数据库优化经典案例
数据库设计案例
数据库设计案例在当今信息化时代，数据库已经成为了大多数企业和组织的核心数据管理工具。
良好的数据库设计可以极大地提高数据的存储效率和查询效率，对于企业的运营和决策都具有重要的意义。
本文将通过一个实际的数据库设计案例来介绍数据库设计的流程和方法。
案例背景。
某电商企业拥有大量的商品信息、用户信息、订单信息等数据，为了更好地管理和分析这些数据，决定进行数据库设计和优化。
需求分析。
首先，数据库设计的第一步是需求分析。
在这个案例中，我们需要考虑以下几个方面的需求：1. 商品信息管理，包括商品的名称、价格、库存等信息。
2. 用户信息管理，包括用户的账号、密码、姓名、联系方式等信息。
3. 订单信息管理，包括订单号、下单时间、商品信息、用户信息、订单状态等信息。
4. 数据查询和分析，需要支持对商品、用户、订单等数据的高效查询和分析。
数据库设计。
在需求分析的基础上，我们可以开始进行数据库设计。
数据库设计包括逻辑设计和物理设计两个阶段。
逻辑设计阶段。
在逻辑设计阶段，我们需要根据需求分析得到的数据实体和数据关系来设计数据库的逻辑结构。
在这个案例中，我们可以设计以下几个数据表：1. 商品表（Product），包括商品ID、名称、价格、库存等字段。
2. 用户表（User），包括用户ID、账号、密码、姓名、联系方式等字段。
3. 订单表（Order），包括订单号、下单时间、商品ID、用户ID、订单状态等字段。
物理设计阶段。
在物理设计阶段，我们需要根据逻辑设计得到的数据表结构来选择合适的数据库引擎、数据类型、索引等技术来实现数据库的物理存储。
在这个案例中，我们可以选择使用关系型数据库，并且根据具体的数据库引擎来选择合适的数据类型和索引策略。
数据库优化。
数据库设计完成后，我们还需要进行数据库的优化工作，以提高数据库的性能和可靠性。
数据库优化包括索引优化、查询优化、存储优化等方面。
在这个案例中，我们可以考虑以下几个优化方案：1. 索引优化，对于经常被查询的字段，可以添加索引来提高查询效率。
数据库经典案例
数据库经典案例1. Facebook: Facebook是一个大型的社交媒体平台，它需要一个强大的数据库来管理和存储用户的个人资料、帖子、图片和视频等数据。
Facebook使用HBase作为其主要数据库，它是一个基于Hadoop的分布式数据库。
2. Amazon: 亚马逊是全球最大的在线零售商之一，它需要一个高度可扩展的数据库系统来管理和存储数十亿个产品列表、订单和用户数据。
亚马逊使用DynamoDB作为其主要数据库，它是一个NoSQL数据库，具有高度可扩展性和高可用性。
3. Uber: Uber是一家全球领先的网约车服务平台，它需要一个实时和高性能的数据库来管理和存储乘客、司机、行程和支付等数据。
Uber使用Cassandra作为其主要数据库，它是一个分布式的NoSQL数据库，具有高性能和可扩展性。
4. Airbnb: Airbnb是一个在线民宿预订平台，它需要一个可扩展和灵活的数据库来管理和存储大量的住宿列表、预订和用户信息。
Airbnb使用MySQL作为其主要数据库，它是一个关系型数据库，提供了强大的数据处理和查询功能。
5. Netflix: Netflix是一个全球流媒体平台，它需要一个大规模的数据库来管理和存储数十亿个影片、用户概要和观看历史等数据。
Netflix使用Apache Cassandra作为其主要数据库，它是一个高度可扩展的分布式数据库，可以有效处理大规模的数据。
6. LinkedIn: LinkedIn是一个专业社交媒体平台，它需要一个可扩展和高性能的数据库来管理和存储数亿个用户概要、连接和职位信息等数据。
LinkedIn使用Voldemort作为其主要数据库，它是一个分布式的键值存储系统，具有高可靠性和可扩展性。
这些都是一些经典的数据库案例，面临着复杂的数据管理需求和大规模的数据输入输出。
这些案例展示了数据库在不同领域中的广泛应用和技术挑战。
数据库中的数据查询与索引优化案例分析
数据库中的数据查询与索引优化案例分析一、引言数据库是现代应用程序中不可或缺的一部分，它承载着大量的数据，并通过数据查询来满足用户的需求。
然而，在处理大规模数据时，数据查询的效率往往成为一个关键性问题。
为了提高数据查询的性能，数据库索引优化成为了必要的手段。
本文将通过一个实际案例，探讨数据库中数据查询与索引优化的具体问题和解决方案。
