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【javascript学习全家桶】934道javascript热门问题,阿里百位技术专家答疑解惑

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管理贝贝 2019-12-01 20:07:22 6202 浏览量 回答数 1

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【CSS学习全家桶】416道CSS热门问题,阿里百位技术专家答疑解惑

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管理贝贝 2019-12-01 20:07:24 8458 浏览量 回答数 1

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安卓与iOS百问,开发者系统指南

iOS与安卓的主要区别在于1、两者运行机制不同:iOS采用的是沙盒运行机制,安卓采用的是虚拟机运行机制。2、两者后台制度不同:iOS中任何第三方程序都不能在后台运行;安卓中任何程序都能在后台运行,直到没有内存才会关闭。因此在进行应用开发的时...
yq传送门 2019-12-01 20:14:48 27317 浏览量 回答数 26

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云相册的API开发接口CreatePhoto怎么使用

描述 提交事务以完成上传照片。 请在使用该接口前确认已完全理解了上传流程中的内容。调用该接口前需要开启事务,请参考CreateTransaction接口。 请求参数 参数名类型是否必须说明ActionStri...
云栖大讲堂 2019-12-01 21:14:57 1110 浏览量 回答数 0

回答

主要回答为什么要使用CSS预处理器。 (下面未指明的预编译预言都是LESS) 1# CSS无法递归式定义 CSS语法不支持递归定义的表达式,所以你没有办法用一个语句定义一个启发式的规则。 比如这样的需求:“.w后面跟着一个数字,这个数字代表着width为百分之多少”(bootstrap的栅格系统就包含12种相对父级宽度的类定义)。 尽管完全是一个规则里定义出的,但你只能这样写CSS: .w1 { width: 1% } .w2 { width: 2% } /** .w3 ... ... .w99 **/ .w100 { width: 100% } 这样将造成很大的冗余,修改费时费力。但如果预编译CSS,就非常简单了 @maxnumber : 100 ; .makeWidthRules(@number) when(@number <= @maxnumber ){ .w@{number}{ width: 1% * @number ; } .makeWidthRules(@number + 1) ; } .makeWidthRules(1) ; 2# CSS的mixin式复用性支持不够 使用纯CSS,我们可以抽象出一些常用的布局CSS属性组合,通过CSS的类组合来达成常见的mixin式复用。 比如这样: <style> .tc { text-align: center; } .m { margin-left: auto; margin-right: auto; } .w50p { width: 50%; } .db { display: block; } </style> <div class="tc m w50p"> <img class="db"> </div> 这种方案有几个问题:•页面重构时,需要频繁修改class name; 这个问题在后端人员掌握着视图层的时候格外突出,前后端耗费很多沟通成本。•要约束上下文的时候非常无力 比如“只有在ul下面的img.db允许是display:block”的规则,写成ul img.db { display: block; }就完全跑偏了——它违背了你创建这个.db类时的本意,造成了代码的可读性和可维护性下降。如果你要改动规则,需要同时修改HTML和CSS,也可能造成新的样式问题。 如果我们想要建立一种代码风格,只允许CSS Class代表UI模块的抽象——改动样式时不至于通知后端改模板——我们就要将上面这个例子的tc m w50p换用一个有实际语义的类名如headwrap,然后在CSS内部实现mixin。——而这正是CSS的短板,CSS体系内的用法只有复制粘贴。 至于如何用预编译语言做mixin,一个非常好的SASS示例由 @nightire 在这个回答里给出,容我摘录一小段: .btn-standout { @extend .btn; @extend .btn-block; @media (max-width: $screen-xs-max) { @include button-size( $padding-large-vertical, $padding-large-horizontal, $font-size-large, $line-height-large, $border-radius-large ); } &.sell { @extend .btn-primary; } } 3# 预编译可缓解多浏览器兼容造成的冗余 进入CSS3的时代,旧式CSS hack如filter,新式兼容前缀如-webkit-等,都是冗余,修改的时候也需要修改多处,不容易维护。 