因此对于单表查询的话用resultType是最合适的。但是，如果在写pojo时，不想用数据库表中定义的字段名称，也是可以使用resultMap进行处理对应的。...，比如订单表和订单明细表即为一对多连接，若是不对sql语句进行处理，由于一个订单对应多条订单明细，因此查询出的结果对于订单表数据来说将会出现重复 resultMap的处理方式为在订单表数据的pojo中添加一个...list,list中为订单明细表的属性，在mapper.xml中采用如下的处理方式： [html] view plain copy !...-- 订单明细信息 一个订单关联查询出了多条明细，要使用collection进行映射 collection：对关联查询到多条记录映射到集合对象中 ...property：将关联查询到多条记录映射到cn.itcast.mybatis.po.Orders哪个属性 ofType：指定映射到list集合属性中pojo的类型
-- id：关联查询用户的唯 一标识 column：指定唯 一标识用户信息的列 javaType：映射到user的哪个属性 --> <id...-- 订单明细信息 一个订单关联查询出了多条明细，要使用collection进行映射 collection：对关联查询到多条记录映射到集合对象中 property：将关联查询到多条记录映射到...UserMapper userMapper = sqlSession.getMapper(UserMapper.class); // 下边查询使用一个SqlSession // 第一次发起请求...操作去清空缓存 // sqlSession.commit(); // 第二次发起请求，查询id为1的用户 User user2 = userMapper.findUserById...sqlSession3.close(); UserMapper userMapper2 = sqlSession2.getMapper(UserMapper.class); // 第二次发起请求
▌目录 多线程插入(单表) 多线程插入(多表) 预处理 SQL 多值插入 SQL 事务( N 条提交一次) ▌多线程插入(单表) 问：为何对同一个表的插入多线程会比单线程快？...答：在数据里做插入操作的时候，整体时间的分配是这样的： 链接耗时 （30%） 发送 query 到服务器 （20%） 解析 query （20%） 插入操作 （10% * 词条数目） 插入 index...MySQL 插入数据在写阶段是独占的，但是插入一条数据仍然需要解析、计算、最后才进行写处理，比如要给每一条记录分配自增 id，校验主键唯一键属性，或者其他一些逻辑处理，都是需要计算的，所以说多线程能够提高效率...，即减少了网络 IO，同时也降低了连接次数，数据库一次 SQL 解析，能够插入多条数据。...▌事务( N 条提交一次) 在一个事务中提交大量 INSERT 语句可以提高性能。 1、将表的存储引擎修改为 myisam 2、将 sql 拼接成字符串，每 1000 条左右提交事务。
目录 1、多线程插入(单表) 2、多线程插入(多表) 3、预处理SQL 4、多值插入SQL 5、事务(N条提交一次) 多线程插入(单表) 问：为何对同一个表的插入多线程会比单线程快？...答：在数据里做插入操作的时候，整体时间的分配是这样的： 1、多链接耗时 （30%） 2、多发送query到服务器 （20%） 3、多解析query （20%） 4、多插入操作 （10% * 词条数目...MySQL插入数据在写阶段是独占的，但是插入一条数据仍然需要解析、计算、最后才进行写处理，比如要给每一条记录分配自增id，校验主键唯一键属性，或者其他一些逻辑处理，都是需要计算的，所以说多线程能够提高效率...，即减少了网络IO，同时也降低了连接次数，数据库一次SQL解析，能够插入多条数据。...执行多条SQL语句，实现数据库事务。
