当用户在我的网站上提交表单时，我必须根据表单做一项工作，本质上是:检查用户锁(在redis中，防止用户做坏事)，如果没有锁继续并放置作业队列锁，否则退出作业并给用户错误更新mysql表中的行，可能会删除同一表中的一些行并至少执行1次插入(可能跨不同的表)解除作业队列锁我想在这些作业进来时将它们排入队列，队列始终处理放入其中的新作业。我正在使用php和mysql。我已经查看了gearman并且还对php进行了resque。Gearman似乎有点矫枉过正。而且我还希望每秒能够处理数千个这样的工作。所以速度很重要。队列中的这些作业按顺序发生并按照它们进来的顺序发生是至关重要的。如果每半秒我可
我有6个Redis集群实例在2个虚拟机(3个主服务器和3个从服务器)中运行。我试图每晚加载我所有的key，大约是5亿个key到10亿个key。Web应用程序每晚执行计算并加载这些值。我的获取速度更快，因为写作需要很长时间。更新10000个key需要黑白6-10秒。对于早上登录的用户，恐怕夜间加载无法按时完成。下面是我的集群配置。启用集群是集群配置文件nodes.conf集群节点超时5000集群从属有效性因子1日志文件redis.log日志级别通知slowlog-log-慢于10000slowlog-max-len64延迟监控阈值100最大内存2048mb最大内存策略volatilett
我们在Mongodb中对大部分集合进行版本控制。选择的版本控制机制如下:{"docId":174,"v":1,"attr1":165}/*version1*/{"docId":174,"v":2,"attr1":165,"attr2":"A-1"}{"docId":174,"v":3,"attr1":184,"attr2":"A-1"}因此，当我们执行查询时，我们总是需要以这种方式使用聚合框架来确保获取我们对象的最新版本:db.docs.aggregate([{"$sort":{"docId":-1,"v":-1}},{"$group":{"_id":"$docId","doc":{"
我想使用MongoDB作为我正在构建的分析系统的后端。使用MongoDB的主要优势之一是内置的mapreduce。由于我们处于“中等数据”规模，因此我们还不需要Hadoop的开销。出于测试目的，我插入了5000万行该类型{user_id:xxxx,thing_id:xxxx,time:xxx}在EC2大型实例上的user_id上有一个索引。它是一个单实例mongodb(未分片)。db.user_thing_like.find({user_id:37104857})不到一秒钟。然而，我想要计算用户条目数量的mapreduce花了整整一夜，并返回内存不足错误，要么我一定是在做一些愚蠢的事情
假设我有一个很长的查询字符串，例如。SELECTidfromuserswherecollegeid='1'orcollegeid='2'...collegeid='1000'它会以任何方式影响速度或输出吗？SELECTm.id,m.message,m.postby,m.tstamp,m.type,m.category,u.name,u.imgfrommessagesmjoinusersuonm.postby=u.uidwherem.cid='1'orm.cid='1'......orm.cid='1000'.... 最佳答案 在这种
我有一个运行基本LAMP堆栈的EC2实例作为网络服务器。用户可以通过我的网络应用程序上传照片，然后将照片存储在一个目录中并记录在MySQL中。通常，这些上传速度与用户的互联网上传速度允许的一样快。不幸的是，多个用户报告说有时照片上传速度变慢-每张照片最多需要2分钟，而在其他网站上，用户可以更快地上传。如何优化Apache(我假设它是Apache？)以免成为瓶颈？这个问题可以用MPMPreforking解决吗？还是可能是数据库锁定问题？此设置的一些额外统计信息(非常普通):实例类型:t2.smallEBS优化:错误PHPv5.4服务器版本:Apache/2.4.18(亚马逊)我认为唯一相
我们最近将percona5.5sqlserver升级到了percona5.7。到目前为止效果很好。不幸的是，我们有一个巨大的查询，在5.7下速度极慢。低于5.5。即使使用sql_no_cache，也只需不到一秒钟的时间。使用Percona5.7。执行此查询最多需要1分钟。奇怪的是，随着我们使用的组合指标越多，它变得越慢。删除所有组合索引导致执行时间为30秒。强制sql_straight_join使查询在不到一秒内运行。所以这里是查询:SELECTt0_.tree_idAStree_id0,t1_.treetype_nameAStreetype_name1,c2_.contentelem
作为构建数据仓库的一部分，我必须查询大约7500万行的源数据库表。我想对7500万行做一些处理，然后将结果添加到另一个数据库中。现在，这是相当多的数据，我主要通过两种方法取得了成功:1)使用MySQL的“SELECT...INTO”功能将查询导出为CSV文件，并使用python的fileinput模块读取它，以及2)使用MySQLdb的SScursor连接到MySQL数据库(默认游标将查询放在内存中，杀死python脚本)并以大约10k行的block(这是我发现的block大小)获取结果是最快的)。第一种方法是“手动”执行SQL查询(大约需要6分钟)，然后使用python脚本读取csv
我有一个包含1400万行的表，我正在尝试对该表执行全文搜索。对此的查询执行得非常慢，一个简单的二进制AND查询大约需要9秒。同样的东西在我的私有(private)集群上立即执行。该表的大小约为3.1GB，包含1400万行。有人可以解释RDS实例的这种行为吗？SELECTcount(*)FROMtable_nameWHEREid=97ANDmatch(body)against('+data+big'INBOOLEANMODE) 最佳答案 高IO率通常表示内存不足或缓冲区太小。一个3GB的表(包括索引)应该完全适合(远低于)每月500美
这个查询应该给我最接近笛卡尔坐标中给定:x,:y的元素。SELECT`type`FROM`mapgen_centers`ORDERBYSQRT(POW((:x-`x`),2)+POW((:y-`y`),2))LIMIT1目前平均需要0.002秒，这还可以，但我觉得这可以做得更好，尤其是因为我目前非常、非常频繁地触发它，所以整个脚本的执行时间长达几分钟.能否(以及是否、如何)通过标准MySQL安装上可用的任何方式(过程、函数、索引、配置...)对其进行优化 最佳答案 1.您可以使用MySQLspatialextension.2.去掉S
