在操作系统中,我们执行一个指令去磁盘取数据,那么他会从磁盘取出4KB数据,这个4KB就是一个局部单位,而这4KB数据就是你的指令中取出的数据周围的数据,因为操作系统认为你下一次的数据会从这条数据的周围中取。每次从磁盘读取数据在这里称为一次磁盘IO。那么在Mysql的操作当中,也有这么一个原理。
近期有一个业务需求,多台机器需要同时从Mysql一个表里查询数据并做后续业务逻辑,为了防止多台机器同时拿到一样的数据,每台机器需要在获取时锁住获取数据的数据段,保证多台机器不拿到相同的数据。
事务有四大特性ACID分别是:原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)
上篇文章介绍了行溢出,表中最多创建65535个字节,而null值列表占用一个字节,变长字段长度列表占用两个字节,所以最长是65532个字节。而varchar(M)填写多少,要根据不同的字符集来规定,比如ascii一个字符是一个字节,gbk最大是2个字节,utf8最大是3个字节。数据也会溢出,数据溢出,则是会分成若干页存储,而compact行格式,真实数据列表会780左右字节,然后存页的地址值,方便查找剩余的真是数据。Mysql5.7后默认用dynamic行格式,而dynamic行格式在行溢出的情况下真实数据列表只存储页码地址值。Redundant则是会有压缩算法压缩页码分页,更节省空间。
测试的时候发现取出的是一条数据, 因为测试的时候是一天中的两条数据, 没有不同的日期,所以当日以为是正确的 ,然而第二天写入数据了,要取出数据,却发现没有数据, 返回空的行, 以为都是代码又有问题 了,找了半天都没有 ,仔细看看了存储过程中的代码,发现这样返回的数据的确是空的。
在MySQL中,我们经常需要操作数据库中的数据。有时我们需要获取表中的倒数第二个记录。这个需求看似简单,但是如果不知道正确的SQL查询语句,可能会浪费很多时间。
首先举个例子来说: 有个文章表里面有个type字段,它存储的是文章类型,有 1头条、2推荐、3热点、4图文等等 。 现在有篇文章他既是头条,又是热点,还是图文,type中以 1,3,4 的格式存储。那我们如何用sql查找所有type中有4的图文类型的文章呢?? 这就要我们的 find_in_set 出马的时候到了。以下为引用的内容:
默认的文件缓存,在执行该文件后,会在项目中storage/framework/cache/生成缓冲方件
日活百万,注册用户千万,而且若还未分库分表,则该DB里的用户表可能就一张,单表就上千万的用户数据。对该运营系统筛选用户的SQL:
php+mysqli 事物处理 事物就是如果两条或多条数据只要有一条SQL语句错误,那么已经执行成功的执行回滚操作,把已经生效的SQL语句回滚为原来的值 比如A原来有100元,B也有100元,A向B转账50元,那么就要执行两条SQL语句,一个是A的余额要减50,B的余额要加50, 如果第一条语句成功了,但是第二条语句失败了,那么就会丢失数据了,这个时候就需要事务处理了,有一条错误语句,那么已经执行成功的语句都要回滚,返回失败!
日志数量虽然不多,但不可能一股脑的塞给用户,难看不说,还拖累服务器性能,因而分页必不可少
【问题现象】 线上mysql数据库爆出一个慢查询,DBA观察发现,查询时服务器IO飙升,IO占用率达到100%, 执行时间长达7s左右。 SQL语句如下: SELECT DISTINCT g.*, cp.name AS cp_name, c.name AS category_name, t.name AS type_name FROMgm_game g LEFT JOIN gm_cp cp ON cp.id = g.cp_id AND cp.deleted = 0 LEFT JOIN gm_category
线上mysql数据库爆出一个慢查询,DBA观察发现,查询时服务器IO飙升,IO占用率达到100%, 执行时间长达7s左右。
上一节我们实现了日志微服务,它以http服务器的模式运行,客户端通过json方式将日志数据post过来,然后通过http get的方式读取日志。当时我们的实现是将所有日志信息添加到数组末尾,这意味着所有日志信息都会保存在内存中。但分布式系统的日志数量将非常巨大,例如推特一天的日志数量就达到一万亿,国内微博,微信,淘宝等超大规模系统的日志数量估计也是这个等级。假设我们使用一百台服务器运行日志微服务,那么一台将处理10亿条日志,再假设一条日志为64字节,那么如果直接将日志存放在内存就需要消耗64G,再考虑到很多日志存储后很可能再读取,而且一台服务器还需要提供其他程序运行,因此直接将日志存储在内存将是一种巨大的损耗。
初看了一眼题时,脑子还有一点迷糊,对于数值最大的和最小的,可以使用max和min去查询出来,但对于第N的就不好找了,思考了一会儿了,心里大致有二个思路:
所谓分页显示,就是将数据库中的结果集,一段一段显示出来需要的条件。
左连接查询:以左表为主表,右表为从表,查询符合条件的数据 1.当右表中数据匹配不到时展示为空 例: 左表两条数据,按条件匹配到右表一条数据且匹配左表第一条,结果展示两条数据,且第二条数据右表中的字段全部为null 2.当匹配到右表的数据为多条时,左表数据会重复展示,不会自动合并 例: 左表数据一条,按条件匹配到右表数据三条,结果展示三条数据,左表数据均相同,右表数据不同
大家好,我是你们的老朋友Alex。最近一直在学习SQL注入,发现了很多很多有趣的东西。我就分享我的一篇有关floor,rand,group by报错注入的笔记吧! https://www.bejson
限制查找范围,通过内置的字段限制某个字段的范围,$where函数参数来指定查询的限制范围
加锁的基本单位虽然是next-key lock,但是在具体执行的时候,是要分成间隙锁和行锁两段来执行的。
