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问题

DRDS 错误代码如何解决?

猫饭先生 2019-12-01 21:21:21 7993 浏览量 回答数 0

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public synchronized void insert() {     ... } 试试这个。######您好,请问 如果我不用这种同步的方法, 只用事务隔离可以解决吗###### 加synchronized比较简单暴力,性价比最好。更优的方式是添加流水单号,根据流水单号进行同步或者异步添加。但是需要实现很多内容。######简单暴力、好处是 Java 端当掉了并发的压力,数据库还是一个个进出,压力不会落到数据库上。哈哈哈######  transactionl###### 两次插入请求和事务没太大关系,上面的加synchronize关键字在一台机器上的时候算是一个办法,但不是可行的办法,这相当于把所有任务都串行了,浪费服务器资源。这种情况可以有几种处理办法: 1. 数据库加唯一索引,如果有唯一列可以标识的话 2. 两行重复在事务完成之后做一个删除判断,将id比较小的(大的也OK,只要逻辑一致)几条删掉,只保留一条 3. 加分布式锁,这也需要唯一标识来加锁 4. 不完美的解决办法,前端保证短时间内只发一次请求(正常用户没有问题,容易被hack,但可以挡正常流量,这应该是必须要做的)###### 引用来自“52iSilence7”的评论 两次插入请求和事务没太大关系,上面的加synchronize关键字在一台机器上的时候算是一个办法,但不是可行的办法,这相当于把所有任务都串行了,浪费服务器资源。这种情况可以有几种处理办法: 1. 数据库加唯一索引,如果有唯一列可以标识的话 2. 两行重复在事务完成之后做一个删除判断,将id比较小的(大的也OK,只要逻辑一致)几条删掉,只保留一条 3. 加分布式锁,这也需要唯一标识来加锁 4. 不完美的解决办法,前端保证短时间内只发一次请求(正常用户没有问题,容易被hack,但可以挡正常流量,这应该是必须要做的) 增加分布式锁,注意释放锁死锁情况。 楼上说的比较ID大小的方法仅限于ID是自增情况,如果是UUID不适用。  ######  事务和并发问题 事务和并发,这两个并不是一个对等的概念。 先给出简单解决方案,具体的实现在下文会给出。   第一种方式(推荐):   给数据添加唯一索引,这种方式能解决,但是会影响效率。   第二种方式:   如果是分布式项目,可以使用分布式锁,具体可以通过redis或者zookeeper来实现,   如果是单点项目,可以使用同步代码块来实现。   第三种方式(推荐):   使用insert where not exists 语句来限制插入。   第四种方式:   使用redis的`SETNX`方法来实现。     在具体业务中,我们更推荐第一种方式和第三种方式相结合的形式,但是大多数业务场景中,往往只采用第一种方式即可。   具体解决方案和思路。   在关系型数据库中(如MySql),一个事务可以是一条SQL语句,或者一组SQL语句。 其展现形式大致如下:   ``` BEGIN; /*开启事务*/ SQL 1; SQL 2; SQL 3; COMMIT;/ROLLBACK; /*提交或回滚*/ ```   他的具体表现是,上面一组SQL(SQL 1/SQL 2/SQL 3)在执行时,他们同时生效或者同时失败。   并发场景重现   如题所诉,假设`报名表`由下列字段构成   ``` CREATE TABLE `sign_up` (   `user_id` varchar(32) NOT NULL COMMENT '用户ID',   `create_time` datetime NOT NULL COMMENT '用户报名时间' ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ```   题中目前的操作应该大致如下:   ``` BEGIN; /*step1:从数据库获取当前用户是否已经报名*/ SELECT su.user_id,su.create_time FROM sign_up su WHERE user_id = ''; /*step2:如果用户未报名,则在数据库中插入数据*/ INSERT INTO sign_up values('',NOW()); COMMIT; ``` 此时代码本身是有漏洞的,当请求并发时,可能触发下列场景。   请求A: `SELECT su.user_id,su.create_time FROM sign_up su WHERE user_id = '123';` 请求B: `SELECT su.user_id,su.create_time FROM sign_up su WHERE user_id = '123';` 请求A: `INSERT INTO sign_up values('123',NOW());` 请求B: `INSERT INTO sign_up values('123',NOW());`   数据库在未添加唯一索引的场景下会插入两条数据,添加唯一索引的场景下则会报错`唯一索引冲突`。   