比如对rgba背景的兼容: .bg { filter: progid:DXImageTransform.Microsoft.gradient(startcolorstr=#ccff825b,endcolorstr=#ccff825b); } :root .bg { -ms-filter: none; background: rgba(255,130,91,0.8) } 在LESS里面,写个函数就能解决,多次复用也不需要看到如此之多的hack: .rgbaBG(@c , @a){ @rgba : rgba(red(@c),green(@c),blue(@c),@a); @shim : argb(@rgba) ; filter: ~"progid:DXImageTransform.Microsoft.gradient(startcolorstr=@{shim},endcolorstr=@{shim})" ; :root & { -ms-filter: none ; background: @rgba ; } } .bg { .rgbaBG(#ff825b, 0.8) ; } 此外,使用LESS时,可以很方便地使用base64 data uri的方案。不需要直接面临在CSS中一大坨字符:``.bg { background: data-uri('../data/image.jpg'); } SASS的类似方案见评论。 N# 预编译不是万金油 预编译不是万金油,CSS的好处在于简便、随时随地被使用和调试。预编译CSS步骤的加入,让我们开发工作流中多了一个环节,调试也变得更麻烦了。 举个例子:原先我们只需要在chrome/firebug里面找到相应的选择器,如.popup .popup-wrap .head,源文件里面ctrl+F查找.popup .popup-wrap .head就可以快速定位语句。现在我们无法直接在预编译文件中查找,而需要寻找上下文,因为它在LESS中通常是这样被定义的: .popup { .popup-wrap { .head { } } } 更大的问题在于,预编译很容易造成后代选择器的滥用。 曾经有一个观点是预编译可以解决样式覆写的问题,而我觉得,正是预编译语言模糊了样式覆写的问题,而导致要解决样式相互覆写的问题时,问题已经变得规模庞大而难以解决。 举个极端的例子: .popup { font-size: 12px; a { font-size: 13px; } .head { font-size: 18px; } }.informative { font-size: 14px; .head { font-size: 16px; } } 如果我有这么一个文档结构.popup.informative > .head > a,需要a的font-size为17px,你能快速想明白怎么改吗?叠罗汉式地再叠一层?还是再糊一层墙皮,加一行样式?还是干脆用!important轰炸一番?
杨冬芳 2019-12-02 02:32:48 0 浏览量 回答数 0

回答

前言 前两天在 echarts 上寻找灵感的时候,看到了很多有关地图类似的例子,地图定位等等,但是好像就是没有地铁线路图,就自己花了一些时间捣鼓出来了这个交互式地铁线路图的 Demo,地铁线路上的点是在网上随便下载了一个,这篇文章记录自己的一些收获(毕竟我还是个菜鸟)以及代码的实现,希望能够帮到一些朋友。当然,如果有什么意见的可以直接跟我说,大家一起交流才会进步。 效果图 地图稍微内容有点多,要全部展示,字显得有点小了,但是没关系,可以按照需求放大缩小,字体和绘制的内容并不会失真,毕竟都是用矢量绘制的~ 界面生成 底层的 div 是通过 ht.graph.GraphView 组件生成的,然后就可以利用 HT for Web 提供好的方法,调用 canvas 画笔随便绘制就好,先来看看怎么生成底层 div: var dm = new ht.DataModel();//数据容器 var gv = new ht.graph.GraphView(dm);//拓扑组件 gv.addToDOM();//将拓扑图组件添加进body中 addToDOM 函数声明如下: addToDOM = function(){ var self = this, view = self.getView(), style = view.style; document.body.appendChild(view); //将组件底层div添加到body中 style.left = '0';//默认组件是绝对定位,所以要设置位置 style.right = '0'; style.top = '0'; style.bottom = '0'; window.addEventListener('resize', function () { self.iv(); }, false); //窗口变化事件 } 现在我就可以在这个 div 上乱涂乱画了~首先我获取下载好的地铁线路图上的点,我将它们放在 subway.js 中,这个 js 文件全部都是下载的内容,我没有做其他的改动,主要是将这些点根据线路来分分配添加到数组中,比如: mark_Point13 = [];//线路 数组内包含线路的起点和终点坐标以及这条线路的名称 t_Point13 = [];//换成站点 数组内包含线路中的换乘站点坐标以及换成站点名称 n_Point13 = [];//小站点 数组内包含线路中的小站点坐标以及小站点名称 mark_Point13.push({ name: '十三号线', value: [113.4973,23.1095]}); mark_Point13.push({ name: '十三号线', value: [113.4155,23.1080]}); t_Point13.push({ name: '鱼珠', value: [113.41548,23.10547]}); n_Point13.push({ name: '裕丰围', value: [113.41548,23.10004]}); 接下来来描绘地铁线路,我声明了一个数组 lineNum,用来装 js 中所有的地铁线路的编号,以及一个 color 数组,用来装所有的地铁线的颜色,这些颜色的 index 与 lineNum 中地铁线编号的 index 是一一对应的: var lineNum = ['1', '2', '3', '30', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '13', '14', '32', '18', '21', '22', '60', '68']; var color = ['#f1cd44', '#0060a1', '#ed9b4f', '#ed9b4f', '#007e3a', '#cb0447', '#7a1a57', '#18472c', '#008193', '#83c39e', '#8a8c29', '#82352b', '#82352b', '#09a1e0', '#8a8c29', '#82352b', '#b6d300', '#09a1e0']; 接着遍历 lineNum,将 lineNum 中的元素和颜色传到 createLine 函数中,根据这两个参数来绘制地铁线路以及配色,毕竟 js 文件中的命名方式也是有规律的,哪一条线路,则命名后面一定会加上对应的数字,所以我们只需要将字符串与这个编号结合即可获得 js 中对应的数组了: let lineName = 'Line' + num; let line = window[lineName]; createLine 的定义也非常简单,我的代码设置了不少的样式,所以看起来有点多。创建一个 ht.Polyline 管线,我们可以通过 polyline.addPoint() 函数向这个变量中添加具体的点,通过 setSegments 可以设置点的连接方式。 function createLine(num, color) {//绘制地图线 var polyline = new ht.Polyline();//多边形 管线 polyline.setTag(num);//设置节点tag标签,作为唯一标示 if(num === '68') polyline.setToolTip('A P M');//设置提示信息 else if(num === '60') polyline.setToolTip('G F'); else polyline.setToolTip('Line' + num); if(color) { polyline.s({//s 为 setStyle 的简写,设置样式 'shape.border.width': 0.4,//设置多边形的边框宽度 'shape.border.color': color,//设置多边形的边框颜色 'select.width': 0.2,//设置选中节点的边框宽度 'select.color': color//设置选中节点的边框颜色 }); } let lineName = 'Line' + num; let line = window[lineName]; for(let i = 0; i < line.length; i++) { for(let j = 0; j < line[i].coords.length; j++) { polyline.addPoint({x: line[i].coords[j][0]*300, y: -line[i].coords[j][1]*300}); if(num === '68'){//APM线(有两条,但是点是在同一个数组中的) if(i === 0 && j === 0) { polyline.setSegments([1]); } else if(i === 1 && j === 0) { polyline.getSegments().push(1); } else { polyline.getSegments().push(2); } } } } polyline.setLayer('0');//将线设置在下层,点设置在上层“top” dm.add(polyline);//将管线添加进数据容器中储存,不然这个管线属于“游离”状态,是不会显示在拓扑图上的 return polyline; } 上面代码中添加地铁线上的点有分为几种情况,是因为 js 中设置线的时候 Line68 有一个“跳跃”点的现象,所以我们必须“跳跃”过去,篇幅有限 Line68 数组具体的声明自行看 subway.js。 