本文来告诉大家 WPF 已知问题，在用户的设备上，如果不存在 Arial 字体，同时安装了一些诡异的字体，那么也许就会让应用在使用到诡异的字体的时候，软件闪退 在 WPF 的 FontFamily.cs...ref style, ref weight, ref stretch ); 假定用户从...LookupFontFamilyAndFace(canonicalName, ref style, ref weight, ref stretch); } 在 FirstFontFamily 属性里面，判断字体存在的代码如下...= null); 在用户删除了 Arial 字体，将会让 family 是空，而在 Invariant 的定义代码如下 internal static void Assert(bool condition...Environment.FailFast 之后，应用程序就闪退了，只有在系统事件里面看到记录 我认为这是一个不合理的设计，至少在框架层不应该有这样的逻辑，作为一个十分成熟的 UI 框架，应该能兼容各个诡异的系统，我将这个问题报告给官方
Indigofera Tanganyikensis 最近也举报了不少文章，其中13篇都来自同一本期刊Aging，而这些论文的作者，无一例外，均为中国学者。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...这些质疑都围绕着论文图片真实性的问题。 ? ? 包括还有不同组别的小鼠看起来相似度极高，甚至可能是同一批小鼠拍的照片。。。 ? ? 受到质疑的文章中，已有4篇有Author Response。...剩下还有3篇作者已经承认图片确实存在误用的问题。 ? ? ?...Schally分别于2008年11月、2010年6月、2012年11月在Aging上发表署名文章，因此Aging的影响因子也是一度很高。...期刊上的中国学者论文占比接近40%，并且还有继续增加的趋势，这也是让人担忧的原因之一。 ?
水平切分将一张大数据量的表，切分成多个表结构相同，而每个表只占原表一部分数据，然后按不同的条件分散到多个数据库中。...库内分表 库内分表虽然将表拆分，但子表都还是在同一个数据库实例中，只是解决了单一表数据量过大的问题，并没有将拆分后的表分布到不同机器的库上，还在竞争同一个物理机的CPU、内存、网络IO。...分库分表以后会出现一个问题，一张表会出现在多个数据库里，到底该往哪个库的表里存呢？...这样同一个用户的数据都会存在同一个库里，用userId作为条件查询就很好定位了 优点： 数据分片相对比较均匀，不易出现某个库并发访问的问题 缺点： 但这种算法存在一些问题，当某一台机器宕机，本应该落在该数据库的请求就无法得到正确的处理...3、全局唯一主键问题 由于分库分表后，表中的数据同时存在于多个数据库，而某个分区数据库的自增主键已经无法满足全局 唯一，所以此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。
对于单事务事实表,一个业务过程建立一个事实表,只反映一个业务过程的事实;对于多事务事实表,在同一个事实表中反映多个业务过程。...多个业务过程是否放到同一个事实表中,首先需要分析不同业务过程之间的相似性和业务源系统。...使用场景：可回答关于非预期的行为的详尽问题的表，如交易流水表 周期快照事实表 周期快照事实表中的每行汇总了发生在某一标准周期,如某一天、某周、某月的多个度量事件。粒度是周期性的,而不是个体的事务。...数据变动频率耦合性，在进行多张合并时，表的逻辑是否稳定，如果存在一张逻辑经常变化，导致整张表的逻辑都在变化，会导致合并后的表数据不稳定。...数据粒度，合并之前需要考虑，数据粒度是否一致的，如一张表中即用明细又存在汇总数据，粒度不一致会导致错用。
01 并发控制 无论何时，只要有多个查询需要在同一时刻修改数据，都会产生并发控制的问题 本文的目的是讨论MySQL在两个层面的并发控制：服务器层与存储引擎层 例如：以Unix系统的email box...因为在任意一个时刻，只有一个进程可以修改邮箱的数据，这在大容量的邮箱系统中是个问题。 02 读写锁 从邮箱中读取数据没有这样的麻烦，即使同一时刻多个用户并发读取也不会有什么问题。...所以，为安全起见，即使是读取邮箱也需要特别注意 如果把上述的邮箱当成数据库中的一张表，把邮件当成表中的一行记录，就很容易看出，同样的问题依然存在。从很多方面来说，邮箱就是一张简单的数据库表。...多个客户在同一时刻可以同时读取同一个 资源，而互不干扰。...，当某个用户在修改某一部分数据时，MySQL会通过锁定防止其他用户读取同一数据。
2、多对多 【实现方式】：需要借助第三张中间表，中间表至少包含两个字段，这两个字段作为第三张表的外键，分别指向两张表的主键。 【举例】：学生表的实现关系，分析示意如下： ?...4、多表关系案例 分析旅游线路问题，假设旅游线路有很多分类，且用户可以收藏对应的旅游线路，这里就涉及到三张表：旅游线路分类、旅游线路、用户，分析示意图如下：分类和具体线路是一对多关系，线路和用户是多对多关系...tab_favorite rid 旅游线路 id，外键 date 收藏时间 uid 用户 id，外键 rid 和 uid 不能重复，设置复合主键，同一个用户不能收藏同一个线路两次 */ CREATE TABLE...以上表存在的问题： 存在严重数据冗余（重复）：姓名、系名、系主任； 数据添加存在问题，如添加一个新开设的系和系主任时，数据不合法； 数据删除存在问题，如张无忌毕业了，删除数据，会将系的数据一起删除。...2 数据库的备份与还原 数据库的备份与还原操作一般是由DBA负责，备份是为了防止因机器故障等造成数据丢失，所以一般每一天都会将数据库中 的数据保存在文件中，当出现问题时用文件进行数据库的还原。
