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第四章《MySQL的数据类型和运算符》

一、数据类型介绍: (1)数据表由多个字段组成,每一个字段都指定了自己的数据类型,指定了数据类型后,也就决定了向字段插入数据的内容; (2)不同的数据类型也决定了MySQL在存储数据的时候使用的方式,以及在使用数据的时候选择什么运算符进行运算; (3)数值数据类型:TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT、FLOAT、DOUBLE、DECIMAL (4)日期/时间数据:YEAR、TIME、DATE、DATETIME、TIMESTAMP (5)字符串数据类型:CHAR、VARCHAR、BINARY、VARBINARY、BLOB、TEXT、ENUM、SET 二、数值类数据类型: (1)数值类数据类型主要用来存储数字,不同的数值类型提供不同的取值范围,可以存储的值范围越大,需要的存储空间也越大; (2)数值型分为:整数类型,浮点数类型,定点数类型;

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第四章《MySQL的数据类型和运算符》

一、数据类型介绍: (1)数据表由多个字段组成,每一个字段都指定了自己的数据类型,指定了数据类型后,也就决定了向字段插入数据的内容; (2)不同的数据类型也决定了MySQL在存储数据的时候使用的方式,以及在使用数据的时候选择什么运算符进行运算; (3)数值数据类型:TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT、FLOAT、DOUBLE、DECIMAL (4)日期/时间数据:YEAR、TIME、DATE、DATETIME、TIMESTAMP (5)字符串数据类型:CHAR、VARCHAR、BINARY、VARBINARY、BLOB、TEXT、ENUM、SET 二、数值类数据类型: (1)数值类数据类型主要用来存储数字,不同的数值类型提供不同的取值范围,可以存储的值范围越大,需要的存储空间也越大; (2)数值型分为:整数类型,浮点数类型,定点数类型;

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带你学MySQL系列 | 这份MySQL函数大全,真的超有用!

1.MySQL中关于函数的说明 2.单行函数分类 3.字符函数 1)length(str):获取参数值的字节个数; 2) concat(str1,str2,…):拼接字符串; 3)upper(str):将字符中的所有字母变为大写; 4)lower(str):将字符中所有字母变为小写; 5)substr(str,start,[len]):从start位置开始截取字符串,len表示要截取的长度; 6)instr(str,要查找的子串):返回子串第一次出现的索引,如果找不到,返回0; 7)trim(str):去掉字符串前后的空格; 8)lpad(str,len,填充字符):用指定的字符,实现对字符串左填充指定长度; 9)rpad(str,len,填充字符):用指定的字符,实现对字符串右填充指定长度; 10) replace(str,子串,另一个字符串):将字符串str中的字串,替换为另一个字符串; 4.数学函数 1)round(x,[保留的位数]):四舍五入; 2)ceil(x):向上取整,返回>=该参数的最小整数。(天花板函数) 3)floor(x):向下取整,返回<=该参数的最大整数。(地板函数) 4)truncate(x,D):截断; 5)mod(被除数,除数):取余; 5.日期时间函数 1)now():返回系统当前的日期和时间; 2)curdate():只返回系统当前的日期,不包含时间; 3)curtime():只返回系统当前的时间,不包含日期; 4)获取日期和时间中年、月、日、时、分、秒; 5)weekofyear():获取当前时刻所属的周数; 6)quarter():获取当前时刻所属的季度; 7)str_to_date():将日期格式的字符串,转换成指定格式的日期; 8)date_format():将日期转换成日期字符串; 9)date_add() + interval:向前、向后偏移日期和时间; 10)last_day():提取某个月最后一天的日期; 11)datediff(end_date,start_date):计算两个时间相差的天数; 12)timestampdiff(unit,start_date,end_date):计算两个时间返回的年/月/天数; 6.其它常用系统函数 7.流程控制函数 1)if函数:实现if-else的效果; 2)ifnull函数:判断值是否为null,是null用指定值填充; 3)case…when函数的三种用法; ① case … when用作等值判断的语法格式; ② case … when用作区间判断的语法格式; ③ case…when与聚合函数的联用 8.聚合函数 1)聚合函数的功能和分类; ① 聚合函数的功能; ② 聚合函数的分类; 2)聚合函数的简单使用; 3)五个聚合函数中传入的参数,所支持的数据类型有哪些? ① 测试数据; ② sum()函数和avg()函数:传入整型/小数类型才有意义; ③ max()函数和min()函数:传入整型/小数类型、日期/时间类型意义较大; ④ count()函数:可以传入任何数据类型,但是碰到null要注意; ⑤ count()函数碰到null值需要特别注意; ⑥ count(1),count(0)表示的是啥意思呢? ⑦ count(*)计数的效率问题; 4)聚合函数和group by的使用“最重要”;

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如果有人再问你怎么实现分布式延时消息,这篇文章丢给他

上篇文章介绍了RocketMQ整体架构和原理有兴趣的可以阅读一下,在这篇文章中的延时消息部分,我写道开源版的RocketMQ只提供了18个层级的消息队列延时,这个功能在开源版中显得特别鸡肋,但是在阿里云中的RocketMQ却提供了支持40天之内任意秒级延时队列,果然有些功能你只能充钱才能拥有。当然你或许想换一个开源的消息队列,在开源社区中消息队列延时消息很多都没有被支持比如:RabbitMQ,Kafka等,都只能通过一些特殊方法才能完成延时的功能。为什么这么多都没有实现这个功能呢?是因为技术难度比较复杂吗?接下来我们分析一下如何才能实现一个延时消息。

