1月22号晚上10点半,下班后愉快的坐在在回家的地铁上,心里想着周末的生活怎么安排。
DROP PROCEDURE IF EXISTS test_insert;--如果存在此存储过程则删掉
突然电话响了起来,一看是我们的一个开发同学,顿时紧张了起来,本周的版本已经发布过了,这时候打电话一般来说是线上出问题了。
点击上方蓝色字体,选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 文章来源:【公众号:JAVA日知录】 目录 背景 分析 数据模拟 测试 解决方案 小结 今天给大家分享个生产事故,一个由于 MySQL 分页导致的线上事故,事情是这样的~ 背景 一天晚上 10 点半,下班后愉快的坐在在回家的地铁上,心里想着周末的生活怎么安排。 突然电话响了起来,一看是我们的一个运维同学,顿时紧张了起来,本周的版本已经发布过了,这时候打电话一般来说是线上出问题了。 果然,沟通的情况是线上的一个查询数据的接口被疯狂的失去
在我们日常开发中,分页查询是必不可少的,可以说每个后端程序猿大部分时间都是CURD,所以分页的查询也接触的不少,你们都是怎么实现的呢?前不久的一段时间,我的一个同事突然找我寻求帮助,他说他写的sql查询太慢了,问我能不能帮他优化一下那条查询语句,经过一段时间的优化,我们成功的将原来8秒一条的sql成功优化到了不到一秒,然而想到知识应该学会分享,所以我今天打算写出这个优化过程,可以让更多的程序猿可以看到。
MYSQL 分页最简单了. SELECT * FROM Account WHERE (usertype='base' or usertype='home' or usertype='salse') and logindate is not null order by logindate desc LIMIT 起始行, 每页多少行 LIMIT 接受一个或两个数字参数。 参数必须是一个整数常量。 如果给定两个参数,第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量, 第二个参数指定返回记
MySQL数据库托管的一点感悟 开始之前,聊一点题外话,最近好像股市和基金都大跌,我自己买的股票和基金也都跌了。我本身没有这方面的经验,也是小白一个,但是感觉遇到了这种下跌,很容易让人崩溃。之前也有朋友买了很多,那天开玩笑对我说:中午跌的时候,他差点都跳楼了。😄 虽然是句玩笑话,但是从中能够感受到,大家还是很在意亏损的。 有调查显示,亏钱带来的厌恶是赚钱带来的快乐的2倍。举个例子就是:亏损1w块钱对你的影响需要你赚2w块钱才能抵消。我觉得普通人,如果不靠股市发财,就要做到对短期波动置之不理
2、如果没有显示指定_id字段隐藏,则默认会显示,显示指定隐藏,如:find({},{"_id":0});
Mysql的limit用法
让我们设计一个像Youtube这样的视频共享服务,用户可以上传/查看/搜索视频。类似服务:netflix.com、vimeo.com、dailymotion.com、veoh.com
1.5.2. CASE - WHEN - THEN - ELSE - END CASE
上一文对消费者组的一些概念,基本原理进行了简单描述,本文继续来聊聊消费者组中另外一个比较重要的内容:偏移量的存储。
触发器是一中特殊的存储过程,主要是通过事件来触发而被执行的。它可以强化约束,来维护数据的完整性和一致性,可以跟踪数据库内的操作从而不允许未经许可的更新和变化。可以联级运算。如,某表上的触发器上包含对另一个表的数据操作,而该操作又会导致该表触发器被触发。
1、触发器的作用? 触发器是一中特殊的存储过程,主要是通过事件来触发而被执行的。它可以强化约束,来维护数据的完整性和一致性,可以跟踪数据库内的操作从而不允许未经许可的更新和变化。可以联级运算。如,某表上的触发器上包含对另一个表的数据操作,而该操作又会导致该表触发器被触发。
因为业务层操作内存,MySQL操作磁盘,数据库永远是最先达到性能瓶颈,我们不能把过多的逻辑操作放在数据库上,逻辑操作应该在业务层做。
