今天是中秋节放假前的最后一天，今天给大家带来假期前的最后一篇技术文，这也是我对MySQL使用UUID做主键与int数字做主键做的性能压测。
建表sql大家也不用扣细节，只需要知道id是主键，并且在user_name建了个非主键索引就够了，其他都不重要。
Mysql的limit用法
提到事务，大家都不陌生，在使用数据库的时候，我们总会提到事务，最经典的例子就是转帐，比如小王的银行卡上有一百块，要把这一百块转账，转账过程中的一系列操作，比如查询余额、扣减资金、增加资金、更新余额等，这些操作必须保证是一体的，不然等查询余额之后，在扣除资金之前，完全可以借着这个时间再查一次，然后将这个钱转给另外一个人，这样不就乱套了。
WordPress的文章、评论等很多数据都是存放在数据库的，所以搭建wordpress网站的时间，网站的空间不需要多大，而数据库一定要充足，而在WordPress数据库中主要使用 wp_posts 表来存储日志，页面，附件，导航菜单等数据，根据使用的时间越来越长，堆积的数据越来越多，从而运行起来也越来越慢，那么我是十分有必要对 WordPress数据库来进行整体的优化下。
在我们使用数据库的过程中，不可避免的要和事务打交道，而讲解事务最经典的案例就是转账，例如：你要给朋友小刘转账100元，而且你只有100元。
我们在实际业务中经常会使用到explain，因为这里涉及到查询，下面我们来看一个例子，比如我们要查一本书的上一章或者下一章，我们的sql是这样：
数据库一般采用Master-Slave复制模式的MySQL架构，只能够对数据库的读进行扩展，而对数据库的写入操作还是集中在Master上，并且单个Master挂载的Slave也不可能无限制多，Slave的数量受到Master能力和负载的限制。
在这种建表语句中不用过度注重细节，只需要知道 id 是主键，并且在user_name建了一个非主键的索引就行了。
我就让进度条每秒进一格，一百秒进度条满！用了一个时钟组件。.版本 2.程序集 窗口程序集3.子程序 __启动窗口_创建完毕.子程序 _按钮1_被单击.如果 (编辑框1.内容 ≠ “” 或 编辑框2.内容 ≠ “”) 时钟1.时钟周期 ＝ 1000.否则 信息框 (“请输入内容”， 0， ).如果结束.子程序 _时钟1_周期事件.如果 (进度条1.位置 ＜ 进度条1.最大位置) 进度条1.位置 ＝ 进度条1.位置 ＋ 1.否则 时钟1.时钟周期 ＝ 0 载入 (窗口1， ， 假).如果结束
马克-to-win：我 们现在回到春节高并发买票的问题。我们假设有一百万个人买一百张票，其中买票程序一百万个线程同时运行。不用改变mysql的缺省事务隔离级别。任何人在 买之前都用普通的select * from table来访问数据库获得目前的票数。假如现在是一百，之后大家一起点“下单”钮。这个钮所对应的程序可以这样：先select * from table for update，这样所有别人的select * from table for update这句话都会被挡住，这个时刻选出的数据库的票的存量是准确的。你可以加一个判断，比如如果存量大于1，我就买一张票。（有很多高并发程序，会 在这里加一个乐观锁版本的判断，如果还是老版本就做更新。马克-to-win：原理和目的和我们的例子是一样的）注意这里加判断，虽然耗时，但至关重要，（这也是很多公司的通 用做法）而且必须像这样独占排他挡住别人大张旗鼓的做。假如你不下决心独占排他的去做判断，当你真正更新的时候，也许数据已经被别人更改了。也许一秒前看 存量是一百，一秒之后已经变成零了。不判断就直接更新的话，数据库票数也许会变成负数。完成判断之后就是更新数据库票数减一张，当然还需做一些其他的工 作，比如订单表中需要增加一行记录是谁买的之类的，最后提交。之后队列中下一个事务就会被开始执行。这只是程序的一个总的思路，真正做项目还需考虑用户体 验比如超时问题，（connection query有超时timeout异常）或用户等得不耐烦，主动关闭窗口。这时数据库服务器就会照顾下一个select * from table for update。马克-to-win：真正做项目时，我们可以选择用select * from t for update nowait （不等待行锁释放，提示锁冲突，不返回结果）或select * from t for update wait 5 （等待5秒，若行锁仍未释放，则提示锁冲突，不返回结果）给用户提供三个选择，可以死等，不等，或等5秒。同时告诉用户现在多少人在队列中你的前面（每有 一个人发出请求，在ServletContext中就加1，完成就减1），大概多长时间可以到你，因为数据库完成一个用多长时间可以算出来。下面我们就给 出一个并发买票的简单实现。（本例子我们还用上章的register数据库表，用age变量代表车票数，道理是一样的）
