剖析MySQL性能调优与架构设计精髓,全面提升数据库性能。
MySQL性能调优与架构设计大全
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MySQL数据库性能调优与架构设计
本书从MySQL数据库基础知识和维护开始,重点介绍MySQL数据库应用系统的性能调优和高可用可扩展架构设计。基础知识包括MySQL数据库介绍、架构组成、存储引擎、安全管理和备份恢复。性能调优部分深入分析影响MySQL数据库性能的因素,探讨Schema设计、查询优化、SQL层和存储引擎层调优。架构设计部分围绕设计高可用可扩展的企业级分布式数据库集群环境,分析通过MySQL实现这一目标的多种架构方式,包括可扩展设计和高可用设计两部分内容,涵盖Replication利用、数据切分、缓存、搜索、NDB集群和系统监控等方面。
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2024-05-31
蒙特卡洛方法与MySQL性能调优架构设计
蒙特卡洛方法实验基本原理:蒙特卡洛方法通过采用随机数产生结点,并将区间段上的函数值与区间段相乘再相加。若随机数均匀分布且较为密集,则随机数生成的区间可以近似均分整个积分区间。具体方法为:对于积分 (S = \int_{a}^{b} f(x) dx),使用函数产生均匀分布的随机数向量( t_1, t_2, \dots, t_n ) 在 [0, 1] 区间,再通过区间转换 (x_k = a + (b - a) \cdot t_k) 完成积分计算。当随机数非常多时,结果会趋于准确。
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MySQL作为广受欢迎的开源数据库软件之一,已为众多用户所熟知。然而,为了方便那些对MySQL尚不熟悉的读者,本章节将进行简要介绍。主要涵盖MySQL各功能模块的组成、各模块协同工作的原理以及Query处理流程等。
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图6.4展示了简化牛顿法的迭代收敛情况。实验6.5介绍了拟牛顿法(Broyden方法)的基本原理。牛顿迭代法每次迭代需计算当前步的Jacobi矩阵的逆矩阵,计算量较大。为避免每次迭代都计算逆矩阵,我们尝试构造kH逼近kf'(x)的逆矩阵。拟牛顿法的一种类型即Broyden方法,其迭代格式为: x^(k+1) = x^k - H^k * f(x^k)。其中,Δx = x^(k+1) - x^k,y = f(x^k) - f(x^(k-1))。拟牛顿法是20世纪60年代以来新兴的算法之一,具有较高的应用前景。
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