此时虽然开启了事务,但是在整个执行过程中,如果没有开启唯一索引,SQL都是执行成功的,不会触发`ROLLBACK`; 如果开启了唯一索引,此时应该也就没有这个疑问了。   解决方案 针对这种问题,其实可以采取几种常见的方式来解决。 第一种方式: 在单点部署的工程中,可以通过对核心代码部分添加同步来解决,比如使用`synchronized`或者`ReentrantLock`来实现, 限制部分代码的并发访问,但是这样必然会降低该接口的效率,而且,在分布式工程内,该解决方法并不适用 ,所以不建议使用。   第二种方式: 通过分布式一致性锁来实现 针对第一种方案,通过分布式一致性锁取代常规同步块,进而实现在分布式工程中将并发转为同步。 分布式一致锁的实现方案有很多种,常见的有基于redis实现和基于zookeeper实现。   第三种方式:给数据库字段添加唯一索引 `ALTER TABLE sign_up ADD UNIQUE INDEX `user_id`(`user_id`);` 或者 `CREATE UNIQUE INDEX user_id ON sign_up(user_id); ` 这种方式通过在数据库端来限制表中不得同时存在同一用户的多条数据,这种方式实现比较简单,推荐使用,但是通过抛异常的形式来实现功能,会损失部分效率。   第四种方式: 使用`insert where not exists` 类型的语句来实现 ``` INSERT INTO sign_up (user_id, create_time) SELECT     '123', NOW() FROM     DUAL WHERE     NOT EXISTS (         SELECT             user_id         FROM             sign_up         WHERE             user_id = '123'     ); ```   这种方式,实现上将select 语句和insert语句合并到一起执行,避免了题中描述的并发问题,因为从实现上`insert`语句的执行依赖于`select`语句的查询结果 ,从根本上就避免了题中涉及到的并发问题,使用这种方式调用端可以根据`SQL`执行影响的行数来判断是否插入成功,进而执行对应的业务逻辑 ,这种方式普适性较强,推荐使用。   第五种方式,借助`redis`的`SETNX`方法来实现 ``` SETNX 是 ‘SET if Not eXists’的简称,命令格式大致如下:SETNX [key] [value]. 作用是:将指定的[key]的值设为[value],如果给定的key已经存在,则SETNX不做任何操作。 设置成功,该方法返回1,设置失败,该方法返回0. ``` 借助`SETNX`命令,我们可以将题中的`select`语句改为该方式,根据`SETNX`的返回值来执行相应的业务逻辑。 tips: 该方法需要注意redis的key值失效时间。   上诉五种方式都可以解决该问题。   问题产生的本质原因   下面再简单聊一下,并发和事务的问题。   事务有四大特性:A(原子性),C(一致性),I(隔离性),D(持久性)。   其中   - 原子性表示:事务所包含的所有操作,要么全部成功,要么全部失败。   - 一致性表示:事务执行前后必须处于一致性状态。   - 隔离性:当多个用户并发访问数据库的时候,多个并发线程相互隔离。   - 持久性:事务一旦被提交,对数据库的改变是永久性的,即使数据库系统遭遇故障也不会丢失提交的事务。   出现题中的问题,应该是混淆了原子性和隔离性的概念,原子性只是保证了事务中包含的操作要么同时成功,要么同时失败。 他并不会帮助我们处理业务代码中产生的并发问题,同理隔离性要求处理的是数据库并发,而不是业务并发。   在题中,业务代码内的两条SQL在没有配置唯一索引的场景下,并发时,并不会产生SQL执行失败的场景,两条语句默认都是成功的 ,这也就意味着事务最终是提交(`COMMIT`)的,进而导致数据库出现两条数据。   为了解决这种问题,我们的思路往往可以放在如何在业务层面将会出现并发问题的代码原子化,比如本文给出的解决方案,均是基于此而实现的。  ###### 加锁处理、唯一索引、基于redis防止重复提交###### 1.数据库的唯一索引 2.如果不是分布式部署的话上java锁 3.如果是分布式的话上基于redis的分布式锁 4.最好用lock锁 锁代码就可 没必要锁整个方法

kun坤 2020-06-07 22:25:21 0 浏览量 回答数 0

