https://blog.csdn.net/qq_59636442/article/details/123058454
前段时间有个开发的同事向我咨询一个问题, 开发同事:Oracle会存在一个用户插入数据,已经提交了;但是另外一个用户还查询不到吗?都是同一张表 jeanron: 不会的。 开发同事: 我们现在一个用户写入,程序日志是说已经写入;可是读取的用户还读取不到,在线延迟5分钟可能的问题在哪儿?或者你帮忙监控一下? jeanron: 是Oracle吗,MySQL还可能有这种情况 开发同事: Oracle,MySQL是什么情况下会这样? jeanron:
select 和update 不能同时使用 解决方案 查询的时候增加一层中间表,就可以避免该错误。
在MySL使用递归查询是很不方便的,不像SQL Server可以直接使用声明变量,使用虚拟表等等。如:DECLARE,BEGIN ... END ,WHILE ,IF 等等。
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其实啊,这个内容本来不打算写了,网上讲这一块的内容实在是太多了。不过呢,本着学习还是要全面的原则,而且还要让自己多多巩固复习的原则,咱还是来写一道吧。
最近工作中遇到两例mysql时间戳相关的问题,一个是mysql-connector-java和msyql的精度不一致导致数据查不到;另一例是应用服务器时区错误导致数据查询不到。
数据库事务( transaction)是访问并可能操作各种数据项的一个数据库操作序列,这些操作要么全部执行,要么全部不执行,是一个不可分割的工作单位。事务由开始和结束之间执行的全部数据库操作组成。
CREATE USER name IDENTIFIED BY ‘cjhl_xzf’;
我仿佛看到了那个程序员小姐姐被喷的场景,那是个温暖的午后,明媚的阳光洒在办公桌旁,小姐姐正撸着自己的代码,突然… …“啪啪啪!!别睡了哈哥,老板叫你过去开会!” 我c…
在使用flask_sqlachemy时,给price字段选择了Float类型,数据库用的mysql,生成数据库表后,发现
ORM会将我们模型类文件中的指令翻译成SQL语句,去操作数据库,而且我们不需要关心数据库是哪一种数据库.
PHP与mysql这对黄金搭档配合的相当默契,但偶尔也会遇到一些小需求不知道该怎么做,例如今天要谈到的:如何判断sql语句查询的结果集是否为空!
来源:https://www.toutiao.com/i6677459303055491597
1. 事务可重复读采坑 1.1. 问题 今天碰到个事务幻读的情况,不容易啊,这不是事务间造成的问题,而是rpc调用产生的问题,实际上业务比较规范也不会出现这样的问题。 具体情况是系统A方法a开启required事务,在事务方法中rpc调用了系统B,生成了一条订单,而之后系统A又用sql查询了这条订单,会发现根本查不到 1.2. 原因 通过select @@tx_isolation;查询mysql的事务隔离情况会发现,mysql默认是REPEATABLE-READ可重复读,映射到代码就是在一个事务内,用同样的
在2017-07-16的文章 区间检索SQL性能优化方法 中,我使用了创建function的方式,来解决匹配不到区间时的buffer gets过多的性能问题。最近在解决一个客户的多表关联区间检索问题时,又琢磨了一下,发现还是可以直接使用SQL,替代原来的function,SQL还真是博大精深啊。
为每一行数据添加锁,加锁慢,容易出现死锁竞争,因为锁的每一行数据,锁的力度小,所以并发高,Innodb支持行级锁,行级锁是支持事务的。
对于系统 A,假设每天高峰期每秒 5000 个请求,本来缓存在高峰期可以扛住每秒 4000 个请求,但是缓存机器意外发生了全盘宕机。缓存挂了,此时 1 秒 5000 个请求全部落数据库,数据库必然扛不住,它会报一下警,然后就挂了。此时,如果没用什么特别的方案来处理这个故障,DBA 很着急,重启数据库,但是数据库立马又被新的流量给打死了。
① 强同步(全同步),强同步的意思是主节点在接收到curd指令后,必须同步该指令到至少一个从节点,并且从节点需要收到binlog并且执行relaylog成功后,才算事务提交完成
(自己写的这四行)查询带有空格值的数据:SELECT * FROM 表名 WHERE 字段名 like ‘% %’;
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。
最近写了一个项目,用了一下公司的单点登陆starter,感觉和我上个公司的单点登陆组件差不多,只不过一个是基于Spring Boot + Dubbo写的,一个是基于Spring Cloud写的。因为对Spring Cloud更熟悉一点把,索性就用Spring Cloud写了一个单点登陆的starter。当然还有很多可以完善的细节,后续会陆续迭代把,欢迎star
通过如下 SQL 可以查看数据库实例默认的全局隔离级别和当前 session 的隔离级别:
(一) 最大能索引字符串的长度 关于能索引最大的字符串长度,其实在Elasticsearch和Solr中都是由底层的Lucene决定的 (1)不分词+索引的字符串最大长度为32766字节 (2)分词+索引一般不会出现长度越界问题 (3)不索引的字符串虽然没有长度最大限制,但是不建议使用搜索引擎存储大量文本 (二)设置超出一定长度的字段,不索引 其实这个功能,也是由底层Lucene提供的,关于它的应用场景举个例子,大部分情况下,不分词的字段可能经常会被用来聚合,过滤,排序,分组,但是如果这个不分词的字段非常长
1.对用户名和密码进行非空判断(后台验证) $username; $password; if(isset($_POST['username']) && $_POST['username'] != null){ $username = $_POST['username']; }else{ echo "用户名不能为空!"; return; } if(
在MySQL中有很多特殊符号都是相当恶心的,比如字符串中有单引号(')、双引号(")、反斜杠(\)等等,同学们可以先脑补一下可能会出现啥问题?