背景:当一个用户有多个订单线路时,第N个订单取第N个线路的明细打印,那么会出现三种情况:
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好久好久没写博客了。。最近忽略了学习安全。今天抽时间回头重温了一下floor的报错注入,收获颇多
最近在给几位朋友做模拟面试和简历优化,发现很多人一看到什么千万级数据之类的面试题就会腿软。
我们在面试的时候经常被问到你如何对数据库优化?动不动就分库分表,但是实际上有几个有分库分表的经验呢?下面我们将介绍优化数据库的各个阶段。
一块原生的(Raw)物理磁盘,可以把他看成一个字节一个字节单元组成的物理存储介质
事务传播 对于Spring事务传播的七大行为,我们往往还停留在一些概念上,比如下面这张表: 定义 说明 PROPAGATION_REQUIRED 如果当前没有事务,就新建一个事务,如果已经存在一个事务,则加入到这个事务中。这是最常见的选择。 PROPAGATION_SUPPORTS 支持当前事务,如果当前没有事务,就以非事务方式执行。 PROPAGATION_MANDATORY 表示该方法必须在事务中运行,如果当前事务不存在,则会抛出一个异常。 PROPAGATION_REQUIRED_NEW 表示当前方法
代码创建一千万?那是不可能的,太慢了,可能真的要跑一天。可以采用数据库脚本执行速度快很多。
使用 Flask-SQLAlchemy 连接数据库,可以通过 Python 对象来操作数据库。
也许有些朋友根本就没遇过上千万数据量的表,也不清楚查询上千万数据量的时候会发生什么。
本文章参考:http://www.cnblogs.com/ssrsblogs/p/6108423.html
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/table/streaming/dynamic_tables.html
相信很多做爬虫的同学都会爬电商网站,每天爬一次,然后监控商品是否降价。如果你只监控一个商品,那么是否降价这非常容易判断,但如果你要找到这个网站里面所有降价的商品,那就非常麻烦了。
注:只能在ORDER BY中使用,不能在WHERE中使用,而且WHERE语句一定要在ORDER BY之前。
1.下面三种方式,在多数情况下效率是基本相同的,但问题在于,很多情况下,我们数据库可能有脏数据,比如重复数据,或者某条数据重要字段是null的,那下面的这几种,会把这种脏数据也统计上,本质都是统计满足条件的行数的:
事务传播 对于Spring事务传播的七大行为,我们往往还停留在一些概念上,比如下面这张表: 定义 说明 PROPAGATION_REQUIRED 如果当前没有事务,就新建一个事务,如果已经存在一个事务,则加入到这个事务中。这是最常见的选择。 PROPAGATION_SUPPORTS 支持当前事务,如果当前没有事务,就以非事务方式执行。 PROPAGATION_MANDATORY 表示该方法必须在事务中运行,如果当前事务不存在,则会抛出一个异常。 PROPAGATION_REQUIRED_NEW 表示当前方
SELECTOBJ_NAME, OBJ_ATTRIBUTE_NAME, ATTRIBUTE_TYPE, DES, STS, PRIORITY
第一个 “位置偏移量” 参数指示 MySQL 从哪一行开始显示,是一个可选参数,如果不指定 “位置偏移量”,将会从表中的第一条记录开始(第一条记录的位置偏移量是 0,第二条记录的位置偏移量是 1,以此类推);第二个参数 “行数” 指示返回的记录条数。
最近有一张2000W条记录的数据表需要优化和迁移。2000W数据对于MySQL来说很尴尬,因为合理的创建索引速度还是挺快的,再怎么优化速度也得不到多大提升。
pymsql是Python中操作MySQL的模块并且只有在Python3.0版本中才存在,其使用方法和MySQLdb几乎相同。
所以根据前面的描述,Byzer 在执行 第一条 load 语句的时候,此时情况是:
测试提交了一个BUG,大概问题是:有两条记录,需要根据条件删掉其中的一条,但是最终程序还是用了本该删掉的这一条数据去做后续处理。
在MySQL中,并不是你建立了索引,并且你在SQL中使用到了该列,MySQL就肯定会使用到那些索引的,有一些情况很可能在你不知不觉中,你就“成功的避开了”MySQL的所有索引。
记录第一次创建时间,default falsk中如下两个字段 create_time1 = db.Column(db.DateTime, default=datetime.now) create_time2 = db.Column(db.DateTime, default=datetime.now()) 两者的区别: 第一个插入的是期望的, 数据的插入时间,每条数据插入时可自动根据当前时间生成 第二条是一个固定的时间, 程序部署的时间,所有的数据都是这个固定时间 实际上默认值在mysql数据库没有体现,
第一个 “位置偏移量” 参数指示MySQL从哪一行开始显示,是一个可选参数,如果不指定“位置偏移量”,将会从表中的第一条记录开始(第一条记录的位置偏移量是0,第二条记录的位置偏移量是1,以此类推);
最近seller平台查询退货的时候老是出现报错,出现频繁报警,去监控平台上看了一下:
这个思考题其实是出自于,我之前这篇文章「一条 SQL 语句引发的思考」中留言区一位读者朋友出的问题。
Promise 的状态只有两种可能,从 pending 变为 fulfilled 和 从 pending 变为 rejected,一旦状态变化,就不会再改变
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