又是一个夜黑风高的晚上,带上无线耳机听一曲。突然很感慨一句话:生活就像心电图,一帆风顺就证明你挂了。 就如同我们干运维的,觉得很简单的事情,有时候能干出无限可能。还是言归正传吧,这一次我们来说说stringhash分区算法。
实现MVVM设计思想的框架,基本上都完成对DOM功能的极限封装,开发者几乎不用操作js-dom就可以完成页面的数据的关联交换。
数据库单表到达一定量后,性能会有衰减,像mysql\sql server等犹为明显,所以需要把这些数据进行分区处理。同时有时候可能出现数据剥离什么的,分区表就更有用处了!
Memory表支持 Hash索引,因此查找操作非常快。Memroy表是表级锁,因此并发写入的性能较低,每行的长度是固定的,可能导致部分内存的浪费。
简单来说,微服务架构就是把传统的一个单体应用以一套"小服务"的方式进行开发,这些"小服务"可以运行在不同机器上,它们在自己的进程中运行,"小服务"之间可以通过像是 HTTP API 这样的轻量级的机制进行通信,这些"小服务"紧紧围绕项目的业务需求开发,同时,它们是以业务边界进行划分成独立的微服务。这些微服务看似独立又像是一个整体,构成了一个业务集群。
List 适合与有固定取值的列,支持复合分区 有限的分区,插入记录在这一列的值不在List中,则数据丢失 一般只针对某一列
Redis 是一款高性能的NOSQL系列的非关系型数据库。它以键值对的形式存储数据,所以它也被称为数据结构服务器。
最近挺焦虑的,不知道未来该做什么,方向又是什么。只能用别慌,月亮也正在大海的某处迷茫。来安慰下自己。不过学习的初心咱们还是不要忘记。今天我们学习的是enum分片算法。
今天是这一系列分片算法的完结篇。今天介绍的算法美如画,谷歌工程师仅仅用了5行代码就解决了一个大问题。可见写代码这件事不在多,而在于精。算法真的可以改变世界。
1、innodb_trx表提供了当前innodb引擎内每个事务的信息(只读事务除外),包括当一个事务启动,事务是否在等待一个锁,以及交易正在执行的语句(如果有的话)。查询语句:
使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死。严重影响业务。
它们对应于四种 BLOB 类型,并具有相同的最大长度和存储要求。 BLOB 和 TEXT 类型之间的唯一区别在于对 BLOB 值进行排序和比较时区分大小写,对 TEXT 值不区分大小写。
数据库优化,主要包括数据表设计、索引、sql语句、表拆分、数据库服务器架构等方向的优化。
SQL 标准定义的四个隔离级别为: read uncommited :读到未提交数据 read committed:脏读,不可重复读 repeatable read:可重读 serializable :串行事物
分区是按照一定规则把一个表分解成多个更小的表,更容易管理的部分,当访问数据库应用而言,逻辑上是一个表或一个索引,实际上是可以有数个物理对象组成,每个分区都是一个独立的对象,可以独自处理作为表的一部分进行数据处理
1引言 Redis是Remote Dictionary Server(Redis) 的缩写,或许光听名字你就能猜出它大概是做什么的。不错,它是一个由Salvatore Sanfilippo编写的key-value存储系统,是一个使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型的Key-Value数据库,并提供多种语言的API。在很多地方,Redis也被业内人士称为数据结构服务器,因为它允许缓存的值(value)可以是字符串(string)、哈希(hash)、列表(list)、
mysql小结(1) MYSQL索引特性小结
命名规范 库名、表名、字段名必须使用小写字母,并采用下划线分割 库名、表名、字段名禁用超过32个字符。须见名知意 库名、表名、字段名禁用使 MySQL保留字 临时库、表名必须以tmp为前缀,并以日期为后缀 备份库、表必须以bak为前缀,并以日期为后缀 基础规范 使用INNODB存储引擎 表字符集使用utf8mb4 所有表都需要添加注释 单表数据量建议控制在5000W以内 不在数据库中存储图片、文件等大数据 禁止在线上做数据库压力测试 禁止从测试、开发环境直连数据库 库表设计 禁止使用分区表 拆分大字段和访问
MySQL分区就是将一个表分解为多个更小的表。从逻辑上讲,只有一个表或一个索引,但在物理上这个表或者索引可能由多个物理分区组成。每个分区在物理上都是独立的。MySQL数据库分区类型:Range分区:行数据基于属于一个给定连续区间的列值放入分区。
其实网上有很多写的很好的sql优化文章,全面细致,但是都遗漏了一个问题,只教了大家怎么治病,没教怎么看病,这就好比一个饱读医书的大夫,病人往这一坐,望闻问切全都不会,一身的本事不知道该用哪个?