二、案例背景假设一个电商网站的数据库中存储着数以亿计的商品数据，用户经常通过输入商品名称进行搜索。
然而，由于数据库庞大的数据量和复杂的查询逻辑，搜索操作往往效率低下，导致用户体验不佳。
为此，我们需要分析优化现有的查询过程。
三、查询问题分析针对该电商网站的商品搜索功能，我们需要从数据库中查询商品名称，并返回匹配的商品信息。
通过分析查询过程，我们发现存在以下几个问题：1.全表扫描：当前的查询方式是对商品表进行全表扫描，即遍历整个表格以找到匹配的商品信息。
这种方式对于大规模数据查询效率低下。
2.模糊查询：用户搜索时通常使用模糊匹配，即输入部分商品名称进行查询。
然而，模糊查询需要对每一条记录进行匹配，耗费大量时间。
3.排序问题：用户通常希望查询结果按照相关性进行排序，而数据库默认并不会自动进行排序，需要在查询操作中指定排序规则。
四、索引优化解决方案针对上述问题，我们提出以下索引优化方案：1.创建适当的索引：为了提高查询效率，我们可以在商品表的名称字段上创建索引。
索引可以快速定位匹配的记录，减少全表扫描的开销。
2.使用全文索引：全文索引可以更好地支持模糊查询。
通过在名称字段上创建全文索引，我们可以利用全文索引算法进行模糊匹配，大大缩短查询时间。
3.优化排序规则：为了满足用户对查询结果的排序需求，我们可以在查询语句中添加排序规则。
同时，可以考虑创建适当的索引来支持排序操作，进一步提高排序效率。
五、实施与效果评估在实施上述优化方案之前，我们可以先对原有查询进行性能评估，以便与优化后的查询进行对比。
数据库故障排除的经典案例分析
数据库故障排除的经典案例分析随着互联网的迅猛发展，数据对于企业的重要性也越来越大。
作为企业重要数据存储和管理的系统，数据库的稳定性对于企业运营的连续性至关重要。
然而，在使用数据库过程中，由于硬件故障、软件问题或人为操作失误等原因，数据库可能会出现各种故障问题。
本文将通过分析几个经典案例，探讨遇到数据库故障时的排除方法和技巧。
案例一：数据库性能下降某公司的数据库用户抱怨数据库性能下降严重，查询响应时间明显延长。
在接到用户反馈后，数据库管理员首先检查数据库的性能监控指标，发现数据库连接数和查询次数有所增长。
经过排查后，发现是数据库的索引过期导致查询效率下降。
管理员立即通过数据库索引调优工具重新生成了索引，并进行了主机资源调整，优化了数据库的性能。
此案例的经验教训是，在遇到数据库性能下降问题时，管理员应该首先监控和分析数据库的性能指标，寻找可能导致性能下降的原因，例如查询次数/频率过高、缺乏索引等。
然后根据具体问题进行相应的排查和解决，比如重新生成索引、调整硬件资源。
案例二：数据库服务器宕机某企业的数据库服务器突然宕机，导致企业核心数据无法访问。
紧急情况下，数据库管理员迅速进行了故障排查。
首先，他检查了数据库服务器的硬件设备，排除了硬件故障的可能性。
随后，他检查了数据库服务器操作系统日志，发现了一条异常记录，其中提到了存储设备的错误。
此时，管理员怀疑是存储设备故障导致的数据库宕机。
他立即联系了硬件维护人员，对存储设备进行了故障检修，并将数据库恢复到正常运行状态。
从此案例中可以得出的教训是，在遇到数据库服务器宕机问题时，管理员应该迅速进行故障排查，并利用系统日志提供的信息来定位故障原因。
此外，与硬件维护人员及时沟通，加快故障处理的速度也是非常重要的。
案例三：数据库备份失败某公司的数据库管理员每天晚上会对数据库进行备份，以防止数据丢失。
然而，在某一天的备份过程中，管理员发现备份失败了。
他仔细查看了错误日志，发现备份脚本中有一个语法错误导致备份中断。
数据库管理中的数据模型设计与性能优化实际案例分享及实践经验总结
数据库管理中的数据模型设计与性能优化实际案例分享及实践经验总结在数据库管理中，数据模型设计和性能优化是至关重要的环节。
一个有效的数据模型设计可以提高数据库的性能、可扩展性和可维护性，而性能优化则可以进一步提升数据库的响应速度和吞吐量。
本文将分享一些实际案例，以及在数据模型设计和性能优化方面的一些实践经验总结。
一、数据模型设计实际案例分享1. 不合理的关系模型设计导致性能瓶颈在一个电子商务网站的数据库设计中，产品和订单之间采用了多对多的关系模型，导致查询订单详情的性能低下。
经过重新设计数据模型，将订单详情直接与产品关联，使用简单的一对多关系模型，显著提高了查询性能。
2. 索引设计的意义和优化效果在一个物流管理系统的数据库设计中，查询运输记录的性能一直较差。