当关联查询时,无论一对一还是一对多 除了需要注意javaType和ofType之外,还应该注意各表主键不能同一名称
在计算机科学中,锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制,即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足。 目录: 1、行级锁、表级锁、页级锁 2、共享锁和排它锁 3、演示 在DBMS中,可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB引擎)、表级锁(MYISAM引擎)和页级锁(BDB引擎 )。 行级锁、表级锁、页级锁 行级锁 行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁,表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小,但加锁的开销也最大。行级锁分为共享锁 和 排他锁。 特点
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。
有两个表,就叫源表和目标表吧。它们有一个相同的字段,通过该字段可以把源表和目标表关联在一起,我们希望从源表中检索到的记录里的关联字段的值没有存在目标表中。举个例子,源表 dept,目标表 emp,获取 dept 表中部门编号不在 emp 表中的记录。在检查两张表的数据后,我们发现 emp 表中没有部门编号 40 的数据。
了解什么是 redis 的雪崩、穿透和击穿?redis 崩溃之后会怎么样?系统该如何应对这种情况?如何处理 redis 的穿透?
导读:在MySQL中有很多特殊符号都是相当恶心的,比如字符串中有单引号(')、双引号(")、反斜杠(\)等等,同学们可以先脑补一下可能会出现啥问题?
来源:https://blog.csdn.net/qq_39390545/article/details/117296607
后来发现,原因其实很简单,在MySQL中,反斜杠在字符串中是属于转义字符,经过语法解析器解析时会进行一次转义,所以当我们insert反斜杠(\)字符时,如 insert “\” 在数据库中最终只会存储"",第一个反斜杠(\)被当做转义字符处理。
日常工作任务和其他部门进行对接联调,他们提供数据供我这里查询,使用的数据库是MongoDB(同步Mysql)
前几天,我的朋友小明同学火急火燎地找到我,说有个表刚导入了几千万数据,却怎么也查不到数据,很是抓狂,让我给看看。
开始学习drupal,首先在关于drupal的安装上就出现了困难,让自己郁闷了好久,所幸最后安装成功,虽然依然有一些小瑕疵:貌似没有邮件发送功能,但这些应该是之后可以调整的,装了不下30次,最后担心自己电脑问题,还在同学的电脑上试了一下,安装成功的时候自己快泪奔了%>_<%。
使用mysqlbinlog按时间查询二进制日志时,会用到start-datetime和stop-datetime选项。
很多使用场景,查询的缓存数据都是由定时任务取刷新,然后缓存查不到从 DB 查了在更新缓存。如果这些 key 在同一时间失效, 那么失效的时候,大量的请求过来。就会直接打到 DB 上, 这个时候 DB 很可能被打垮,即使马上重启也会被新的流量打垮。
简单的说HBase就是一个分布式的可扩展的大数据量的非关系型数据库(NoSQL)。它具有一般的关系型数据 Oracle/MySQL的基础功能如:
如果主从复制之间出现延时,就会影响主从数据的一致性。 此时发生容灾切换,且在新的主库写入了数据,那么从业务角度上,会产生意想不到的严重后果。 复制延时问题,在只读从库的场景下,若从库产生复制延时,也可能会对业务造成一定影响,比如在业务上表现为读写不一致——新增/修改数据查不到等现象。 由此可见,主从复制的延时问题在数据库运营中需要特别关注。一般来说,DBA在库上执行SHOW SLAVE STATUS,并且观察 Seconds_Behind_Master的值,就能够了解当前某个数据库和它的主库之间的数据复制延时。
DBA同学在工作中不可避免和开发同学打交道,和开发的同学在交流中还是有不少的小插曲,有些想想也蛮有意思,但是有些是痛点。 我举几个例子来说明,可能比较片面,但是只是为了说明问题,达到交流的目的即可。 oracle知识和sql水平不足 ddl中的commit 我相信很多DBA都会看到这样的sql脚本。 create table test(id number,name varchar2(30)); commit; 其实这个就是对于ddl的理解有偏差,ddl压根就不需要这样的commit
线上客户端用户使用微信扫码登陆时需要再绑定一个手机号,在绑定手机后,用户购买客户端商品下线再登录,发现用户账号ID被变更,已经不是用户刚绑定手机号时自动登录的用户账号ID,查询线上数据库,发现同一个手机生成了多个账号id,至此问题复现
impala读不到hive导入的数据(或者表找不到)
mysql锁机制分为表级锁和行级锁,本文就和大家分享一下我对mysql中行级锁中的共享锁与排他锁进行分享交流。
1、用SQL在linux环境下,查询语句的中文条件,查不到结果。 mysql -h ***.***.***.*** -P 3303 -uroot -p*********** -D boztax -e
在对系统进行压测时有时要进行局部压测,比如对数据库的读写性能压测,使用过数据库以及搜索引擎的小伙伴相信对缓存这个东西一定不会陌生,如果我们在对数据库或者es之类的搜索引擎进行压测时一定要采用随机的参数,否则压测意义就不大了,因为从缓存返回数据跟从io读取数据后返回是两码事,这两种情况在性能上相差太大,当然是用一定固定值进行压测也不符合实际生产过程中使用场景,本文主要介绍一种使用jmeter压测mysql数据库时的一种随机参数生成方式,当然这也不符合实际应用场景,尤其是一些涉及多个关联查询的情况,如果一个查询查不到可能直接返回了,这样也不够真实,更真实一些的方式应该是将系统中已有的数据放在jmeter中进行压测,本文先简单介绍下jmeter随机参数压测mysql的方法:
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