Pickle模块读入任何Python对象,将它们转换成字符串,然后使用dump函数将其转储到一个文件中——这个过程叫做pickling。反之从存储的字符串文件中提取原始Python对象的过程,叫做unpickling。
php.ini 中打开 allow_url_fopen 配置,http协议只能使用只读,ftp协议,只能只读或只写
如果不是领导强制要求,可能根本不会留意到这款号称世界上功能最强大的开源数据库——PostgreSQL。如果你不读这篇文章,或许也会错过一个跃跃欲试想挤进前三的优秀数据库。
就访问数据库的应用而言,逻辑上只有一个表或一个索引,但是实际上这个表可能由数10个物理分区对象组成,每个分区都是一个独立的对象,可以独自处理,可以作为表的一部分进行处理。
D(持久性),一旦事务完成,无论发生什么系统错误,它的结果都不会受到影响,事务的结果被写到持久化存储器中。底层实现原理是:redo log机制去实现的,mysql 的数据是存放在这个磁盘上的,但是每次去读数据都需要通过这个磁盘io,效率就很低,使用 innodb 提供了一个缓存 buffer,这个 buffer 中包含了磁盘部分数据页的一个映射,作为访问数据库的一个缓冲,从数据库读取一个数据,就会先从这个 buffer 中获取,如果 buffer 中没有,就从这个磁盘中获取,读取完再放到这个 buffer 缓冲中,当数据库写入数据的时候,也会首先向这个 buffer 中写入数据,定期将 buffer 中的数据刷新到磁盘中,进行持久化的一个操作。如果 buffer 中的数据还没来得及同步到这个磁盘上,这个时候 MySQL 宕机了,buffer 里面的数据就会丢失,造成数据丢失的情况,持久性就无法保证了。使用 redolog 解决这个问题,当数据库的数据要进行新增或者是修改的时候,除了修改这个 buffer 中的数据,还会把这次的操作写入到这个 redolog 中,如果 msyql 宕机了,就可以通过 redolog 去恢复数据,redolog 是预写式日志,会先将所有的修改写入到日志里面,然后再更新到 buffer 里面,保证了这个数据不会丢失,保证了数据的持久性,redolog 属于记录修改的操作,主要为了提交或者恢复数据使用!讲完事务的四大特性,再来说下事务的隔离性,当多个线程都开启事务操作数据库中的数据时,数据库系统要能进行隔离操作,以保证各个线程获取数据的准确性,在介绍数据库提供的各种隔离级别之前,来说一下如果不考虑事务的隔离性,会发生的几种问题:第一个问题是脏读,在一个事务处理过程里读取了另一个未提交的事务中的数据。举个例子,公司发工资了,领导把四万块钱打到我的账号上,但是该事务并未提交,而我正好去查看账户,发现工资已经到账,是四万,非常高兴。可是不幸的是,领导发现发给我的工资金额不对,是三万五元,于是迅速修改金额,将事务提交,最后我实际的工资只有三万五元,我就白高兴一场。第二个问题是不可重复读,某个数据在一个事务范围内多次查询却返回了不同的结果,用大白话讲就是事务T1读取数据,事务T2立马修改了这个数据并且提交事务给数据库,事务T1再次读取这个数据就得到了不同的结果,发生了不可重复读。举个例子,我拿着工资卡去消费,系统读取到卡里确实有一百块钱,这个时候我的女朋友刚好用我的工资卡在网上转账,把我工资卡的一百块钱转到另一账户,并在我之前提交了事务,当我扣款时,系统检查到我的工资卡已经没有钱,扣款失败,廖志伟十分纳闷,明明卡里有钱的。第三个问题是幻读,事务T1对一个表的数据做了从“1”修改成“2”的操作,这时事务T2又对这个表插入了一条数据,而这个数据的值还是为“1”并且提交给数据库,操作事务T1的用户再查看刚刚修改的数据,会发现还有一行没有修改。举个例子,当我拿着工资卡去消费时,一旦系统开始读取工资卡信息,这个时候事务开始,我的女朋友就不可能对该记录进行修改,也就是我的女朋友不能在这个时候转账。这就避免了不可重复读。假设我的女朋友在银行部门工作,她时常通过银行内部系统查看我的工资卡消费记录。有一天,她正在查询到我当月信用卡的总消费金额(select sum(amount) from transaction where month = 本月)为80元,而我此时正好在外面胡吃海喝后在收银台买单,消费1000元,即新增了一条1000元的消费记录(insert transaction … ),并提交了事务,随后我的女朋友把我当月工资卡消费的明细打印到A4纸上,却发现消费总额为1080元,我女朋友很诧异,以为出现了幻觉,幻读就这样产生了。
MyCat的分片规则配置在conf目录下的rule.xml文件中定义 ;
《高性能MySQL》中:分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的表中,这样做可以将相关的数据放在一起,另外,如果想一次批量删除整个分区的数据也会变得很方便。
hash大家都不陌生,不同的hash又不一样的特征,今天的主要内容就是带大家一起来学习了解一下不同的hash。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 MySQL 可应用于多种语言,包括 PERL, C, C++, JAVA 和 PHP。 在这些语言中,MySQL 在 PHP 的 web 开发中是应用最广泛。
