Category: MySQL Theory & Solution

[转]日订单量达到100万单后,我们做了订单中心重构 0

[转]日订单量达到100万单后,我们做了订单中心重构

1. 背景 几年前我曾经服务过的一家电商公司,随着业务增长我们每天的订单量很快从30万单增长到了100万单,订单总量也突破了一亿。当时用的Mysql数据库。根据监控,我们的每秒最高订单量已经达到了2000笔(不包括秒杀,秒杀TPS已经上万了。秒杀我们有一套专门的解决方案,详见《秒杀系统设计~亿级用户》)。不过,直到此时,订单系统还是单库单表,幸好当时数据库服务器配置不错,我们的系统才能撑住这么大的压力。 业务量还在快速增长,再不重构系统早晚出大事,我们花了一天时间快速制定了重构方案。 重构?说这么高大上,不就是分库分表吗?的确,就是分库分表。不过除了分库分表,还包括管理端的解决方案,比如运营,客服和商务需要从多维度查询订单数据,分库分表后,怎么满足大家的需求?分库分表后,上线方案和数据不停机迁移方案都需要慎重考虑。为了保证系统稳定,还需要考虑相应的降级方案。

[总结]MySQL经验 0

[总结]MySQL经验

如果MySQL磁盘满了,会发生什么?还真被我遇到了! 要进行磁盘碎片化整理。原因是datafree占据的空间太多,看看自己的系统的datafree大不大 show table status from 表名; 100G内存下,MySQL查询200G大表会OOM么?   MySQL中ORDER BY与LIMIT 不要一起用,有大坑 如果order by的列有相同的值时,mysql会随机选取这些行,为了保证每次都返回的顺序一致可以额外增加一个排序字段(比如:id),用两个字段来尽可能减少重复的概率。

[转]删库了,除了跑路还能怎么办? 0

[转]删库了,除了跑路还能怎么办?

1. 写在前面 虽然我们之前遇到的大多数的数据被删,都是运维同学或者 DBA 背锅的。但实际上,只要有数据操作权限的同学,都有可能踩到误删数据这条线。 今天我们就来聊聊误删数据前后,我们可以做些什么,减少误删数据的风险,和由误删数据带来的损失。

[转]百亿大表任意维度查询,如何做到毫秒级返回 0

[转]百亿大表任意维度查询,如何做到毫秒级返回

随着闲鱼业务的发展,用户规模达到数亿级,用户维度的数据指标,达到上百个之多。 如何从亿级别的数据中,快速筛选出符合期望的用户人群,进行精细化人群运营,是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法,从亿级别数据中,任意组合查询条件,筛选需要的数据,做到毫秒级返回。

[转]关于MySQL内核,一定要知道的! 0

[转]关于MySQL内核,一定要知道的!

近一个多月,写了一些MySQL内核的文字,稍作总结,希望对大家有帮助。 1.《InnoDB,为何并发如此之高?》 文章介绍了: (1)什么是并发控制; (2)并发控制的常见方法:锁,数据多版本; (3)redo,undo,回滚段的实践; (4)InnoDB如何利用回滚段实现MVCC,实现快照读。 结论是,快照读(Snapshot Read),这种不加锁的读,是InnoDB高并发的核心原因之一。 番外篇:《快照读,在RR和RC下的差异》 快照读,在可重复读与读提交两种事务隔离级别下,有微小的差异,文章通过案例做了简单叙述。

[转]史上最全的select加锁分析(Mysql) 0

[转]史上最全的select加锁分析(Mysql)

1. 引言 大家在面试中有没遇到面试官问你下面六句Sql的区别呢

  如果你能清楚的说出,这六句sql在不同的事务隔离级别下,是否加锁,加的是共享锁还是排它锁,是否存在间隙锁,那这篇文章就没有看的意义了。