mysql的优化是我们经常都会提到的一个话题，也是重中之重，在很多大厂中会有专门的DBA来做这件事情，甚至更过分的是连应届生的招聘岗位要求上都写了需要懂一点sql优化，最近moon一直在写关于mysql的文章，包括之前写的索引相关，其实也都是为了这篇文章做个铺垫，所以你懂了吗，今天我将从表结构、索引、查询语句、分库分表这四个维度来和大家聊聊，在工作中，怎么进行sql优化？
📷 @TOC[1] Here's the table of contents: •一、图数据库选型 •二、图数据模型说明 •三、股权网络穿透一百层 •3.1 穿透一百层查询语句 •3.2 穿透一百层10次测试执行结果 •四、股权网络穿透一千层 •4.1 穿透一千层查询语句 •4.2 穿透一千层10次测试执行结果 •五、测试结果统计 一、图数据关系路径穿透测试 本次测试运行在总体规模在11亿的数据集上，股权网络数据量超千万，测试方式为从某公司出发股权网络向上穿透100层和100
关于前端性能优化，有很多文章写的都很详细，大体内容都是减少dom操作，压缩代码文件，减小图片,使用cdn之类的。这些都是一些普遍的问题，因为从根本来看，影响前端性能的因素有三点，一是网络带宽，二是接口返回时间，三是界面渲染速度。
3、在软件开发中的哪个工作流中，微信系统被称为“微信系统”？ （题目没写错，好好思考吧。）
作者：matrix 被围观: 2,527 次 发布时间：2014-01-09 分类：零零星星 | 30 条评论 »
人工智能和区块链诞生至今已经有了十几年，当这些技术出现时，人们都说他们会改变世界，但至今为止，这两项技术对现实的影响依然有限。从技术上看人工智能的原理其实是从大量数据中寻找规律或模式，但区块链的技术原理是什么呢？在我看来区块链的原理一直处于云里雾里，有很多近乎玄学的解释将其笼罩，有人从经济学解释，有人从社会学解释，从”人文“角度解释的区块链总是过于夸大其词，这些说法中往往又包含不良用心。
作为云原生技术先驱，腾讯云数据库内核团队致力于不断提升产品的可用性、可靠性、性能和可扩展性，为用户提供更加极致的体验。为帮助用户了解极致体验背后的关键技术点，本期带来腾讯云数据库专家工程师王鲁俊给大家分享的腾讯云原生数据库TDSQL-C的架构探索和实践，内容主要分为四个部分： 本次分享主要分为四个部分： 第一部分，介绍腾讯云原生数据库 TDSQL-C 产品架构，包括产品的研发背景和架构主要特性； 第二部分，分享用户场景实践，针对线上真实的用户场景做一些分析和针对性实践； 第三部分，分享系统关键优化； 第四部
我在不久前见到过这样的图，我就想可以写一篇关于如何在Tableau中创建辐射堆叠图，这是个基于合计百分比运算的堆叠图，但整体的形状是圆形的，作图的整个过程十分有趣，我希望你可以享受它。
学习关系型数据库MySQL是很好的切入点，大部分人学习和工作中用惯了CRUD，对面试官刨根问底的灵魂拷问你还能对答如流吗？我们有必要了解一些更深层次的数据库基础原理。
2011年夏天我在google实习的时候做了一些Twitter数据相关的开发，之后我看到了一片关于利用twitter上人的心情来预测股市的论文实习结束后我跟几个朋友聊了聊，我就想能不能自己做一点twi
在MySQL 中我们经常会接触到三个核心日志，它们分别是：binlog 、redo log、undo log。
ES的深度分页问题指的是在大数据集和大页数的情况下，通过持续向后翻页来获取查询结果的一种性能问题。当页码非常高时，ES需要遍历大量文档才能找到正确的分页位置，导致性能和查询速度变慢。
那今天来给大家分享一个二哥编程星球里的主题：以我快 3 年的工作经验来看，很多原理性质的东西似乎没啥用，比如说 HashMap 的原理，这些原理性质的真的需要学习吗？
Neo4j研发团队目前发力的重点是人工智能领域，相关生态发展的也更快，说明了类似的图数据库架构在人工智能模型训练上的优势是的确存在的。人工智能模型的最关键指标是准和快，数据系统和计算系统是支持模型训练的两个关键基础设施，其性能是非常重要的。感兴趣的话可以去Neo4j官网查看一下关于未来的发展规划的介绍，挺有意思的！:)