1、多线程插入(单表) 2、多线程插入(多表) 3、预处理SQL 4、多值插入SQL 5、事务(N条提交一次) 多线程插入(单表) 问：为何对同一个表的插入多线程会比单线程快？...答：在数据里做插入操作的时候，整体时间的分配是这样的： 1、多链接耗时 （30%） 2、多发送query到服务器 （20%） 3、多解析query （20%） 4、多插入操作 （10% * 词条数目...MySQL插入数据在写阶段是独占的，但是插入一条数据仍然需要解析、计算、最后才进行写处理，比如要给每一条记录分配自增id，校验主键唯一键属性，或者其他一些逻辑处理，都是需要计算的，所以说多线程能够提高效率...，即减少了网络IO，同时也降低了连接次数，数据库一次SQL解析，能够插入多条数据。...执行多条SQL语句，实现数据库事务。
多线程插入(单表) 问：为何对同一个表的插入多线程会比单线程快？同一时间对一个表的写操作不应该是独占的吗？...答：在数据里做插入操作的时候，整体时间的分配是这样的： 链接耗时 （30%） 发送query到服务器 （20%） 解析query （20%） 插入操作 （10% * 词条数目） 插入index （10%...MySQL插入数据在写阶段是独占的，但是插入一条数据仍然需要解析、计算、最后才进行写处理，比如要给每一条记录分配自增id，校验主键唯一键属性，或者其他一些逻辑处理，都是需要计算的，所以说多线程能够提高效率...，即减少了网络IO，同时也降低了连接次数，数据库一次SQL解析，能够插入多条数据。...事务(N条提交一次) 在一个事务中提交大量INSERT语句可以提高性能。 1、将表的存储引擎修改为myisam 2、将 sql 拼接成字符串，每 1000 条左右提交事务。
群友又抛出了一道面试题，有人给出了答案，看完后，是否还有改进的地方，留言评论，一起精进吧！ 多线程插入(单表) 问：为何对同一个表的插入多线程会比单线程快？同一时间对一个表的写操作不应该是独占的吗？...答：在数据里做插入操作的时候，整体时间的分配是这样的： 链接耗时 （30%） 发送query到服务器 （20%） 解析query （20%） 插入操作 （10% * 词条数目） 插入index （10%...MySQL插入数据在写阶段是独占的，但是插入一条数据仍然需要解析、计算、最后才进行写处理，比如要给每一条记录分配自增id，校验主键唯一键属性，或者其他一些逻辑处理，都是需要计算的，所以说多线程能够提高效率...，即减少了网络IO，同时也降低了连接次数，数据库一次SQL解析，能够插入多条数据。...事务(N条提交一次) 在一个事务中提交大量INSERT语句可以提高性能。 1、将表的存储引擎修改为myisam2、将 sql 拼接成字符串，每 1000 条左右提交事务。
多线程插入(单表) 问：为何对同一个表的插入多线程会比单线程快？同一时间对一个表的写操作不应该是独占的吗？...答：在数据里做插入操作的时候，整体时间的分配是这样的： 1、多链接耗时 （30%） 2、多发送query到服务器 （20%） 3、多解析query （20%） 4、多插入操作 （10% * 词条数目...MySQL插入数据在写阶段是独占的，但是插入一条数据仍然需要解析、计算、最后才进行写处理，比如要给每一条记录分配自增id，校验主键唯一键属性，或者其他一些逻辑处理，都是需要计算的，所以说多线程能够提高效率...，即减少了网络IO，同时也降低了连接次数，数据库一次SQL解析，能够插入多条数据。...事务(N条提交一次) 在一个事务中提交大量INSERT语句可以提高性能。 1、将表的存储引擎修改为myisam 2、将 sql 拼接成字符串，每 1000 条左右提交事务。
群友又抛出了一道面试题，有人给出了答案，看完后，是否还有改进的地方，留言评论，一起精进吧！ 多线程插入(单表) 问：为何对同一个表的插入多线程会比单线程快？...答：在数据里做插入操作的时候，整体时间的分配是这样的： 链接耗时 （30%） 发送query到服务器 （20%） 解析query （20%） 插入操作 （10% * 词条数目） 插入index （10%...MySQL插入数据在写阶段是独占的，但是插入一条数据仍然需要解析、计算、最后才进行写处理，比如要给每一条记录分配自增id，校验主键唯一键属性，或者其他一些逻辑处理，都是需要计算的，所以说多线程能够提高效率...，即减少了网络IO，同时也降低了连接次数，数据库一次SQL解析，能够插入多条数据。...事务(N条提交一次) 在一个事务中提交大量INSERT语句可以提高性能。 1、将表的存储引擎修改为InnoDB 2、将 sql 拼接成字符串，每 1000 条左右提交事务。
