大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于mysql 内部缓存多久的问题，于是小编就整理了3个相关介绍的解答，让我们一起看看吧。
MYSQL上亿的表如果秒查？
要在MySQL上秒查上亿行的表，需要***取一些优化措施。
首先，确保表上的索引被正确地创建和使用。使用合适的索引可以大大提高查询性能。
其次，可以考虑使用分区技术将表分割成更小的逻辑部分，以减少查询的数据量。
此外，可以使用缓存技术，如使用内存数据库或缓存查询结果，以减少对磁盘的访问。
还可以考虑使用垂直和水平分片技术，将数据分散到多个服务器上，以提高查询的并发性能。
最后，优化查询语句本身，避免不必要的连接和子查询，并使用合适的查询优化器提示。综上所述，通过合理的索引设计、分区、缓存、分片和查询优化，可以在MySQL上实现秒查上亿行的表。
stream怎么保存数据？
stream可以通过以下两种方式来保存数据：1.基于文件的方式：stream可以将数据写入文件，并定期空文件系统缓存。
这种方法可以保证数据写入有序，但可能会带来额外的磁盘开销。
2.基于数据库的方式：stream可以把数据插入到数据库中，这种方式可以保证数据的有效性和可靠性，但可能会导致额外的数据库开销和性能问题。
Stream可以通过以下方式保存数据：
1. 将数据写入文件中，通过读取文件来获取数据。
2. 将数据写入数据库中，可以使用SQL Server、MySQL、Oracle等数据库管理系统。
3. 将数据写入缓存中，可以使用Redis、Memcached等。
4. 将数据写入消息队列中，可以使用Kafka、RabbitMQ等。
可以根据需求和情况来选择最适合的数据存储方式。
hive为什么查询速度比mysql慢？
Hive相对于MySQL查询速度慢的主要原因包括：
1. 数据存储和处理方式：Hive是基于Hadoop分布式文件系统（HDFS）的数据仓库，而MySQL是关系型数据库管理系统（RDBMS）。Hive将数据存储在HDFS中，需要通过MapReduce来处理和查询数据，而MySQL使用基于索引的查询方式，可以更快地检索数据。
2. 数据格式和压缩：Hive默认使用文本格式存储数据，而MySQL使用二进制格式。在查询数据时，文本格式需要进行解析，增加了查询的开销。此外，Hive也支持数据压缩，但压缩和解压缩过程会带来计算开销。
3. 查询优化：Hive是一个批处理框架，适用于大规模数据处理和分析。它执行查询时需要进行多个阶段的MapReduce任务，包括数据读取、数据转换和聚合等，每个阶段都需要进行磁盘IO和网络传输，导致查询速度相对较慢。而MySQL使用了更多的查询优化技术，如索引、查询缓存和预编译等，可以更快地执行查询操作。
4. 数据规模和并行性：由于Hive适用于处理大规模数据集，它通常在大型集群上运行，可以在多个计算节点上并行处理数据。但对于小规模数据集和单个计算节点上的查询，Hive的查询性能可能会受到限制。
总的来说，Hive的设计目标是为了处理大规模数据集的分布式计算，而MySQL则更适用于小规模数据集和在线事务处理。因此，在查询速度方面，MySQL通常会比Hive更快。
到此，以上就是小编对于mysql 内存缓存的问题就介绍到这了，希望介绍的3点解答对大家有用。
