我就让进度条每秒进一格,一百秒进度条满!用了一个时钟组件。.版本 2.程序集 窗口程序集3.子程序 __启动窗口_创建完毕.子程序 _按钮1_被单击.如果 (编辑框1.内容 ≠ “” 或 编辑框2.内容 ≠ “”) 时钟1.时钟周期 = 1000.否则 信息框 (“请输入内容”, 0, ).如果结束.子程序 _时钟1_周期事件.如果 (进度条1.位置 < 进度条1.最大位置) 进度条1.位置 = 进度条1.位置 + 1.否则 时钟1.时钟周期 = 0 载入 (窗口1, , 假).如果结束
mysql索引_效率测试(包含测试sql脚本300万条数据),可用作教学案例。_红目香薰-CSDN博客
有时候需要索引很长的字符字段列,这会增加索引的存储空间以及降低索引的查询效率,一种策略是可以使用哈希索引,还有一种就是使用前缀索引。
最近群里面讨论HBASE的使用场景,以及是会没落,这个还真是一句话说不清楚。本文讲其中一个场景:详单查询。 背景 某电信项目中采用HBase来存储用户终端明细数据,供前台页面即时查询。HBase无可置疑拥有其优势,但其本身只对rowkey支持毫秒级的快速检索,对于多字段的组合查询却无能为力。针对HBase的多条件查询也有多种方案,但是这些方案要么太复杂,要么效率太低,本文只对基于Solr的HBase多条件查询方案进行测试和验证。 原理 基于Solr的HBase多条件查询原理很简单,将HBase表中涉及条件过
索引是数据库里重要的组成部分,也是提高查询效率必备的知识点。本文将会介绍索引作用、索引类型、索引优化以及索引底层结构,也算是对索引知识的一次归纳。
最近遇到一个问题,我们有个车证系统,最近用户发现导出数据时页面上提示超时,无法获取到 Excel。
今天给大家简单的介绍一下mysql的索引用法,像在我们日常业务开发中,最核心的其实就是写SQL命令,但是你写的SQL真的用到索引了吗?
大家好,我是程序员啊粥,这段时间一直在分享 MySQL 索引系列的文章,我们学会了索引模型 MySQL InnoDB 索引模型,以及和具体的索引使用原则等内容,今天开始我们学习 SQL 的优化。
Mysql数据库中的常见索引有多种方式,例如Hash索引,B-树索引,B+树索引,但是为啥mysql中默认是采用B+树索引索引呢?下面对这三种索引学习总结一下。B+树到底有啥优势? B-树
单库单表是最常见的数据库设计,例如,有一张用户(user)表放在数据库db中,所有的用户都可以在db库中的user表中查到。
之前写了一些关于 MySQL 的 InnoDB 存储引擎的文章,里面好几次都提到了页(Pages)这个概念,但是都只是简要的提了一下。例如之前在聊 InnoDB内存结构 时提到过,但当时的重点是内存架构,就没有展开深入。
最近一套MySQL,show processlist的时候,看到很多会话状态是Opening tables,这是什么意思?
用了那么长时间的MySQL,sql语句相信早已烂熟于心,于是,我就试着去了解它的执行原理,以下是我学习过程中的总结要点。
create database <dbname> 创建名字为dbname的数据库
1、普通查询 (1)命令:select * from <表名>;//通匹 (2)命令:select <要查询的字段> from <表名>; 2、去重查询(distinct) 命令:select distinct <要查询的字段> from <表名> 3、排序查询(order by) 升序:asc 降序:desc 降序排列命令:select <要查询的字段名> from <表名> order by <要查询的字段名> desc 不加desc一般默认为升序排列 4、分组查询(group by) 命令:select <按什么分的组>, Sum(score) from <表名> group by <按什么分的组> 假设现在又有一个学生成绩表(result)。要求查询一个学生的总成绩。我们根据学号将他们分为了不同的组。 命令:mysql>select id, Sum(score) from result group by id;
索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗的说,索引就相当于目录。当你在用新华字典时,帮你把目录撕掉了,你查询某个字开头的成语只能从第一页翻到第一千页。累!把目录还给你,则能快速定位!
