慢查询优化2

between ...and...

mysql索引原理与慢查询优化2

like

mysql索引原理与慢查询优化2 mysql索引原理与慢查询优化2

2 尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*),表示字段不重复的比例,比例越大我们扫描的记录数越少,唯一键的区分度是1,而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0,那可能有人会问,这个比例有什么经验值吗?使用场景不同,这个值也很难确定,一般需要join的字段我们都要求是0.1以上,即平均1条扫描10条记录

#先把表中的索引都删除,让我们专心研究区分度的问题

#先把表中的索引都删除,让我们专心研究区分度的问题
mysql> desc s1;
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field  | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id     | int(11)     | YES  | MUL | NULL    |       |
| name   | varchar(20) | YES  |     | NULL    |       |
| gender | char(5)     | YES  |     | NULL    |       |
| email  | varchar(50) | YES  | MUL | NULL    |       |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)

mysql> drop index a on s1;
Query OK, 0 rows affected (0.20 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> drop index d on s1;
Query OK, 0 rows affected (0.18 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> desc s1;
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field  | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id     | int(11)     | YES  |     | NULL    |       |
| name   | varchar(20) | YES  |     | NULL    |       |
| gender | char(5)     | YES  |     | NULL    |       |
| email  | varchar(50) | YES  |     | NULL    |       |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)

mysql索引原理与慢查询优化2

分析原因

我们编写存储过程为表s1批量添加记录,name字段的值均为egon,也就是说name这个字段的区分度很低(gender字段也是一样的,我们稍后再搭理它)

回忆b+树的结构,查询的速度与树的高度成反比,要想将树的高低控制的很低,需要保证:在某一层内数据项均是按照从左到右,从小到大的顺序依次排开,即左1<左2<左3<...

而对于区分度低的字段,无法找到大小关系,因为值都是相等的,毫无疑问,还想要用b+树存放这些等值的数据,只能增加树的高度,字段的区分度越低,则树的高度越高。极端的情况,索引字段的值都一样,那么b+树几乎成了一根棍。本例中就是这种极端的情况,name字段所有的值均为'egon'

#现在我们得出一个结论:为区分度低的字段建立索引,索引树的高度会很高,然而这具体会带来什么影响呢???

#1:如果条件是name='xxxx',那么肯定是可以第一时间判断出'xxxx'是不在索引树中的(因为树中所有的值均为'egon’),所以查询速度很快

#2:如果条件正好是name='egon',查询时,我们永远无法从树的某个位置得到一个明确的范围,只能往下找,往下找,往下找。。。这与全表扫描的IO次数没有多大区别,所以速度很慢

3 =和in可以乱序,比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序,mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式

4 索引列不能参与计算,保持列“干净”,比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引,原因很简单,b+树中存的都是数据表中的字段值,但进行检索时,需要把所有元素都应用函数才能比较,显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’)

mysql索引原理与慢查询优化2

5 and/or

#1、and与or的逻辑
    条件1 and 条件2:所有条件都成立才算成立,但凡要有一个条件不成立则最终结果不成立
    条件1 or 条件2:只要有一个条件成立则最终结果就成立

#2、and的工作原理
    条件:
        a = 10 and b = 'xxx' and c > 3 and d =4
    索引:
        制作联合索引(d,a,b,c)
    工作原理:
        对于连续多个and:mysql会按照联合索引,从左到右的顺序找一个区分度高的索引字段(这样便可以快速锁定很小的范围),加速查询,即按照d—>a->b->c的顺序

#3、or的工作原理
    条件:
        a = 10 or b = 'xxx' or c > 3 or d =4
    索引:
        制作联合索引(d,a,b,c)

    工作原理:
        对于连续多个or:mysql会按照条件的顺序,从左到右依次判断,即a->b->c->d

mysql索引原理与慢查询优化2

在左边条件成立但是索引字段的区分度低的情况下(name与gender均属于这种情况),会依次往右找到一个区分度高的索引字段,加速查询

mysql索引原理与慢查询优化2

mysql索引原理与慢查询优化2

经过分析,在条件为name='egon' and gender='male' and id>333 and email='xxx'的情况下,我们完全没必要为前三个条件的字段加索引,因为只能用上email字段的索引,前三个字段的索引反而会降低我们的查询效率

mysql索引原理与慢查询优化2

6 最左前缀匹配原则(详见第八小节),非常重要的原则,对于组合索引mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配(指的是范围大了,有索引速度也慢),比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整。

mysql索引原理与慢查询优化2

7 其他情况

- 使用函数
    select * from tb1 where reverse(email) = 'egon';