这里说明一点,如果用的是 addPoint 函数,不设置 segments 时,默认将添加进的点用直线连接,segments 的定义如下: 1: moveTo,占用 1 个点信息,代表一个新路径的起点 2: lineTo,占用 1 个点信息,代表从上次最后点连接到该点 3: quadraticCurveTo,占用 2 个点信息,第一个点作为曲线控制点,第二个点作为曲线结束点 4: bezierCurveTo,占用 3 个点信息,第一和第二个点作为曲线控制点,第三个点作为曲线结束点 5: closePath,不占用点信息,代表本次路径绘制结束,并闭合到路径的起始点 所以我们要做“跳跃”的行为设置 segments 为 1 即可。 最后绘制这些地铁线上的点,这个部分 subway.js 中也分离出来了,命名以“mark_Point”、“t_Point”以及“n_Point”开头,我在前面 js 的展示部分有对这些数组进行解释,大家动动中指划上去看看。 我们在这些点的位置添加 ht.Node 节点,当节点一添加进 dm 数据容器中时,就会在拓扑图上显示,当然,前提是这个拓扑图组件 gv 设置的数据容器是这个 dm。篇幅有限,添加地铁线上的点的代码部分我只展示添加“换乘站点”的点: var tName = 't_Point' + num; var tP = window[tName];//大站点 if(tP) {//有些线路没有“换乘站点” for(let i = 0; i < tP.length; i++) { let node = createNode(tP[i].name, tP[i].value, color[index]);//在获取的线路上的点的坐标位置添加节点 node.s({//设置节点的样式style 'label.scale': 0.05,//文本缩放,可以避免浏览器限制的最小字号问题 'label.font': 'bold 12px arial, sans-serif'//设置文本的font }); node.setSize(0.6, 0.6);//设置节点大小。由于js中每个点之间的偏移量太小,所以我不得不把节点设置小一些 node.setImage('images/旋转箭头.json');//设置节点的图片 node.a('alarmColor1', 'rgb(150, 150, 150)');//attr属性,可以在这里面设置任何的东西,alarmColor1是在上面设置的image的json中绑定的属性,具体参看 HT for Web 矢量手册(http://www.hightopo.com/guide/guide/core/vector/ht-vector-guide.html#ref_binding) node.a('alarmColor2', 'rgb(150, 150, 150)');//同上 node.a('tpNode', true);//这个属性设置只是为了用来区分“换乘站点”和“小站点”的,后面会用上 } }
问问小秘 2020-01-07 11:16:33 0 浏览量 回答数 0

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回 2楼(zc_0101) 的帖子 您好,       您的问题非常好,SQL SERVER提供了很多关于I/O压力的性能计数器,请选择性能计算器PhysicalDisk(LogicalDisk),根据我们的经验,如下指标的阈值可以帮助你判断IO是否存在压力: 1.  % Disk Time :这个是磁盘时间百分比,这个平均值应该在85%以下 2.  Current Disk Queue Length:未完成磁盘请求数量,这个每个磁盘平均值应该小于2. 3.  Avg. Disk Queue Length:磁盘请求队列的平均长度,这个每个磁盘平均值也应该小于2 4.  Disk Transfers/sec:每次磁盘传输数量,这个每个磁盘的最大值应该小于100 5.  Disk Bytes/sec:每次磁盘传入字节数,这个在普通的磁盘上应该在10M左右 6.  Avg. Disk Sec/Read:从磁盘读取的平均时间,这个平均值应该小于10ms(毫秒) 7.  Avg. Disk Sec/Write:磁盘写入的平均时间,这个平均值也应该小于10ms(毫秒) 以上,请根据自己的磁盘系统判断,比如传统的机械臂磁盘和SSD有所不同。 一般磁盘的优化方向是: 1. 硬件优化:比如使用更合理的RAID阵列,使用更快的磁盘驱动器,添加更多的内存 2. 数据库设置优化:比如创建多个文件和文件组,表的INDEX和数据放到不同的DISK上,将数据库的日志放到单独的物理驱动器,使用分区表 3. 数据库应用优化:包括应用程序的设计,SQL语句的调整,表的设计的合理性,INDEX创建的合理性,涉及的范围很广 希望对您有所帮助,谢谢! ------------------------- 回 3楼(鹰舞) 的帖子 您好,      根据您的描述,由于查询产生了副本REDO LOG延迟,出现了架构锁。我们知道SQL SERVER 2012 AlwaysOn在某些数据库行为上有较多变化。我们先看看架构锁: 架构锁分成两类: 1. SCH-M:架构更改锁,主要发生在数据库SCHEMA的修改上,从你的描述看,没有更改SCHEMA,那么可以排除这个因素 2. SCH-S:架构稳定锁,主要发生在数据库的查询编译等活动 根据你的情况,应该属于SCH-S导致的。查询编译活动主要发生有新增加了INDEX, 更新了统计信息,未参数化的SQL语句等等 对于INDEX和SQL语句方面应,我想应该不会有太多问题。 