群友又抛出了一道面试题，有人给出了答案，看完后，是否还有改进的地方，留言评论，一起精进吧！ 多线程插入(单表) 问：为何对同一个表的插入多线程会比单线程快？同一时间对一个表的写操作不应该是独占的吗？...答：在数据里做插入操作的时候，整体时间的分配是这样的： 链接耗时 （30%） 发送query到服务器 （20%） 解析query （20%） 插入操作 （10% * 词条数目） 插入index （10%...MySQL插入数据在写阶段是独占的，但是插入一条数据仍然需要解析、计算、最后才进行写处理，比如要给每一条记录分配自增id，校验主键唯一键属性，或者其他一些逻辑处理，都是需要计算的，所以说多线程能够提高效率...，即减少了网络IO，同时也降低了连接次数，数据库一次SQL解析，能够插入多条数据。...事务(N条提交一次) 在一个事务中提交大量INSERT语句可以提高性能。 1、将表的存储引擎修改为InnoDB 2、将 sql 拼接成字符串，每 1000 条左右提交事务。
例如，“setTrue()”函数就是⼀个幂等函数,⽆论多次执⾏，其结 果都是⼀样的，更复杂的操作幂等保证是利⽤唯⼀交易号(流⽔号)实现....接⼝幂等性就是⽤户对于同⼀操作发起的⼀次请求或者多次请求的结果是⼀致的，不会因为多次点击⽽ 产⽣了副作⽤。 什么是接口的幂等性 在HTTP/1.1中，对幂等性进行了定义。...它描述了一次和多次请求某一个资源对于资源本身应该具有同样的结果（网络超时等问题除外），即第一次请求的时候对资源产生了副作用，但是以后的多次请求都不会再对资源产生副作用。...,如下例⼦: 把表中id为XXX的记录的A字段值设置为1,这种操作不管执⾏多少次都是幂等的 把表中id为XXX的记录的A字段值增加1,这种操作就不是幂等的 D: 新增操作 增加在重复提交的场景下会出现幂等性问题...然后调⽤业务接⼝请求时，把token携带过去，⼀般放在请求头部。 服务器判断token是否存在redis中，存在表示第⼀次请求，这时把redis中的token删除，继续执⾏业务。
-- id：指定查询列中的唯 一标识，订单信息的中的唯 一标识，如果有多个列组成唯一标识，配置多个id column：订单信息的唯 一标识 列 property...-- 订单明细信息 一个订单关联查询出了多条明细，要使用collection进行映射 collection：对关联查询到多条记录映射到集合对象中 property...：将关联查询到多条记录映射到cn.itcast.mybatis.po.Orders哪个属性 ofType：指定映射到list集合属性中pojo的类型 -->...对关联查询的多条记录映射到一个list集合属性中。...适用于为了方便查询关联信息可以使用association将关联订单信息映射为用户对象的pojo属性中，比如：查询订单及关联用户信息。
一、传统web访问模型 传统web访问模型完成一次请求的步骤 1）用户发起请求 2）服务器接受请求 3）服务器处理请求（压力最大） 4）服务器响应请求 传统模型缺点 单点故障； 单台服务器资源有限...二、并行处理解决方案 2.1、DNS轮询解析方案 通过dns服务器中添加多条A记录，将同一个域名分别解析为不同的IP地址，这样就实现了一个简单的负载均衡 优点： 成本较低，如果你有多个公网IP的话，...缺点： 无法进行健康检查，如果有web服务器宕机，DNS服务器是无法知晓的，会影响业务，而且会暴露太多的公网IP，实效性不佳，修改DNS记录需要一个生效周期，有的是3-4个小时，有的会更久；分配不均，如果几台...Web服务器之间的配置不同，能够承受的压力也就不同，但是DNS解析分配的访问却是均匀分配的。...IP（Virtual IP），DNS将域名解析为虚拟IP，客户端的请求到达负载均衡器后，由负载均衡将请求交给后端的web服务器，如果主服务器宕机，则备用服务器会自动绑定这个虚拟IP，继续进行分发工作，这一切对于用户而言是透明的