- 类型不一致
    如果列是字符串类型,传入条件是必须用引号引起来,不然...
    select * from tb1 where email = 999;

#排序条件为索引,则select字段必须也是索引字段,否则无法命中
- order by
    select name from s1 order by email desc;
    当根据索引排序时候,select查询的字段如果不是索引,则速度仍然很慢
    select email from s1 order by email desc;
    特别的:如果对主键排序,则还是速度很快:
        select * from tb1 order by nid desc;

- 组合索引最左前缀
    如果组合索引为:(name,email)
    name and email       -- 命中索引
    name                 -- 命中索引
    email                -- 未命中索引


- count(1)或count(列)代替count(*)在mysql中没有差别了

- create index xxxx  on tb(title(19)) #text类型,必须制定长度

二 其他注意事项

- 避免使用select *
- count(1)或count(列) 代替 count(*)
- 创建表时尽量时 char 代替 varchar
- 表的字段顺序固定长度的字段优先
- 组合索引代替多个单列索引(经常使用多个条件查询时)
- 尽量使用短索引
- 使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub-Queries)
- 连表时注意条件类型需一致
- 索引散列值(重复少)不适合建索引,例:性别不适合

八 联合索引与覆盖索引

一 联合索引

联合索引时指对表上的多个列合起来做一个索引。联合索引的创建方法与单个索引的创建方法一样,不同之处在仅在于有多个索引列,如下

mysql> create table t(
    -> a int,
    -> b int,
    -> primary key(a),
    -> key idx_a_b(a,b)
    -> );
Query OK, 0 rows affected (0.11 sec)

mysql索引原理与慢查询优化2

那么何时需要使用联合索引呢?在讨论这个问题之前,先来看一下联合索引内部的结果。从本质上来说,联合索引就是一棵B+树,不同的是联合索引的键值得数量不是1,而是>=2。接着来讨论两个整型列组成的联合索引,假定两个键值得名称分别为a、b如图

可以看到这与我们之前看到的单个键的B+树并没有什么不同,键值都是排序的,通过叶子结点可以逻辑上顺序地读出所有数据,就上面的例子来说,即(1,1),(1,2),(2,1),(2,4),(3,1),(3,2),数据按(a,b)的顺序进行了存放。

因此,对于查询select * from table where a=xxx and b=xxx, 显然是可以使用(a,b) 这个联合索引的,对于单个列a的查询select * from table where a=xxx,也是可以使用(a,b)这个索引的。

但对于b列的查询select * from table where b=xxx,则不可以使用(a,b) 索引,其实你不难发现原因,叶子节点上b的值为1、2、1、4、1、2显然不是排序的,因此对于b列的查询使用不到(a,b) 索引

联合索引的第二个好处是在第一个键相同的情况下,已经对第二个键进行了排序处理,例如在很多情况下应用程序都需要查询某个用户的购物情况,并按照时间进行排序,最后取出最近三次的购买记录,这时使用联合索引可以帮我们避免多一次的排序操作,因为索引本身在叶子节点已经排序了,如下

#===========准备表==============
create table buy_log(
    userid int unsigned not null,
    buy_date date
);

insert into buy_log values
(1,'2009-01-01'),
(2,'2009-01-01'),
(3,'2009-01-01'),
(1,'2009-02-01'),
(3,'2009-02-01'),
(1,'2009-03-01'),
(1,'2009-04-01');

alter table buy_log add key(userid);
alter table buy_log add key(userid,buy_date);

#===========验证==============
mysql> show create table buy_log;
| buy_log | CREATE TABLE `buy_log` (
  `userid` int(10) unsigned NOT NULL,
  `buy_date` date DEFAULT NULL,
  KEY `userid` (`userid`),
  KEY `userid_2` (`userid`,`buy_date`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 |

#可以看到possible_keys在这里有两个索引可以用,分别是单个索引userid与联合索引userid_2,但是优化器最终选择了使用的key是userid因为该索引的叶子节点包含单个键值,所以理论上一个页能存放的记录应该更多
mysql> explain select * from buy_log where userid=2;
+----+-------------+---------+------+-----------------+--------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table   | type | possible_keys   | key    | key_len | ref   | rows | Extra |
+----+-------------+---------+------+-----------------+--------+---------+-------+------+-------+
|  1 | SIMPLE      | buy_log | ref  | userid,userid_2 | userid | 4       | const |    1 |       |
+----+-------------+---------+------+-----------------+--------+---------+-------+------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

