Swoole Table:内存里的“小金库” 各位朋友们,大家好!我是今天的主讲人,很高兴能和大家一起聊聊 Swoole 里一个非常实用的组件—— Table,也就是我们常说的内存表。 想象一下,你经营着一家小卖部,每天都要频繁查询商品价格、库存数量等信息。如果每次都去数据库里查,那速度慢得让人抓狂。这时候,你是不是特别想把这些常用的信息都记在一个小本本上,随时翻阅? Swoole Table 的作用就类似于这个“小本本”,它把数据存储在共享内存里,访问速度飞快,简直就是内存里的“小金库”! 什么是 Swoole Table? 简单来说,Swoole Table 是 Swoole 提供的基于共享内存的高性能数据结构。它可以用于进程间共享数据,而且由于数据直接存储在内存中,所以读写速度非常快。 共享内存: 允许多个进程访问同一块内存区域,避免了进程间数据传递的开销。 高性能: 内存读写速度远高于磁盘读写,适用于对性能要求高的场景。 进程间通信: 可以作为进程间通信的手段,方便不同进程共享数据。 为什么要用 Swoole Table? 在传统的 PHP 开发中,如果我们想实现进程间共享数据 …
PHP `Swoole` `Table`:共享内存表在多进程/协程间的应用
各位观众老爷,早上好! 今天咱就来聊聊PHP Swoole 里的 Table,这玩意儿可是个宝贝,能让你的多进程/协程程序像吃了德芙一样丝滑顺畅。 开场白:共享内存,为啥需要这玩意儿? 想象一下,你开了个小卖部,请了好几个店员(进程/协程)。每个店员都有自己的记账本(内存空间),客人来了,每个店员都得单独记录卖了多少东西。这效率,想想就头大! 如果有个公共的大账本(共享内存),所有店员都能往上面写,也能随时查阅,那效率是不是就嗖嗖地上去了? SwooleTable 就是这个公共的大账本,专门用来在多进程/协程之间共享数据。 SwooleTable 是个啥? 简单来说,SwooleTable 就是一个基于共享内存的哈希表。 它可以让不同的 Worker 进程或者协程之间共享数据,而不需要通过传统的IPC(进程间通信)方式,比如消息队列、信号量等等。这样可以大大提高数据共享的效率,减少通信的开销。 为啥不用传统的 IPC 方式? 传统的 IPC 方式就像店员之间互相打电话、发短信通知卖了多少东西,太麻烦了! SwooleTable 就像直接在公共账本上写,实时同步,速度更快。 Swoole …
长数据到宽数据转换:`pivot` 与 `pivot_table`
好的,各位观众老爷们,欢迎来到老码农的“数据变形计”专场!今天咱们要聊的,是数据分析界的一项神奇“易容术”——长数据变宽数据! 想象一下,你是一位精明能干的服装店老板,每天都要记录顾客的消费信息。传统的记录方式可能是这样的: 顾客ID 日期 商品 价格 1 2023-10-26 衬衫 100 1 2023-10-26 裤子 200 2 2023-10-26 鞋子 300 2 2023-10-27 帽子 50 1 2023-10-27 外套 400 这种数据结构,我们称之为“长数据”(Long Data)。它就像一条长长的记录,每一行都代表着一个观测值。 但是,如果你想更直观地看到每个顾客都买了什么,或者想按商品来分析销售情况,这种长数据就显得有些力不从心了。这时候,你就需要“易容术”——把长数据变成宽数据! 宽数据(Wide Data)是什么样的呢?它会把一些列的值变成新的列名,让数据更宽广、更扁平。比如,我们可以把上面的数据变成这样: 顾客ID 2023-10-26_衬衫 2023-10-26_裤子 2023-10-26_鞋子 2023-10-27_帽子 2023-10-27_外套 …
索引的碎片化问题与定期重建(`OPTIMIZE TABLE`)策略