通过对数据库表的索引设计优化，可以大幅提升查询性能。
例如，使用非聚集索引优化date字段的查询，以及使用聚集索引优化运输记录的状态字段的查询。
二、性能优化实践经验总结1. 选择合适的数据类型选择合适的数据类型可以减少数据库的存储空间，并提高查询性能。
例如，对于一个存储手机号码的字段，选择使用INT类型存储可以减少存储空间。
2. 合理使用索引索引是提高数据库查询性能的重要工具，但过多的索引会导致插入和更新操作变慢。
因此，在设计数据库表时需要权衡索引的数量和占用空间，选择合适的字段建立索引，并定期评估和优化索引的使用情况。
3. 合理分割数据针对大型数据库系统，合理分割数据可以显著提高查询性能。
可以将数据按照时间、地理位置等特征进行分割，将热点数据和冷数据存储在不同的数据表或数据库中，减轻查询的负担。
4. 数据库缓存优化数据库缓存可以大幅提升查询性能，降低数据库负载。
通过使用缓存技术，将经常查询的数据缓存在内存中，减少对数据库的查询操作。
常用的缓存技术包括Redis、Memcached等。
5. 定期数据清理定期清理无效、过期或冗余的数据可以提高数据库的查询性能。
案例分析数据库
优化案例库案例1：问题现象：为充分利用无线信道资源，减少切换，开通了900/1800 COMMON BCCH功能。
但通过掉话投诉分析，发现部分掉话集中在开通COMMON BCCH的小区上，通过NBL参数调整，解决了此问题。
兰州优化人员结合用户投诉和测试情况分析，发现高掉话小区多为COMMON BCCH小区。
首先更换了基站的同步线和主控板，但问题没有解决。
后经过测试数据回放，分析发现这些小区都存在指配失败过多的问题，判断为NBL参数设臵问题。
NBL参数作用是，当用户要占用COMMON BCCH小区1800M载波时，由于1800M 载波比900M载波的电平值要低，所以系统会对其电平进行补偿，NBL值就是这个补偿值。
当NBL值设臵不合适时会造成用户占用不到1800M的小区，进而导致指配失败，造成掉话。
检查NBL值发现这些小区NBL值设臵都为-10，通过分析测试数据得出应该设臵为10。
重新优化更改了这些小区的NBL值后高掉话现象得到了明显改善。
案例2：问题现象：用户投诉GPRS上网速度慢？定西优化人员在处理GPRS用户投诉上网速度慢的过程中，结合用户投诉和测试情况，初步判断为静态信道配臵不足问题。
重新核查每个基站的静态信道配臵情况，发现配臵资源富富有余，进一步测试分析发现手机上网网速满的情况集中在部分基站，同时这些基站分布随机，从而怀疑为每个EBRP组下配臵的信道数过多造成DSP处理能力不足。
根据此判断，重新核查每个EBRP组下的每个DSP上配臵的信道数，发现EBR组3下的DSP 2上配臵的信道数达到了60多条，远远超过了配臵要求的40条，并且配臵在该DSP上的基站全是一些乡镇站型配臵较大的重要基站。
从数据核查的结果可以得出结论，是由于DSP资源配臵不合理，造成用户使用GPRS业务时感觉网速比较慢。
重新优化配臵了每个DSP下的信道数后，测试上网速度正常，回访用户反映也恢复正常。
案例3：问题现象：当基站缺少扩容板件同时又存在话务溢出时，怎样利用参数调整减少话务拥塞？1）、开启半速率：减少话务拥塞是提高无线系统接通率的有效办法。
数据库优化中的查询优化实战案例
数据库优化中的查询优化实战案例数据库查询优化是提升数据库性能和响应速度的重要手段。
针对不同的场景和需求，采取不同的查询优化策略可以显著提高数据库的效率。
本文将介绍几个在实际工作中遇到的查询优化案例，并讨论其解决方案和效果。
案例一：多表关联查询在某电商平台的订单查询功能中，需要同时关联查询订单表、商品表、用户表和收货地址表。
初始实现中，使用了多个连表查询，严重影响了系统的响应速度。
解决方案：1. 尽量减少关联表的数量，考虑是否可以把部分查询逻辑下沉至应用层，减轻数据库的压力。
2. 针对常用的查询条件，创建合适的索引，有效提高查询速度。
3. 使用JOIN语句代替多个连表查询，将多个表的关联操作合并为一个查询操作，减少了查询次数和通信开销。
案例二：全表扫描优化在某论坛平台的帖子搜索功能中，用户可以根据不同的条件进行搜索，但是搜索结果返回较慢，且数据库负载较高。
解决方案：1. 增加合适的索引，以加速搜索时的数据定位。
根据用户的实际搜索习惯和重要字段，选择合适的字段进行索引优化。
2. 针对频繁使用的搜索条件，可以考虑将其缓存至Redis或内存中，减少数据库的查询压力。
