本文源自工作中的一个问题,在使用 Mongoose 做关联查询时发现使用 populate() 方法不能直接关联非 _id 之外的其它字段,在网上搜索时这块的解决方案也并不是很多,在经过一番查阅、测试之后,有两种可行的方案,使用 Mongoose 的 virtual 结合 populate 和 MongoDB 原生提供的 Aggregate 里面的 $lookup 阶段来实现。
MongoDB是一款流行的文档型数据库,可以在Node.js中使用官方的MongoDB包或者第三方包mongoose进行操作。
继上篇文章「Koa2+MongoDB+JWT实战--Restful API最佳实践」后,收到许多小伙伴的反馈,表示自己对于mongoose不怎么了解,上手感觉有些难度,看官方文档又基本都是英文(宝宝心里苦,但宝宝不说
创建集合分为两步,-是对对集合设定规则,二是创建集合,创建mongoose.Schema构造函数的实例即可创建集合。
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• 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。 • 我们的程序都是在内存中运行的,一旦程序运行结束或者计算机断电,程序运行中的数据都会丢失。 • 所以我们就需要将一些程序运行的数据持久化到硬盘之中,以确保数据的安全性。而数据库就是数据持久化的最佳选择。 • 说白了,数据库就是存储数据的仓库。
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MyBatis 包含了一个非常强大的查询缓存特性,它可以非常方便地配置和定制。MyBatis 3 中的缓存实现的很多改进都已经实现了,使得它更加强大而且易于配置。mybatis默认情况下只会开启一级缓存,也就是局部的 session 会话缓存。
一、需求缘起 分页需求 互联网很多业务都有分页拉取数据的需求,例如: (1)微信消息过多时,拉取第N页消息 (2)京东下单过多时,拉取第N页订单 (3)浏览58同城,查看第N页帖子 这些业务场景对应的消息表,订单表,帖子表分页拉取需求有这样一些特点: (1)有一个业务主键id, 例如msg_id, order_id, tiezi_id (2)分页排序是按照非业务主键id来排序的,业务中经常按照时间time来排序order by 在数据量不大时,可以通过在排序字段time上建立索引,利用SQL提供的offse
现如今我们的系统大多拆分为分布式SOA,或者微服务,一套系统中包含了多个子系统服务,而一个子系统服务往往会去调用另一个服务,而服务调用服务无非就是使用RPC通信或者restful,既然是通信,那么就有可能在服务器处理完毕后返回结果的时候挂掉,这个时候用户端发现很久没有反应,那么就会多次点击按钮,这样请求有多次,那么处理数据的结果是否要统一呢?那是肯定的!尤其在支付场景。
注:oracle的concat函数只支持两个参数的方法,即只能拼接两个参数,如要拼接多个参数则嵌套使用concat可实现,如:
MyBatis是一种基于Java的持久化框架,它可以帮助我们将数据从关系型数据库中读取到Java对象中,同时支持一些高级特性,如缓存。缓存是一种常见的提高应用程序性能的技术,它可以将常用的数据保存在内存中,减少数据库访问的次数,从而提高查询效率。在MyBatis中,缓存分为一级缓存和二级缓存两种类型。
{ "query":{ "term":{ "app_servername":"set-app-heatontime01" } }, "size":10000, "sort": [ {"es_timestamp": "asc"}, ] }
今天发现了一个更高级的函数instr(),所以今天就介绍介绍这个函数。这个函数俗称字符查找函数,但是也可以用来做模糊查询。
引言 目前很多系统为了解决数据读写的性能瓶颈,在系统架构设计中使用Redis实现缓存,Spring框架为了让开发人员更加方便快捷的使用Redis实现缓存,对Redis的操作进行了包装。 0.缓存 个人理解的缓存是指用于存储频繁使用的数据的空间,关注点是存储数据的空间和使用频繁的数据。缓存技术,简单的说就是先从缓存中查询数据是否存在,存在则直接返回,不存在再执行相应的操作获取数据,并将获取的数据存储到缓存中,它是一种提升系统性能的重要方法。 1.Redis Redis是一个开源的、内存存储key-value类