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92题 一般来说,建立INDEX有以下益处:提高查询效率;建立唯一索引以保证数据的唯一性;设计INDEX避免排序。 缺点,INDEX的维护有以下开销:叶节点的‘分裂’消耗;INSERT、DELETE和UPDATE操作在INDEX上的维护开销;有存储要求;其他日常维护的消耗:对恢复的影响,重组的影响。 需要建立索引的情况:为了建立分区数据库的PATITION INDEX必须建立; 为了保证数据约束性需要而建立的INDEX必须建立; 为了提高查询效率,则考虑建立(是否建立要考虑相关性能及维护开销); 考虑在使用UNION,DISTINCT,GROUP BY,ORDER BY等字句的列上加索引。 91题 作用:加快查询速度。原则:(1) 如果某属性或属性组经常出现在查询条件中,考虑为该属性或属性组建立索引;(2) 如果某个属性常作为最大值和最小值等聚集函数的参数,考虑为该属性建立索引;(3) 如果某属性经常出现在连接操作的连接条件中,考虑为该属性或属性组建立索引。 90题 快照Snapshot是一个文件系统在特定时间里的镜像,对于在线实时数据备份非常有用。快照对于拥有不能停止的应用或具有常打开文件的文件系统的备份非常重要。对于只能提供一个非常短的备份时间而言,快照能保证系统的完整性。 89题 游标用于定位结果集的行,通过判断全局变量@@FETCH_STATUS可以判断是否到了最后,通常此变量不等于0表示出错或到了最后。 88题 事前触发器运行于触发事件发生之前,而事后触发器运行于触发事件发生之后。通常事前触发器可以获取事件之前和新的字段值。语句级触发器可以在语句执行前或后执行,而行级触发在触发器所影响的每一行触发一次。 87题 MySQL可以使用多个字段同时建立一个索引,叫做联合索引。在联合索引中,如果想要命中索引,需要按照建立索引时的字段顺序挨个使用,否则无法命中索引。具体原因为:MySQL使用索引时需要索引有序,假设现在建立了"name,age,school"的联合索引,那么索引的排序为: 先按照name排序,如果name相同,则按照age排序,如果age的值也相等,则按照school进行排序。因此在建立联合索引的时候应该注意索引列的顺序,一般情况下,将查询需求频繁或者字段选择性高的列放在前面。此外可以根据特例的查询或者表结构进行单独的调整。 86题 建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率,经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话,还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面,比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。 85题 存储过程是一组Transact-SQL语句,在一次编译后可以执行多次。因为不必重新编译Transact-SQL语句,所以执行存储过程可以提高性能。触发器是一种特殊类型的存储过程,不由用户直接调用。创建触发器时会对其进行定义,以便在对特定表或列作特定类型的数据修改时执行。 84题 存储过程是用户定义的一系列SQL语句的集合,涉及特定表或其它对象的任务,用户可以调用存储过程,而函数通常是数据库已定义的方法,它接收参数并返回某种类型的值并且不涉及特定用户表。 83题 减少表连接,减少复杂 SQL,拆分成简单SQL。减少排序:非必要不排序,利用索引排序,减少参与排序的记录数。尽量避免 select *。尽量用 join 代替子查询。尽量少使用 or,使用 in 或者 union(union all) 代替。尽量用 union all 代替 union。尽量早的将无用数据过滤:选择更优的索引,先分页再Join…。避免类型转换:索引失效。优先优化高并发的 SQL,而不是执行频率低某些“大”SQL。从全局出发优化,而不是片面调整。尽可能对每一条SQL进行 explain。 82题 如果条件中有or,即使其中有条件带索引也不会使用(要想使用or,又想让索引生效,只能将or条件中的每个列都加上索引)。对于多列索引,不是使用的第一部分,则不会使用索引。like查询是以%开头。如果列类型是字符串,那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引。如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引。例如,使用<>、not in 、not exist,对于这三种情况大多数情况下认为结果集很大,MySQL就有可能不使用索引。 81题 主键不能重复,不能为空,唯一键不能重复,可以为空。建立主键的目的是让外键来引用。一个表最多只有一个主键,但可以有很多唯一键。 80题 空值('')是不占用空间的,判断空字符用=''或者<>''来进行处理。NULL值是未知的,且占用空间,不走索引;判断 NULL 用 IS NULL 或者 is not null ,SQL 语句函数中可以使用 ifnull ()函数来进行处理。无法比较 NULL 和 0;它们是不等价的。无法使用比较运算符来测试 NULL 值,比如 =, <, 或者 <>。NULL 值可以使用 <=> 符号进行比较,该符号与等号作用相似,但对NULL有意义。进行 count ()统计某列的记录数的时候,如果采用的 NULL 值,会被系统自动忽略掉,但是空值是统计到其中。 79题 HEAP表是访问数据速度最快的MySQL表,他使用保存在内存中的散列索引。一旦服务器重启,所有heap表数据丢失。