如本文标题,MySQL PXC集群多个节点同时大量并发update同一行数据,会怎样?
系统初期使用的是分布式微服务,但是所有业务模型都在同一个数据库实例上,数据库的压力会非常大,这时需要找出系统执行频率比较高的SQL,进行优化。这里重点描述定位问题的方法,使用的数据也都是测试环境数据。
MySQL8.0.30 ,隔离级别是默认的,也就是 REPEATABLE-READ
问题描述 在做项目的过程中,由于写SQL太过随意,一不小心就抛了一个死锁异常,如下:
在日常数据库操作中,经常会遇到需要批量更新数据的场景。MySQL提供了多种方法来实现这一需求,包括REPLACE INTO、INSERT INTO ... ON DUPLICATE KEY UPDATE以及UPDATE ... CASE WHEN等。本文将详细介绍这些方法的使用方法、适用场景及其注意事项。
线上某服务时不时报出如下异常(大约一天二十多次):“Deadlock found when trying to get lock;”。
在开发过程中,操作数据库总会涉及到批量操作。有些批量操作可以利用multiquery更新数据库,但有些不可,例如对于同一张表不同字段的多行更新。我们经常会把这种操作放到一个事务里面,由于都是按照主键更新,所以性能上不会有大问题,例如这样:
mysql 批量更新如果一条条去更新效率是相当的慢, 循环一条一条的更新记录,一条记录update一次,这样性能很差,也很容易造成阻塞。
这句sql 的意思是,更新orderId 字段,如果id=1 则orderId 的值为3,如果id=2 则orderId 的值为4…… where部分不影响代码的执行,但是会提高sql执行的效率。确保sql语句仅执行需要修改的行数,这里只有3条数据进行更新,而where子句确保只有3行数据执行。
近期在刷新生产环境数据库的时候,需要更新表中的字段,如果对每条数据结果都执行一次update语句,占用的数据库资源就会很多,而且速度慢。
这里注意 ‘other_values' 是一个逗号(,)分隔的字符串,如:1,2,3
小数据量时6中批量更新效率不太明显,根据项目选择合适的即可,以1万条为准做个效率比较,效率从高到低一次排名如下
UPDATE mytable SET myfield = ‘value’ WHERE other_field = ‘other_value’;
本文主要测试Mybatis在mysql数据库下的批量插入、批量删除、批量更新。
其中: (@i:=@i+1)代表定义一个变量,每次增加1,整体业务就是查询表数据同时根据sales_performance倒序后赋予排名。
mybatis中实现批量插入是很简单的,相比大家都知道,这里就不赘述,本文主要讲述如何实现批量更新。
不少人在开发的时候,应该很少会注意到这些锁的问题,也很少会给程序加锁(除了库存这些对数量准确性要求极高的情况下)
最近在开发项目的过程中遇见了这个问题:Oracle中批量更新的时候报错 ORA-00933:SQL命令未正确结束
上一讲,我写了一篇关于批量导入请求的性能优化过程,其中,关于Elasticsearch源码中写死了最大连接数的问题,是我错了,有同学留言说是HttpClientConfigCallback中可以修改,后来经过证实,确实可以修改,大家注意一下,同时,也非常感谢这位同学的留言。
orm框架采用mybatis,本博客介绍一下批量合并merge用oracle和mysql来做的区别,
create table eg_60 ( num number, txt varchar2(10) );
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1、.replace into 批量更新 replace into t_student(id,dr) values (1,'2'),(2,'3'),...(x,'y');
NewLife.XCode是一个有15年历史的开源数据中间件,支持netcore/net45/net40,由新生命团队(2002~2020)开发完成并维护至今,以下简称XCode。
以前接触到的数据库死锁,都是批量更新时加锁顺序不一致而导致的死锁,但是上周却遇到了一个很难理解的死锁。借着这个机会又重新学习了一下mysql的死锁知识以及常见的死锁场景。在多方调研以及和同事们的讨论下终于发现了这个死锁问题的成因,收获颇多。虽然是后端程序员,我们不需要像DBA一样深入地去分析与锁相关的源码,但是如果我们能够掌握基本的死锁排查方法,对我们的日常开发还是大有裨益的。
我们在项目中会有一些批量操作的场景,比如导入文件批量处理数据的情况(批量新增商户、批量修改商户信息),当数据量非常大,比如超过几万条的时候,在Java代码中循环发送SQL到数据库执行肯定是不现实的,因为这个意味着要跟数据库创建几万次会话。即使在同一个连接中,也有重复编译和执行SQL的开销。 例如循环插入10000条(大约耗时3秒钟)∶
