计算机必背单词——数据库性能相关

2024-07-03 1149阅读

这些都是我认为程序员需要掌握的单词,就算有些英文你不熟悉,但是对应的中文至少了解什么意思。

计算机必背单词——数据库性能相关
(图片来源网络,侵删)

看完这个系列,希望你第一能认识更多单词,第二是拓宽自己的知识面,哪个概念不懂就自己去主动了解。

  • Optimizer Hints: 优化器提示

  • Full Table Scan: 全表扫描

  • Covering Index: 覆盖索引

  • B-Tree Index: B树索引

  • Hash Index: 哈希索引

  • Spatial Index: 空间索引

  • Index Merge: 索引合并

  • Partial Index: 部分索引

  • Bitmap Index: 位图索引

  • Query Refactoring: 查询重构

  • Stored Procedure: 存储过程

  • Trigger: 触发器

  • Views: 视图

  • Batch Processing: 批处理

  • Cardinality: 基数

  • Data Skew: 数据偏斜

  • Table Statistics: 表统计信息

  • Cost-Based Optimizer (CBO): 基于成本的优化器

  • Rule-Based Optimizer (RBO): 基于规则的优化器

  • Connection Pooling: 连接池

  • Prepared Statements: 预处理语句

  • Column Store: 列存储

  • Database Sharding: 数据库分片

  • Query Parallelism: 查询并行处理

  • Memory Management: 内存管理

  • Buffer Pool: 缓冲池

  • Query Cache: 查询缓存

  • Disk I/O Optimization: 磁盘I/O优化

  • Table Locking: 表锁定

  • Row Locking: 行锁定

  • Deadlock Prevention: 预防死锁

  • Database Tuning Advisor: 数据库调优顾问

  • Database Engine Tuning Advisor: 数据库引擎调优顾问

  • Page Compression: 页压缩

  • Data Compression: 数据压缩

  • Vertical Partitioning: 垂直分区

  • Horizontal Partitioning: 水平分区

  • Query Governor: 查询限制器

  • Resource Governor: 资源限制器

  • Read-ahead: 预读

  • Write-through: 写入穿透

  • Write-back Cache: 写回缓存

  • Asynchronous I/O: 异步I/O

  • Database Replication: 数据库复制

  • Database Mirroring: 数据库镜像

  • Federated Database System: 联合数据库系统

  • High Availability: 高可用性

  • Disaster Recovery: 灾难恢复

  • Failover: 故障转移

  • Database Consolidation: 数据库整合

  • Database Virtualization: 数据库虚拟化

  • Autonomous Transactions: 自主事务

    最后,我用一段英文描述如何进行数据库调优(这段话不一定完全正确,只是各人想让你们看看大概的调优和单词是什么样子)

    优化MySQL查询语句的性能通常涉及多个方面,包括合理使用索引、查询优化技术、系统配置调整,以及对数据库结构的审查。以下是一个概述性能优化的例子段落:

    为了优化MySQL数据库查询的性能,我们首先需要识别并分析慢查询,利用EXPLAIN Plan来理解查询的执行计划和潜在的瓶颈。一般来说,我们会检查是否可以通过添加或调整Index(索引)来减少扫描的行数,尤其是对于经常用于WHERE子句和JOIN操作的列。此外,Query Optimization(查询优化)可能涉及重写查询来减少不必要的子查询和复杂的连接,以及使用Query Caching(查询缓存)来缓存频繁执行的查询结果。

    在数据库结构方面,我们可以考虑Normalization(规范化)来减少数据冗余,或者在某些情况下使用Denormalization(反规范化)来减少表连接。对于大型数据集,Partitioning(分区)可以将表分成更易于管理和查询的部分,而Sharding(分片)可以分散数据负载到不同的服务器,进一步提高查询效率。

    Performance Tuning(性能调优)也可能包括调整MySQL的配置设置,比如增加InnoDB Buffer Pool大小,以保证数据库索引常驻内存。在硬件层面,使用更快的存储和增加内存都可以提升性能。最后,定期的Backup和维护工作,如索引重建和碎片整理,也是确保数据库长期运行在最佳性能的重要措施。

    通过这些策略的综合应用,我们可以显著提升MySQL查询的响应时间和整体性能,确保数据的快速检索和处理。

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