之前的一篇文章 《深入理解MySQL的MVCC原理》中总结了一下MySQL中的MVCC,它主要利用隐藏字段、版本链、ReadView来实现,可以用来更好地解决多个事务的并发【读+写】问题,但是如果在多个事务并发【写+写】的情况下,就必须要用到锁了,一般情况下,数据库的锁都是在有数据库操作的过程中自动添加的。
以上办法可以解决32位int的场景。但别高兴得太早,此时,面试官会加大难度,如果int是64位,或元素是不是int,是字符串,怎么办呢? 此时,面试官想要得到的答案,就是BloomFilter。
在我还没来到这个世界上的时候,MySQL过的很辛苦,互联网发展的越来越快,它容纳的数据也越来越多,用户请求也随之暴涨,而每一个用户请求都变成了对它的一个又一个读写操作,MySQL是苦不堪言。尤其是到“双11”、“618“这种全民购物狂欢的日子,都是MySQL受苦受难的日子。
官网的解释大概意思就是:next-key 锁是索引记录上的记录锁和索引记录之前的间隙上的间隙锁的组合。
当我们请求去查询一条记录,先到redis中查询后到mysql查询都发现找不到该条记录,但是请求每次都会打到数据库上面去,导致后台数据库压力暴增,这些请求像“穿透”了缓存一样直接打在数据库上,这种现象就叫做缓存穿透。这种现象我们称为缓存穿透,这个redis变成了一个摆设。
又快到一年一度的金三银四了,大家在面试的时候一定被问到过Redis缓存问题吧。可能有些初学者对“缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩”这几个名词感到陌生,或者了解过但是一时半会没办法理解。没关系,希望通过本文可以让你轻松理解这些概念并掌握其解决方案,然后在即将到来的金三银四面试中对你有所帮助。
在日常业务开发中经常有这样一个场景,首先创建一条记录,然后插入到数据库;如果数据库已经存在同一主键的记录,则执行update操作,如果不存在,则执行insert操作;
根据科普中国的定义,缓存就是数据交换的缓冲区(称作Cache),当某一硬件要读取数据时,会首先从缓存中查找需要的数据,如果找到了则直接执行,找不到的话则从内存中找。由于缓存的运行速度比内存快得多,故缓存的作用就是帮助硬件更快地运行。
在系统设计时,如果能预先看到一些问题,并在设计层面提前解决,就会给后期的开发带来很大的便捷。
在上一篇文章《MySQL next-key lock 加锁范围是什么?》中已经介绍了主键索引的加锁范围,现在来回顾一下:
有关Mysql记录锁、间隙(gap)锁、临键锁(next-key)锁的一些理论知识之前有写过,详细内容可以看这篇文章 一文详解MySQL的锁机制
原本有10亿个号码,现在又来了10万个号码,要快速准确判断这10万个号码是否在10亿个号码库中?
今天写了一个mysql数据库的用户新增模块,逻辑是根据用户 ID 查询用户数据,若不存在则创建新用户并返回用户数据,数据库是保持常连接状态,测试的时候发现无法读取最新数据,一直读取第一次的数据,然后就百度发现emmm,还真有志同道合的
其实针对大部分的 sql查询,不论是查oracle、sqlServer、MySQl 出现 查询表或视图不存在
在前一篇文章我讲了下 MySQL 的全局锁、表记锁和行级别锁,其中行级锁只提了概念,并没有具体说。
常用来构建索引的数据结构,就是讲过的几种支持动态数据集合的数据结构。比如,散列表、红黑树、跳表、B+树。除此之外,位图、布隆过滤器可以作为辅助索引,有序数组可以用来对静态数据构建索引。
今天开了个MySQL学习仓库Up-Up-MySQL,这是一个学习MySQL从入门实战到理论完善,再到精通的一个仓库,后面会把MySQL的学习资料上传上去!欢迎大家star与fork起来!
先来说说幻读的概念吧,在MySQL中,如果一个事务A根据某种特定条件的SQL查询出来一些记录record_a,此时另外一个事务插入了一些符合这种特定条件的记录record_b,原先的事务再次根据同样的SQL,查询到了record_a和record_b,这种现象就称之为幻读。
因为前面小伙伴对 data_locks 应该有了一定的了解,这里就直接分析 data_locks 的数据信息。
我知道 MySQL 看我不顺眼,不就是他的好基友 Tomcat 不怎么搭理他了吗? 这能怪我? 谁让他那么慢?
