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Node开发

目前从事Node服务端开发,对前后端都有涉猎,喜欢自己捣鼓技术。
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25
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Node中使用ORM框架
在正常的开发中,大部分都会使用MVC为主要的系统架构模式。而Model一般包含了复杂的业务逻辑以及数据逻辑,因为Model中逻辑的复杂度,所以我们有必要降低系统的耦合度。通常情况下,我们如果直接使用JDBC操作数据库,业务逻辑和数据存取逻辑是混在一起的。我们一般一个功能的逻辑可能如下所示:
创译科技
2019-12-10
3.4K0
Mysql日期操作
前面两天主要介绍了limit分页以及count函数获取行数两个高频语法,分页在我们日常开发几乎是必会的一个技术点,所以做好分页的优化是势在必行的。本篇谈谈日期处理我们如何操作,在订单类型业务中我们经常需要对时间做处理,通过时间来分页显示订单等,所以不可避免的需要对日期处理操作滚瓜烂熟。首先我们创建一个订单表,字段大约20多个字段,然后使用存储过程插入1万条数据。
创译科技
2019-10-29
5.8K0
浅谈MySQL分页查询
MySQL系列文章到目前已经更新十几篇,从数据类型谈到了备份恢复再到主从同步分库分表,从本篇开始,会花几篇重点谈谈MySQL基础部分,而本篇我们重点来讲讲我们日常开发中最常见的一种查询:分页查询。
创译科技
2019-10-29
3.6K0
MySQL分区分库分表(2) --- 实操篇
上一篇主要讲到了分区分库分表的概念,其实在不影响性能的情况下,我们完全可以使用单分区单库单表。但是业务量大的情况下,受到性能限制我们不得不选择使用分区分库分表。本篇是上一篇的拓展,本篇主要讲讲十几种我们如何使用分区分库分表。如果还未看过上一篇文章建议先阅读概念篇:Mysql分库分表(1) --- 概念篇
创译科技
2019-10-24
1.5K0
Mysql分库分表(1) --- 概念篇
前两篇文章重点讲到了Mysql数据库的主从同步和读写分离,使用主从同步实现从数据库从主数据同步数据保持主从数据一致性,读写分离使用主数据库负责写操作,多个从数据库负责读操作,由于从库可以进行拓展,所以处理更多的读请求也没问题。但是如果业务比较多,写请求越来越多要如何处理呢?可能有人说我可以再加一个master分担写操作,但是两个master数据肯定是需要同步的,主主同步 + 主从同步很显然会让我们的系统架构变得更为的复杂。所以本篇文章主要讨论一个对写操作进行切分的技术:分库分表。
创译科技
2019-10-24
9640
Mysql读写分离
在高并发的时候,如果所有的数据库操作都只通过一台数据库来操作,那数据库很大程度可能出现宕机,而宕机就有可能导致数据丢失,造成不良后果。所以在并发量高的情况下一般会使用主从同步来实现读写分离。上一篇针对主从同步做了具体的介绍,本篇主要针对读写分离做详细的介绍。
创译科技
2019-10-22
2.5K0
Mysql主从同步
大多数人都很清楚,在高并发的时候,如果所有的数据库操作都只通过一台数据库来操作,那数据库很大程度可能出现宕机,而宕机就有可能导致数据丢失,造成不良后果。所以在并发量高的情况下一般会使用主从同步来实现读写分离。本篇文章主要就是围绕主从同步实现读写分离这个主题去讲解。我们其实在Redis专题中也有提到过主从同步的概念,现在我们可以先看下主从同步和读写分离的具体概念。
创译科技
2019-10-22
1.6K0
Mysql备份与恢复(2)---逻辑备份
数据库及时备份可以帮助我们在数据库出现异常宕机时及时的使用备份数据进行恢复工作,将因为数据库宕机产生的影响降低到最小。上一篇针对使用xtrabackup工具进行物理备份和数据恢复做了一个详细讲解,本篇主要谈谈如何使用mysql自带的备份工具mysqldump进行逻辑备份和数据恢复。如果还围观看过上一篇文章的可以先行查询上一篇文章关于使用xtrabackup进行数据备份与恢复:Mysql备份与恢复(1)---物理备份。
创译科技
2019-10-16
2.2K0
Mysql备份与恢复(1)---物理备份
数据库对企业来说最重要的莫过于其中的数据,所以做好数据库的备份是一个不可或缺的工作。数据库及时备份可以帮助我们在数据库出现异常宕机时及时的使用备份数据进行恢复工作,将因为数据库宕机产生的影响降低到最小。所以,本篇文章主要数据库数据备份与恢复进行介绍。由于MyISAM存储引擎中备份数据是将表保存到单独的文件所以比较简单,所以这里我主要针对InnoDB存储引擎介绍备份与恢复机制。
创译科技
2019-10-16
2.3K0
Mysql数据类型最细讲解
数据库中事务是最重要的概念之一,所以上篇着重谈了谈数据库中事务的使用,并且举了实例如何在实际开发中去使用事务进行数据库操作。而我们也知道,Mysql中列的数据类型很多,而大多数人可能只是知道这些不同的数据类型怎么去使用,所以本篇文章主要详细谈谈Mysql中各种不同的数据类型。
创译科技
2019-10-14
1.6K0
细谈Mysql事务
上一篇着重谈到了MySQL锁的概念,里面谈到了事务的概念,其实大部分开发者对于事务肯定不陌生,事务的概念其实就是一组SQL语句组成一个执行单元,如果单元中的某个SQL语句执行出现异常,则需要将整个事务进行回滚到未修改的状态。只有单元中全部SQL语句都成功执行,才会提交数据代表事务执行成功。而Mysql其实前几篇我们都已经知道是支持多种存储引擎的,其实正是因为MyISAM引擎不支持事务被InnoDB取代的原因。所以本篇文章主要是针对InnoDB引擎详细了解下事务这个概念。
创译科技
2019-10-14
4510
Mysql锁机制
锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。在数据库中数据其实是一种供大量用户共享的资源,所以在并发访问时我们需要保证数据的一致性和有效性,而锁冲突是影响数据库并发性能最关键的因素之一。所以本篇文章主要讨论Mysql中锁机制的特点。Mysql的锁机制包含多种:行锁,表锁,读锁,写锁等,其实就是使用不同的存储引擎会支持不同的锁机制。而我主要是针对InnoDB存储引擎下的7种类型的锁进行介绍。
创译科技
2019-10-14
7070
浅谈Mysql索引
我们都知道,数据库索引可以帮助我们更加快速的找出符合的数据,但是如果不使用索引,Mysql则会从第一条开始查询,直到查询到符合的数据,这样也会导致一个问题:如果没有添加索引,表中数据很大则查询数据花费的时间更多。而这时候我们为字段添加一个索引,Mysql就会快速搜索数据,可以节省大量时间。MyISAM和InnoDB是最经常使用的两个存储引擎,MyISAM和InnoDB索引都是采用B+树的数据结构,那B树和B+树的区别是什么呢?
