可能你最先想到的就是使用数据库的事务保证。比如创建订单时,要同时往订单表和订单商品表中插入数据,那这些插入数据的INSERT必须在一个数据库事务中执行,数据库的事务可以确保:执行这些INSERT语句,共赴生死!
在 MySQL 中,DATABASE 和 SCHEMA 在语法上是等效的,它们都用于创建数据库。在其他 RDBMS(如 Oracle 和 SQL Server)
上篇介绍Hive优化器原理与源码解析系列—统计信息中间结果估算文章,TableScan,Project、Filter、Sort等等Operator操作符中间结果大小的估算受到两个因素的影响,选择率Selectivity和记录数RowCount。
最近在做题库系统,由于在题库中添加了重复的试题,所以需要查询出重复的试题,并且删除掉重复的试题只保留其中1条,以保证考试的时候抽不到重复的题。
blog.csdn.net/n950814abc/article/details/82284838
1.SQL语言中数据定义语言DDL中包括哪个语句(A) A、DROP B、DELETE C、select D、grant
按照特定的数据结构来组织、存储和管理数据的仓库叫做数据库,MySQL是一种关系型数据库。数据库最重要的功能就是存储数据,而数据存储是需要依赖具体的介质的,它就是磁盘。
真正约束字段的是数据类型,但是数据类型约束很单一,需要有一些额外的约束,更好的保证数据的合法性,从业务逻辑角度保证数据的正确性。比如有一个字段是email,要求是唯一的。表中一定要有各种约束,通过约束,让我们未来插入数据库表中的数据是符合预期的。约束的本质是通过技术收到逼迫程序员插入正确的数据,反过来,站在mysql的视角,凡是插入进来的数据,都是符合数据约束的。约束的最终目标:保证数据的完整性和可预期性所以需要更多的约束。 表的约束很多,这里主要介绍如下几个: null/not null,default, comment, zerofill,primarykey,auto_increment,unique key 。
Order 服务调用 Pay 服务,刚好网络超时,然后 Order 服务开始重试机制,于是 Pay 服务对同一支付请求,就接收到了两次,而且因为轮询负载均衡算法,落在了不同业务节点!所以一个分布式系统接口,须保证幂等性。
b. ☆第二种方法(与上面查询的第二种方法对应,只是将select改为delete):
在上一篇文章中,我和你介绍了几种可能导致备库延迟的原因。你会发现,这些场景里,不论是偶发性的查询压力,还是备份,对备库延迟的影响一般是分钟级的,而且在备库恢复正常以后都能够追上来。
UUID 和 Snowflake 都可以生成唯一标识,在分布式系统中可以说是必备利器,那么我们该如何对不同的场景进行不同算法的选择呢,UUID 简单无序十分适合生成 requestID, Snowflake 里面包含时间序列等,可以用于排序,效率都还可以,本文详细介绍了我们选择的使用不同算法的原因,两种算法不同维度的对比。
1. 什么是表分区 2. 分区的两种方式 2.1 水平切分 2.2 垂直切分 3. 为什么需要表分区 4. 分区实践 4.1 RANGE 分区 4.2 LIST 分区 4.3 HASH 分区 4.4 KEY 分区 4.5 COLUMNS 分区 5. 常见分区命令 6. 小结 松哥之前写过文章跟大家介绍过用 MyCat 实现 MySQL 的分库分表,不知道有没有小伙伴研究过,MySQL 其实也自带了分区功能,我们可以创建一个带有分区的表,而且不需要借助任何外部工具,今天我们就一起来看看。 1. 什么是表分区
在实际业务场景中,经常会有这样的需求:插入一条记录,如果数据表中已经存在该条记录则更新它的部分字段,比如更新update_time或者在某些列上执行累加操作等。参考博客1中介绍了三种在MySQL中避免重复插入记录的方法,本文将在简单介绍这三种用法的基础上,深入分析这其各自存在的问题,最后给出在实际生产环境中对该业务场景的最佳实践。
MySQL的服务器,本质是在内存中的,所有的数据库的CURD操作,全都是在内存中进行的,所以索引也是如此。索引的作用是提高查找的效率。
我们在使用 MySQL 数据库时,添加数据如果设计不合理很容易出现外码约束的情况,为什么会产生这样的问题?那我们该如何处理这一问题呢?依据又是什么?本篇文章带你进一步来深度剖析,并带着你的思路来设计解决方案。
英文原文:http://www.mysqltutorial.org/mysql-index/mysql-clustered-index/
SELECT COUNT( * ) FROM TABLE 是个再常见不过的 SQL 需求了。
db2命令介绍: 相比图像界面而言,使用命令行的命令能节省非常多内存资源。不过写的时候语法需要熟悉。 db2start:启动当前的DB2数据库管理实例。 db2stop:停止当前的数据库管理实例。 注:启动和关闭的是数据库管理实例,而不是单个的数据库,而restart database:并不是重新启动数据库,是平衡非正常结束而不一致状态的数据库,结束后,连接仍然存在。 db2look: 能为表,索引,视图和诸如此类需要产生统计信
零、前言 本章主要讲解学习MYSQl数据库中的表的约束 表的约束 真正约束字段的是数据类型,但是数据类型约束很单一,需要有一些额外的约束,更好的保证数据的合法性,从业务逻辑角度保证数据的正确性 表的约束很多,这里主要介绍如下几个: null/not null,default, comment, zerofill,primary key, auto_increment,unique key 1、空属性 两个值:null(默认的)和not null(不为空) 数据库默认字段基本都是字段为空
“SELECT COUNT( * ) FROM TABLE” 是个再常见不过的 SQL 需求了。在 MySQL 的使用规范中,我们一般使用事务引擎 InnoDB 作为(一般业务)表的存储引擎,在此前提下,COUNT( * )操作的时间复杂度为 O(N),其中 N 为表的行数。
举个例子: 是不是表一般都要有idname呀 像省份是不是 province 就是name呀
MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL 高效 获取数据的数据结构,而MYSQL使用的数据结构是:B+树
Feelings are just visitors. Let them come and go.