我们重点关注一下统计信息:SQL SERVER 2012 AG副本的统计信息维护有两种: 1. 主体下发到副本 2. 临时统计信息存储在TEMPDB 对于主体下发的,我们可以设置统计信息的更新行为,自动更新时,可以设置为异步的(自动更新统计信息必须首先打开): USE [master] GO ALTER DATABASE [Test_01]     SET AUTO_UPDATE_STATISTICS_ASYNC ON WITH NO_WAIT GO 这样的话查询优化器不等待统计信息更新完成即编译查询。可以优化一下你的BLOCK。 对于临时统计信息存储在TEMPDB里面也是很重要的,再加上ALWAYSON的副本数据库默认是快照隔离,优化TEMPDB也是必要的,关于优化TEPDB这个我想大部分都知道,这里只是提醒一下。 除了从统计信息本身来解决,在查询过程中,可以降低查询的时间,以尽量减少LOCK的时间和范围,这需要优化你的SQL语句或者应用程序。 以上,希望对您有所帮助。谢谢! ------------------------- 回 4楼(leamonjxl) 的帖子 这是一个关于死锁的问题,为了能够提供帮助一些。请根据下列建议进行: 1.    跟踪死锁 2.    分析死锁链和原因 3.    一些解决办法 关于跟踪死锁,我们首先需要打开1222标记,例如DBCC TRACEON(1222,-1), 他将收集的信息写入到死锁事件发生的服务器上的日志文件中。同时建议打开Profiler的跟踪信息: 如果发生了死锁,需要分析死锁发生的根源在哪里?我们不是很清楚你的具体发生死锁的形态是怎么样的。 关于死锁的实例也多,这里不再举例。 这里只是提出一些可以解决的思路: 1.    减少锁的争用 2.    减少资源的访问数 3.    按照相同的时间顺序访问资源 减少锁的争用,可以从几个方面入手 1.    使用锁提示,比如为查询语句添加WITH (NOLOCK), 但这还取决于你的应用是否允许,大部分分布式的系统都是可以加WITH (NOLOCK), 金融行业可能需要慎重。 2.    调整隔离级别,使用MVCC,我们的数据库默认级别是READ COMMITED. 建议修改为读提交快照隔离级别,这样的话可以尽量读写不阻塞,只不过MVCC的ROW VERSION保存到TEMPDB下面,需要维护好TEMPDB。当然如果你的整个数据库隔离级别可以设置为READUNCOMMINTED,这些就不必了。 减少资源的访问数,可以从如下几个方面入手: 1.    使用聚集索引,非聚集INDEX的叶子页面与堆或者聚集INDEX的数据页面分离。因此,如果对非聚集INDEX 操作的话,会产生两个锁,一个是基本表,一个是非聚集INDEX。而聚集INDEX就不一样,聚集INDEX的叶子页面和表的数据页面相同,他只需要一个LOCK。 2.    查询语句尽量使用覆盖INDEX, 使用全覆盖INDEX,就不需要访问基本表。如果没有全覆盖,还会通过RID或者CLUSTER INDEX访问基本表,这样产生的LOCK可能会与其他SESSION争用。 按照相同的时间顺序访问资源: 确保每个事务按照相同的物理顺序访问资源。两个事务按照相同的物理顺序访问,第一个事务会获得资源上的锁而不会被第二个事务阻塞。第二个事务想获得第一个事务上的LOCK,但被第一个事务阻塞。这样的话就不会导致循环阻塞的情况。 ------------------------- 回 4楼(leamonjxl) 的帖子 两种方式看你的业务怎么应用。这里不仅是分表的问题,还可能存在分库,分服务器的问题。取决与你的架构方案。 物理分表+视图,这是一种典型的冷热数据分离的方案,大致的做法如下: 1.    保留最近3个月的数据为当前表,也即就是我们说的热数据 2.    将其他数据按照某种规则分表,比如按照年或者季度或者月,这部分是相对冷的数据 分表后,涉及到几个问题: 第一问题是,转移数据的过程,一般是晚上业务比较闲来转移,转移按照一定的规则来做,始终保持3个月,这个定时任务本身也很消耗时间 再者,关于查询部分,我想你们的数据库服务器应该通过REPLICATION做了读写分离的吧,主库我觉得压力不会太大,主要是插入或者更新,只读需要做视图来包含全部的数据,但通过UNION ALL所有分表的数据,最后可能还是非常大,在某些情况下,性能不一定好。这个是不是业务上可以解决。比如,对于1年前的历史数据,放在单独的只读上,相对热的数据放在一起,这样压力也会减少。 分区表的话,因为涉及到10亿数据,要有好的分区方案,相对比较简单一点。但对于10亿的大表,始终是个棘手的问题,无论分多少个分区,单个服务器的资源也是有限的。可扩展性方面也存在问题,比如在只读上你没有办法做服务器级别的拆分了。这可能也会造成瓶颈。 现在很多企业都在做分库分表,这些的要解决一些高并发,数据量大的问题。不知是否考虑过类似于中间件的方案,比如阿里巴巴的TDDL类似的方案,如果你有兴趣,可以查询相关资料。 ------------------------- 回 9楼(jiangnii) 的帖子 阿里云数据库不仅提供一个数据库,还提供数据库一种服务。阿里云数据库不仅简化了基础架构的部署,还提供了数据库高可用性架构,备份服务,性能诊断服务,监控服务,专家服务等等,保证用户放心、方便、省心地使用数据库,就像水电一样。