3. 对于一些高频且固定的搜索条件，可以考虑使用物化视图，将查询结果缓存至数据库中，提高响应速度。
案例三：子查询优化在某社交媒体平台的好友推荐功能中，需要根据用户的兴趣爱好和关注的人来进行好友推荐。
初始实现中，使用了多层嵌套的子查询，导致查询耗时过长。
解决方案：1. 合理利用JOIN和子查询的结合，将多层嵌套的子查询转化为JOIN语句，减少了查询次数和计算量。
2. 利用临时表或者表变量来暂存中间结果，避免重复的子查询。
3. 针对用户的兴趣爱好和关注的人数较大的情况，可以使用数据分片或者分区表技术，将数据分散存储，提高查询效率。
通过以上案例，我们可以看到，在数据库查询优化中，合适的索引设计、查询重构以及缓存利用等策略都可以显著提升数据库性能和用户体验。
数据库管理技术的优化实践案例
数据库管理技术的优化实践案例随着信息技术的不断发展和进步，企业和组织对于数据的管理和存储需求日益增长。
而数据库管理技术就成为了有效管理和维护数据的核心工具之一。
数据库管理技术的优化实践是确保数据库系统高效运行和最大利用资源的关键。
本文将以实际案例为例，探讨数据库管理技术的优化实践以及带来的益处。
案例一：索引优化某电商公司的数据库出现了查询速度慢的问题。
为了解决这个问题，他们进行了索引优化的实践。
首先，他们对数据库中经常查询的字段创建了索引。
通过使用索引，查询性能得到显著提升。
此外，他们还对索引进行定期维护，包括删除重复索引和优化索引结构等。
通过这些措施，数据库的查询时间从原来的几秒减少到几毫秒。
这个实践案例的好处是明显的。
首先，查询速度的提升能够提高系统性能和用户体验。
其次，减少了服务器的负载，降低了硬件成本和维护成本。
最后，优化索引能够减少存储空间的占用，提高数据库的效率。
案例二：定期备份与恢复一个金融机构的数据库在运营过程中因为系统故障导致数据丢失。
为了防止类似情况再次发生，他们进行了定期备份与恢复的优化实践。
首先，他们制定了一份完整的备份计划，并设定了备份频率和备份点。
每天定期进行全量备份，并在每周进行一次差异备份。
其次，他们测试了备份和恢复的流程，确保备份的可行性和可恢复性。
通过这个实践案例，金融机构获得了多项好处。
首先，避免了数据丢失造成的巨大损失，保证了业务的可靠性。
其次，备份和恢复过程的优化使得备份时间和恢复时间大大缩短，缩小了计划中断的时间窗口。
最后，备份的数据可以用于数据分析和业务决策，提高了企业的竞争力。
案例三：性能监控与调优一家电信公司的数据库在高负载下出现了性能瓶颈。
为了解决这个问题，他们进行了性能监控与调优的优化实践。
首先，他们使用了性能监控工具来收集数据库的性能指标，包括CPU利用率、内存使用率、磁盘I/O等。
通过这些指标，他们可以及时发现性能瓶颈并进行相应的调优工作。
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TCP每发送一个报文段，就对这个报文段设置一次计时器。 当计时器超时而没有收到确认时，就重传该报文。
• 快重传
在发送端一连收到4个ack报文，其中3个重复报文时，就 立即重传相应的报文而不等到定时器超时。
TCP重传会对数据库产生什么影响
• 数据库大量慢查
模拟40%的重传 $sudo tc qdisc add dev eth0 root netem loss 40%
TCP重传会对数据库产生什么影响
• 大量SQL被kill
• 每个实例部署了sql killer 当实例中存在执行时间超过1秒的SQL，立即执行kill query thread_id。
• 收到大量SQL被kill的告警
TCP重传会对数据库产生什么影响
• 大量SQL被kill
• 日志里面的thread id都是同一个 • 执行时间超过killer的阈值，以1秒递增
以下案例均在事务开始之后
• 假如强制关闭应用 • 假如client机器突然崩溃宕机/断电 • 假如网络发生抖动/网卡发生故障
如果事务中发生了网络异常
模拟client突然宕机
10:00:00 10:00:10
Client 192.168.56.102
begin; select * from zandb.t1 for update;
如果事务中发生了网络异常
事务什么时候会退出？
2. 等待TCP超时