BLOB或TEXT字段是不允许的。只能使用比较运算符=,<,>,=>,= <。HEAP表不支持AUTO_INCREMENT。索引不可为NULL。 78题 如果想输入字符为十六进制数字,可以输入带有单引号的十六进制数字和前缀(X),或者只用(Ox)前缀输入十六进制数字。如果表达式上下文是字符串,则十六进制数字串将自动转换为字符串。 77题 Mysql服务器通过权限表来控制用户对数据库的访问,权限表存放在mysql数据库里,由mysql_install_db脚本初始化。这些权限表分别user,db,table_priv,columns_priv和host。 76题 在缺省模式下,MYSQL是autocommit模式的,所有的数据库更新操作都会即时提交,所以在缺省情况下,mysql是不支持事务的。但是如果你的MYSQL表类型是使用InnoDB Tables 或 BDB tables的话,你的MYSQL就可以使用事务处理,使用SET AUTOCOMMIT=0就可以使MYSQL允许在非autocommit模式,在非autocommit模式下,你必须使用COMMIT来提交你的更改,或者用ROLLBACK来回滚你的更改。 75题 它会停止递增,任何进一步的插入都将产生错误,因为密钥已被使用。 74题 创建索引的时候尽量使用唯一性大的列来创建索引,由于使用b+tree做为索引,以innodb为例,一个树节点的大小由“innodb_page_size”,为了减少树的高度,同时让一个节点能存放更多的值,索引列尽量在整数类型上创建,如果必须使用字符类型,也应该使用长度较少的字符类型。 73题 当MySQL单表记录数过大时,数据库的CRUD性能会明显下降,一些常见的优化措施如下: 限定数据的范围: 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如:我们当用户在查询订单历史的时候,我们可以控制在一个月的范围内。读/写分离: 经典的数据库拆分方案,主库负责写,从库负责读。垂直分区: 根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。简单来说垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表。水平分区: 保持数据表结构不变,通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中,达到了分布式的目的。水平拆分可以支撑非常大的数据量。 72题 乐观锁失败后会抛出ObjectOptimisticLockingFailureException,那么我们就针对这块考虑一下重试,自定义一个注解,用于做切面。针对注解进行切面,设置最大重试次数n,然后超过n次后就不再重试。 71题 一致性非锁定读讲的是一条记录被加了X锁其他事务仍然可以读而不被阻塞,是通过innodb的行多版本实现的,行多版本并不是实际存储多个版本记录而是通过undo实现(undo日志用来记录数据修改前的版本,回滚时会用到,用来保证事务的原子性)。一致性锁定读讲的是我可以通过SELECT语句显式地给一条记录加X锁从而保证特定应用场景下的数据一致性。 70题 数据库引擎:尤其是mysql数据库只有是InnoDB引擎的时候事物才能生效。 show engines 查看数据库默认引擎;SHOW TABLE STATUS from 数据库名字 where Name='表名' 如下;SHOW TABLE STATUS from rrz where Name='rrz_cust';修改表的引擎alter table table_name engine=innodb。 69题 如果是等值查询,那么哈希索引明显有绝对优势,因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值;当然了,这个前提是,键值都是唯一的。如果键值不是唯一的,就需要先找到该键所在位置,然后再根据链表往后扫描,直到找到相应的数据;如果是范围查询检索,这时候哈希索引就毫无用武之地了,因为原先是有序的键值,经过哈希算法后,有可能变成不连续的了,就没办法再利用索引完成范围查询检索;同理,哈希索引也没办法利用索引完成排序,以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询(这种部分模糊查询,其实本质上也是范围查询);哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则;B+树索引的关键字检索效率比较平均,不像B树那样波动幅度大,在有大量重复键值情况下,哈希索引的效率也是极低的,因为存在所谓的哈希碰撞问题。 68题 decimal精度比float高,数据处理比float简单,一般优先考虑,但float存储的数据范围大,所以范围大的数据就只能用它了,但要注意一些处理细节,因为不精确可能会与自己想的不一致,也常有关于float 出错的问题。 67题 datetime、timestamp精确度都是秒,datetime与时区无关,存储的范围广(1001-9999),timestamp与时区有关,存储的范围小(1970-2038)。 