整数类型:tinyint、smallint、mediumint、integer、bigint
描述如何通过云原生应用管理平台 Rainbond 一键安装高可用 Nacos 集群。这种方式适合不太了解 Kubernetes、容器化等复杂技术的用户使用,降低了在 Kubernetes 中部署 Nacos 的门槛。
MySql提供了EXPLAIN语法用来进行查询分析,在SQL语句前加一个”EXPLAIN”即可。
结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL,是一种数据库查询语言。
普通索引可重复,唯一索引和主键一样不能重复。 唯一索引可作为数据的一个合法验证手段,例如学生表的身份证号码字段,我们人为规定该字段不得重复,那么就使用唯一索引。(一般设置学号字段为主键)
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
可以看到我们插入空值的时候,这里是会报错的。 注:空字符串和null是不同的,这里可以插入空串,但是不能插入空数据。
之前的文章谈到的事故原因,不论是偶发性的查询压力,还是备份,对备库延迟的影响一般是分钟级的,而且在备库恢复正常以后都能够追上来。
首先我们先讨论实体之间的联系怎么表示 1.数据库中一对一的实现方式: (如一个学生对应一个档案,一个档案对应一个学生。学生表为A表,档案表为B表) 唯一外键方式:在A和B任意一表中添加唯一外键(注意是添加完外键后,再点唯一键,进行设置)具体方式点此。 主键关联方式:当A和B的主键相同时,我们就认为是一组数据。(注意是“我们就认为”,数据库中并没有提供主键关联的约束方式。) 中间关系表:创建一张新表作为中间关系表,两个列分别记录A和B,并且每一列的取值中,值均不能重复(即将这两列均设置为唯一外键,注意:将这两
大数据平台的采集功能是从外部数据源采集数据存储到hive,采集方式分为全量采集、增量采集,增量采集适用于数据规模较大情况,有很多使用场景,但是在增量采集时,平台只能感知数据新增、更新,无法感知到数据删除,为了解决这个问题,本文选用了常用的外部数据源mysql为例进行binlog采集方案介绍。
普通索引可重复,唯一索引和主键一样不能重复。 唯一索引可作为数据的一个合法验证手段,例如学生表的身份证号码字段,人为规定该字段不得重复,那么就使用唯一索引。(一般设置学号字段为主键)
MySQL的存储引擎架构将查询处理与数据的存储/提取相分离。下面是MySQL的逻辑架构图:
背景 2016年Q3季度初,在美团外卖上单2.0项目上线后,商家和商品数量急速增长,预估商品库的容量和写峰值QPS会很快遇到巨大压力。随之而来也会影响线上服务的查询性能、DB(数据库,以下统一称DB)主从延迟、表变更困难等一系列问题。 要解决上面所说的问题,通常有两种方案。第一种方案是直接对现有的商品库进行垂直拆分,可以缓解目前写峰值QPS过大、DB主从延迟的问题。第二种方案是对现有的商品库大表进行分库分表,从根本上解决现有问题。方案一实施起来周期较短,但只能解决一时之痛,由此可见,分库分表是必然的。 在确
我们前面已经知道了对于DML语句来讲其数据的更改将被放到对应的Event中。比如‘Delete’语句会将所有删除数据的before_image放到DELETE_ROWS_EVENT中,从库只要读取这些before_image进行数据查找,然后调用相应的‘Delete’的操作就可以完成数据的删除了。下面我们来讨论一下从库是如何进行数据查找的。
表的约束:表中一定要有各种约束,通过约束,让我们未来插入数据库表中的数据是符合预期的。约束本质是通过技术手段,倒逼用户,插入正确的数据。反过来,在 mysql 角度,凡是插入进来的数据,都是符合数据约束的!约束的最终目的就是保证数据的完整性和可预期性。因此我们需要更多的约束条件!
在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节。
不久前用户反馈部门的 MySQL 数据库发生了数据更新丢失。为了解决这个问题,当时对用户使用的场景进行了分析。发现可能是因为用户在两台互为主从的机器上都进行了写入导致的数据丢失。
1)增加记录时,可以不用指定id字段,不用担心主键重复问题。 2)数据库自动编号,速度快,而且是增量增长,按顺序存放,对于检索非常有利; 3)数字型,占用索引空间小,范围查找与排序友好,在程序中传递也方便; 为什么要设置主键,主键作用是什么?
EXPLAIN语句能够被用于获取一些关于SQL执行时的相关信息,比如表的连接顺序,对表的方式方式等等。通过对该相关信息进行进一步的分析,我们 可以通过对表添加适当的索引,以及优化连接顺序,使用提示等等手段来达到使SQL高效运行的目的。本文描述了EXPLAIN的用法并给出了相关示例。 一、EXPLAIN概述 EXPLAIN 语句主要是用于解析SQL执行计划,通过分析执行计划采取适当的优化方式提高SQL运行的效率。 EXPLAIN 语句输出通常包括id列,select_type,table,ty
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云