修改TCP超时 # echo 60 > /proc/sys/net/ipv4/tcp_keepalive_time # echo 7 > /proc/sys/net/ipv4/tcp_keepalive_intvl # echo 5 > /proc/sys/net/ipv4/tcp_keepalive_probes
power off
Server 192.168.56.101
断电
如果事务中发生了网络异常
MySQL Server事务信息
如果事务中发生了网络异常
MySQL Server 主机TCP连接信息
如果事务中发生了网络异常
启动一个新的client，对t1表进行加锁需要等待
如果事务中发生了网络异常
服务端为什么没有退出这个事务呢？
TCP 新建连接需要三次握手 TCP 关闭连接需要四次挥手
如果事务中发生了网络异常
如果事务中发生了网络异常
网络异常的时候，TCP连接的状态还是 ESTABLISHED，说明了任何一方都没有发送FIN 包，服务端还在等待CLIENT发送数据，此时的 MySQL事务无法直接退出。
如果事务中发生了网络异常
如果事务中发生了网络异常
事务什么时候会退出？
开始抓包 # tcpdump host 192.168.56.102 -s 0 -w /tmp/tcp_timeout.pcap
如果事务中发生了网络异常
事务什么时候会退出？
3. 主动kill 异常会话 mysql > kill thread_id;
TCP重传会对数据库产生什么影响
些收尾工作完成后，SQL语句才会退出。
大量删除导致的SQL慢查
现象描述
1. 执行sbtest1表的部分查询非常慢，状态为 Sending data 2. 执行除sbtest1表外的其他表查询都非常快
大量删除导致的SQL慢查
分析问题
1. 数据库的隔离级别为RR 2. 查询监控慢查的量是大量删除操作之后开始的 3. 询问业务方，得知该表会经常执行删除旧数据的操作 4. History list length 非常大，达到几万，并且一直在增长 5. 查询innodb_trx 表发现有一个事务，很久没有提交
事务什么时候会退出？
1. MySQL参数 wait_timeout（默认8小时） 表示的是MySQ L的一个连接空闲超过8小时， M y S Q L 自动断开该连接
如果事务中发生了网络异常
事务什么时候会退出？
2. 等待TCP超时
TCP 超时参数 /proc/sys/net/ipv4/tcp_keepalive_time = 7200（等待空闲时间秒） /proc/sys/net/ipv4/tcp_keepalive_intvl = 75（探测间隔秒） /proc/sys/net/ipv4/tcp_keepalive_probes = 9（探测次数）
TCP重传会对数据库产生什么影响
• 大量SQL被kill
在执行 kill query thread_id 时，MySQL 做了两件事： 1. 把对应的session的运行状态值(killed )改成THD::KILL_QUERY 2. 给对应的session的执行线程发一个信号。 被kill的线程需要在埋点的地方/可唤醒的等待判断线程状态
数据库优化经典案例
技术创新 变革未来
案例列表
• 如果事务过程中发生了网络异常 • TCP重传会对数据库产生什么影响 • 大量删除导致的SQL慢查 • 一次奇怪的SQL慢查的分析 • 一次SQL RT增加的问题排查 • 利用strace利器解决性能问题 • 如何去定位生了网络异常
TCP重传会对数据库产生什么影响
• 大量SQL被kill
为啥执行kill query thread_id无效
• 线程没有执行到判断线程状态的逻辑。读写 IO 的函数一直无法返
回，线程一直在等待进入innodb等，会导致不能及时判断线程的状 态。
• 终止逻辑耗时较长。例如大事务回滚，临时文件删除等。需要等这
TCP重传会对数据库产生什么影响
• 数据库大量慢查
TCP重传会对数据库产生什么影响
• 数据库大量慢查
在网络发生重传的时候，SQL的执行结果发送给客户端的时 候需要通过TCP重传来完成，SQL的执行state表现为 Sending to client。
如果一个block在net_write_timeout时间内都没有完成发送， SQL执行将会中断，抛出1161错误(Got timeout writing communication packets)
大量删除导致的SQL慢查
搭建模拟测试环境，利用sysbench创建一张48730893行的sbtest1表