66题 Char使用固定长度的空间进行存储,char(4)存储4个字符,根据编码方式的不同占用不同的字节,gbk编码方式,不论是中文还是英文,每个字符占用2个字节的空间,utf8编码方式,每个字符占用3个字节的空间。Varchar保存可变长度的字符串,使用额外的一个或两个字节存储字符串长度,varchar(10),除了需要存储10个字符,还需要1个字节存储长度信息(10),超过255的长度需要2个字节来存储。char和varchar后面如果有空格,char会自动去掉空格后存储,varchar虽然不会去掉空格,但在进行字符串比较时,会去掉空格进行比较。Varbinary保存变长的字符串,后面不会补\0。 65题 首先分析语句,看看是否load了额外的数据,可能是查询了多余的行并且抛弃掉了,可能是加载了许多结果中并不需要的列,对语句进行分析以及重写。分析语句的执行计划,然后获得其使用索引的情况,之后修改语句或者修改索引,使得语句可以尽可能的命中索引。如果对语句的优化已经无法进行,可以考虑表中的数据量是否太大,如果是的话可以进行横向或者纵向的分表。 64题 建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率,经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话,还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面,比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。 63题 存储过程是一些预编译的SQL语句。1、更加直白的理解:存储过程可以说是一个记录集,它是由一些T-SQL语句组成的代码块,这些T-SQL语句代码像一个方法一样实现一些功能(对单表或多表的增删改查),然后再给这个代码块取一个名字,在用到这个功能的时候调用他就行了。2、存储过程是一个预编译的代码块,执行效率比较高,一个存储过程替代大量T_SQL语句 ,可以降低网络通信量,提高通信速率,可以一定程度上确保数据安全。 62题 密码散列、盐、用户身份证号等固定长度的字符串应该使用char而不是varchar来存储,这样可以节省空间且提高检索效率。 61题 推荐使用自增ID,不要使用UUID。因为在InnoDB存储引擎中,主键索引是作为聚簇索引存在的,也就是说,主键索引的B+树叶子节点上存储了主键索引以及全部的数据(按照顺序),如果主键索引是自增ID,那么只需要不断向后排列即可,如果是UUID,由于到来的ID与原来的大小不确定,会造成非常多的数据插入,数据移动,然后导致产生很多的内存碎片,进而造成插入性能的下降。总之,在数据量大一些的情况下,用自增主键性能会好一些。 60题 char是一个定长字段,假如申请了char(10)的空间,那么无论实际存储多少内容。该字段都占用10个字符,而varchar是变长的,也就是说申请的只是最大长度,占用的空间为实际字符长度+1,最后一个字符存储使用了多长的空间。在检索效率上来讲,char > varchar,因此在使用中,如果确定某个字段的值的长度,可以使用char,否则应该尽量使用varchar。例如存储用户MD5加密后的密码,则应该使用char。 59题 一. read uncommitted(读取未提交数据) 即便是事务没有commit,但是我们仍然能读到未提交的数据,这是所有隔离级别中最低的一种。 二. read committed(可以读取其他事务提交的数据)---大多数数据库默认的隔离级别 当前会话只能读取到其他事务提交的数据,未提交的数据读不到。 三. repeatable read(可重读)---MySQL默认的隔离级别 当前会话可以重复读,就是每次读取的结果集都相同,而不管其他事务有没有提交。 四. serializable(串行化) 其他会话对该表的写操作将被挂起。可以看到,这是隔离级别中最严格的,但是这样做势必对性能造成影响。所以在实际的选用上,我们要根据当前具体的情况选用合适的。 58题 B+树的高度一般为2-4层,所以查找记录时最多只需要2-4次IO,相对二叉平衡树已经大大降低了。范围查找时,能通过叶子节点的指针获取数据。例如查找大于等于3的数据,当在叶子节点中查到3时,通过3的尾指针便能获取所有数据,而不需要再像二叉树一样再获取到3的父节点。 57题 因为事务在修改页时,要先记 undo,在记 undo 之前要记 undo 的 redo, 然后修改数据页,再记数据页修改的 redo。 Redo(里面包括 undo 的修改) 一定要比数据页先持久化到磁盘。 当事务需要回滚时,因为有 undo,可以把数据页回滚到前镜像的状态,崩溃恢复时,如果 redo log 中事务没有对应的 commit 记录,那么需要用 undo把该事务的修改回滚到事务开始之前。 如果有 commit 记录,就用 redo 前滚到该事务完成时并提交掉。 56题 redo log是物理日志,记录的是"在某个数据页上做了什么修改"。 binlog是逻辑日志,记录的是这个语句的原始逻辑,比如"给ID=2这一行的c字段加1"。 redo log是InnoDB引擎特有的;binlog是MySQL的Server层实现的,所有引擎都可以使用。 