当你新接触一个数据库,对其中的数据库,表,字段什么的都不清楚,这时候需要查找某个字段,怎么办呢? 比如,你新接触了一个数据库,其中有20多个库,每个库里面有500+的表格,你这个时候想找用户的昵称字段
介绍 web版 linux(终端[终端回放] 文件 脚本 进程)、数据库(mysql postgres)、redis(单机 哨兵 集群)、mongo统一管理操作平台 开发语言与主要框架 前端:typescript、vue3、element-plus 后端:golang、gin、gorm 系统相关资料 项目文档: https://objs.gitee.io/mayfly-go-docs 系统操作视频: https://space.bilibili.com/484091081/channel/collectio
提到MySQL优化,索引优化是必不可少的。其中一种优化方式 ——索引优化,添加合适的索引能够让项目的并发能力和抗压能力得到明显的提升。
我们有需求:将PDManer文件中的”数据表”生成”逻辑模型清单”,很显然,PDManer是没有”逻辑模型清单”这个功能的。项目急,任务重,我们不得不找一些快速解决方案,代替我们人工复制粘贴逻辑模型清单的内容。
作为后台开发,在日常工作中如果要接触Mysql数据库,那么不可避免会遇到Mysql中的NULL和空值。那你知道它们有什么区别吗?
本篇是MySQL知识体系总结系列的第二篇,该篇的主要内容是通过explain逐步分析sql,并通过修改sql语句与建立索引的方式对sql语句进行调优,也可以通过查看日志的方式,了解sql的执行情况,还介绍了MySQL数据库的行锁和表锁。
基于DDD分层实现的web版 linux(终端 文件 脚本 进程)、数据库(mysql postgres)、redis(单机 集群)、mongo统一管理操作平台
前一阵在写很多sql及类sql语句,发现自己的记忆力可以说是相当烂了,上午刚查过插入语句怎么写,下午就忘记了需要重新查,,而且隐隐约约的有点强迫症??只要记得不是特别清晰,就需要去重新查,看,记一遍,十分浪费时间,因此在这里将自己用到的sql语句记下来,方便后续的查找!!
当我们因为误操作修改了数据库中的数据, 同时有没有备份可以恢复时, 我们就可以通过分析二进制日志, 对日志中记录的数据修改操作做反向处理的方式来达到恢复数据的目的
RESTFul是一种架构设计风格,它有多个实现层级,最常用的领域在于前后端交互时的API设计。 API一般有两层含义:一是指语言或者框架的使用方法(如JAVA API文档),描述了语言或框架的函数调用接口;而是指远程调用的接口地址。
因为 InnoDB 在存储数据的时候,更加安全,所以默认的存储引擎是InnoDB(虽然 MyISAM 比 InnoDB 快)
一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询,就不得不提到索引了。
顾名思义,全局锁就是对整个数据库实例加锁。MySQL 提供了一个加全局读锁的方法,命令是Flush tables with read lock (FTWRL)。当你需要让整个库处于只读状态的时候,可以使用这个命令,之后其他线程的以下语句会被阻塞:数据更新语句(数据的增删改)、数据定义语句(包括建表、修改表结构等)和更新类事务的提交语句。
使用 select count() from t。计算一个表的行数,比如一个交易系统的所有变更记录总数。随着系统中记录数越来越多,这条语句执行得也会越来越慢。然后你可能就想了,MySQL 怎么这么笨啊,记个总数,每次要查的时候直接读出来,不就好了吗。那么今天,我们就来聊聊 count() 语句到底是怎样实现的,以及 MySQL 为什么会这么实现。然后,我会再和你说说,如果应用中有这种频繁变更并需要统计表行数的需求,业务设计上可以怎么做。
N个机台将业务数据发送至服务器,服务器程序将数据入库至MySQL数据库。服务器中的javaweb程序将数据展示到网页上供用户查看。
上一篇,大致介绍了作为工具人的我是如何基本使用这一套ELK 系统的。今天就讲讲这个最重要的E——基于Lucene的搜索引擎ElasticSearch(后面简称ES)。
最近一直在更新《Java 成长计划》这个专栏,主要是 Java 全流程学习的一个记录,目前已经更新到 Java 并发多线程部分,后续会继续更新;而今天准备开设一个全新的专栏 《EfficientFarm》。
SqlSugar支持了3种模式的建表(无实体建表、实体建表,实体特性建表),非常的灵活
相信这内连接,左连接什么的大家都比较熟悉了,当然还有左外连接什么的,基本用不上我就不贴出来了。这图只是让大家回忆一下,各种连接查询。 然后要告诉大家的是,需要根据查询的情况,想好使用哪种连接方式效率更高。
在开发系统的时候,你可能经常需要计算一个表的行数,比如一个交易系统的所有变更记录总数。这时候你可能会想,一条 select count(*) from t 语句不就解决了吗?