索引的碎片化:一场精心策划的“家务事”,以及 OPTIMIZE TABLE 这把“扫帚”🧹 各位亲爱的程序员朋友们,大家好!我是你们的老朋友,代码界的段子手,bug界的灭霸(响指一打,bug消失一半!)。今天,咱们聊聊数据库里一个经常被忽视,却又默默影响着性能的小妖精——索引碎片化。 想象一下,你的数据库是一座藏书丰富的图书馆。为了方便大家查阅书籍,你精心制作了一份索引,就像图书馆的目录一样。这份索引指向每一本书的具体位置,让读者能快速找到自己需要的“知识宝藏”。 但是,时间一长,图书馆里发生了各种各样的事情: 新书入库: 不断有新的数据插入到表中,索引也随之更新,可能在索引树中插入新的节点。 旧书下架: 删除数据,索引中对应的节点被移除。 书籍挪动: 更新数据,导致索引中的条目需要调整,指向新的位置。 经过一番折腾,原本井然有序的索引目录变得杂乱无章,就像你刚搬完家,屋子里一片狼藉,找个袜子都得翻箱倒柜!这就是所谓的索引碎片化。 碎片化:数据库性能的慢性毒药 ☠️ 索引碎片化,听起来好像没什么大不了,但它就像慢性毒药,一点一点侵蚀着数据库的性能。它主要通过以下几个方面影响查询效率: …
`JSON_TABLE()` 函数:将 JSON 数据转换为关系表进行查询
JSON_TABLE():JSON 数据的“变形金刚”,化身关系表任你查询! 各位程序猿、攻城狮,以及未来代码世界的艺术家们,大家好!我是你们的老朋友,人称“码界李白”的Coder Li,今天咱们不吟诗作对,来聊点实在的:JSON_TABLE() 函数。 你是否曾经面对着一堆复杂的 JSON 数据,感觉像面对一团乱麻?想从里面提取特定信息,却苦于 JSON 结构嵌套太深,遍历起来头昏脑涨?别担心,今天我就要给大家介绍一位“变形金刚”,它可以把 JSON 数据瞬间变成我们熟悉的、友好的关系表,方便我们用 SQL 语句进行各种骚操作——它就是 JSON_TABLE() 函数! 一、JSON:数据世界的“百变星君” 在深入 JSON_TABLE() 之前,我们先来回顾一下 JSON。JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成。它就像数据界的“百变星君”,可以灵活地表达各种复杂的数据结构。 JSON 的主要特点包括: 键值对 (Key-Value Pairs): 数据以键值对的形式存在,键是字符串, …
使用 `sys.schema_table_lock_waits` 分析表级锁与行级锁等待
好的,各位朋友们,大家好!我是你们的老朋友,数据界的探险家——锁王小李。今天咱们不谈风花雪月,只聊数据库里那些“剪不断,理还乱”的锁事儿。特别是如何利用 sys.schema_table_lock_waits 这把“倚天剑”,斩断表级锁和行级锁等待的“孽缘”。 准备好了吗?系好安全带,咱们这就出发!🚀 第一章:锁的江湖,你我皆是“练武之人” 在浩瀚的数据库江湖里,数据就像武林秘籍,人人都想一睹为快。但如果大家伙儿一拥而上,争抢同一本秘籍,那必然会引发一场腥风血雨的“数据争夺战”。为了维护武林秩序(数据的完整性和一致性),就需要“锁”这种武功绝学来维持。 锁,就像是数据库里的交通警察,负责协调各个“车辆”(事务)对数据的访问。如果没有锁,想象一下,你正准备修改一笔交易,结果别人突然把这笔交易删除了,那岂不是“人在囧途”?😱 锁的种类繁多,就像武林门派一样,各有千秋。今天我们要重点关注的是: 表级锁 (Table-Level Locks): 就像封锁整个山头,简单粗暴,影响范围大,但效率也相对较高。适用于批量操作,比如数据迁移、大批量更新等。 行级锁 (Row-Level Locks): …
`SHOW CREATE TABLE` 输出中的 InnoDB 特定选项(`ROW_FORMAT`, `KEY_BLOCK_SIZE`)
InnoDB 的那些小秘密:从 SHOW CREATE TABLE 窥探性能玄机 各位观众老爷们,晚上好!欢迎来到“数据库奇葩说”!今天我们要聊的是一个非常有趣,但又常常被大家忽略的话题:SHOW CREATE TABLE 输出中的 InnoDB 特定选项,特别是 ROW_FORMAT 和 KEY_BLOCK_SIZE。 你可能会觉得,这玩意儿有什么好讲的?不就是建表语句里的一些可选项吗?但我要告诉你,魔鬼往往藏在细节里!这些看似不起眼的小东西,实际上深深影响着你的数据库性能,甚至决定了你的数据存储效率。 今天,我们就来扒一扒它们的底裤,看看它们到底隐藏着哪些不为人知的秘密!🚀 一、SHOW CREATE TABLE:一张藏宝图 首先,我们来温习一下 SHOW CREATE TABLE 这条 SQL 命令。它就像一张藏宝图,能告诉你创建表的详细信息,包括表名、列定义、索引、约束、以及存储引擎特定的选项。 SHOW CREATE TABLE your_table_name; 执行这条命令后,你会得到类似这样的输出: CREATE TABLE `your_table_name` ( `id …