redo log是循环写的,空间固定会用完:binlog 是可以追加写入的。"追加写"是指binlog文件写到一定大小后会切换到下一个,并不会覆盖以前的日志。 最开始 MySQL 里并没有 InnoDB 引擎,MySQL 自带的引擎是 MyISAM,但是 MyISAM 没有 crash-safe 的能力,binlog日志只能用于归档。而InnoDB 是另一个公司以插件形式引入 MySQL 的,既然只依靠 binlog 是没有 crash-safe 能力的,所以 InnoDB 使用另外一套日志系统,也就是 redo log 来实现 crash-safe 能力。 55题 重做日志(redo log)      作用:确保事务的持久性,防止在发生故障,脏页未写入磁盘。重启数据库会进行redo log执行重做,达到事务一致性。 回滚日志(undo log)  作用:保证数据的原子性,保存了事务发生之前的数据的一个版本,可以用于回滚,同时可以提供多版本并发控制下的读(MVCC),也即非锁定读。 二进 制日志(binlog)    作用:用于主从复制,实现主从同步;用于数据库的基于时间点的还原。 错误日志(errorlog) 作用:Mysql本身启动,停止,运行期间发生的错误信息。 慢查询日志(slow query log)  作用:记录执行时间过长的sql,时间阈值可以配置,只记录执行成功。 一般查询日志(general log)    作用:记录数据库的操作明细,默认关闭,开启后会降低数据库性能 。 中继日志(relay log) 作用:用于数据库主从同步,将主库发来的bin log保存在本地,然后从库进行回放。 54题 MySQL有三种锁的级别:页级、表级、行级。 表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁:开销大,加锁慢;会出现死锁;锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间;会出现死锁;锁定粒度界于表锁和行锁之间,并发度一般。 死锁: 是指两个或两个以上的进程在执行过程中。因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。 死锁的关键在于:两个(或以上)的Session加锁的顺序不一致。 那么对应的解决死锁问题的关键就是:让不同的session加锁有次序。死锁的解决办法:1.查出的线程杀死。2.设置锁的超时时间。3.指定获取锁的顺序。 53题 当多个用户并发地存取数据时,在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据,破坏数据库的一致性(脏读,不可重复读,幻读等),可能产生死锁。 乐观锁:乐观锁不是数据库自带的,需要我们自己去实现。 悲观锁:在进行每次操作时都要通过获取锁才能进行对相同数据的操作。 共享锁:加了共享锁的数据对象可以被其他事务读取,但不能修改。 排他锁:当数据对象被加上排它锁时,一个事务必须得到锁才能对该数据对象进行访问,一直到事务结束锁才被释放。 行锁:就是给某一条记录加上锁。 52题 Mysql是关系型数据库,MongoDB是非关系型数据库,数据存储结构的不同。 51题 关系型数据库优点:1.保持数据的一致性(事务处理)。 2.由于以标准化为前提,数据更新的开销很小。 3. 可以进行Join等复杂查询。 缺点:1、为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差。 2、固定的表结构。 3、高并发读写需求。 4、海量数据的高效率读写。 非关系型数据库优点:1、无需经过sql层的解析,读写性能很高。 2、基于键值对,数据没有耦合性,容易扩展。 3、存储数据的格式:nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等,文档形式、图片形式等等,而关系型数据库则只支持基础类型。 缺点:1、不提供sql支持,学习和使用成本较高。 2、无事务处理,附加功能bi和报表等支持也不好。 redis与mongoDB的区别: 性能:TPS方面redis要大于mongodb。 可操作性:mongodb支持丰富的数据表达,索引,redis较少的网络IO次数。 可用性:MongoDB优于Redis。 一致性:redis事务支持比较弱,mongoDB不支持事务。 数据分析:mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce)。 应用场景:redis数据量较小的更性能操作和运算上,MongoDB主要解决海量数据的访问效率问题。 50题 如果Redis被当做缓存使用,使用一致性哈希实现动态扩容缩容。如果Redis被当做一个持久化存储使用,必须使用固定的keys-to-nodes映射关系,节点的数量一旦确定不能变化。否则的话(即Redis节点需要动态变化的情况),必须使用可以在运行时进行数据再平衡的一套系统,而当前只有Redis集群可以做到这样。 49题 分区可以让Redis管理更大的内存,Redis将可以使用所有机器的内存。如果没有分区,你最多只能使用一台机器的内存。