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'ENGINE':'django.db.backends.mysql',
1系统简介 1.1功能简述 在Net软件开发过程中,大部分时间都是在编写代码,并且都是重复和冗杂的代码.比如:要实现在数据库中10个表的增删改查功能,大部分代码都是相同的,只需修改10%的代码量.此时若使用代码生成器即可完全解决此问题 在开发数据库型软件时,连接数据库是个必要的操作过程,但连接不同数据库,需要不同的工具.如:连接SQLServer使用微软提供的查询分析器,连接Oracle使用PL/SQL工具,连接MySql使用Navicat for MySQL工具.若是有这样的工具,能够同时连接多个数据库,
我们在做权限授权时需要给到应用用户增删改查权限,比如下面的授权语句。这样的好处是当实例创建多个业务库时,无需再次给新的业务库授权,该权限默认对所有库有增删改查权限,主打一个方便,但实际这种授权方式会带来较大的权限风险,甚至导致数据库被攻击破坏。
1、打开PLSQL,填写用户名和密码(初始有两个用户sys和system,密码是自己安装oracle数据库时定的),Database选择ORCL(默认数据库,oracle中创建的用户就像是mysql中建的数据库,两者有异曲同工之妙)
项目,一个众所周知的名词,在当代企业业务中,不管是进行内部产品自研、质量管控,还是对外实施交付、咨询服务,都是以项目为单位进行管理、控制。那么什么是项目?
今天一个同事问我,如何使用 Mysql 实现类似于 ElasticSearch 的全文检索功能,并且对检索关键词跑分?我当时脑子里立马产生了疑问?为啥不直接用es呢?简单好用还贼快。但是听他说,数据量不多,客户给的时间非常有限,根本没时间去搭建es,所以还是看一下 Mysql 的全文检索功能吧! MySQL 从 5.7.6 版本开始,MySQL就内置了ngram全文解析器,用来支持中文、日文、韩文分词。在 MySQL 5.7.6 版本之前,全文索引只支持英文全文索引,不支持中文全文索引,需要利用分词器把中文段落预处理拆分成单词,然后存入数据库。本篇文章测试的时候,采用的 Mysql 5.7.6 ,InnoDB数据库引擎。
在大型业务系统中,通过对持久层添加缓存,对于大多数单行记录查询,相信缓存能够帮持久层减轻很大的访问压力,但在实际业务中,数据读取不仅仅只是单行记录,面对大量多行记录的查询,这对持久层也会造成不小的访问压力,除此之外,像秒杀系统、选课系统这种高并发的场景,单纯靠持久层的缓存是不现实的,本文我们来介绍 go-zero 实践中的缓存设计之biz cache。
查看MySQL数据库中特定表的详细设计信息,可以使用DESCRIBE命令,该命令可以显示出表中所有列的名称、数据类型、默认值、空值约束、键约束等信息。例如:
假设两张表 user: id name dept_id dept: id dept_name
首先我们来了解几个概念,虽然MongoDB入门实操《上篇》这篇文章已经提到过,这里再次加深印象: 集合:Mongo 中的集合就是mysql 的表的表现形式 文档:文档的数据结构和JSON 基本一样,它就是集合(表)中的一条记录,相当于mysql 的行row 字段:Mongo 中的field 相当于mysql 中的column 索引:Mongo 中的index 与mysql 的index 一样 主键:Mongo 中的primary key 与mysql 的一样,其中Mongo 中将_id 自动设置为主键
主键的设计最好不要与业务逻辑有所关联,主键最后是一串毫无意义,独立不重复的数字,比如:UUID,Auto_increment,又或者是雪花算法生成的主键等等
数据库管理这一块,无外乎简单的增删改查,主要是为了保存数据库信息,在此不做过多展开。
一 索引的原理 1. 索引原理 索引的目的在于提高查询效率,与我们查阅图书所用的目录是一个道理:先定位到章,然后定位到该章下的一个小节,然后找到页数。相似的例子还有:查字典,查火车车次,飞机航班等 本质都是:通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是说,有了这种索引机制,我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。 数据库也是一样,但显然要复杂的多,因为不仅面临着等值查询,还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等
朋友拉住我,劝到:哎哎,不是去骂她,是找她理论,叫她改成舔狗1号,是我先来的!
gocore是一款高度集成的开发框架和脚手架,支持api、rpc、job、task等开发方式,并且集成各类主流开源库和中间件融入最佳实践,最终实现简化流程、提高效率、统一规范。
垂直分库是基于业务分类的,和我们常听到的微服务治理观念很相似,每一个独立的服务都拥有自己的数据库,需要不同业务的数据需接口调用。而垂直分库也是按照业务分类进行划分,每个业务有独立数据库。
数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源,当出现并发访问的时候,数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。
这两个问题直接导致无法降本。从这点上来说,Iceberg是自己维护了一套元数据,这块网上非常的全,就不再赘述了,google上搜iceberg file layout一大把。 Hive还有其他的问题,如:
MySQL数据库 库名:db_name 表名: table_name1 table_name2
本文不讲什么是 RocketMQ ,不讲它的实现原理,只想和大家探讨下它的事务消息的正确使用方式
关于MySQL varchar字段类型的最大值计算,也许我们一直都理解错误了,本文从问题出发,经实践验证得出一些实用经验,希望对大家的开发工作有些帮助~
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