因为默认GROUP_CONCAT函数返回的结果大小被MySQL默认限制为1024（字节）的长度。
大家好，我是Java最全面试题库的小编，提裤姐，今天我想在这里尝试着坚持做一件事，就是在一百个工作日里不间断地更新至少一百篇Java方面的面试题，希望通过不断输出倒逼自己输入。简称百日百更Java面试题。如果我能做到百日百更，希望你也可以跟着百日百刷，一百天一起养成一个好习惯——熬夜秃头。
D(持久性)，一旦事务完成，无论发生什么系统错误，它的结果都不会受到影响，事务的结果被写到持久化存储器中。底层实现原理是：redo log机制去实现的，mysql 的数据是存放在这个磁盘上的，但是每次去读数据都需要通过这个磁盘io，效率就很低，使用 innodb 提供了一个缓存 buffer，这个 buffer 中包含了磁盘部分数据页的一个映射，作为访问数据库的一个缓冲，从数据库读取一个数据，就会先从这个 buffer 中获取，如果 buffer 中没有，就从这个磁盘中获取，读取完再放到这个 buffer 缓冲中，当数据库写入数据的时候，也会首先向这个 buffer 中写入数据，定期将 buffer 中的数据刷新到磁盘中，进行持久化的一个操作。如果 buffer 中的数据还没来得及同步到这个磁盘上，这个时候 MySQL 宕机了，buffer 里面的数据就会丢失，造成数据丢失的情况，持久性就无法保证了。使用 redolog 解决这个问题，当数据库的数据要进行新增或者是修改的时候，除了修改这个 buffer 中的数据，还会把这次的操作写入到这个 redolog 中，如果 msyql 宕机了，就可以通过 redolog 去恢复数据，redolog 是预写式日志，会先将所有的修改写入到日志里面，然后再更新到 buffer 里面，保证了这个数据不会丢失，保证了数据的持久性，redolog 属于记录修改的操作，主要为了提交或者恢复数据使用！讲完事务的四大特性，再来说下事务的隔离性，当多个线程都开启事务操作数据库中的数据时，数据库系统要能进行隔离操作，以保证各个线程获取数据的准确性，在介绍数据库提供的各种隔离级别之前，来说一下如果不考虑事务的隔离性，会发生的几种问题：第一个问题是脏读，在一个事务处理过程里读取了另一个未提交的事务中的数据。举个例子，公司发工资了，领导把四万块钱打到我的账号上，但是该事务并未提交，而我正好去查看账户，发现工资已经到账，是四万，非常高兴。可是不幸的是，领导发现发给我的工资金额不对，是三万五元，于是迅速修改金额，将事务提交，最后我实际的工资只有三万五元，我就白高兴一场。第二个问题是不可重复读，某个数据在一个事务范围内多次查询却返回了不同的结果，用大白话讲就是事务T1读取数据，事务T2立马修改了这个数据并且提交事务给数据库，事务T1再次读取这个数据就得到了不同的结果，发生了不可重复读。举个例子，我拿着工资卡去消费，系统读取到卡里确实有一百块钱，这个时候我的女朋友刚好用我的工资卡在网上转账，把我工资卡的一百块钱转到另一账户，并在我之前提交了事务，当我扣款时，系统检查到我的工资卡已经没有钱，扣款失败，廖志伟十分纳闷，明明卡里有钱的。第三个问题是幻读，事务T1对一个表的数据做了从“1”修改成“2”的操作，这时事务T2又对这个表插入了一条数据，而这个数据的值还是为“1”并且提交给数据库，操作事务T1的用户再查看刚刚修改的数据，会发现还有一行没有修改。举个例子，当我拿着工资卡去消费时，一旦系统开始读取工资卡信息，这个时候事务开始，我的女朋友就不可能对该记录进行修改，也就是我的女朋友不能在这个时候转账。这就避免了不可重复读。假设我的女朋友在银行部门工作，她时常通过银行内部系统查看我的工资卡消费记录。有一天，她正在查询到我当月信用卡的总消费金额（select sum(amount) from transaction where month = 本月）为80元，而我此时正好在外面胡吃海喝后在收银台买单，消费1000元，即新增了一条1000元的消费记录（insert transaction … ），并提交了事务，随后我的女朋友把我当月工资卡消费的明细打印到A4纸上，却发现消费总额为1080元，我女朋友很诧异，以为出现了幻觉，幻读就这样产生了。
作为一名Java程序员，MySQL底层的一些原理是我们不必学会就可以搬砖工作的一种技能点，但是小奇为什么还要讲一下呢？难道就是为了浪费大家1分钟的宝贵时间，一个人1分钟，50万人就是1年，5000万人就是100年，赚了，小奇以一己之力成功搞挂一个人（血赚）。