已经基于行级锁的话,就没有办法从软件层面提升并发度了,否则会事务冲突。所以思路:行级锁、物理层面提升。
验证自己 Redis 学得如何,最好的方式就是看一看市面上的一些面试题,帅地地这个周末把 Redis 面试题补全了一些,供大家复习和准备面试。
7.禁止在表中建立预留字段预留字段的命名很难做到见名识义 预留字段无法确认存储的数据类型,所以无法选择合适的类型 对预留字段类型的修改,会对表进行锁定
1. 什么是表分区 2. 分区的两种方式 2.1 水平切分 2.2 垂直切分 3. 为什么需要表分区 4. 分区实践 4.1 RANGE 分区 4.2 LIST 分区 4.3 HASH 分区 4.4 KEY 分区 4.5 COLUMNS 分区 5. 常见分区命令 6. 小结 松哥之前写过文章跟大家介绍过用 MyCat 实现 MySQL 的分库分表,不知道有没有小伙伴研究过,MySQL 其实也自带了分区功能,我们可以创建一个带有分区的表,而且不需要借助任何外部工具,今天我们就一起来看看。 1. 什么是表分区
3)尽量避免NULL:很多表都包含可为NULL(空值)的列,通常情况下最好指定为NOT NULL。因为如果查询中包含可为NULL的列,对于Mysql来说更难优化。
今天给大家分享一位 Java 后端同学的腾讯面经,问的问题还是比较多的,接近 30 个问题,再加上写算法,一场面试下来,时长有 1 小时+。
Spark SQL是一个用来处理结构化数据的Spark组件,前身是shark,但是shark过多的依赖于hive如采用hive的语法解析器、查询优化器等,制约了Spark各个组件之间的相互集成,因此Spark SQL应运而生。
今天给大家分享一个关于HBase数据倾斜的排查案例,不懂调用链?不懂HBase?没关系,看完包懂~
数据库设计规范 命名规范 基本设计规范 索引设计规范 字段设计规范 SQL开发规范 操作行为规范 命名规范 对象名称使用小写字母并用下划线分割 禁止使用MySQL保留关键字 见名识义,最好不超过32个
索引是一把双刃剑,它可以提高查询效率但也会降低插入和更新的速度并占用磁盘空间
数据库专题(三)——Mysql ID生成器 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 注:本文是我对ID生成器的见解,如果有偏差欢迎指正。 一、需求 在数据库中,ID作为记录表每一行数据唯一性的重要元素,其重要性不言而喻。在普通网站的业务场景中,可以使用数据库的自增的方式生成id,则在新增数据的时候不需要定义id,插入数据的过程中数据库自己会生成id。 但是,当网站业务量大,并发量大,如果使用数据库自增的方式,则可能会出现多个请求需要新增数据同时发送给mysql,则会发生异常。 另外,由于数据传输过程中,
各种社交软件里面都有附件的人的需求,在该应用中,我们查询附近 1 公里的食客,同时只需查询出 20 个即可。 这都依赖基于位置信息服务(Location-Based Service,LBS)的应用。LBS应用访问的数据是和人或物关联的一组经纬度信息,而要能查询相邻的经纬度范围,GEO就非常适合应用在LBS服务的场景。
使表占用尽量少的磁盘空间。减少磁盘I/O次数及读取数据量是提升性能的基础原则。表越小,数据读写处理时则需要更少的内存,同时,小表的索引占用也相对小,索引处理也更加快速。
SQL优化 通过show status命令了解各种sql的执行效率 查看本session的sql执行效率 show status like 'Com_%'; 查看全局的统计结果 SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_%' 查看服务器的状态 show global status; 结果 Com_select:执行select操作的次数,依次查询之累加1 Com_insert:执行insert操作的次数,对于批量插入的insert操作,只累加依次 Com_update:执行update操作
区别读、写多数据源方式进行数据的存储和加载。 数据的存储(增删改)一般指定写数据源,数据的读取查询指定读数据源(读写分离会基于主从复制)
http://www.cnblogs.com/wangyuyu/p/3786236.html
MySQL数据库中提供了很丰富的函数,比如我们常用的聚合函数,日期及字符串处理函数等。SELECT语句及其条件表达式都可以使用这些函数,函数可以帮助用户更加方便的处理表中的数据,使MySQL数据库的功能更加强大。本篇文章主要为大家介绍几类常用函数的用法。本期我们将介绍MySQL函数,帮助你更好使用MySQL。
海量信息即大规模数据,随着互联网技术的发展,互联网上的信息越来越多,如何从海量信息中提取有用信息成为当前互联网技术发展必须面对的问题。
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