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(转载)如何计算服务器能够承受多大的pv

你想建设一个能承受500万PV/每天的网站吗? 500万PV是什么概念?服务器每秒要处理多少个请求才能应对?如果计算呢? PV是什么: PV是page view的简写。PV是指页面的访问次数,每打开或刷新一次页面,就算做一个pv。 计算模型: 每台服务器每秒处理请求的数量=((80%总PV量)/(24小时60分60秒40%)) / 服务器数量 。 其中关键的参数是80%、40%。表示一天中有80%的请求发生在一天的40%的时间内。24小时的40%是9.6小时,有80%的请求发生一天的9.6个小时当中(很适合互联网的应用,白天请求多,晚上请求少)。 简单计算的结果: ((80%500万)/(24小时60分60秒40%))/1 = 115.7个请求/秒 ((80%100万)/(24小时60分60秒40%))/1 = 23.1个请求/秒 初步结论: 现在我们在做压力测试时,就有了标准,如果你的服务器一秒能处理115.7个请求,就可以承受500万PV/每天。如果你的服务器一秒能处理23.1个请求,就可以承受100万PV/每天。 留足余量: 以上请求数量是均匀的分布在白天的9.6个小时中,但实际情况并不会这么均匀的分布,会有高峰有低谷。为了应对高峰时段,应该留一些余地,最少也要x2倍,x3倍也不为过。 115.7个请求/秒 *2倍=231.4个请求/秒 115.7个请求/秒 *3倍=347.1个请求/秒 23.1个请求/秒 *2倍=46.2个请求/秒 23.1个请求/秒 3倍=69.3个请求/秒 最终结论: 如果你的服务器一秒能处理231.4--347.1个请求/秒,就可以应对平均500万PV/每天。 如果你的服务器一秒能处理46.2--69.3个请求,就可以应对平均100万PV/每天。 说明: 这里说明每秒N个请求,就是QPS。因为我关心的是应用程序处理业务的能力。 实际经验:

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如何计算服务器能够承受多大的pv?

你想建设一个能承受500万PV/每天的网站吗? 500万PV是什么概念?服务器每秒要处理多少个请求才能应对?如果计算呢? PV是什么: PV是page view的简写。PV是指页面的访问次数,每打开或刷新一次页面,就算做一个pv。 计算模型: 每台服务器每秒处理请求的数量=((80%总PV量)/(24小时60分60秒40%)) / 服务器数量 。 其中关键的参数是80%、40%。表示一天中有80%的请求发生在一天的40%的时间内。24小时的40%是9.6小时,有80%的请求发生一天的9.6个小时当中(很适合互联网的应用,白天请求多,晚上请求少)。 简单计算的结果: ((80%500万)/(24小时60分60秒40%))/1 = 115.7个请求/秒 ((80%100万)/(24小时60分60秒40%))/1 = 23.1个请求/秒 初步结论: 现在我们在做压力测试时,就有了标准,如果你的服务器一秒能处理115.7个请求,就可以承受500万PV/每天。如果你的服务器一秒能处理23.1个请求,就可以承受100万PV/每天。 留足余量: 以上请求数量是均匀的分布在白天的9.6个小时中,但实际情况并不会这么均匀的分布,会有高峰有低谷。为了应对高峰时段,应该留一些余地,最少也要x2倍,x3倍也不为过。 115.7个请求/秒 *2倍=231.4个请求/秒 115.7个请求/秒 *3倍=347.1个请求/秒 23.1个请求/秒 *2倍=46.2个请求/秒 23.1个请求/秒 3倍=69.3个请求/秒 最终结论: 如果你的服务器一秒能处理231.4--347.1个请求/秒,就可以应对平均500万PV/每天。 如果你的服务器一秒能处理46.2--69.3个请求,就可以应对平均100万PV/每天。 说明: 这里说明每秒N个请求,就是QPS。因为我关心的是应用程序处理业务的能力。 实际经验: 1、根据实际经验,采用两台常规配置的机架式服务器,配置是很常见的配置,例如一个4核CPU+4G内存+服务器SAS硬盘。 2、硬盘的性能很重要,由其是数据库服务器。一般的服务器都配1.5万转的SAS硬盘,高级一点的可以配SSD固态硬盘,性能会更好。最最最最重要的指标是“随机读写性能”而不是“顺序读写性能”。(本例还是配置最常见的1.5万转的SAS硬盘吧) 3、一台服务器跑Tomcat运行j2ee程序,一台服务器跑MySql数据库,程序写的中等水平(这个真的不好量化),是论坛类型的应用(总有回帖,不太容易做缓存,也无法静态化)。 4、以上软硬件情况下,是可以承受100万PV/每天的。(已留有余量应对突然的访问高峰) 注意机房的网络带宽: 有人说以上条件我都满足了,但实际性能还是达不到目标。这时请注意你对外的网络的带宽,在国内服务器便宜但带宽很贵,很可能你在机房是与大家共享一条100M的光纤,实际每个人可分到2M左右带宽。再好一点5M,再好一点双线机房10M独享,这已经很贵了(北京价格)。 一天总流量:每个页面20k字节100万个页面/1024=19531M字节=19G字节, 19531M/9.6小时=2034M/小时=578K字节/s 如果请求是均匀分布的,需要5M(640K字节)带宽(5Mb=640KB 注意大小写,b是位,B是字节,差了8倍),但所有请求不可能是均匀分布的,当有高峰时5M带宽一定不够,X2倍就是10M带宽。10M带宽基本可以满足要求。 以上是假设每个页面20k字节,基本不包含图片,要是包含图片就更大了,10M带宽也不能满足要求了。你自已计算吧。 (全文完) 附:性能测试基本概念

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