以前的运维繁琐的事,全部由阿里云接管,用户只需要关注数据库的使用和具体的业务就好。 关于优化和在云数据库上处理大数据量或复杂的数据操作方面,在云数据库上是一样的,没有什么特别的地方,不过我们的云数据库是使用SSD磁盘,这个比普通的磁盘要快很多,IO上有很大的优势。目前单个实例支持1T的数据量大小。陆续我们会推出更多的服务,比如索引诊断,连接诊断,容量分析,空间诊断等等,这些工作可能是专业的DBA才能完成的,以后我们会提供自动化的服务来为客户创造价值,希望能帮助到客户。 谢谢! ------------------------- 回 12楼(daniellin17) 的帖子 这个问题我不知道是否是两个问题,一个是并行度,另一个是并发,我更多理解是吞吐量,单就并行度而言。 提高并行度需要考虑的因素有: 1.    可用于SQL SERVER的CPU数量 2.    SQL SERVER的版本(32位/64位) 3.    可用内存 4.    执行的查询类型 5.    给定的流中处理的行数 6.    活动的并发连接数量 7.    sys.configurations参数:affinity mask/max server memory (MB)/ max degree of parallelism/ cost threshold for parallelism 以DOP的参数控制并行度为例,设置如下: SELECT * FROM sys.configurations WITH (NOLOCK) WHERE name = 'max degree of parallelism' EXEC sp_configure 'max degree of parallelism',2 RECONFIGURE WITH OVERRIDE 经过测试,DOP设置为2是一个比较适中的状态,特别是OLTP应用。如果设置高了,会产生较多的SUSPEND进程。我们可以观察到资源等待资源类型是:CXPACKET 你可以用下列语句去测试: DBCC SQLPERF('sys.dm_os_wait_stats',CLEAR) SELECT * FROM sys.dm_os_wait_stats WITH (NOLOCK) ORDER BY 2 DESC ,3 DESC 如果是吞吐量的话。优化的范围就很广了。优化是系统性的。硬件配置我们选择的话,大多根据业务量来预估,然后考虑以下: 1.    RAID的划分,RAID1适合存放事务日志文件(顺序写),RAID10/RAID5适合做数据盘,RAID10是条带化并镜像,RAID5条带化并奇偶校验 2.    数据库设置,比如并行度,连接数,BUFFER POOL 3.    数据库文件和日志文件的存放规则,数据库文件的多文件设置规则 4.    TEMPDB的优化原则,这个很重要的 5.    表的设计方面根据业务类型而定 6.    CLUSTERED INDEX和NONCLUSTERED INDEX的设计 7.    阻塞分析 8.    锁和死锁分析 9.    执行计划缓冲分析 10.    存储过程重编译 11.    碎片分析 12.    查询性能分析,这个有很多可以优化的方式,比如OR/UNION/类型转换/列上使用函数等等 我这里列举一个高并发的场景: 比如,我们的订单,比如搞活动的时候,订单刷刷刷地增长,单个实例可能每秒达到很高很高,我们分析到最后最常见的问题是HOT PAGE问题,其等待类型是PAGE LATCH竞争。这个过程可以这么来处理,简单列几点,可以参考很多涉及高并发的案例: 1.    数据库文件和日志文件分开,存放在不同的物理驱动器磁盘上 2.    数据库文件需要与CPU个数形成一定的比例 3.    表设计可以使用HASH来作为表分区 4.    表可以设置无序的KEY/INDEX,比如使用GUID/HASH VALUE来定义PRIMARY KEY CLUSTER INDEX 5.    我们不能将自增列设计为聚集INDEX 这个场景只是针对高并发的插入。对于查询而言,是不适合的。但这些也可能导致大量的页拆分。只是在不同的场景有不同的设计思路。这里抛砖引玉。 ------------------------- 回 13楼(zuijh) 的帖子 ECS上现在有两种磁盘,一种是传统的机械臂磁盘,另一种是SSD,请先诊断你的IO是否出现了问题,本帖中有提到如何判断磁盘出现问题的相关话题,请参考。如果确定IO出现问题,可以尝试使用ECS LOCAL SSD。当然,我们欢迎你使用云数据库的产品,云数据库提供了很多有用的功能,比如高可用性,灵活的备份方案,灵活的弹性方案,实用的监控报警等等。 ------------------------- 回 17楼(豪杰本疯子) 的帖子 我们单个主机或者单个实例的资源总是有限的,因为涉及到很大的数据量,对于存储而言是个瓶颈,我曾使用过SAN和SAS存储,SAN存储的优势确实可以解决数据的灵活扩展,但是SAN也分IPSAN和FIBER SAN,如果IPSAN的话,性能会差一些。即使是FIBER SAN,也不是很好解决性能问题,这不是它的优势,同时,我们所有DB SERVER都连接到SAN上,如果SAN有问题,问题涉及的面就很广。但是SAS毕竟空间也是有限的。最终也会到瓶颈。数据量大,是造成性能问题的直接原因,因为我们不管怎么优化,一旦数据量太大,优化的能力总是有限的,所以这个时候更多从架构上考虑。单个主机单个实例肯定是抗不过来的。 