数据库主要是用来存储的,我们应避免让数据库做运算,比如写定时任务,存储过程等。复杂的计算应该在程序代码中实现。我们应该尽量简单的使用数据库。
这篇博客将会记录Structured Streaming + Kafka的一些基本使用(Java 版)
Apache Kafka是由LinkedIn采用Scala和Java开发的开源流处理(open source、 stream-processing)平台,该项目旨在提供统一的、高吞吐量、低延迟的平台来处理实时数据流。
这篇文章,笔者按照自己的理解 , 尝试分析 RocketMQ 的存储模型,希望对大家有所启发。
(1)所有使用NULL值的情况,都可以通过一个有意义的值的表示,这样有利于代码的可读性和可维护性,并能从约束上增强业务数据的规范性。
索引是什么? 数据库中查找操作非常普遍,索引就是提升查找速度的一种手段。 索引分类 B+树索引 它就是传统意义上的索引,它是最常用、最有效的索引。 哈希索引 哈希索引是一种自适应的索引,数据库会根据表的使用情况自动生成哈希索引,我们人为是没办法干预的。 全文索引 用于实现关键词搜索。但它只能根据空格分词,因此不支持中文。 若要实现搜索功能,可选择lucene。 RTree索引 在mysql很少使用,仅支持geometry数据类型;相对于BTREE,RTREE的优势在于范围查找。 B+树
正文之前 以后是要做大数据的人,如果连结构化的数据库都不会的话,那岂不是笑死人?所以果断靠着当年兴趣盎然的时候学的那点基础来复习一下,发现果然学过一遍再来复习那基本就是高中学一段内容看书与翻书的区别,
tinyint, 占 1字节 ,有符号: -128~127,无符号位 :0~255
在日常开发的业务环境中,我们一般都会使用 MySQL 语句来实现分页的功能。但是,往往也有些数据并不多,或者只是获取 PHP 中定义的一些数组数据时需要分页的功能。这时,我们其实不需要每次都去查询数据库,可以在一次查询中把所有的数据取出来,然后在 PHP 的代码层面进行分页功能的实现。今天,我们就来学习一下可以实现这个能力的一些函数技巧。
存储过程就是一条或者多条SQL语句的集合,可以视为批文件。它可以定义批量插入的语句,也可以定义一个接收不同条件的SQL。
考虑到连续分配方式的缺陷,人们考虑到如果可以将一个进程分散然后分别装入到不相邻分区中就可以更加高效利用内存,基于这一思想,产生了“非连续分配方式”也成为离散分配方式
7. broker判断是否消息失败,成功则直接返回元数据【可选】,失败判断是否重试,对应做相应处理
一旦使用 MySQL 的复制功能,就很大可能会碰到主备切换的情况。也许是为了迭代升级服务器,或者是主库出现问题时,将一台备库转换成主库,或者只是希望重新分配容量。不过出于什么原因,都需要将新主库的信息告诉其它备库。
es支持大多数java里面的数据类型: (一)核心数据类型: (1)string: 默认会被分词,一个完整示例如下 Java代码 "status": { "type": "string", //字符串类型 "index": "analyzed"//分词,不分词是:not_analyzed ,设置成no,字段将不会被索引 "analyzer":"ik"//指定分词器 "boost":1.23//字段级别的分数加权
对于一款消息中间件来说,优良的数据存储设计,是实现高性能消息吞吐以及消息查询的关键所在。因为消息中间件对于外部来说就是发消息消费消息的一个平台基础设施,但是从其本身来说,需要将海量消息数据信息持久化在RocketMQ节点所在的服务器上,这样即便是服务器断电,重启等情况下,也不至于丢失消息数据。另外在进行消息消费的时候,RocketMQ如何能借助自身的存储设计快速检索到对应的消息也是非常重要的,因此本文主要对RocketMQ存储设计进行了设计分析。