分布式：一个业务拆分成多个子业务，部署在不同的服务器上 集群：同一个业务，部署在多个服务器上 例如：电商系统可以拆分成商品，订单，用户等子系统。...这时会涉及到两个问题： 负载均衡 session共享 负载均衡就是将请求均衡地分配到多个系统上，常见的技术有如下几种 DNS DNS是最简单也是最常见的负载均衡方式，一般用来实现地理级别的均衡。...session共享 session共享就是用户在A服务器登录，结果查看购物车时，请求发送到了B服务器，因此用户的session存在A服务器上，所以当请求发送到B服务器上时，会认为用户没有登录 目前解决...“最后一公里”效应，本质上是一种“以空间换空间”的加速策略，即将内容缓存在离用户最近的地方，用户访问的是缓存的内容，而不是站点实时的内容。...： join操作问题：业务分库后，原本在同一个数据库中的表分散到不同数据库中，导致无法使用SQL的join查询 事务问题：原本在同一个数据库中不同的表可以在同一个事务中修改，业务分库后，表分散到不同数据库中
我们看到在TX行锁发生的第一张表上，这张表叫做 RES_NUM_ORIGIN，指的是号码的资源池，可选的号码都可以通过一定的条件从资源池中查询出来，第二个对象是号码预占历史表的主键，当用户预占一个号码之后...，会把预占的信息存放在号码临时预占表上，这样当下一个用户来选号的时候，就不会选择到前面用户预占到的号码。...insert到RES_TEMPOCCUPY_HIS表，为何出现行锁？ 原理分析 对于update：唯一的可能就是多个会话在更新相同的主键值，并且同一事务中包含执行时间长的SQL 语句。...这条SQL并不复杂，就是从一张表去除一条记录，跟另外一张表做了反连接的操作，not exists 是反的半连接操作。 该SQL的执行计划如下： ? 我们看到出现了两个执行计划，但路径都不是最优。...案例小结 1、同库上同一事务中的慢SQL，影响并不大。 2、改写选号SQL，解决的主要是选号冲突问题和逻辑正确性问题，影响也不大。 3、B库创建索引，进一步缓解了行锁争用问题，但仍未解决根本问题。
数据库还是存在单表数据量过大的问题，并未根本上解决，需要配合水平切分。...水平分库 2、水平分表 水平分表是在同一个数据库内，把一张大数据量的表按一定规则，切分成多个结构完全相同表，而每个表只存原表的一部分数据。...水平分表 水平分表尽管拆分了表，但子表都还是在同一个数据库实例中，只是解决了单一表数据量过大的问题，并没有将拆分后的表分散到不同的机器上，还在竞争同一个物理机的CPU、内存、网络IO等。...这样同一笔订单的数据都会存在同一个库、表里，查询时用相同的规则，用 work_no 订单编号作为查询条件，就能快速的定位到数据。 优点： 数据分片相对比较均匀，不易出现请求都打到一个库上的情况。...缺点： 这种算法存在一些问题，当某一台机器宕机，本应该落在该数据库的请求就无法得到正确的处理，这时宕掉的实例会被踢出集群，此时算法变成hash(userId) mod N-1，用户信息可能就不再在同一个库中了
水平切分分为库内分表和分库分表，是根据表内数据内在的逻辑关系，将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中，每个表中只包含一部分数据，从而使得单个表的数据量变小，达到分布式的效果。...水平切分后同一张表会出现在多个数据库/表中，每个库/表的内容不同。...4）ER分片 关系型数据库中，如果可以先确定表之间的关联关系，并将那些存在关联关系的表记录存放在同一个分片上，那么就能较好的避免跨分片join问题。...既然一张表无法搞定，那么就想办法将数据放到多个地方来解决问题吧，于是，数据库分库分表的方案便产生了，目前比较普遍的方案有三个：分区，分库分表，NoSql/NewSql。...假设我们有5千万的客户，5个业务类型，每位客户平均2张卡，那么这张表的数据量将会达到惊人的5亿，事实上我们系统用户量还没有过百万时就已经不行了。
数据的切分： 就是通过某种特定的条件，将我们存放在同一个数据库中的数据分散的存放到多个数据库中，以达到分散单台数据库负载的效果，即为分库分表 分表 把一张表按一定的规则分解成N个具有独立存储空间的实体表...，写操作效率提高了 * 查询一次的时间短了 * 读写缩影的数据变小 * 插入数据需要重新建立索引的数据减少 分库 将一个应用中对应的一个数据库分解成多个数据库，且可以这多个数据库可以存在同一个服务器上...，也可以存在于多个服务器上 1）什么时候考虑分库？...N个区块，在逻辑上看最终只是一张表，但底层是由N个物理区块组成的 1）什么时候考虑分区 * 张表的查询速度已经慢的受到影响的时候 * sql优化 * 数据量大 * 表中的数据是分段的 * 对数据的操作往往只涉及一部分数据...* 分区只是一张表中的数据的存储位置发生变化，分表是将一张表分城多个表 * 访问量大，且数据比较大时，两种方式可以互相配合使用 * 访问量不大，但表数据比较多时，可以只进行分区 7.