所以现在很多企业在向分布式系统发展,对于数据库而言,其实有很多形式。我们最常见的是读写分离,比如SQL SERVER而言,我们可以通过复制来完成读写分离,SQL SERVER 2012及以后的版本,我们可以使用ALWAYSON来实现读写分离,但这只能解决性能问题,那空间问题怎么解决。我们就涉及到分库分表,这个分库分表跟应用结合得紧密,现在很多公司通过中间件来实现,比如TDDL。但是中间件不是每个公司都可以玩得转的。因此可以将业务垂直拆分,那么DB也可以由此拆分开来。举个简单例子,我们一个典型的电子商务系统,有订单,有促销,有仓库,有配送,有财务,有秒杀,有商品等等,很多公司在初期,都是将这些放在一个主机一个实例上。但是这些到了一定规模或者一定数据量后,就会出现性能和硬件资源问题,这时我们可以将它们独立一部分获完全独立出来。这些都是一些好的方向。希望对你有所帮助。 ------------------------- 回 21楼(dt) 的帖子 问: 求大数据量下mysql存储,优化方案 分区好还是分表好,分的过程中需要考虑事项 mysql高并发读写的一些解决办法 答: 分区:对于应用来说比较简单,改造较少 分表: 应用需较多改造,优点是数据量太大的情况下,分表可以拆分到多个实例上,而分区不可以。 高并发优化,有两个建议: 1.    优化事务逻辑 2.    解决mysql高并发热点,这个可以看看阿里的一个热点补丁: http://www.open-open.com/doc/view/d58cadb4fb68429587634a77f93aa13f ------------------------- 回 23楼(aelven) 的帖子 对于第一个问题.需要看看你的数据库架构是什么样的?比如你的架构具有高可用行?具有读写分离的架构?具有群集的架构.数据库应用是否有较冷门的功能。高并发应该不是什么问题。可扩展性方面需要考虑。阿里云数据库提供了很多优势,比如磁盘是性能超好的SSD,自动转移的高可用性,没有任何单点,自动灵活的备份方案,实用的监控报警,性能监控服务等等,省去DBA很多基础性工作。 你第二个问题,看起来是一个高并发的场景,这种高并发的场景容易出现大量的LOCK甚至死锁,我不是很清楚你的业务,但可以建议一下,首先可以考虑快照隔离级别,实现行多版本控制,让读写不要阻塞。至于写写过程,需要加锁的粒度降低最低,同时这种高并发也容易出现死锁,关于死锁的分析,本帖有提到,请关注。 第三个问题,你用ECS搭建自己的应用也是可以的,RDS数据库提供了很多功能,上面已经讲到了。安全问题一直是我们最看重的问题,肯定有超好的防护的。 ------------------------- 回 26楼(板砖大叔) 的帖子 我曾经整理的关于索引的设计与规范,可以供你参考: ----------------------------------------------------------------------- 索引设计与规范 1.1    使用索引 SQL SERVER没有索引也可以检索数据,只不过检索数据时扫描这个表而异。存储数据的目的,绝大多数都是为了再次使用,而一般数据检索都是带条件的检索,数据查询在数据库操作中会占用较大的比例,提高查询的效率往往意味着整个数据库性能的提升。索引是特定列的有序集合。索引使用B-树结构,最小优化了定位所需要的键值的访问页面量,包含聚集索引和非聚集索引两大类。聚集索引与数据存放在一起,它决定表中数据存储的物理顺序,其叶子节点为数据行。 1.2    聚集索引 1.2.1    关于聚集索引 没聚集索引的表叫堆。堆是一种没有加工的数据,以行标示符作为指向数据存储位置的指针,数据没有顺序。聚集索引的叶子页面和表的数据页面相同,因此表行物理上按照聚集索引列排序,表数据的物理顺序只有一种,所以一个表只有一个聚集索引。 1.2.2    与非聚集索引关系 非聚集索引的一个索引行包含指向表对应行的指针,这个指针称为行定位器,行定位器的值取决于数据页保存为堆还是被聚集。若是堆,行定位器指向的堆中数据行的行号指针,若是聚集索引表,行定位器是聚集索引键值。 1.2.3    设计聚集索引注意事项     首先创建聚集索引     聚集索引上的列需要足够短     一步重建索引,不要使用先DROP再CREATE,可使用DROP_EXISTING     检索一定范围和预先排序数据时使用,因为聚集索引的叶子与数据页面相同,索引顺序也是数据物理顺序,读取数据时,磁头是按照顺序读取,而不是随机定位读取数据。     在频繁更新的列上不要设计聚集索引,他将导致所有的非聚集所有的更新,阻塞非聚集索引的查询     不要使用太长的关键字,因为非聚集索引实际包含了聚集索引值     不要在太多并发度高的顺序插入,这将导致页面分割,设置合理的填充因子是个不错的选择 1.3    非聚集索引 1.3.1    关于非聚集索引 非聚集索引不影响表页面中数据的顺序,其叶子页面和表的数据页面时分离的,需要一个行定位器来导航数据,在将聚集索引时已经有说明,非聚集索引在读取少量数据行时特别有效。非聚集索引所有可以有多个。同时非聚集有很多其他衍生出来的索引类型,比如覆盖索引,过滤索引等。 1.3.2    设计非聚集索引     频繁更新的列,不适合做聚集索引,但可以做非聚集索引     宽关键字,例如很宽的一列或者一组列,不适合做聚集索引的列可作非聚集索引列     检索大量的行不宜做非聚集索引,但是可以使用覆盖索引来消除这种影响 1.3.3    优化书签查找 书签会访问索引之外的数据,在堆表,书签查找会根据RID号去访问数据,若是聚集索引表,一般根据聚集索引去查找。