在一次正常的活动促销之后,客服开始陆续反馈有用户反应在抢标的时候打不开网页或者APP,在打开的时候标的就已经被抢光了,刚开始没有特别的上心,觉得抢标不就是这样吗,抢小米手机的时候也不就这样吗?随着活动继续推进,有更多的用户强烈抗议,用户领了加息卷或者抵现卷之后抢不上标的,认为是平台作假故意不让使用以达到节省资源。 分析过程 其实以前也会有陆续的用户反馈不减少,给客户以小米抢手机为例子忽悠了过去,这次用户反馈太过强烈,才让我们重视了起来。我们前端一共三款产品,app、官网、H5,其中app使用量最大,官网其次
本文讲述了一位互联网金融公司技术团队的架构师在负责抢标活动过程中,通过优化Web服务器、数据库服务器以及应用服务器等基础设施,解决了高并发问题,并实现了抢标活动的顺利进行。通过采用分布式架构以及缓存技术,解决了数据库压力过大、请求响应慢等问题,提高了系统的稳定性。同时,采用负载均衡技术,提升了系统的处理能力,最终实现了平台的高可用性。
Redis系列到上一篇已经全部结束了,从本篇开始进入Mysql系列文章专题。本篇作为Mysql系列专题的开篇文章,主要是一文带大家大致了解什么是Mysql。本篇文章主要涉及的内容有:
1.数据库是保存有组织的数据的容器,通常是一个文件或一组文件,可以将其看作电子化的文件柜。用户可以对文件中的数据执行新增、删除、更新、查询等操作。
索引的本质:通过不断地缩⼩想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是说,有了这种索引机制,我们可以总是⽤同⼀种查找⽅式来锁定数据。磁盘中数据的存取
MySQL在企业版里提供了一个监视工具——MySQL Enterprise Monitor 简称MEM。可以使用MEM对MySQL实例和主机进行监视,发现潜在的问题,并将发现的结果通知给管理员,同时提供修正问题的建议。
例如: insert…select插⼊结果集 注意:字段列表1与字段列表2的字段个数必须相同,且对应字段的数据类型尽量保持⼀致。例如:
mysql中页是innodb中存储数据的基本单位,也是mysql中管理数据的最⼩单位,和磁盘交互的时候都是以页来进⾏的,默认是16kb,mysql中采⽤b+树存储数据,页相当于b+树中的⼀个节点。
MYSQL 的慢查询一般是开发人员和DBA,获取糟糕的SQL和可能缺少索引的一种方法,这样的方法已经伴随了MYSQL 一致到了MYSQL 5.7,但是否我们可以有其他的方法来获取这样的可用性的信息,进而减少对SLOW LOG的依赖,这是一个可以探讨的问题。(这里不是要替代,而是抱着学习和探索的心态,也抱着顺应发展的一种心态)
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原子性(Atomicity):原子性是指事务是一个不可分割的工作单位,事务中的操作要么都发生,要么都不发生。
视图是在mysql5之后出现的,是⼀种虚拟表,⾏和列的数据来⾃于定义视图时使⽤的⼀
这是一条我们在MySQL中常用到的模糊查询方法,通过通配符%来进行匹配,其实,这只是冰山一角,在MySQL中,支持模糊匹配的方法有很多,且各有各的优点。好了,今天让我带大家一起掀起MySQL的小裙子,看一看模糊查询下面还藏着多少鲜为人知的好东西。
Explain查看查询计划主要包含如下信息列:查询id、查询类型、查询表、扫描访问类型、查询可能选用的索引、查询实际使用索引、mysql决定使用索引长度、ref 显示哪个字段或常数与key一起被使用、估算扫描行数、额外重要信息。--重点关注加粗部分。
提权,顾名思义就是提升权限,当我们 getshell ⼀个⽹站之后,⼤部分情况下我们的权限是⾮常低的,这时就需要利⽤提权,让原本的低权限(如只允许列⽬录)→ ⾼权限(拥有修改⽂件的能⼒),权限提升后,对接下来的渗透有很⼤帮助
MySQL的InnoDB索引数据结构是B+树,主键索引叶子节点的值存储的就是MySQL的数据行,普通索引的叶子节点的值存储的是主键值,这是了解聚簇索引和非聚簇索引的前提
本文导读:在使用mysql数据库时,经常需要对mysql进行维护,查询每个库、每个表的具体使用情况,Mysql数据库可以通过执行SHOW TABLE STATUS命令来获取每个数据表的信息。
1、select语句可以用回车分隔sql=”select * from article where id=1″和sql=”select * from article where id=1″,都可以得到正确的结果,但有时分开写或许能更明了一点,特别是当sql语句比较长时
在并发很大的情况下,使用缓存能很大程度上缓解服务器和数据库层的压力,然而随着技术的发展,缓存也暴露除了很多问题,比如说:缓存穿透、缓存雪崩、缓存并发、缓存失效、数据一致性问题,今天就缓存穿透问题做一下分析和给出具体的解决方案
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% 。
非常抱歉哈,前几天休清明节,一直在开车,顺道看了一场开心麻花的节目《谈判专家》,一直认为喜剧是外表喜性人的天堂,现在才知道美女也可以演的这么搞笑。尤其是朱迪的大长腿。
官方的定义是,MySQL must do an extra pass to find out how to retrieve the rows in sorted order. The sort is done by going through all rows according to the join type and storing the sort key and pointer to the row for all rows that match the WHERE clause . The keys then are sorted and the rows are retrieved in sorted order。