为了更好的说明,我假想出来了一个业务场景,可能在实际业务中并不存在这样的场景,只为举例说明问题:
上个月跟朋友一起做了个微信小程序,趁着5.20节日的热度,两个礼拜内迅速积累了一百多万用户,我们在小程序页面增加了收集formid的埋点,用于给微信用户发送模板消息通知。
在数据库集群架构中,让主库负责处理事务性查询,而从库只负责处理select查询,让两者分工明确达到提高数据库整体读写性能。当然,主数据库另外一个功能就是负责将事务性查询导致的数据变更同步到从库中,也就是写操作。
加班原因是上线,解决线上数据库存在重复数据的问题,发现了程序的bug,很好解决,有点问题的是,修正线上的重复数据。
MySQL的主从复制都是单线程的操作,主库对所有DDL和DML产生的日志写进binlog,由于binlog是顺序写,所以效率很高。 Slave的SQL Thread线程将主库的DDL和DML操作事件在slave中重放。DML和DDL的IO操作是随即的,不是顺序的,成本高很多。 另一方面,由于SQL Thread也是单线程的,当主库的并发较高时,产生的DML数量超过slave的SQL Thread所能处理的速度,或者当slave中有大型query语句产生了锁等待那么延时就产生了。 常见原因:Master负载过高、Slave负载过高、网络延迟、机器性能太低、MySQL配置不合理。
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Spring 中的事务隔离级别和数据库中的事务隔离级别稍有不同,以 MySQL 为例,MySQL 的 InnoDB 引擎中的事务隔离级别有 4 种,而 Spring 中却包含了 5 种事务隔离级别。
redis存储对象主要有两种方式: (1)采用json序列化成字符串的方式进行存储 (2)采用二进制的方式进行存储
本文以MySQL InnoDB引擎为基础,讲解索引相关概念以及优化手段,很适合开发以及业务同学参考,避免工作中因为DB性能导致的一系列雪崩问题。
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俗话说:工欲善其事,必先利其器!如果你是做MySQL DBA或运维的,Percona-toolkit我相信这是你日常工作中必备的神器,能够高效的帮助您完成日常的工作;
索引是与效率挂钩的,所以没有索引,可能会存在问题 索引:提高数据库的性能,索引是物美价廉的东西了。不用加内存,不用改程序,不用调sql,只要执行正确的 create index ,查询速度就可能提高成百上千倍。但是天下没有免费的午餐,查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的,这些写操作,增加了大量的IO。所以它的价值,在于提高一个海量数据的检索速度。
InnoDB是目前MySQL主流版本(5.6、5.7、8.0)默认的存储引擎,支持事务、外键、行级锁,对于并发条件下要求数据的一致性,适用于对数据准确性要求高的场景。
作为一名工作了4年的程序猿,今天我将站在程序员的角度以MySQL为例探索数据库的奥秘!
在InnoDB中,锁可以分为两种级别,一种是共享锁(S锁),另一种是排他锁(X锁)。
不必多说,数据当然需要存储;存储了还不够,显然需要提供程序对存储的操作进行封装,对外提供增删改查的API,即实例。
那服务器进程对客户端进程发送的请求做了什么处理,才能产生最后的处理结果呢?这里以查询请求为 例展示:
当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。
MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL 高效 获取数据的数据结构,而MYSQL使用的数据结构是:B+树
连接池,负责连接的处理、安全和认证,比如我们的请求线程的新建、密码认证、权限获取都是由这个模块负责。这里缓存了权限,所以当你不断开连接,其他用户修改权限后,当前的连接的权限也不会改变。
数据库基本原理 第一,数据库的组成:存储 + 实例 不必多说,数据当然需要存储;存储了还不够,显然需要提供程序对存储的操作进行封装,对外提供增删改查的API,即实例。 一个存储,可以对应多个实例,这将
我们说到事务,就得说到事务的ACID特性,为什么需要隔离性呢?因为事务要能够允许并发执行,并发执行为了同时保证数据的安全性,一致性和并发的效率,就需要设置事务的隔离级别
最近再解决线上数据库存在重复数据的问题,发现了程序的bug,很好解决,有点问题的是,修正线上的重复数据。
哈喽,我是狗哥。最近都在加班有点忙,一直没时间写文章。加班原因是上线,解决线上数据库存在重复数据的问题,发现了程序的 bug,很好解决,有点问题的是,修正线上的重复数据。
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