mysql 读写高并发大数据表优化

1.更新频繁尽量使用innode引擎，支持行级锁，降低锁粒度，提高并发量。 2.考虑使用mysql 主从做读写分离，可以利用主库更新，从库进行查询。分担数据库压力，提高并发。 3.考虑使用reids nosql类内存数据库进行读写分离。查询通过先redis查询，无结果再查询mysql，同时将mysql数据库查询存入redis。 4.利用mysql表分区（1-1024），减小表粒度，块式管理数

Scrapy框架使用过程中可能出现的问题（更新ing）

在cmd中输入Scrapy crawl mySpider，出现错误提示： Scrapy 1.3.0 - no active project Unknown command: crawl Use “scrapy” to see available commands 根据scrapy官方文档中的解释，crawl会去搜索cmd目录下的scrapy.cfg，当前crawl的目录中没有scrapy.

高并发场景下的缓存+数据库双写不一致问题分析与解决方案

1、最初级的缓存不一致问题以及解决方案 问题： 先修改数据库，再删除缓存，如果删除缓存失败了，那么会导致数据库中是新数据，缓存中是旧数据，数据出现不一致。 解决思路： 先删除缓存，再修改数据库，如果删除缓存成功了，如果修改数据库失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空的，那么数据不会不一致。因为读的时候缓存没有，则读数据库中旧数据，然后更新到缓存中2、比较复杂的数据不一致问题分析 过程： 有...

频繁更新Oracle表更新速度问题解决

频繁更新Oracle表更新速度问题解决

访问日志IO性能优化

在高并发量的场景下磁盘IO往往是性能的瓶颈所在，访问日志涉及到频繁的写操作，所以这部分要尽可能地优化，不然将拖累系统的整体性能。针对文件记录及数据库记录两种方式可以有以下措施提高写性能，l 避免频繁的打开关闭文件。将日志写入文件的一般操作步骤是打开-写入-关闭，但假如在需要频繁写入日志的场景下，这种方式在性能上肯定会存在问题，因为每次打开关闭都是需要成本开销的，所以必须要想想是否有别的更好的方式，

诊断一次Oracle日志切换频繁的问题

日志切换，就是生成的日志太大，数据块的变化太频繁。 Snap Id Snap Time Sessions Cursors/Session Begin Snap: 14560 09-Dec-15 04:00:48 59 4.5 End Snap: 14561 09-Dec-15 05:00:59 54 4.6 Elapse

oracle数据库用户频繁被锁原因排查

oracle数据库用户为何频繁被锁，oracle数据库用户频繁被锁原因排查oracle数据库用户为何频繁被锁

mysql主从复制，对于高并发写入的效率问题

我们的项目数据量很大，为了使用mysql5.6的新特性，将mysql5.1升级到了mysql5.6.19最新版，数据库总大小500G左右。 我们每天的数据会新增1千万左右，插入在数据库中，大部分的已经按日期或项目分表，有个别的统计汇总表，目前以每天500W左右增加，不过只保留一个月数据。 下载地址：http://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 直接PRM包：

解决android数据库并发访问异常

我们在开发过程中很有可能要在多线程里处理数据库的操作，每一次创建SQLiteOpenHelper都会建立一个与数据库的连接，如果你在同一时间，两个以上的线程来对同一个线程进行写的操作的时候（读是没有问题的），那么其中会报以下异常：

sqlite3 解决并发读写冲突的问题

1 #include "stdafx.h" 2 #include "sqlite3.h" 3 #include 4 #include 5 6 //sqllite 相关变量 7 sqlite3 *sql_db; 8 char *sql_ErrMsg; 9 int sql_rc; 10 sqlite3_stmt *sql_statement; 11 12