一直想要聊一聊关于开发中更建议使用单表查询+代码层组装 or 联表查询 的问题,在开发中每个同学的开发中有各自的习惯,笔者在公司也和一些同事关于这方面有一些探讨。
SqlSugar支持了3种模式的建表(无实体建表、实体建表,实体特性建表),非常的灵活
本人在做测试服务的过程中,开发了一个功能,就是从两个库的两张表从查出来一个账号的login_id和user_id,功能非常简单,就是执行sql语句,处理返回结果,再返回。
SqlSugar 是一款 老牌 .NET 开源ORM框架,由果糖大数据科技团队维护和更新 ,开箱即用,最易上手的ORM框架 ,51Job和Boss直招简历数超过国外框架 Nhibernate PetaPoco, 仅次于Dapper和EF Core , 占Dapper 40% 。
刚入职的时候,同事就提醒过我,涉及三四张表的时候,数据量大,尽量不用连表查询,用单表。我最近还真的是遇到了。因为联表查询导致引发的慢sql。
本文详细介绍了转转业财系统亿级数据存储优化的实践。面对系统数据量大、慢查询多等挑战,转转业财采取了 TiDB 方案优化数据量问题,同时引入 Elasticsearch(ES)解决慢查询难题。实践表明,通过底层数据存储切换和 ES 接入,系统成功突破了存储瓶颈,显著提升了查询效率和响应速度,为大规模数据处理提供了有效的优化路径。
demo 地址:https://github.com/FleyX/demo-project/tree/master/spring-boot/sjdemo 部分内容参考 ShardingSphere 官方文档:官方文档
可重复读解决了脏读和不可重复读的问题,但是可能会出现幻读的问题。在这个隔离级别下,同一个事务内的多次读取结果是一致的,不同事务之间的读取结果互不干扰。
在很多小型应用中都没真正使用分库分表,但是说起来并不陌生,因为我们在面试中经常会被问到,今天我们从从以下几个方面来聊聊分库分表:「是什么?解决什么?怎么做?为什么要这么做?即:」
1.SQL优化 1.1 sql只取所需字段不要 * 1.2 非业务需求无法解决情况下,不在SQL当中使用函数 1.3 删除时,务必记得删除相关表数据 1.4 尽量不要使用FULLTEXT全文索引作为MySQL索引类型的创建 1.5 做同一个记录修改时,尽量不要删掉再插入一个 1.6 对于大数据量的表(超过1000万),坚决不跨库,不联表 1.7 where语句后字段区分度高的放在前,字段区分度低的放在后 正例:WHERE id = 10086 AND gender = ‘男’ 反例:WHERE g
1.SQL优化 1.1 sql只取所需字段不要 * 1.2 非业务需求无法解决情况下,不在SQL当中使用函数 1.3 删除时,务必记得删除相关表数据 1.4 尽量不要使用FULLTEXT全文索引作为MySQL索引类型的创建 1.5 做同一个记录修改时,尽量不要删掉再插入一个 1.6 对于大数据量的表(超过1000万),坚决不跨库,不联表 1.7 where语句后字段区分度高的放在前,字段区分度低的放在后 正例:WHERE id = 10086 AND gender = ‘男’ 反例:WHERE ge
当我们遇到一个慢查询语句时,首先要做的是检查所编写的 SQL 语句是否合理,优化 SQL 语句从而提升查询效率。所以对 SQL 有一个整体的认识是有必要的。
很明显,不同的类型存储的长度有很大区别的,对查询的效率有影响,字段长度对索引的影响是很大的。
数据库的管理是一个非常专业的事情,对数据库的调优、监控一般是由数据库工程师完成,但是开发人员也经常与数据库打交道,即使是简单的增删改查也是有很多窍门,这里,一起来聊聊数据库中很容易忽略的问题。 字段长度省着点用 先说说我们常用的类型的存储长度: 列类型存储长度tinyint1字节smallint2字节int4字节bigint8字节float4字节decimal(m,d)0-4字节datetime8字节timestamp4字节char(m)m个字节varchar(m)可变长度text可变长度 很明显,不同的类
前两篇文章重点讲到了Mysql数据库的主从同步和读写分离,使用主从同步实现从数据库从主数据同步数据保持主从数据一致性,读写分离使用主数据库负责写操作,多个从数据库负责读操作,由于从库可以进行拓展,所以处理更多的读请求也没问题。但是如果业务比较多,写请求越来越多要如何处理呢?可能有人说我可以再加一个master分担写操作,但是两个master数据肯定是需要同步的,主主同步 + 主从同步很显然会让我们的系统架构变得更为的复杂。所以本篇文章主要讨论一个对写操作进行切分的技术:分库分表。
数据分区(也称为分片)是一种将大型数据库(DB)分解为许多较小部分的技术。它是跨多台计算机拆分一个DB/表的过程,以提高应用程序的可管理性、性能、可用性和负载平衡。
当然您也可以用gii进行创建,选择连接池处会出现你多数据库配置的相应db名称。如gdb、db