1周前的周四,中途被业务方拉过去解决一次DB故障。由于不太了解当时的业务场景,只是听DBA说数据库服务器数据分区的磁盘丢失(笔者从来没有经历过磁盘突然丢失的场景),拿着同事的账号登录到发生故障的数据库服务器上,根据进程找到对应的磁盘目录,执行touch /data/mysql/abc, 可以正常执行,说明挂载的/data分区所在的文件系统是可以写的,MySQL命令行进入test库中,执行create table id_a(id int); 卡主, 在另外的一个mysql会话终端中,show processlist是可以正常执行的, show table|show databases都是可以正常执行。现象上看只要是DDL的语句执行均被阻塞,正当准备跟踪MySQL 的所有线程的时候,数据库进程已经被DBA 命令kill掉了。DBA重新挂载了一次/data分区后,启动数据库后,问题得到解决(这种做法大概率存在数据丢失,看后续分析)。
缓存的重要性是不言而喻的。 使用缓存, 我们可以避免频繁的与数据库进行交互, 尤其是在查询越多、缓存命中率越高的情况下, 使用缓存对性能的提高更明显。
你也可以设定虚拟值的 setter ,下例中,当你赋值到虚拟值时,它可以自动拆分到其他属性:
像大多数的持久化框架一样,MyBatis 也提供了缓存策略,通过缓存策略来减少数据库的查询次数,从而提高性能。
文章目录 1. 题目 2. 解题 1. 题目 表: UserActivity +---------------+---------+ | Column Name | Type | +---------------+---------+ | username | varchar | | activity | varchar | | startDate | Date | | endDate | Date | +---------------+---
题目介绍: 获取最近第二次的活动 get-the-second-most-recent-activity
随着时间的积累,应用的使用用户不断增加,数据规模也越来越大,往往数据库查询操作会成为影响用户使用体验的瓶颈,此时使用缓存往往是解决这一问题非常好的手段之一。Spring 3开始提供了强大的基于注解的缓存支持,可以通过注解配置方式低侵入的给原有Spring应用增加缓存功能,提高数据访问性能。
interrupt()是用于中断线程的,调用该方法的线程的状态将被置为"中断"状态。注意:线程中断仅仅是设置线程的中断状态位,不会停止线程。需要用户自己去监视线程的状态为并做处理。这里可以看到中断后该线程还在继续往下执行,并没有强制终止线程。
编者按:本文作者奇舞团前端开发工程师何文力,同时也是 W3C CSS 工作组成员。
接口自动化一直以来都是质量保障的重要一环,在接口自动化日常工作中,我们致力于场景的覆盖与结果校验。随着业务的高速发展,高效保质的迭代自动化用例成了我们的一个研究方向,其中用例结果校验的及时性、完整性、可维护性是我们遇到的一个很大的难题。
我们都知道当查询数据库变慢时,需要建索引去优化。但是只知道索引能优化显然是不够的,我们更应该知道索引的原理,因为不是加了索引就一定会提升性能。那么接下来就一起探索MYSQL索引的原理吧。
Milvus 作为一款开源的特征向量相似度搜索引擎,其开源半年以来,在全球已经有数百家企业或组织用户。这些用户涉及各个领域,包括金融、互联网、电商、生物制药等。在部分用户的生产场景中,其数据大多是持续地、动态地生成,且要求这些动态生成的数据入库后能很快被检索到。
MappedStatement:代表要发往数据库执行的指令,可以理解为是 SQL 的抽象表示。
项目介绍:这是一个推荐购物的第三方网站,主要的商品信息从主流电商网站爬取。客户可以注册为会员,进行查询,下单等操作。主要目的是帮助自己贯穿前后端知识点。由于没有搭建过该类型网站,主体脉络参考慕课上的视频 Get全栈技能点 Vue2.0/Node.js/MongoDB 打造商城系统,有兴趣的同学可以购买以后进行学习,该视频项目的在线地址如下:http://imooc.51purse.com/。虽然脉络相近,但是在代码实现上还是有很大区别的,功能也会不一样,每一章都融入了自己的经验和思考。最后做出来效果以后,大家可以对比一下。
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mybatis 占据 ORM 框架的半壁江山,我们是不仅要做到会使用,还得做到知其然更知其所以然。