分区使Redis的计算能力通过简单地增加计算机得到成倍提升,Redis的网络带宽也会随着计算机和网卡的增加而成倍增长。 48题 除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外(Redis默认的有6种策略可供选择),我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰,常见的策略有两种: 1.定时去清理过期的缓存; 2.当有用户请求过来时,再判断这个请求所用到的缓存是否过期,过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。 两者各有优劣,第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的,第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效,逻辑相对比较复杂!具体用哪种方案,可以根据应用场景来权衡。 47题 Redis提供了两种方式来作消息队列: 一个是使用生产者消费模式模式:会让一个或者多个客户端监听消息队列,一旦消息到达,消费者马上消费,谁先抢到算谁的,如果队列里没有消息,则消费者继续监听 。另一个就是发布订阅者模式:也是一个或多个客户端订阅消息频道,只要发布者发布消息,所有订阅者都能收到消息,订阅者都是平等的。 46题 Redis的数据结构列表(list)可以实现延时队列,可以通过队列和栈来实现。blpop/brpop来替换lpop/rpop,blpop/brpop阻塞读在队列没有数据的时候,会立即进入休眠状态,一旦数据到来,则立刻醒过来。Redis的有序集合(zset)可以用于实现延时队列,消息作为value,时间作为score。Zrem 命令用于移除有序集中的一个或多个成员,不存在的成员将被忽略。当 key 存在但不是有序集类型时,返回一个错误。 45题 1.热点数据缓存:因为Redis 访问速度块、支持的数据类型比较丰富。 2.限时业务:expire 命令设置 key 的生存时间,到时间后自动删除 key。 3.计数器:incrby 命令可以实现原子性的递增。 4.排行榜:借助 SortedSet 进行热点数据的排序。 5.分布式锁:利用 Redis 的 setnx 命令进行。 6.队列机制:有 list push 和 list pop 这样的命令。 44题 一致哈希 是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后,哈希表槽位数(大小)的改变平均只需要对 K/n 个关键字重新映射,其中K是关键字的数量, n是槽位数量。然而在传统的哈希表中,添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。 43题 RDB的优点:适合做冷备份;读写服务影响小,reids可以保持高性能;重启和恢复redis进程,更加快速。RDB的缺点:宕机会丢失最近5分钟的数据;文件特别大时可能会暂停数毫秒,或者甚至数秒。 AOF的优点:每个一秒执行fsync操作,最多丢失1秒钟的数据;以append-only模式写入,没有任何磁盘寻址的开销;文件过大时,不会影响客户端读写;适合做灾难性的误删除的紧急恢复。AOF的缺点:AOF日志文件比RDB数据快照文件更大,支持写QPS比RDB支持的写QPS低;比RDB脆弱,容易有bug。 42题 对于Redis而言,命令的原子性指的是:一个操作的不可以再分,操作要么执行,要么不执行。Redis的操作之所以是原子性的,是因为Redis是单线程的。而在程序中执行多个Redis命令并非是原子性的,这也和普通数据库的表现是一样的,可以用incr或者使用Redis的事务,或者使用Redis+Lua的方式实现。对Redis来说,执行get、set以及eval等API,都是一个一个的任务,这些任务都会由Redis的线程去负责执行,任务要么执行成功,要么执行失败,这就是Redis的命令是原子性的原因。 41题 (1)twemproxy,使用方式简单(相对redis只需修改连接端口),对旧项目扩展的首选。(2)codis,目前用的最多的集群方案,基本和twemproxy一致的效果,但它支持在节点数改变情况下,旧节点数据可恢复到新hash节点。(3)redis cluster3.0自带的集群,特点在于他的分布式算法不是一致性hash,而是hash槽的概念,以及自身支持节点设置从节点。(4)在业务代码层实现,起几个毫无关联的redis实例,在代码层,对key进行hash计算,然后去对应的redis实例操作数据。这种方式对hash层代码要求比较高,考虑部分包括,节点失效后的代替算法方案,数据震荡后的自动脚本恢复,实例的监控,等等。 40题 (1) Master最好不要做任何持久化工作,如RDB内存快照和AOF日志文件 (2) 如果数据比较重要,某个Slave开启AOF备份数据,策略设置为每秒同步一次 (3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master和Slave最好在同一个局域网内 (4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库 (5) 主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...