能利用爬虫技术做到哪些很酷很有趣很有用的事情？ 2011 年夏天我在 Google 实习的时候做了一些 Twitter 数据相关的开发，之后我看到了一篇关于利用 Twitter 上人的心情来预测股市的论文。实习结束后我跟几个朋友聊了聊，我就想能不能自己做一点 Twitter 的数据挖掘，当时只是想先写个爬虫玩玩，没想最后开发了两年多，抓取了一千多万用户的 400 亿条 tweet。 分析篇 先给大家看一些分析结果吧。大家几点睡觉呢？我们来统计一下 sleep 这个词在 Twitter 上出现的
很显然，每个囚犯最多打开50个抽屉，抽中自己号码的概率是1/2。但是我们有100个囚犯，这100个囚犯都找到自己号码的概率就是2的一百次方分之一。咱们也不必要去计算这个值，显然是一个天文数字。
我们在前面的文章中提到过文档的基本的增删改查操作，MongoDB中提供的增删改查的语法非常丰富，本文我们主要来看看更新都有哪些好玩的语法。 本文是MongoDB系列的第四篇文章，了解前面的文章有助于更好的理解本文： ---- 文档替换 假设我的集合中现在存了如下一段数据： { "_id" : ObjectId("59f005402844ff254a1b68f6"), "name" : "三国演义", "authorName" : "罗贯中", "authorGender" :
不久前，苹果刚发布了新一代iPhone，其高昂的售价以及缺乏创新的设计，让不少果粉望而却步，把目光逐渐转向这些年越做越好的谷歌的Android系统手机。数据侠Yulia Norenko用爬虫分析了Google Play Store里的App数据，希望能为Android的软件市场，提供一些建设性的意见。
抽象工厂模式（Abstract Factory），是23种设计模式之一。DP中是这么定义抽象工厂模式的：
分析篇 先给大家看一些分析结果吧。大家几点睡觉呢? 我们来统计一下 sleep 这个词在 Twitter 上出现的频率。 看来很多人喜欢在睡前会说一声我睡了。那我们再看一个更有意思的 : “Thurs
我做了一个垃圾信息过滤的 HTTP 接口。现在有一千万条消息需要经过这个接口进行垃圾检测。
导读：如看一个工厂的管理好坏可从其厕所的清洁度看出，好公司和坏公司从员工状态一眼可以看出一个公司的管理，看一家好公司的20条铁规。
1、gdb的命令，查看寄存器，内存，参数，查看32字节（x/8） 2、windbg的命令，查看寄存器，工具的使用 3、python多线程的实现以及底层实现 4、用户态怎么进入内核态，做了哪些操作 5、x64程序怎么调用函数的 6、怎么找到函数入口 7、汇编指令，test 8、内核是怎么hook的 9、有哪几种中断，具体说说int 3中断 10、python的thread和系统的thread有什么区别？ 11、python的迭代器，生成器，装饰器 12、浏览器是怎么渲染的
作者介绍：黄潇 ， TUG 北京区 Leader ，TUG 2020 年度 MOA。
查询的流程：往 ES 里写的数据，实际上都写到磁盘文件里去了，查询的时候，操作系统会将磁盘文件里的数据自动缓存到 Filesystem Cache 里面去
【每日一语】真实人生中，我们往往在大势底定无可更改时才迟迟进场，却又在胜败未分的浑沌中提早离席。——翁贝托·埃科《开头与结尾》
这是几年前的一次内部渗透测试案例，通过几个小漏洞组合起来获得了大量敏感信息，起初在一个小的内网进行 nmap 扫描，没有发现什么特别有价值的信息，只发现一个 SMB 共享，如图：
最近由于应用需要进行多租户改造，对监控盯的较紧。发现了应用的一些问题，应用的hsf consumer成功率，不是一直都是100，偶尔出现99.99的情况，进一步查应用日志发现，是因为慢sql导致服务超时失败。
| https://redis.io/topics/latency-monitor |
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 外链是我们做SEO优化中每天都要去做的事情，我们一天发几十条，一百条的外链有什么用呢?外链到底有什么价值呢?对我们优化网站又有什么帮助呢?外链的价值主要就是获
答案不直接给出，可访问每套题后面给出的自测链接或扫二维码自测，做到全对才能知道答案。
爱可生 DBA 团队成员，擅长故障分析和性能优化，文章相关技术问题，欢迎大家一起讨论。
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