有时候,需要往数据库里插入数据,这些数据,有些已经在MySQL中。但这种导入的工作,只是临时性的,又想专门写一个脚本去判断是否存在数据库,不存在就插入。这里提供一个骚操作,可以直接用MySQL查看哪些不在数据库的,然后再插入。
在不同隔离级别下,事务A会有哪些不同的返回结果,也就是图中的V1、V2、V3的返回值分别是什么。
Java应用程序中的SQLSyntaxErrorException:表 'bookmanagement.books' 不存在问题解决
日常工作中,缓存的使用随处可见。缓存使用得当,对提升系统的性能,提高用户体验感有着至关重要的作用。但是如果使用不当,就会出现一些令人费解或者数据混乱的问题。本文将给大家普及常见的一些缓存使用与缓存使用过程中的踩坑点,希望能帮助大家更好的理解与使用缓存,文中如有写的不对的地方,欢迎大家留言指正。
图中的数据库是MySQL8.0自带的数据库。这四个数据库对于不是DBA的人而言,我们就不要去动它。创建自己的数据库即可。
Hello,everyone.日常工作中,缓存的使用随处可见。缓存使用得当,对提升系统的性能,提高用户体验感有着至关重要的作用。但是如果使用不当,就会出现一些令人费解或者数据混乱的问题。本文将给大家普及常见的一些缓存使用与缓存使用过程中的踩坑点,希望能帮助大家更好的理解与使用缓存,文中如有写的不对的地方,欢迎大家留言指正。
像我们去面试一些大公司的时候,就会遇到一些关于缓存的问题。可能很多同学都是接触过,多多少少了解一些,但是如果没有好好记录这些内容,不熟练精通的话,在真正面试的时候,就很难答出来了。
现在 有一个场景,领取礼品,每个用户有次数限制,用户通过前端点击,调用了应用A的接口,里面调用了服务B,服务B里面去调用了服务C,注意服务C是其他部门的服务。服务C负责真正的发放礼品。(假设这个服务C我们是不可修改的,A,B是自己团队负责的,并且可能出现高并发的情况)
简单的说,数据库(因为Database)就是一个存放数据的仓库,这个仓库是按照一定的数据结构(数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系)来组织、存储的,我们可以通过数据库提供的多种方式来管理数据库里的数据。 更简单形象的理解,数据库和我们生活中存放杂物的储物间仓库性质一样,区别只是存放的东西不同,杂物间存放实体的物件,而数据库里存放的是数据。
根据某一条件从数据库表中查询 『有』与『没有』,只有两种状态,那为什么在写SQL的时候,还要SELECT count(*) 呢?无论是刚入道的程序员新星,还是精湛沙场多年的程序员老白,都是一如既往的count。
我们可以将⼀⼤批操作分为⼏个部分,然后指定回滚某个部分。可以使⽤savepoin来实
1. 查看所有键:keys * //生产上客户端不建议直接使用keys * 来查询数数据,相当于MySQL的全表扫描,可以使用keys user*来缩小查询范围。 2. 键总数 dbsize //2个键,如果存在大量键,线上禁止使用此指令 3. 检查键是否存在:exists key //存在返回1,不存在返回0 4. 删除键:del key // del name01 name02, 返回删除键个数,删除不存在键返回0 5. 键过期:expire key seconds //expire name 10或者set name value EX 10 // 10秒过期,ttl name查看剩余的过期时间 6. 键的数据结构类型:type key //type name // 返回string,键不存在返回nil
前面我写了很多Mysql相关的知识点,到这一篇稍微可以串一下了,从SQL执行流程、MVCC到锁,很多时候可能觉得对于间隙锁和Next-Key Lock好像已经理解了,但是好像又觉得理解差那么一点意思,这篇文章从头来梳理一下概念,明确一下这些知识。
数据库中的事务是指对数据库执行一批操作,这些操作最终要么全部执行成功,要么全部失败,不会存在部分成功的情况。
大公司常有生产环境和测试环境,测试环境没法实时同步生产环境的数据,这就需要我们手工进行同步了。
假设我们使用redis缓存了商品信息,当我们请求进来时,首先经过的是redis,当redis不存在时,才会去查找mysql.然后将mysql的数据缓存到redis.
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据(比如连mysql都没得数据,Redis怎么也查不到啊),由于缓存是不命中时被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存的意义。 在流量大时,可能数据库就挂掉了,要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用,这就是漏洞。
left join 左连接,用法如下,这种查询会把左表(student)所有数据查询出来,右表不存在的用空表示,结果图如下
上面的查询语句中,我们使用了select…for update的方式,这样就通过开启排他锁的方式实现了悲观锁。
如果数据库中存在相同主键的数据,replace的作用相当于修改操作;如果数据库中不存在相同主键的数据,replace相当于插入操作。
Mysql或Oracle迁移到Postgresql系产品后,经常会发生事务回滚导致的问题,具体问题一般都是类似于:
昨天接到阿里的电话面试,对方问了一个在MySQL当中,什么是幻读。当时一脸懵逼,凭着印象和对方胡扯了几句。面试结束后,赶紧去查资料,才发现之前对幻读的理解完全错误。下面,我们就聊聊幻读。
SELECT * FROM A WHERE B=1 AND C=2 GROUP BY D ORDER BY D在MySQL中是如何执行的?
Mysql模糊查询正常情况下在数据量小的时候,速度还是可以的,但是不容易看出查询的效率,在数据量达到百万级,千万级的甚至亿级时 mysql查询的效率是很关键的,也是很重要的。
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