1.0版,普通企业应用基本都是单实例或单库的模式,采用单机实现数据库的访问。再向上,2.0版,随着业务的规模扩展,企业会采用双机数据库,如热备、读写分离的方式来提高性能或可靠性。最后,3.0版,单机实现所有数据的写会遇到最终的瓶颈,因此分库、分表是最终的数据库的高可用的解决方案。今天我们来讲讲用MyCat中间件实现MySql数据库的分库分表的实现。
SQL优化调优是体现程序员分析归纳能力的有效手段,虽然我们不是DBA,但是编码开发时也会涉及许多对数据库的CRUD需求。因此,通过理解Mysql数据库的底层原理,对我们的笔试面试,还有提高业务编码水平是有好处的。
如今,数据已经成为了推动经济增长的新动力,数字技术正在成为社会发展的重要引擎。随着数字经济的迅猛发展,金融企业纷纷加大在金融科技领域的投入,以提升自身的数字化运营能力,加速数字化转型的进程。在这一背景之下,银联商务以 “全量打通、准确实时、随需自助、智能交互” 为数字化转型目标,加快推进数字基础设施建设。
MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值的SQL,则会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为10,意思是运行10S以上的语句。默认情况下,Mysql数据库并不启动慢查询日志,需要我们手动来设置这个参数,当然,如果不是调优需要的话,一般不建议启动该参数,因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响。慢查询日志支持将日志记录写入文件,也支持将日志记录写入数据库表。
之前写过一篇文章《数据库的使用你可能忽略了这些》,主要是从一些大家使用使用时容易忽略的地方,如:字段长度、表设计等来说明,这篇文章同样也是这样的主题,只是从另外的几个方面来说说数据库使用中,容易忽略,导致入坑的地方。
今天给大家介绍两个黑魔法,这都是压箱底的法宝。大家在使用时,一定要弄清他们的适用场景及用法,用好了,就是一把开天斧,用不好那就是画蛇添足。自从看过耗子哥(左耳朵耗子)的博客,都会给对相应专题有兴趣的小伙伴列出几篇拓展文章,我觉得这种方式还是非常不错,所以这篇文章我也会列出几篇扩展的文章,供想更深入思考的小伙伴查阅。
res = mysql_query( 'select * from order where date < = $curDate'); 原因: 释放了数据库的CPU 多次调用,传入的SQL相同,才可以利用查询缓存 (11)强制类型转换会全表扫描 select * from user where phone=13800001234 你以为会命中phone索引么?大错特错了,这个语句究竟要怎么改? 末了,再加一条,不要使用select *(潜台词,文章的SQL都不合格 =_=),只返回需要的列,能够大大的节省数据传输量,与数据库的内存使用量哟。 整理自:https://cloud.tencent.com/developer/article/1054203
近期网站运营人员、产品反馈:查询数据耗时太长,网站交互上出现明显加载缓慢的情况 分析问题发现:
最近想着把工作中常用到的技术点与工具做一些整理总结,一方面梳理一下这些知识点,加深使用记忆,也可以作为之后使用的查阅。
核心篇 数据存储 MySQL 索引使用的注意事项 1.索引不会包含有NULL的列 只要列中包含有NULL值,都将不会被包含在索引中,复合索引中只要有一列含有NULL值,那么这一列对于此符合索引就是无效的。 2.使用短索引 对串列进行索引,如果可以就应该指定一个前缀长度。例如,如果有一个char(255)的列,如果在前10个或20个字符内,多数值是唯一的,那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。 3.索引列排序 mysql查询只使用一个索
mysql和redis的关系? 要根据具体的业务情景去选型: mysql存储在磁盘中 redis存储在内存中 redis适合存在一些比较热的数据,使用频繁的数据,比如下面的应用场景 排行榜 粉丝 关注 消息队列推送 数据库 降级处理 其作用是为了适应不同版本的sql,不同型号的硬件设备,做到向下兼容 通过日志文件分析 查看日志 如何进行分库分表(sharding) 数据库sharding,多表多数据适合做垂直切分;如果表不多,但是每张表的数据多适合做水平切分。 垂直切分:规则简单实施方便;根据不同的表来拆分
通过图书管理系统引入多表操作:如果我们创建表的方式是先抽象出表与表之间相同的字段建一个父类,然后在用每个表类去继承这个父类,如下面的代码,我们将无法得到期望的表字段。
所以说,当公司业务有跨库分析时(一般情况是,业务数据库分布在各个部门),一些数据需要配合其他部门的数据进行关联查询,这个时候可以考虑Presto。但是目前,对于MySQL统计查询在性能上有瓶颈。可考虑将数据按时间段归档到HDFS中,以提高统计效率。
来源 | https://juejin.im/post/6863283398727860238