#接着假定要取出userid为1的最近3次的购买记录,用的就是联合索引userid_2了,因为在这个索引中,在userid=1的情况下,buy_date都已经排序好了
mysql> explain select * from buy_log where userid=1 order by buy_date desc limit 3;
+----+-------------+---------+------+-----------------+----------+---------+-------+------+--------------------------+
| id | select_type | table   | type | possible_keys   | key      | key_len | ref   | rows | Extra                    |
+----+-------------+---------+------+-----------------+----------+---------+-------+------+--------------------------+
|  1 | SIMPLE      | buy_log | ref  | userid,userid_2 | userid_2 | 4       | const |    4 | Using where; Using index |
+----+-------------+---------+------+-----------------+----------+---------+-------+------+--------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

#ps:如果extra的排序显示是Using filesort,则意味着在查出数据后需要二次排序


#对于联合索引(a,b),下述语句可以直接使用该索引,无需二次排序
select ... from table where a=xxx order by b;

#然后对于联合索引(a,b,c)来首,下列语句同样可以直接通过索引得到结果
select ... from table where a=xxx order by b;
select ... from table where a=xxx and b=xxx order by c;

#但是对于联合索引(a,b,c),下列语句不能通过索引直接得到结果,还需要自己执行一次filesort操作,因为索引(a,c)并未排序
select ... from table where a=xxx order by c;

二 覆盖索引

InnoDB存储引擎支持覆盖索引(covering index,或称索引覆盖),即从辅助索引中就可以得到查询记录,而不需要查询聚集索引中的记录。

使用覆盖索引的一个好处是:辅助索引不包含整行记录的所有信息,故其大小要远小于聚集索引,因此可以减少大量的IO操作

注意:覆盖索引技术最早是在InnoDB Plugin中完成并实现,这意味着对于InnoDB版本小于1.0的,或者MySQL数据库版本为5.0以下的,InnoDB存储引擎不支持覆盖索引特性

对于InnoDB存储引擎的辅助索引而言,由于其包含了主键信息,因此其叶子节点存放的数据为(primary key1,priamey key2,...,key1,key2,...)。例如

select age from s1 where id=123 and name = 'egon'; #id字段有索引,但是name字段没有索引,该sql命中了索引,但未覆盖,需要去聚集索引中再查找详细信息。
最牛逼的情况是,索引字段覆盖了所有,那全程通过索引来加速查询以及获取结果就ok了
mysql> desc s1;
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id | int(11) | NO | | NULL | |
| name | varchar(20) | YES | | NULL | |
| gender | char(6) | YES | | NULL | |
| email | varchar(50) | YES | | NULL | |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
4 rows in set (0.21 sec)

mysql> explain select name from s1 where id=1000; #没有任何索引
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | s1 | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2688336 | 10.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> create index idx_id on s1(id); #创建索引
Query OK, 0 rows affected (4.16 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> explain select name from s1 where id=1000; #命中辅助索引,但是未覆盖索引,还需要从聚集索引中查找name
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------+---------+-------+------+----------+-------+
| 1 | SIMPLE | s1 | NULL | ref | idx_id | idx_id | 4 | const | 1 | 100.00 | NULL |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------+---------+-------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.08 sec)

mysql> explain select id from s1 where id=1000; #在辅助索引中就找到了全部信息,Using index代表覆盖索引
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------+---------+-------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------+---------+-------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | s1 | NULL | ref | idx_id | idx_id | 4 | const | 1 | 100.00 | Using index |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------+---------+-------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.03 sec)

覆盖索引的另外一个好处是对某些统计问题而言的。基于上一小结创建的表buy_log,查询计划如下

mysql> explain select count(*) from buy_log;
+----+-------------+---------+-------+---------------+--------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table   | type  | possible_keys | key    | key_len | ref  | rows | Extra       |
+----+-------------+---------+-------+---------------+--------+---------+------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | buy_log | index | NULL          | userid | 4       | NULL |    7 | Using index |
+----+-------------+---------+-------+---------------+--------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

innodb存储引擎并不会选择通过查询聚集索引来进行统计。由于buy_log表有辅助索引,而辅助索引远小于聚集索引,选择辅助索引可以减少IO操作,故优化器的选择如上key为userid辅助索引

对于(a,b)形式的联合索引,一般是不可以选择b中所谓的查询条件。但如果是统计操作,并且是覆盖索引,则优化器还是会选择使用该索引,如下

#联合索引userid_2(userid,buy_date),一般情况,我们按照buy_date是无法使用该索引的,但特殊情况下:查询语句是统计操作,且是覆盖索引,则按照buy_date当做查询条件时,也可以使用该联合索引
mysql> explain select count(*) from buy_log where buy_date >= '2011-01-01' and buy_date < '2011-02-01';
+----+-------------+---------+-------+---------------+----------+---------+------+------+--------------------------+
| id | select_type | table   | type  | possible_keys | key      | key_len | ref  | rows | Extra                    |
+----+-------------+---------+-------+---------------+----------+---------+------+------+--------------------------+
|  1 | SIMPLE      | buy_log | index | NULL          | userid_2 | 8       | NULL |    7 | Using where; Using index |
+----+-------------+---------+-------+---------------+----------+---------+------+------+--------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

