然后又继续详细介绍了发送端多层协议封装内容及接收端多层协议相关内容，很详细。...下面来开始今天的正文内容吧...回顾上篇上篇文章我们在介绍 Mysql count() 函数时，介绍了count(*) count(1) count(column) 在统计数据量时候的区别以及统计结果的不同...，那么今天我们来继续补充介绍count(exp)的一些用法，还是那张表 sys_post，表数据内容如下’COUNT(expr) 的用法COUNT(expr) 函数用于计算指定表达式（expr）非 NULL...与 COUNT(expr) 不同，COUNT(expr) 计算的是所有非 NULL 值的数量，而 COUNT(DISTINCT expr) 只计算不同值的数量。...count(column/id)其中，为什么count(id)走了主键索引还会更慢呢？
Mysql插入中文的字段内容时乱码的解决方法 1.我们在往数据库插入数据的时候,当遇到中文字符的插入时会发现插入的数据会变为?号,也就是乱码,如下所示: ?...(image-33d826-1556266481174)] 3.这里我们可以看到有些字符编码集不是utf8的,为了让这里所有的字符集都设置为utf8, 我们需要更改改动mysql配置文件/etc/...=utf8 在window环境下在 MySQL 的安装目录下有一个 my.ini 配置文件， [mysql] default-character-set=utf8 [mysqld] character-set-server...=utf8 4.当然你也可以在配置数据库的url的时候加上useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false jdbc.url=jdbc:mysql...useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false 修改后重新启动 MySQL 服务即可
request.getContextPath() + “/success.jsp”); } catch (Exception ex) { ex.printStackTrace(); } 这是我用Servlet处理的，可是并没有写到MySQL
但真实情况， 库存只是一个数值，无论是存在mysql数据库还是redis缓存，减值时都要控制顺序，只能串行来扣减，当然为保证安全性，会设计一些锁控制。...1.1 关键技术点 同一个SKU，库存数量是共享 剩余库存要大于等于本次扣减的数量，否则超卖 对同一个数量多用户并发扣减时，要注意并发安全，保证数据的一致性 类似于秒杀这样高QPS的扣减场景...set leaved_amount = leaved_amount - #{count} where sku_id='123' and leaved_amount >= #{count} 乐观锁实现原子性...在重试时，使用此编号进行标识防重 3 数据库扣减方案：第一次升级 极端例子：秒杀库存只有5件，活动期间峰值QPS 10W，活动结束后，上面的流水表最终只会插入5条记录，但查询QPS 10W。...考虑数据库架构升级： 采用了 读写分离 方式，新增加了一套从库，借助mysql自带的数据同步能力。 库存校验时读取从数据库。
数据访问更快，因为索引和数据保存在同一个树中 使用覆盖索引扫描的查询可以直接使用叶子节点中的主键值 聚簇索引的缺点 聚簇数据最大限度地提高了IO密集型应用的性能，如果数据全部在内存，那么聚簇索引就没有什么优势 插入速度严重依赖于插入顺序...，按照主键的顺序插入是最快的方式 更新聚簇索引列的代价很高，因为会强制将每个被更新的行移动到新的位置 基于聚簇索引的表在插入新行，或者主键被更新导致需要移动行的时候，可能面临页分裂的问题 聚簇索引可能导致全表扫描变慢..., count(distinct left(city,4))/count(*) as sel4, count(distinct left(city,5))/count(*) as sel5, count...order by子句和查找型查询的限制是一样的，需要满足索引的最左前缀的要求，否则，MySQL都需要执行顺序操作，而无法利用索引排序。 ❞ ?...eg.1 mysql> explain select rental_id,staff_id from rental where rental_date='2005-05-25' order by inventory_id
MySql本身针对性能，还有一个MVCC(多版本控制)控制,本文不考虑此种技术，仅仅考虑MySql本身的加锁协议。...考虑下面两种不同的扣减库存的方案: 方案1: begin; // 扣减库存 update t_inventory set count=count-5 where id=${id} and count >...insert into t_trans; // 扣减库存 update t_inventory set count=count-5 where id=${id} and count >= 5; commit...= select count from t_inventory for update; if count >= 5: update t_inventory set count=count-5 where...id =123 commit else rollback 方案2: begin: int rows = update t_inventory set count=count-5 where
我们在使用pymysql执行mysql语句的时候，可以使用批量插入的功能，例如我要插入如下三条内容到表test中： name: kingname, salary:99999, phone_number...name: 王小二, salary:0, phone_number:7865432 name: 张小三, salary:44444, phone_number:88997766 那么我用Python插入数据...7865432), ('张小三', 44444, 88997766)] cursor.executemany(sql, params) connection.commit() 正常情况下这样插入是没有问题的...但是，如果字段 phone_number是一个 unique字段，这样插入就会导致报错。现在的需求是，如果phone_number重复，那么就直接覆盖 name和 salary字段。...于是，你可能会想着把MySQL写成这样： with connection.cursor() as cursor: sql = 'insert into test (`name`, `salary