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- 概念:分区是在数据库内部层面将一张大表的数据分割成多个更小的部分,每个部分称为一个分区。尽管从逻辑上看仍然是一个完整的表,但在物理层面上,数据被分布在不同的物理区块上,这些区块可以位于同一台服务器的不同硬盘分区,或甚至是不同服务器上。MySQL支持多种分区类型,如范围分区、列表分区、哈希分区等。
1) 应用间耦合严重。系统内各个应用之间不通,同样一个功能在各个应用中都有实现,后果就是改一处功能,需要同时改系统中的所有应用。这种情况多存在于历史较长的系统,因各种原因,系统内的各个应用都形成了自己的业务小闭环;
1) 应用间耦合严重 。系统内各个应用之间不通,同样一个功能在各个应用中都有实现,后果就是改一处功能,需要同时改系统中的所有应用。这种情况多存在于历史较长的系统,因各种原因,系统内的各个应用都形成了自己的业务小闭环;
根据不同的系统选择不同的版本。包括linux、windows、mac,作者考虑还是非常周全的,当然,也有源码版的。(ps:源码版的下载后,只要配置正确,就可以正常运行调试,这个赞一下。)
在服务做微服务改造后,原先单库join查询已经不能满足要求,每个拆分的微服务对应一个数据库实例,而且部署在不同的服务器上,那么解决“跨库查询”就势在必行了。
在公司实习的时候,导师分配了SQL慢查询优化的任务,任务是这样的:每周从平台中导出生产数据库的慢查询文件进行分析。进行SQL优化的手段也主要是修改SQL写法,或者新增索引。
FreeSql 开源发布快一年了,立志成为 .Net 平台方便好用的 ORM,仓库地址:https://github.com/2881099/FreeSql
系统开发中,数据库是非常重要的一个点。除了程序的本身的优化,如:SQL语句优化、代码优化,数据库的处理本身优化也是非常重要的。主从、热备、分表分库等都是系统发展迟早会遇到的技术问题问题。Mycat是一个广受好评的数据库中间件,已经在很多产品上进行使用了。希望通过这篇文章的介绍,能学会Mycat的使用。 安装 Mycat官网:http://www.mycat.io/ 可以了解下Mycat的背景和应用情况,这样使用起来比较有信心。 Mycat下载地址:http://dl.mycat.io/ 官网有个文档,属于详
EAV模型是一种数据模型 ,用于描述实体的数量预计会很大,但事实上,实体中要使用的属性数量并不多。 Magento 2这么设计是为了灵活性,在不影响主干的基础上,任意新增删除属性。 EAV模型(E ->实体,A -> 属性,V -> 值)简单理解就是分表,不需要把所有字段都放在主表里,而是按类型存放在不同的副表上。 对于字段少的项目来说 EAV其实没啥用 效率不高。
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1.对于mysql,不推荐使用子查询和join是因为本身join的效率就是硬伤,一旦数据量很大效率就很难保证,强烈推荐分别根据索引单表取数据,然后在程序里面做join,merge数据。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
mssql 的正式名字是 SQL Server MS公司出的。图形操作界面好一些,性能还可以。在在mssql和oracle上不能互换.支持OLEDB连接.asp、mssaql只能for window mysql 就是mysql 下面是readme:免费软件。性能也可以。速度快,用于小规模.命令行界面.(可以装图形操作软件.) sqlserver 我以前是做ASP的时候用的 现在学PHP..就和mysql搭配在用.感觉相当不错.操作简单.功能强大..
作者:李博 , 链接: https://cnblogs.com/liboware/p/12740901.html
今天我们来借助若依来快速的搭建一个springboot+vue3的前后端分离的的Java管理后台,后台网页使用vue3和 Element Plus来快速搭建。
点击上方蓝字关注我们吧 作者简介:董泽锋,腾讯云数据库研发工程师,主要负责腾讯云TDSQL研发工作。 ---- 【导语】随着业务的增长,mysql中保存的数据会越来越多。此时,数据库很容易成为系统性能的一个瓶颈,单机存储容量、IO、CPU处理能力都有限,当单表的数据量达到1000W或100G以后,库表的增删改查操作面临着性能大幅下降的问题。分库分表是一种解决办法。 分库分表实际上就是对数据进行切分。我们一般可以将数据切分分为两种方式:垂直(纵向)切分和水平(横向)切分。 垂直切分 垂直切分常见有垂直分
强调互联网,这是因为本文所讨论的前提是互联网应用。与“传统”应用不同,互联网中的应用每天面临的是海量的数据、大量的请求以及对系统可靠性和响应速度有着更高的要求。“传统”应用,我姑且浅显地认为是,数据量不大,面对的用户群范围相对较小,自然大量的高并发请求场景几乎不存在。
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