概述优化了一次前后端处理不当导致的CPU的一次爆机行为，当然，这和服务器的配置低也有着密不可分的关系，简单的逻辑学告诉我们，要找到真正的问题，进行解决，CPU爆机的关键点在于前后端两个方面，下面针对具体的问题...定位问题看监控的图表，CPU已经达到了100%，但是内存的使用曲线很平缓(也说明内存没有被合理的使用)，大概率是代码或者循环中产生的问题，服务器进程处理产生多条阻塞，产生的积压，导致的崩溃。...服务端Join影响了性能顺着代码分析，找到了影响性能的几个关键点，服务端导致性能慢的关键点在于18w的用户表分别和26w的评估记录表、88w的训练动作表、19w的用户签到表进行Join所产生的进程处理缓慢...ini_set('memory_limit', '1024M');前段的定时器Http的每一次请求，服务器都会对应开启一个进程，进行处理和响应，前段的小伙伴使用定时器每分钟进行一次请求，导致的直接结果就是服务器进入了多条等待导致的阻塞...和前端的小伙伴沟通和协商，30分钟请求一次服务，就变的平稳和丝滑了，至此这个问题告一段落了。
好了，打住，这不是今天的重点。 言归正传。 大家都知道，从磁盘上读写数据，至少需要两次IO请求才能完成。一次是读IO，另一次是写IO。...而IO请求是比较耗时的操作，如果频繁的进行IO请求势必会影响数据库的性能。 那么，如何才能解决数据库的性能问题呢？ 1.2 内存 把数据存在寄存器？...如果不在一个地方记录数据真正的长度，innodb很可能不知道要分配多少空间。假如都按某个固定长度分配空间，但实际数据又没占多少空间，岂不是会浪费？...所以，需要在变长字段中记录某个变长字段占用的字节数，方便按需分配空间。...4.最大和最小记录 从上面可以得知，在一个数据页当中，如果存在多条用户记录，它们是通过下一条记录的位置相连的。 不过有个问题：如果才能快速找到最大的记录和最小的记录呢？
2.png 适用于多种场景 1、对于合伙人制的事务所： 合伙人需要对工时安排了如指掌，来确保团队的经费使用、调用的其他团队的工时统计准确，确保工作量、未来收益分配合理。...根据线下动作编号二维码、工单编号二维码，实现动作名称与生产日期、产品编号、批次、工作定额的自动生成功能。...工时单据提交之后，流程会自动到达审核人，审核人可对工时统计单进行审批。 为了快速进行审批，对于多条工时数据，审批人可以一键提交所有数据进行批量审批。...7一键审批.png 系统中对每条工时数据的审批过程都有记录，若是对工时数据产生疑问，客户方或是员工可根据权限查看相关审批数据。...，实时监管整体的生产过程； 4、为绩效考核、服务效率提供真实数据支撑。
Consumer API：允许应⽤程序订阅⼀个或多个主题并处理为其⽣成的记录流。...broker接收来⾃⽣产者的消息，为消息设置偏移量，并提交消息到磁盘保存 broker为消费者提供服务，对读取分区的请求做出响应，返回已经提交到磁盘上的消息 单个broker可以轻松处理数千个分区以及每秒百万级的消息量...Broker为消费者提供服务，对读取分区的请求做出响应，返回已经提交到磁盘上的消息。...为了保证⼀致性，所有⽣产者请求和消费者请求都会经过这个副本 跟随者副本：⾸领以外的副本都是跟随者副本。跟随者副本不处理来⾃客户端的请求，它们唯⼀的任务就是从⾸领那⾥复制消息，保持与⾸领⼀致的状态。...等下⼀次他们再来消费时，他们可以选择接着上⼀次的位置消费，当然也可以选择从头消费，或者跳到最近的记录并从“现在”开始消费。
Master单活的问题：Presto自身的Coordinator是一个单活的情况，它挂掉了整个集群就挂掉了，相对来说还是比较脆弱的。...单表性能分析以及分区对其的join计算都能取得很好的性能优势。...一个实验是由一股流量（比如用户请求）和在这股流量上进行的相对对比实验的修改组成。实验平台对于海量数据的查询有着低延迟、低响应、超大规模数据（百亿级）的需求。...② 我们在Flink的sink算子这块，把sink的并发度和batch做一些定制，比如我们设置的batch是20万条记录或者是60s，这是针对于谁先到达就谁先发送。...查询生命周期监控：我们一个查询从connector端发起到在我们多少个worker在跑，每个worker上面为它分配了多少的内存，是怎么去跑这个SQL的，我们想做监控力度更细一点的监控。
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