九 查询优化神器-explain

关于explain命令相信大家并不陌生,具体用法和字段含义可以参考官网explain-output,这里需要强调rows是核心指标,绝大部分rows小的语句执行一定很快(有例外,下面会讲到)。所以优化语句基本上都是在优化rows。

执行计划:让mysql预估执行操作(一般正确)
    all < index < range < index_merge < ref_or_null < ref < eq_ref < system/const
    id,email

    慢:
        select * from userinfo3 where name='alex'

        explain select * from userinfo3 where name='alex'
        type: ALL(全表扫描)
            select * from userinfo3 limit 1;
    快:
        select * from userinfo3 where email='alex'
        type: const(走索引)

http://blog.itpub.net/29773961/viewspace-1767044/

十 慢查询优化的基本步骤

0.先运行看看是否真的很慢,注意设置SQL_NO_CACHE
1.where条件单表查,锁定最小返回记录表。这句话的意思是把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起,单表每个字段分别查询,看哪个字段的区分度最高
2.explain查看执行计划,是否与1预期一致(从锁定记录较少的表开始查询)
3.order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查
4.了解业务方使用场景
5.加索引时参照建索引的几大原则
6.观察结果,不符合预期继续从0分析

十一 慢日志管理

        慢日志
            - 执行时间 > 10
            - 未命中索引
            - 日志文件路径

        配置:
            - 内存
                show variables like '%query%';
                show variables like '%queries%';
                set global 变量名 = 值
            - 配置文件
                mysqld --defaults-file='E:\wupeiqi\mysql-5.7.16-winx64\mysql-5.7.16-winx64\my-default.ini'

                my.conf内容:
                    slow_query_log = ON
                    slow_query_log_file = D:/....

                注意:修改配置文件之后,需要重启服务

日志管理

MySQL日志管理
========================================================
错误日志: 记录 MySQL 服务器启动、关闭及运行错误等信息
二进制日志: 又称binlog日志,以二进制文件的方式记录数据库中除 SELECT 以外的操作
查询日志: 记录查询的信息
慢查询日志: 记录执行时间超过指定时间的操作
中继日志: 备库将主库的二进制日志复制到自己的中继日志中,从而在本地进行重放
通用日志: 审计哪个账号、在哪个时段、做了哪些事件
事务日志或称redo日志: 记录Innodb事务相关的如事务执行时间、检查点等
========================================================
一、bin-log
1. 启用
# vim /etc/my.cnf
[mysqld]
log-bin[=dir\[filename]]
# service mysqld restart
2. 暂停
//仅当前会话
SET SQL_LOG_BIN=0;
SET SQL_LOG_BIN=1;
3. 查看
查看全部:
# mysqlbinlog mysql.000002
按时间:
# mysqlbinlog mysql.000002 --start-datetime="2012-12-05 10:02:56"
# mysqlbinlog mysql.000002 --stop-datetime="2012-12-05 11:02:54"
# mysqlbinlog mysql.000002 --start-datetime="2012-12-05 10:02:56" --stop-datetime="2012-12-05 11:02:54" 

按字节数:
# mysqlbinlog mysql.000002 --start-position=260
# mysqlbinlog mysql.000002 --stop-position=260
# mysqlbinlog mysql.000002 --start-position=260 --stop-position=930
4. 截断bin-log(产生新的bin-log文件)
a. 重启mysql服务器
b. # mysql -uroot -p123 -e 'flush logs'
5. 删除bin-log文件
# mysql -uroot -p123 -e 'reset master' 


二、查询日志
启用通用查询日志
# vim /etc/my.cnf
[mysqld]
log[=dir\[filename]]
# service mysqld restart