一、快速通道 1.1 名词解释 Schema : 一种以文件形式存储的数据库模型骨架,不具备数据库的操作能力 Model : 由Schema发布生成的模型,具有抽象属性和行为的数据库操作对 Entity : 由Model创建的实体,他的操作也会影响数据库 注意: 1.本学习文档采用严格命名方式来区别不同对象,例如: var PersonSchema; //Person的文本属性 var PersonModel; //Person的数据库模型 var Per
在之前的随笔中我提到过参数嗅探,这是非常重要的概念。下面我们深入的研究一下参数嗅探… 首先我们知道批处理可以是参数化的或者非参数化。参数化的批处理计划有两种类型:“Prepared” 或者“Proc”。前者对应带有至少一个参数的sys.sp_executesql的执行,并且从T-SQL批处理,或者应用程序通过ADO.NET等直接被执行的。后者的执行计划对应一个存储过程。 参数嗅探在这两种类型中是完全相同的。它的行为在两种计划中是完全一样的。因此我们这里不去讨论类型,只关心参数化批处理
在之前的随笔中我提到过参数嗅探,这是非常重要的概念。下面我们深入的研究一下参数嗅探…
因为虚拟表的主键重复。按照 MySQL 的官方说法,group by 要进行两次运算,第一次是拿 group by 后面的字段值到虚拟表中去对比前,首先获取group by 后面的值;第二次是假设 group by 后面的字段的值在虚拟表中不存在,那就需要把它插入到虚拟表中,这里在插入时会进行第二次运算,由于rand 函数存在一定的随机性,所以第二次运算的结果可能与第一次运算的结果不一致,但是这个运算的结果可能在虚拟表中已经存在了,那么这时的插入必然导致主键的重复,进而引发错误。
1.1 首先明确封装,因为不同的增删改查的区别就在于 表 不同,序列化器 不同,
本篇文章我们将了解ORDER BY语句的优化,在此之前,你需要对索引有基本的了解,不了解的老少爷们可以先看一下我之前写过的索引相关文章。现在让我们开始吧。
现在是资源共享的时代,同样也是知识分享的时代,如果你觉得本文能学到知识,请把知识与别人分享。
MyBatis作为目前最常用的ORM数据库访问持久层框架,其本身支持动态SQL存储映射等高级特性也非常优秀,通过Mapper文件采用动态代理模式使SQL与业务代码相解耦,日常开发中使用也非常广泛,本文主要讨论mybatis缓存功能,mybatis缓存本身设计初衷是为了解决同一会话相同查询的效率问题,单机环境下也确实起到了提高查询效率的作用,但是随着业务场景变化以及分布式微服务的出现,其弊端也渐渐显现出来,不同会话间操作数据,关联查询数据采用mybatis缓存时会存在出现脏数据的风险。
学习SpringBoot集成Mybatis的第二章,了解到Mybatis自带的缓存机制,在部署的时候踩过了一些坑。在此记录和分享一下Mybatis的缓存作用。
封装一个HashMap,将查询条件put进去,然后使用MyBites的默认方法SelectByMap,查出来一个List,然后根据List.size!=0,判断该条数据是否存在存在问题
对查询集可以再次调用过滤器进行过滤,也就意味着查询集可以含有零个、一个或多个过滤器。过滤器基于所给的参数限制查询的结果。
上回函数深度解析给大家聊了一些函数的基本知识,不知道还有没有人记得,不记得赶紧回去复习!
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章中,我们介绍了《由Impala-3316导致的并发查询缓慢问题》,如果Parquet表是由Hive/Spark产生的,包含TIMESTAMP字段类型,并且Impala高级配置包含 --convert_legacy_hive_parquet_utc_timestamps
事务A执行多次读取操作过程中,由于在事务提交之前,事务B(insert/delete/update)写入了一些符合事务A的查询条件的记录,导致事务A在之后的查询结果与之前的结果不一致,这种情况称之为幻读。
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事务有四大特性ACID分别是:原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)
MySQL有ACID四大特性,本文着重讲解MySQL不同事务之间的隔离性的概念,以及MySQL如何实现隔离性。下面先罗列一下MySQL的四种事务隔离级别,以及不同隔离级别可能会存在的问题。事务隔离级别越高,多个事务在并发访问数据库时互相产生数据干扰的可能性越低,但是并发访问的性能就越差。(相当于牺牲了一定的性能去保证数据的安全性)
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