创译科技
2019-10-10
4620
一文了解Mysql
Redis系列到上一篇已经全部结束了,从本篇开始进入Mysql系列文章专题。本篇作为Mysql系列专题的开篇文章,主要是一文带大家大致了解什么是Mysql。本篇文章主要涉及的内容有:
创译科技
2019-10-10
8980
浅谈MVC--Node中如何使用ORM?
在正常的开发中,大部分都会使用MVC为主要的系统架构模式。而Model一般包含了复杂的业务逻辑以及数据逻辑,因为Model中逻辑的复杂度,所以我们有必要降低系统的耦合度。通常情况下,我们如果直接使用JDBC操作数据库,业务逻辑和数据存取逻辑是混在一起的。我们一般一个功能的逻辑可能如下所示:
创译科技
2019-09-30
2.3K0
Redis持久化机制
上一篇主要针对Redis的内存淘汰机制以及Redis容易引发的三大问题:缓存击穿、缓存穿透以及缓存雪崩进行了详细的讲解以及提供了业界常用的解决方案。本篇主要讲讲Redis的持久化机制,Redis受开发者欢迎的一大原因就是因为可持久化的特性。我们如何保证Redis宕机之后重启可以将数据进行恢复?所以一般情况下我们需要定时进行持久化将内存中的数据写入到硬盘中。而Redis中支持两种不同的持久化机制:RDB持久化以及AOF持久化。
创译科技
2019-09-26
6180
Redis主从复制
上一篇讲到了Redis的持久化机制,有RDB快照持久化以及AOF日志持久化。Redis的持久化机制保证了Redis即使服务重启,也可以将硬盘中已经持久化的数据进行恢复,持久化机制保证了Redis持久化过程即使出现宕机,最多也只会丢失1秒之内的数据。在80%左右企业使用的都是Redis单机服务,在生产环境下使用单机环境的Redis容易面临风险,如果Redis持久化的硬盘出现故障,则有可能导致持久化的备份数据出现丢失,所以我们需要一个方案解决这个问题,所以我们需要将原来集中式的数据库中的数据分别复制到不同Redis节点上进行存储,这也就是Redis中的主从复制。
创译科技
2019-09-26
4340
Redis缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩
上篇文章谈到了Redis分布式锁,实际上就是为了解释为什么做缓存采用Redis而不使用map/guava。缓存分为本地缓存和分布式缓存。以 Java 为例,使用自带的 map /guava 实现的是本地缓存,最主要的特点是轻量以及快速,生命周期随着 JVM 的销毁而结束。而且在多实例状态下缓存不具有唯一性。使用 Redis 作缓存称为分布式缓存,在多实例状态下共用一份缓存数据,缓存具有一致性。所以说在分布式下最合适的缓存方案就是采用Redis实现分布式缓存。
创译科技
2019-09-24
1.8K0
Redis与数据库数据一致性
可能谈到保持Redis与Mysql双库的数据一致性,可能很多人最先想到的方案就是读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去。但是这个方案有着一个致命的缺点:读请求和写请求串行化会导致系统的吞吐量大幅度降低,需要使用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。Redis与Mysql双库的数据一致性问题为何会出现呢?其实我们可以考虑这么一个业务场景:我们需要更新部分数据,我们首先更新数据库数据,然后清除Redis缓存中的数据。但是数据库更新操作成功了,然而Redis清除缓存出现异常了,这样会导致出现这么一种情况:数据库中的数据已经更新为最新数据,但是Redis缓存中的数据依旧还是老数据,这时候就会出现Redis与Mysql双库的数据一致性问题。
创译科技
2019-09-24
1.7K0
单线程Redis性能为何如此之高?
实际项目开发中现在无法逃避的一个问题就是缓存问题,而缓存问题也是面试必问知识点之一,如果面试官好一点可能会简单的问你二八定律或者热数据和冷数据,但是如果问的深入一点可能就会问到缓存更新、降级、预热、雪崩、穿透等问题,而这些问题可能会拦下大部分平时不怎么关注缓存的朋友,这些问题实际上都和缓存服务器息息相关,我们日常中经常使用的缓存服务器一般有两种:Redis和Memcached。本篇开始正式进入Redis系列文章,本篇主要讲讲Redis使用单线程为何速度还能如此之快?
创译科技
2019-09-17
4330
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