应用程序就不必打断既有的表间关联。比如：对于社交网站，几乎所有数据最终都会关联到某个用户上，基于用户进行切分就是最好的选择。...一、基本思想 Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上，从而缓解单一数据库的性能问题。...应用程序就不必打断既有的表间关联。比如：对于社交网站，几乎所有数据最终都会关联到某个用户上，基于用户进行切分就是最好的选择。...（主表数据量在同一数量级上）的两个或多个shard放到同一个数据源里，每个shard依然是独立的，它们有各自的主表，并使用各自主表ID进行散列，不同的只是它们的散列取模（即节点数量）必需是一致的。...,即：将业务上相近，并且具有相近数据增长速率（主表数据量在同一数量级上）的两个或多个shard放到同一个数据库上，在逻辑上它们依然是独立的shard，有各自的主表，并依据各自主表的ID进行散列，不同的只是它们的散列取模
分区并不是生成新的数据表，而是将表的数据均衡分摊到不同的硬盘，系统或是不同服务器存储介子中，实际上还是一张表。...三、分区、分表、分库的详细理解 一、什么是分区、分表、分库 分区 就是把一张表的数据分成N个区块，在逻辑上看最终只是一张表，但底层是由N个物理区块组成的 分表 就是把一张表按一定的规则分解成N个具有独立存储空间的实体表...需要解决的问题：跨数据库的事务、jion查询等问题。 水平拆分 例如，大部分的站点。数据都是和用户有关，那么可以根据用户，将数据按照用户水平拆分。 按照规则划分，一般水平分库是在垂直分库之后的。...七、数据存储的演进 单库单表 单库单表是最常见的数据库设计，例如，有一张用户(user)表放在数据库db中，所有的用户都可以在db库中的user表中查到。...数据组织形式（不同的数据又可选择不同的库表拆分方案）： 评论基础数据按用户ID进行拆库并拆表 图片及标签处于同一数据库下，根据商品编号分别进行拆表 其它的扩展信息数据，因数据量不大、访问量不高，处理于同一库下且不做分表即可
数据库还是存在单表数据量过大的问题，并未根本上解决，需要配合水平切分。...[水平分库] 2、水平分表 水平分表是在同一个数据库内，把一张大数据量的表按一定规则，切分成多个结构完全相同表，而每个表只存原表的一部分数据。...[水平分表] 水平分表尽管拆分了表，但子表都还是在同一个数据库实例中，只是解决了单一表数据量过大的问题，并没有将拆分后的表分散到不同的机器上，还在竞争同一个物理机的CPU、内存、网络IO等。...这样同一笔订单的数据都会存在同一个库、表里，查询时用相同的规则，用 work_no 订单编号作为查询条件，就能快速的定位到数据。 优点： 数据分片相对比较均匀，不易出现请求都打到一个库上的情况。...缺点： 这种算法存在一些问题，当某一台机器宕机，本应该落在该数据库的请求就无法得到正确的处理，这时宕掉的实例会被踢出集群，此时算法变成hash(userId) mod N-1，用户信息可能就不再在同一个库中了
然后不同的数据库存放在不同的服务器上，这样还可以避免因为用户量越来越多导致数据库性能受到服务器瓶颈的影响。...所以说分库实际上就是在多个服务器搭建多个不同的数据库，然后按照不同的业务逻辑将不同的表存放在不同的数据库。...而水平分表针对的是表，在同一个数据库中创建多张一样的表，比如我们在order数据库中创建三张订单表order1，order2，order3，然后插入订单时将id对3取余，根据不同的值存入不同的订单表，但是由于水平分表是将数据表存放在同一个数据库...分区实际上是指同一个数据表中不同行的数据记录到不同的分区中，每个分区都有一个.idb文件，所以说分区可以帮助我们将一个数据表拆分成几个更小的部分。...分区的意义在于将一张大表根据分区条件分割成几个小表，但是对于数据来说仍然是一张表，可以改善大表的可伸缩性，可管理性，还可以提高数据库的效率。
