高性能mysql简要分析

本文探讨了影响数据库性能的因素,包括SQL查询速度、服务器硬件、网卡流量、磁盘I/O、QPS和TPS。分析了大表、大事务对数据库性能的影响,并提出了分库分表、历史数据归档、事务管理等优化策略。

在主服务器中不要远程备份,或者在大型活动之前停止远程备份等耗费资源的操作

影响数据库查询性能因素:sql查询速度,服务器硬件,网卡流量,磁盘IO

超高QPS和TPS会影响sql查询效率

QPS是一秒钟处理请求的数量

大多数80%的优化都可以通过慢查询解决,优化sql

风险:大量的并发和超高的CPU使用率

大量的并发:数据库连接数被占满(max_connections默认100)

超高的CPU使用率:因CPU资源耗尽而出现宕机

磁盘IO风险:磁盘IO性能突然下降(使用更快的磁盘设备),其他大量消耗磁盘性能

的计划任务(调整计划任务,做好磁盘维护)

网卡流量风险:网卡IO被占满,可避免无法连接数据库的情况:减少从服务器数量,进行分级缓存

,避免使用select * 进行查询,分离业务网络和服务网络

还有什么会影响数据库性能:大表和大事务

大表:1、记录行数巨大,单表超过千万行数据

           2、表数据文件巨大,表数据文件超过10G

大表对DDL操作的影响:

1、建立索引需要很长时间,mysql版本<5.5建立索引会锁表

mysql版本>=5.5不会锁表但是会引起主从延迟。

2、修改表结构需要长时间锁表:会造成长时间的主从延迟。影响正常的数据操作

如何处理数据库中的大表:

一、分库分表将一张大表分成多个小表:难点:①分表主键的选择

②分表后跨分区数据的查询和统计

二、对大表进行历史数据归档--会减少对前后端业务的影响

前端表结构无变化,影响不大,不过需要增加一个历史查询的入口。(归档表可放在另一个服务器上)

难点:第一个难点,归档时间点的选择。(归档数据很少使用,如订单列表归档一年前的数据,日志类的归档一周前的数据)

第二个难点,如何进行归档,对大表的增删改查需要特别小心(轻则主从延迟,重则造成阻塞,影响正常访问)

大事务:什么是事务--事务是数据库系统区别于其他一切文件系统的重要特征之一(数据库服务器崩溃后可以恢复崩溃前的数据,保存数据的一致性)

事务是一组具有原子性的sql语句,或是一个独立的工作单元

(事务中的sql要么全部完成要么全部失败)

事务四大特性:原子性,一致性,隔离性,持久性

原子性:事务要么全部成功,要么全部失败

一致性:在事务开始之前和事务结束之后,都必须保持一致性状态

隔离性:在一个事务未结束之前对于其他事务是不可见的

mysql隔离级别默认可重复读

(四种隔离性:未提交读,事务可以读取未提交的数据,脏读(不建议使用)。

                         已提交读(默认隔离级别已提交读,mysql是例外默认可重复读),只能读取已提交的数据。

                         可重复读   

                         可串行化

(四种隔离级别的并发性由高到底)

持久性:事务一旦提交,所做的更改就会永久保存到数据库中

 

什么是大事务:运行时间比较长,操作的数据比较多的事务

风险:1、锁定太多数据,造成大量的阻塞和超时

2、回滚所需要的时间比较长。

3、容易造成主从延迟

如何处理大事务:避免一次性处理太多的数据(增删改查),可以分批次来进行操作

移出不必要的select的操作

 

 

 

 

 

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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