":"xiaoxu"}).count(); 73443 注意：数组中可以这么写db.inventory.find({ "instock":"xiaoxu"}),数组文档 中没有必须带是嵌套字段才可以.否则变成匹配整个文档...db.inventory.find({ "instock.0.warehouse":"xiaoxu"}).count(); 73443 db.inventory.find({ "instock.1.warehouse...有索引下推或者索引过滤，Oracle可以直接在索引后过滤(已包括在索引，否则要回表)....( {"instock.warehouse": "xiaoxu" } ).count() 73446 db.inventory.find( {"instock.0.warehouse": "xiaoxu..." } ).count() 73443 db.inventory.find( {"instock.1.warehouse": "xiaoxu" } ).count() 26831 3443+26831;
前言 大家好吖，欢迎来到 YY 滴MySQL系列 ，热烈欢迎！...本章主要内容面向接触过C++ Linux的老铁 主要内容含： DQL基本介绍＆语法＆各种查询语句总览 DQL英文全称是Data Query Language(数据查询语言),数据查询语言，用来 查询...如下所示创建表，并批量插入数据 批量插入数据见DML语句操作（下方有传送门） 【MySQL】DML的表操作详解：添加数据＆修改数据＆删除数据（可cv例题语句） create table emp(...注意事项： 执行顺序： where>聚合函数>having 分组之后，查询的字段一般为 聚合函数和分组函数 ，查询其他字段无任何意义 --根据性别分组 --1.统计男性员工和女性员工的数量 select...address_count from emp where age count >= 3;
当MySQL知道括号中的表达式永远不会为null的时候，它就会按这种方式工作。最明显的例子就是count(*)，它是count的一种特例，它不会把通配符*展开成所有列，而是忽略所有列并统计行数。...myisam对于没有where子句的count(*)很快，它仅仅是统计表中行的数量而已。如果mysql知道某列（col）不可能为null，那么它在内部也能把(col)转化为count(*)。...除非定义了order by，否则mysql会自动对group by里面的列进行排序。因此，如果显示包括一个含有相同列的order by子句，则对mysql的实际执行性能没有什么影响。...primary key (rental_id), unique key rental_date (rental_date, inventory_id, customer_id), key idx_fk_inventory_id...-05-25' order by inventory_id desc; ... where rental_date > '2005-05-25' order by rental_date, inventory_id
本文来源：原创投稿 *爱可生开源社区出品，原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。...本文所有内容/操作命令仅供参考。...# number of binlog events in a transaction batch txn-batch = 2000 # work count to execute binlogs worker-count...="192.168.1.1" mysql_host2="192.168.1.2" max_count=10000 threads=5 max_threads_running=30 mysql_path=...业务的两个连接在新库旧库分别插入同一行数据（主键一样或者唯一键一样的数据），如果先写新库，再写旧库，这样在业务端都会提交成功，但是会导致旧库到新库的同步失败，因为旧库写入的数据同步到新库就会报主键冲突（
BulkWriteError: batch op errors occurred 参考文献 ---- 1 mongodb安装 一文教你如何通过 Docker 快速搭建各种测试环境这篇超帅，教你阿里云服务器快速安装，redis、mysql...import datetime # 单条信息插入 collection.insert({"key1":"value1","key2":"value2"}) # 多条插入 # 可以插入不等长的...()插入多文档时，使用ordered: false 选项跳过插入错误的文档，不中断插入操作。...result.modified_count 如果找不到符合条件的记录，就插入这条记录（upsert = True） 更新的时候会返回一些字段内容，其中： 1、updatedExisting：false...解决办法是对这些unique字段预先进行判断，这是pymongo与mongoengine的区别，mongoengine是在建模的时候就会设置好，但pymongo除非报错，否则很难知道这个问题。
前言 大家好吖，欢迎来到 YY 滴MySQL系列 ，热烈欢迎！...本章主要内容面向接触过C++的老铁 主要内容含： ※全文大致内容总结 一.插入数据优化 关于插入数据优化，主要有以下三个方面 批量插入 手动提交事务 主键顺序插入 1.批量插入 采取以下形式，在一个...，进行 多表联查 六.count优化 MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行 count(*)的时候会 直接返回这个数 ，效率很高; InnoDB 引擎就麻烦了，它执行 count...NULL，累计值就加 1，否则不加，最后 返回累计值。...七.update优化(避免行锁升级为表锁） 我们针对对象进行update更改 InnoDB的行锁是 针对索引 加的锁，不是 针对记录 加的锁,并且该索引不能失效，否则会从 行锁升级为表锁 如果对象带索引
db.collection.insertOne() 单个文档插入到集合中 db.collection.insertMany() 多个文档插入到集合中 db.collection.insert() 单个或者多个文件插入到集合中...db.collection.find( ) 查询数据 db.inventory.updateOne() 更新单条 db.inventory.updateMany() 更新多条 db.inventory.deleteOne...( ) 删除单条文档 db.inventory.deleteMany() 删除多条文档 Aggregation 聚合操作用于数据统计方面，比如 Mysql 中会有 count，sum，group by...，在我的网站上，大部分内容都覆盖到了。...MongoDB知识点汇总 工作必用 MongoDB 跟 Mysql 的语法对比 ? ?