在查询数据时,要分两个部分来完成,增加了读取数据的开销,增加了CPU的压力。在大表中,索引页面和数据页面一般不会临近,若数据只存在磁盘,产生直接随机从磁盘读取,这导致更多的消耗。因此,根据实际需要优化书签查找。解决书签查找有如下方法:     使用聚集索引避免书签查找     使用覆盖索引避免书签查找     使用索引连接避免数据查找 1.4    聚集与非聚集之比较 1.4.1    检索的数据行 一般地,检索数据量大的一般使用聚集索引,因为聚集索引的叶子页面与数据页面在相同。相反,检索少量的数据可能非聚集索引更有利,但注意书签查找消耗资源的力度,不过可考虑覆盖索引解决这个问题。 1.4.2    数据是否排序 如果数据需要预先排序,需要使用聚集索引,若不需要预先排序就那就选择聚集索引。 1.4.3    索引键的宽度 索引键如果太宽,不仅会影响数据查询性能,还影响非聚集索引,因此,若索引键比较小,可以作为聚集索引,如果索引键够大,考虑非聚集索引,如果很大的话,可以用INCLUDE创建覆盖索引。 1.4.4    列更新的频度 列更新频率高的话,应该避免考虑所用非聚集索引,否则可考虑聚集索引。 1.4.5    书签查找开销 如果书签查找开销较大,应该考虑聚集索引,否则可使用非聚集索引,更佳是使用覆盖索引,不过得根据具体的查询语句而看。 1.5    覆盖索引 覆盖索引可显著减少查询的逻辑读次数,使用INCLUDE语句添加列的方式更容易实现,他不仅减小索引中索引列的数据,还可以减少索引键的大小,原因是包含列只保存在索引的叶子级别上,而不是索引的叶子页面。覆盖索引充当一个伪的聚集索引。覆盖索引还能够有效的减少阻塞和死锁的发生,与聚集索引类似,因为聚集索引值发生一次锁,非覆盖索引可能发生两次,一次锁数据,一次锁索引,以确保数据的一致性。覆盖索引相当于数据的一个拷贝,与数据页面隔离,因此也只发生一次锁。 1.6    索引交叉 如果一个表有多个索引,那么可以拥有多个索引来执行一个查询,根据每个索引检索小的结果集,然后就将子结果集做一个交叉,得到满足条件的那些数据行。这种技术可以解决覆盖索引中没有包含的数据。 1.7    索引连接 几乎是跟索引交叉类似,是一个衍生品种。他将覆盖索引应用到交叉索引。如果没有单个覆盖索引查询的索引而多个索引一起覆盖查询,SQL SERVER可以使用索引连接来完全满足查询而不需要查询基础表。 1.8    过滤索引 用来在可能没有好的选择性的一个或者多个列上创建一个高选择性的关键字组。例如在处理NULL问题比较有效,创建索引时,可以像写T-SQL语句一样加个WHERE条件,以排除某部分数据而检索。 1.9    索引视图 索引视图在OLAP系统上可能有胜算,在OLTP会产生过大的开销和不可操作性,比如索引视图要求引用当前数据库的表。索引视图需要绑定基础表的架构,索引视图要求企业版,这些限制导致不可操作性。 1.10    索引设计建议 1.10.1    检查WHERE字句和连接条件列 检查WHERE条件列的可选择性和数据密度,根据条件创建索引。一般地,连接条件上应当考虑创建索引,这个涉及到连接技术,暂时不说明。 1.10.2    使用窄的索引 窄的索引有可减少IO开销,读取更少量的数据页。并且缓存更少的索引页面,减少内存中索引页面的逻辑读取大小。当然,磁盘空间也会相应地减少。 1.10.3    检查列的唯一性 数据分布比较集中的列,种类比较少的列上创建索引的有效性比较差,如果性别只有男女之分,最多还有个UNKNOWN,单独在上面创建索引可能效果不好,但是他们可以为覆盖索引做出贡献。 1.10.4    检查列的数据类型 索引的数据类型是很重要的,在整数类型上创建的索引比在字符类型上创建索引更有效。同一类型,在数据长度较小的类型上创建又比在长度较长的类型上更有效。 1.10.5    考虑列的顺序 对于包含多个列的索引,列顺序很重要。索引键值在索引上的第一上排序,然后在前一列的每个值的下一列做子排序,符合索引的第一列通常为该索引的前沿。同时要考虑列的唯一性,列宽度,列的数据类型来做权衡。 1.10.6    考虑索引的类型 使用索引类型前面已经有较多的介绍,怎么选择已经给出。不再累述。 ------------------------- 回 27楼(板砖大叔) 的帖子 这两种都可以吧。看个人的喜好,不过微软现在的统一风格是下划线,比如表sys.all_columns/sys.tables,然后你再看他的列全是下划线连接,name     /object_id    /principal_id    /schema_id    /parent_object_id      /type    /type_desc    /create_date    /modify_date 我个人的喜好也是喜欢下划线。    
石沫 2019-12-02 01:34:30 0 浏览量 回答数 0

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问问小秘 2019-12-01 22:03:02 3129 浏览量 回答数 1

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