上一篇谈到了我们日常开发中经常需要用到的分页,在业务数据量不多的情况下,我们直接用limit指定偏移量就可以满足我们业务需求了,但是数据量大的时候使用limit指定偏移量性能会很低,因为需要全表检索。所以上一篇主要提到了几种可以优化分页的方案,而且分页业务一般都伴随着需要count函数查询总条数,所以本篇文章主要讲讲count函数的一般优化方案。
关于可信代码数字签名如何计算PE文件哈希值的细节,参阅本文档后面的“Calculating the PE Image Hash”。
字典对象的核心是散列表。散列表是一个稀疏数组(总是有空白元素的数组),数组的每个单元叫做bucket。每个bucket有两部分:一个是键对象的引用,一个是值对象的引用。
Broker上的Topic上的消息都会顺序的写入到commitlog文件下,然后再异步转存到consumequeue以及indexFile文件;该消息的元信息存储着消息所在的Topic与Queue,当消费者要进行消费时,会通过ConsumerQueue文件来找到自己想要消费的队列;该队列不存储具体的消息,而是存储消息的基本信息与偏移量。消费者通过偏移量去CommitLog中找到自己需要消费的信息然后取出,就可以进行消费;并且Broker还可以对CommitLog来建立Hash索引文件IndexFile,这样就可以通过消息的key来找到消息;
所谓分页显示,就是将数据库中的结果集,一段一段显示出来需要的条件。
简单的说,数据库(因为Database)就是一个存放数据的仓库,这个仓库是按照一定的数据结构(数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系)来组织、存储的,我们可以通过数据库提供的多种方式来管理数据库里的数据。 更简单形象的理解,数据库和我们生活中存放杂物的储物间仓库性质一样,区别只是存放的东西不同,杂物间存放实体的物件,而数据库里存放的是数据。
http://spark.apache.org/docs/2.4.5/structured-streaming-kafka-integration.html
在所有的表引擎中,最为核心的当属MergeTree系列表引擎,这些表引擎拥有最为强大的性能和最广泛的使用场合。对于非MergeTree系列的其他引擎而言,主要用于特殊用途,场景相对有限。而MergeTree系列表引擎是官方主推的存储引擎,有主键索引、数据分区、数据副本、数据采样、删除和修改等功能,支持几乎所有ClickHouse核心功能。
资料:目前假如一个查询SQL跨越30个分片,每个分片上有1000万数据,则总数据规模为3亿,Select × from A orderby field1,field2 Limit 100000,100 即取出排序结果集中从100000到100000+100的这100个记录,所可能采用的一些算法优化策略如下:
在大数据分析中,时间序列数据非常常见。如何通过编程来处理这些数据呢?HiveSQL 提供了两个强大的窗口函数:lag() 和 lead()。它们可以帮助我们计算每行相对于前一行或后一行的值。
一个新的消费组订阅一个已存在的Topic主题时,消费组是从该Topic的哪条消息开始消费呢?
先调用MetadataRequest拿到所有在线Broker列表 再给每个Broker发送ListGroupsRequest请求获取 消费者组数据
这段时间迷迷糊糊学了指针,学校的考试范围还有结构体,然鹅我发现我学习了一些知识之后,并没有很好地掌握,于是乎,打算写一篇文章来巩固已学知识,并在文末总结学校作业里的写错的题目。(晚上还要苦苦复习高数和线代)
在连续分配中,一个进程不可被分割,只能整体放入一块连续的内存空间中;但在基本分页存储管理中,允许把一个进程按照固定大小 X 分割为多个部分,同时把内存也按照固定大小 X 分割为多个部分,并把前者对应地放到后者中(不要求连续存放)。通常来说,一个进程的最后一部分会小于 X,这部分若放到内存的某个 X 空间中,则仍然会产生碎片(这种碎片称为页内碎片),要让这种碎片尽可能小,X 也必须尽可能小。
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