水平拆分上边垂直分库、垂直分表后还是会存在单库、表数据量过大的问题，当我们的应用已经无法在细粒度的垂直切分时，依旧存在单库读写、存储性能瓶颈，这时就要配合水平分库、水平分表一起了。...2、水平分表水平分表是在同一个数据库内，把一张大数据量的表按一定规则，切分成多个结构完全相同表，而每个表只存原表的一部分数据。...图片水平分表尽管拆分了表，但子表都还是在同一个数据库实例中，只是解决了单一表数据量过大的问题，并没有将拆分后的表分散到不同的机器上，还在竞争同一个物理机的CPU、内存、网络IO等。...要想进一步提升性能，就需要将拆分后的表分散到不同的数据库中，达到分布式的效果。图片数据存在哪个库的表分库分表以后会出现一个问题，一张表会出现在多个数据库里，到底该往哪个库的哪个表里存呢？...用户表t_user被拆分成t_user_1、t_user_2、t_user_3三张表，后续将user_id范围为1 ~ 1000w的用户数据放入t_user_1，1000~ 2000w放入t_user_
第一范式需要根据系统的实际需求来定，比如有一张用户信息表： 一般来说"住址"设计成一个字段就行，但是如果经常访问"住址"中城市的部分，那么就非要将"住址"这个属性重新拆分为"省份"、“城市”、"地址"...等多个部分进行存储，这样在对"住址"中某一部分进行操作的时候将非常方便。...这么设计才算满足了数据库的第一范式，修改之后的表结构如图： 第二范式：保证一张表只描述一件事情 这是通俗的说法，用第二范式的定义描述第二范式，说的是在满足第一范式的基础上，数据库表中不存在非关键字段对任一候选关键字段的部分函数依赖...，很好地解决了上面的几个问题，这就是第二范式的中心----保证一张表只讲一件事情。...第三范式：保证每列都和主键直接相关 第三范式在第二范式的基础上，要求表中的非主键字段不依赖于其他非主键字段。如果存在传递依赖（即非主键字段依赖于其他非主键字段），就不符合第三范式。
通过对比，发现FOR UPDATE的加锁方式类似并发编程里的写锁，而LOCK IN SHARE MODE则是读锁，同一时间点相同的行上只允许出现一个写锁，或者是多个读锁。...LOCK IN SHARE MODE的应用场景适合于两张表存在关系时的写操作，拿MySQL官方文档的例子来说，假如存在两张有关系的表：PARENT和CHILD，使用普通的SELECT语句（快照读）来查询表...但是如果是同一张表的应用场景，举个例子，电商系统中在产生订单之前需要确认商品数量大于1,产生订单之后应该将商品数量减1。...LOCK IN SHARE MODE适合用于两张表存在业务关系时的一致性要求，而FOR UPDATE适用于操作同一张表时保证业务的一致性要求。...LOCK IN SHARE MODE 适合用于两张表存在业务关系上的一致性要求时的操作场景。 FOR UPDATE 适用于操作同一张表时保证业务的一致性要求。
要想短的话， 1，页面静态化- 用户可以直接获取页面，不用走那么多流程，比较适用于页面不频繁更新。 2，使用缓存- 第一次获取数据从数据库准提取，然后保存在缓存中，以后就可以直接从缓存提取数据。...4，批量读取 - 高并发情况下，可以把多个请求的查询合并到一次进行，以减少数据库的访问次数 5，延迟修改 - 高并发情况下，可以把多次修改请求，先保存在缓存中，然后定时将缓存中的数据保存到数据库中，风险是可能会断电丢失缓存中的数据...少是指查询的数据要少: 1，分表 - 把本来同一张表的内容，可以按照地区，类别等分成多张表，很简单的一个思路，但是要尽量避免分出来的多表关联查询。...2，分离活跃数据 - 例如登录用户业务，注册用户很多，但是活跃的登录用户很少，可以把活跃用户专门保存一张表，查询是先查询活跃表，没有的话再查总表，这也类似与缓存啦。...2，分布式 - 分布式是把单次请求的多项业务逻辑分配到多个服务器上，这样可以同步处理很多逻辑，一般使用与特别复杂的业务请求。
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