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 这里有个【1024】红包等你来领取 ClickHouse 是 Yandex(俄罗斯最大的搜索引擎)开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库,其处理数据的速度比传统方法快 100-1000 倍。 ClickHouse 的性能超过了目前市场上可比的面向列的 DBMS,每秒钟每台服务器每秒处理数亿至十亿多行和数十千兆字节的数据。 # ClickHouse 是什么? ClickHouse 是一个用于联机分析(OLAP)的列
平衡⼆叉树是⼀种特殊的⼆叉树,所以他也满⾜前⾯说到的⼆叉查找树的两个特性,同时还有⼀个特性:
前边的在《一条SQL查询在MySQL中是怎么执行的》中我们已经介绍了执行过程中涉及的处理模块,包括连接器、分析器、优化器、执行器、存储引擎等。今天我们来一起看看一条更新语句又是怎么一个执行流程。
步骤取出所有数据耗费的io次数太多,步骤2耗费的内存空间太⼤,还有新增数据的时候,为了保证数组有序,插⼊数据会涉及到数组内部数据的移动,也是⽐较耗时的,显然⽤这种⽅式存储数据是不可取的。
Sequel Pro 是一个 Mac 系统上简单易用的 MySQL 和 MariaDB 数据库管理系统。
MySQL + HBase是我们日常应用中常用的两个数据库,分别解决应用的在线事务问题和大数据场景的海量存储问题。
文章开篇前,先问大家一个问题:delete in子查询,是否会走索引呢?很多伙伴第一感觉就是:会走索引。最近我们有个生产问题,就跟它有关。本文将跟大家一起探讨这个问题,并附上优化方案。
统计一张表的总数量,是我们开发中常有的业务需求,通常情况下,我们都是使用 select count(*) from t SQL 语句来完成。随着业务数据的增加,你会发现这条语句执行的速度越来越慢,为什么它会变慢呢?
首先我们要知道分库、分表都是干啥的,本文主角还是我们的MySQL为第一视角。首先从字面意思来看:
我们知道,当limit offset rows中的offset很大时,会出现效率问题:
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 在java开发当中,会用到一些框架,比如说sh(struts和hibernate),ssh(struts,spring以及hibernate)等这些框架,hi
今天对接完成了SQL自动化上线的一个功能,其实心里还是有点小激动,终于可以很肯定说,数据库方向开始提供的是数据服务,而不是传统意义的工单了。
这是微专业参加单元测试后的试题及答案整理,分享出来,供大家参考,所有标红的为答案。
大家好,这里是 渗透攻击红队 的第 九 篇文章,本公众号会记录一些我学习红队攻击的复现笔记(由浅到深),笔记复现来源于《渗透攻击红队百科全书》出自于 亮神 ,每周一更
分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统,每台计算机可单独放在一个地方,每台计算机中都可能有DBMS的一份完整拷贝副本,或者部分拷贝副本,并具有自己局部的数据库,位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接,共同组成一个完整的、全局的逻辑上集中、物理上分布的大型数据库。余军讲师为你讲解分布式数据库在金融行业的创新实践。 余军 PingCAP 高级技术总监,金融行业首席架构师;开源软件的忠实爱好者,负责金融行业基于 TiDB 产品的解决方案、产品架构咨询和建设规划。主要工作经历:富麦信息科技有限公司 CTO ,中
摘要:实际问题 我们知道在流计算场景中,数据是源源不断的流入的,数据流永远不会结束,那么计算就永远不会结束,如果计算永远不会结束的话,那么计算结果何时输出呢?本篇将介绍Apache Flink利用持续查询来对流计算结果进行持续输出的实现原理。
用尽可能简单的方式,完成尽可能多的需求。通过约定的方式 实现统一的标准。告别加班,拒绝重复劳动,远离搬砖
我们知道在流计算场景中,数据是源源不断的流入的,数据流永远不会结束,那么计算就永远不会结束,如果计算永远不会结束的话,那么计算结果何时输出呢?本篇将介绍Apache Flink利用持续查询来对流计算结果进行持续输出的实现原理。
用户从 Lambda 架构入手,将数据管道拆分为批处理链路和流处理链路。对于实时数据流,他们应用 Flink CDC ;对于批量导入,他们结合了 Sqoop、Python 和 DataX 来构建自己的数据集成工具,名为 Hisen。
游标(cursor)是一个存储在MySQL服务器上的数据库查询, 它不是一条SELECT语句,而是被该语句检索出来的结果集。在存储了游 标之后,应用程序可以根据需要滚动或浏览其中的数据。
MyBatis 是一款流行的持久层框架,为了便携和灵活性而没有集成分页功能。但它提供了一个插件机制,可以使用各种分页插件来实现分页。接下来将解释 MyBatis 分页插件的原理。
当希望Mysql能够高效的执行的时候,最好的办法就是清楚的了解Mysql是如何执行查询的,只有更加全面的了解SQL执行的每一个过程,才能更好的进行SQl的优化。
点击上方蓝色字体,选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 文章来源:https://sourl.cn/ZVQP6t 困 惑 最近遇到个问题,有个表的要加个user_id字段,user_id字段可能很大,于是我提mysql工单alter table xxx ADD user_id int(1)。领导看到我的sql工单,于是说:这int(1)怕是不够用吧,接下来是一通解释。 其实这不是我第一次遇到这样的问题了,其中不乏有工作5年以上的老司机。包括我经常在也看到同事也一直使用int(10),感
为解决系统重复建设、能力复用性低的问题,携程启动了中台化建设步伐。旅游行业的中台建设,携程并非从零开始,前期已经积累了行业中多个场景的业务和技术的中台能力。因系统建设的复杂,亟需一个中台大脑站在全局视角进行公司中台能力的梳理和建设。
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