count(*)：Mysql官方进行优化，查询效率最快，只需要记住这种方式即可。 索引下推 索引下推实现版本为Mysql5.6以上。...如果想要判定查询是否使用松散索引可以根据explain的extra内容是否为Using index for group-by确认。...(DISTINCT store_id), SUM(DISTINCT store_id) FROM inventory_test; EXPLAIN SELECT COUNT(DISTINCT film_id...-- 紧凑索引 EXPLAIN select count(*),max(film_id),sum(film_id), avg(film_id) from inventory_test where store_id...总结 本节内容针对了一些实战过程中可能经常遇到的一些问题处理进行阐述，其中稍微有些难度的部分在索引下推和紧凑索引部分，这些特性 参考资料 MySql 中文文档 - 8.2.1.15 GROUP BY
实战部分承接上一篇文章：三高Mysql - Mysql索引和查询优化讲解（偏理论部分） （文章内容较长，同时包含较多SQL代码，公众号读者建议“阅读原文”） 前置准备 这里还是要再啰嗦一遍，所有的数据库和表均来自官方的...「count(*)：Mysql官方进行优化，查询效率最快，只需要记住这种方式即可」。 索引下推 索引下推实现版本为Mysql5.6以上。...(DISTINCT store_id), SUM(DISTINCT store_id) FROM inventory_test; EXPLAIN SELECT COUNT(DISTINCT film_id...-- 紧凑索引 EXPLAIN select count(*),max(film_id),sum(film_id), avg(film_id) from inventory_test where store_id...总结 本节内容针对了一些实战过程中可能经常遇到的一些问题处理进行阐述，其中稍微有些难度的部分在索引下推和紧凑索引部分，这些特性 参考资料 MySql 中文文档 - 8.2.1.15 GROUP BY
三高Mysql - Mysql索引和查询优化（偏理论部分） 引言 内容为慕课网的"高并发 高性能 高可用 MySQL 实战"视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记，本节内容讲述的索引优化的内容，另外本部分内容涉及很多优化的内容...由于文章内容过长，所以这里拆分为两部分，上下部分的内容均使用sakila-db，也就是mysql的官方案例。...插入速度依赖于插入顺序，但是如果不是自增插入则需要optimize table重新组织表。 更新代价非常高，因为BTree要保证顺序排序需要挪动数据页位置和指针。...sql/sql_lex.h中 下面我们来深入看看优化器的部分工作内容以及Mysql优化历史： 由于讲述优化器的内容较少，这里直接总结《高性能Mysql》的内容，优化器也不需要研究和记忆，因为随着版本的迭代不断更新优化器会不断调整...= 6; select count(*) from payment; 从执行结果可以看到仅仅是1万多条数据的count(*)查询就有明显直观的差距： 4.
其中，语句db.inventory.watch()表示打开一个实时变更流，监听集合 inventory 上的任何数据变化。...先运行上面的代码，再通过 mongo 连接到复制集，模拟向 inventory 集合插入、修改、删除数据，观察上面的代码是否能实时输出流数据。...插入数据语句如下： rs0:PRIMARY> db.inventory.insert({ "_id" : , "model" : "SIM", "count" : }) 如果实时输出如下流数据，说明打开的实时数据流是正确的...': [], 'updatedFields': {'count': 2999.0}}, 'clusterTime': Timestamp(1594646292, 1), 'ns': {'coll': '...其它还可被使用的管道操作符有：project、replaceRoot、replaceWith、redact、set、unset 注意：上面代码对实时数据流的处理只是简单的循环打印，如果需将数据实时同步到其它系统中，如 MySQL
引言 内容为慕课网的"高并发 高性能 高可用 MySQL 实战"视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记，本节内容讲述的索引优化的内容，另外本部分内容涉及很多优化的内容，所以学习的时候建议翻开《高性能...由于文章内容过长，所以这里拆分为两部分，上下部分的内容均使用「sakila-db」，也就是mysql的官方案例。...插入速度依赖于插入顺序，但是如果不是自增插入则需要optimize table重新组织表。 更新代价非常高，因为BTree要保证顺序排序需要挪动数据页位置和指针。...，其定义在sql/sql_lex.h中❞ 下面我们来深入看看优化器的部分工作内容以及Mysql优化历史： 由于讲述优化器的内容较少，这里直接总结《高性能Mysql》的内容，优化器也不需要研究和记忆，...= 6; select count(*) from payment; 从执行结果可以看到仅仅是1万多条数据的count(*)查询就有明显直观的差距： 「4.
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