前言 在使用Mybatis框架的过程中,经常会通过构建动态SQL来处理批量插入,批量更新数据等相关操作,本文将以批量更新为例,简单介绍其使用过程 动态SQL元素 if set trim for
最近需要批量更新大量数据,习惯了写sql,所以还是用sql来实现,update A set a='123' where code in (select code from B);,以前都是这样处理,不过因为表B是一个大表,数据量特别多,执行特别耗时,所以后面想到通过查询大量数据,然后再放在in里面,不过因为之前用惯了oracle,知道in只能支持1000条数据,不知道mysql里竟然没有这个限制,不知道是否可以通过SQL_MODE属性设置,所以还是记录起来。
mybatis批量更新: 形式一: 更新的时候带有判断条件的: <update id="batechUpdateInfoForOaAuth" parameterType="list"> <foreach collection="aList" index="index" item="item" open="" close="" separator=";"> update a表 <set>
前段时间,博主线上项目的几个后端接口执行耗时达到了三、四秒钟以上,查看接口代码,发现 sql 语句执行过慢,于是开始分析 sql 执行 这里把比较经典的优化案例分享给大家。
这个语句如果只是查询前面几页,或者是表的数据量不大(小于10万),就没有问题,否则就会出现慢查询。参考文章:【MySQL】 性能优化之 延迟关联进行了优化。
模拟脚本2:循环update_by_query 批量更新数据 update.sh。
前几天上午在对数据库的一张表进行操作的时候,由于这张表是按照时间的一张统计表,正好到那天没有测试数据了,于是我想将表中所有的时间,统一更新到后一个月,于是对80w条数据的更新开始了。整个过程曲折的一批。同时学到了很多知识,在此进行记录。希望对大家有帮助。
这几年O2O火爆,10个创业公司里就有9个是O2O的电商,相信支付抢购什么的以前听起来高大上的东西现在很多码农都会需要自己去实现。
不知不觉我们的项目开发有2年了,这两年来走了很多弯路,也收获了很多,今天在这里做一个总结。
搜索引擎的出现大大降低了人们寻找信息的难度,已经深入到生活与工作的方方面面,简单列举几个应用如下:
在开发中自己SQL一直写得很随便,为了提升自己的SQL水平,我在写SQL时强迫自己做这些操作,并养成习惯。
一、前言 MyBatis的update元素的用法与insert元素基本相同,因此本篇不打算重复了。本篇仅记录批量update操作的sql语句,懂得SQL语句,那么MyBatis部分的操作就简单了。 注意:下列批量更新语句都是作为一个事务整体执行,要不全部成功,要不全部回滚。 二、MSSQL的SQL语句 WITH R AS( SELECT 'John' as name, 18 as
另外一篇博客是对本文的补充,也可以参考一下:https://blog.csdn.net/w605283073/article/details/88652042
Seata是阿里巴巴开源的分布式事务中间件,以高效并且对业务0 侵入的方式,解决微服务场景下面临的分布式事务问题。
背景:最近在迁移表数据,需要向一张业务关联表批量写数据,所以需要批量生成uuid和时间等等数据
查询出hospitalName是xx医院和openId以2开头的所有记录,并且更新my_booking表中的payType为1.
查询语句:SELECT table_schema AS "Database", ROUND(SUM(data_length + index_length + data_free) / 1024 / 1024, 2) AS "Size (MB)" FROM information_schema.TABLES GROUP BY table_schema;
大家好,我是 alien ,一提到更新,是前端框架中一个老生常谈的问题,这些知识也是在面试中,面试官比较喜欢问的,那么在不同的技术框架背景下,处理更新的手段各不相同,今天我们来探讨一下,主流的前端框架批量处理的方式,和其内部的实现原理。
Columns 需要查询的列 Xml <sql id="ztTerminalProducerColumns"> a.id AS "id", a.terminal_id AS "terminalId", a.name AS "name", a.link_man AS "linkMan", a.telphone AS "telphone", a.address AS "address", a.emailbox AS "emailbox", a.orgunitid AS "orgunitid",
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