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MySQL 索引的选择性与 `ANALYZE TABLE` 的影响
MySQL 索引选择性与 ANALYZE TABLE:一场关于效率的华丽探戈💃🕺 各位观众,各位靓仔靓女,晚上好!我是你们的老朋友,BUG终结者,性能优化大师,人见人爱,花见花开,车见车爆胎的……(此处省略一万字自吹自擂)!今天呢,咱们不聊那些高深莫测的架构设计,也不谈那些虚头巴脑的云原生,咱们就来聊聊MySQL里一个看似简单,实则精妙的小玩意儿——索引的选择性,以及它的好基友——ANALYZE TABLE。 想象一下,你是一位经验丰富的图书管理员,手头有一座藏书百万的图书馆。现在,有人要借一本叫做《百年孤独》的书。 情况一: 如果你只有一份按照入馆顺序排列的书单,那你就得从第一本书开始,一本一本的找,直到找到《百年孤独》为止。这效率,简直是🐌的速度! 情况二: 如果你有一份按照作者姓名排列的书单,那么你就能直接定位到马尔克斯的作品区,然后快速找到《百年孤独》。这效率,简直是🚀的速度! 情况三: 如果你有一份按照书名首字母排列的书单,并且这份书单包含每一本书的精确位置信息,那么你就能直接冲到书架前,精准定位《百年孤独》。这效率,简直是光速!⚡ 这三种情况,就对应了MySQL里不同的索引 …
如何利用 `ANALYZE TABLE` 和 `OPTIMIZE TABLE` 维护表统计信息与碎片
好的,各位看官,各位技术大咖,欢迎来到今天的“数据库保养与美容:ANALYZE TABLE 和 OPTIMIZE TABLE 的正确打开方式”讲座! 👏 今天,咱们不谈那些高深莫测的理论,就聊聊数据库里两个看似不起眼,实则至关重要的命令:ANALYZE TABLE 和 OPTIMIZE TABLE。 它们就像数据库的“体检”和“美容”,能让你的数据库跑得更快,查询更准,心情更舒畅!😊 一、数据库:一个需要呵护的娇气包 首先,咱们得明白一个道理:数据库不是万能的,它也需要保养! 想象一下,你家里的花园,如果长时间不除草、不施肥,是不是也会杂草丛生、花儿凋谢? 数据库也一样,随着数据的不断增删改查,会产生各种各样的问题,比如: 统计信息过时: 数据库的查询优化器就像一个聪明的“大脑”,它会根据表的统计信息(比如有多少行数据、某个字段的最大最小值等等)来选择最佳的查询方案。但是,如果统计信息长时间没有更新,优化器就会做出错误的判断,导致查询效率低下。 表碎片: 就像硬盘用久了会产生碎片一样,数据库表也会因为数据的频繁变动而产生碎片。这些碎片会导致数据存储不连续,读取速度变慢。 所以,定期给数 …
在线 DDL 操作:`ALTER TABLE … ALGORITHM=INPLACE` 与 `INSTANT`
好的,各位技术界的俊男靓女们,欢迎来到今天的“在线 DDL 魔法秀”!🧙♂️ 今天咱们不聊那些枯燥的理论,而是要一起探索数据库世界里最令人兴奋的领域之一:在线 DDL(Data Definition Language)。更具体地说,我们将深入剖析 ALTER TABLE … ALGORITHM=INPLACE 和 INSTANT 这两种在线 DDL 操作,看看它们是如何在保证业务连续性的前提下,悄无声息地改变表结构的。 第一幕:DDL 的烦恼,业务的痛 想象一下,你是一位电商平台的数据库管理员,每天都要面对海量的订单、用户和商品数据。突然有一天,产品经理兴冲冲地跑来找你:“老大,为了提升用户体验,我们需要在用户表中增加一个 is_vip 字段,用来标识 VIP 用户。” 你听完后,心里咯噔一下。增加字段?这可是个技术活!传统的 DDL 操作,比如 ALTER TABLE user ADD COLUMN is_vip BOOLEAN;,会直接锁表!这意味着在操作期间,所有对 user 表的读写操作都会被阻塞,电商平台的用户登录、下单、支付等核心功能都会受到影响。 这简直就是一场灾难 …
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