三、慢查询日志
启用慢查询日志
# vim /etc/my.cnf
[mysqld]
log-slow-queries[=dir\[filename]]
long_query_time=n
# service mysqld restart
MySQL 5.6:
slow-query-log=1
slow-query-log-file=slow.log
long_query_time=3
查看慢查询日志
测试:BENCHMARK(count,expr)
SELECT BENCHMARK(50000000,2*3);
点赞
收藏
评论区
推荐文章
blmius blmius
1年前
MySQL:[Err] 1292 - Incorrect datetime value: ‘0000-00-00 00:00:00‘ for column ‘CREATE_TIME‘ at row 1
文章目录问题用navicat导入数据时,报错:原因这是因为当前的MySQL不支持datetime为0的情况。解决修改sql\mode:sql\mode:SQLMode定义了MySQL应支持的SQL语法、数据校验等,这样可以更容易地在不同的环境中使用MySQL。全局s
Wesley13 Wesley13
1年前
MySQL查询按照指定规则排序
1.按照指定(单个)字段排序selectfromtable_nameorderiddesc;2.按照指定(多个)字段排序selectfromtable_nameorderiddesc,statusdesc;3.按照指定字段和规则排序selec
天翼云高可用虚拟IP(HAVIP)实践
(一)产品概述天翼云高可用虚拟IP(HighAvailabilityVirtualIPAddress,简称HAVIP)是一种可用独立创建和删除的私有网络IP地址资源。通过在VIPCIDR中申请一个私有网络IP地址,然后与高可用软件(如高可用软件Keepalived)配合使用,可用在VPC中搭建高可用的主备集群服务,提高VPC中服务的可用性。限制和说明
SPDK QOS机制解析
本文关键词:intelspdkbdevqos序:intelspdk软件在存储领域应用广泛。因其可以高效管理linux系统的nvmessd盘,又支持vhostuser协议可以对接qemu虚拟机,在云计算领域通常被用来做本地盘云主机的存储管理软件。如此优秀的一款软件,有必要仔细分析其内部的实现机制,本篇文章主要介绍spdkqos机制。spdk
3A网络 3A网络
4个月前
理解 virt、res、shr 之间的关系(linux 系统篇)
理解virt、res、shr之间的关系(linux系统篇)前言想必在linux上写过程序的同学都有分析进程占用多少内存的经历,或者被问到这样的问题——你的程序在运行时占用了多少内存(物理内存)?通常我们可以通过t
初识DevOps
基本概念和延伸的思考DevOps,是Development(开发)和Operations(运维)组成的复合词,一般译为“开发运维一体化”。看到这个概念,首先会产生几个问题:开发是什么,哪些环节是开发?运维是什么,哪些环节是运维?开发人员写好代码在本地调试,环境出问题了自己来调整,这是开发工作还是运维工作?系统故障后,运维人员发现是配置文件内容出错了就改成了正
高性能API网关Kong介绍
本文关键词:高性能、API网关、Kong、微服务1.Introduction是随着微服务(Microservice)概念兴起的一种架构模式。原本一个庞大的单体应用(Allinone)业务系统被拆分成许多微服务(Microservice)系统进行独立的维护和部署,服务拆分带来的变化是API的规模成倍增长,API的管理难度也在日益增加,使用API网关发布和管
一个关于SDWAN单臂部署方案验证的实验
假设有这样一张网络,其中RTA和PCA表示某公司的A分支,通过中国电信CT路由器接入互联网ISP;RTB和PCB表示某公司的B分支,通过中国联通CU路由器接入互联网ISP。DNS(8.8.8.8)表示某互联网应用。为实现A分支私网192.168.2.0/24和B分支私网192.168.3.0/24的互通,现计划使用某厂商的SDWAN方案进打通两个内网,像下图
SPDK对接Ceph性能优化
关键词:SPDK、NVMeOF、Ceph、CPU负载均衡SPDK是intel公司主导开发的一套存储高性能开发套件,提供了一组工具和库,用于编写高性能、可扩展和用户态存储应用。它通过使用一些关键技术实现了高性能:1.将所有必需的驱动程序移到用户空间,以避免系统调用并且支持零拷贝访问2.IO的完成通过轮询硬件而不是依赖中断,以降低时延3.使用消息传递,以避免IO
helloworld_34035044 helloworld_34035044
7个月前
皕杰报表之UUID
​在我们用皕杰报表工具设计填报报表时,如何在新增行里自动增加id呢?能新增整数排序id吗?目前可以在新增行里自动增加id,但只能用uuid函数增加UUID编码,不能新增整数排序id。uuid函数说明:获取一个UUID,可以在填报表中用来创建数据ID语法:uuid()或uuid(sep)参数说明:sep布尔值,生成的uuid中是否包含分隔符'',缺省为
3A网络 3A网络
4个月前
开发一个不需要重写成 Hive QL 的大数据 SQL 引擎
开发一个不需要重写成HiveQL的大数据SQL引擎学习大数据技术的核心原理,掌握一些高效的思考和思维方式,构建自己的技术知识体系。明白了原理,有时甚至不需要学习,顺着原理就可以推导出各种实现细节。各种知识表象看杂乱无章,若只是学习