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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