这样的结构方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1做Master,其他不变。 39题 比如订单管理,热数据:3个月内的订单数据,查询实时性较高;温数据:3个月 ~ 12个月前的订单数据,查询频率不高;冷数据:1年前的订单数据,几乎不会查询,只有偶尔的查询需求。热数据使用mysql进行存储,需要分库分表;温数据可以存储在ES中,利用搜索引擎的特性基本上也可以做到比较快的查询;冷数据可以存放到Hive中。从存储形式来说,一般情况冷数据存储在磁带、光盘,热数据一般存放在SSD中,存取速度快,而温数据可以存放在7200转的硬盘。 38题 当访问量剧增、服务出现问题(如响应时间慢或不响应)或非核心服务影响到核心流程的性能时,仍然需要保证服务还是可用的,即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级,也可以配置开关实现人工降级。降级的最终目的是保证核心服务可用,即使是有损的。而且有些服务是无法降级的(如加入购物车、结算)。 37题 分层架构设计,有一条准则:站点层、服务层要做到无数据无状态,这样才能任意的加节点水平扩展,数据和状态尽量存储到后端的数据存储服务,例如数据库服务或者缓存服务。显然进程内缓存违背了这一原则。 36题 更新数据的时候,根据数据的唯一标识,将操作路由之后,发送到一个 jvm 内部队列中。读取数据的时候,如果发现数据不在缓存中,那么将重新读取数据+更新缓存的操作,根据唯一标识路由之后,也发送同一个 jvm 内部队列中。一个队列对应一个工作线程,每个工作线程串行拿到对应的操作,然后一条一条的执行。 35题 redis分布式锁加锁过程:通过setnx向特定的key写入一个随机值,并同时设置失效时间,写值成功既加锁成功;redis分布式锁解锁过程:匹配随机值,删除redis上的特点key数据,要保证获取数据、判断一致以及删除数据三个操作是原子的,为保证原子性一般使用lua脚本实现;在此基础上进一步优化的话,考虑使用心跳检测对锁的有效期进行续期,同时基于redis的发布订阅优雅的实现阻塞式加锁。 34题 volatile-lru:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 volatile-ttl:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰。 volatile-random:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰。 allkeys-lru:当内存不足以容纳写入数据时,从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 allkeys-random:当内存不足以容纳写入数据时,从数据集中任意选择数据淘汰。 noeviction:禁止驱逐数据,当内存使用达到阈值的时候,所有引起申请内存的命令会报错。 33题 定时过期:每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器,到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据,对内存很友好;但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据,从而影响缓存的响应时间和吞吐量。 惰性过期:只有当访问一个key时,才会判断该key是否已过期,过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源,却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问,从而不会被清除,占用大量内存。 定期过期:每隔一定的时间,会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key,并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时,可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。 32题 缓存击穿,一个存在的key,在缓存过期的一刻,同时有大量的请求,这些请求都会击穿到DB,造成瞬时DB请求量大、压力骤增。如何避免:在访问key之前,采用SETNX(set if not exists)来设置另一个短期key来锁住当前key的访问,访问结束再删除该短期key。 31题 缓存雪崩,是指在某一个时间段,缓存集中过期失效。大量的key设置了相同的过期时间,导致在缓存在同一时刻全部失效,造成瞬时DB请求量大、压力骤增,引起雪崩。而缓存服务器某个节点宕机或断网,对数据库服务器造成的压力是不可预知的,很有可能瞬间就把数据库压垮。如何避免:1.redis高可用,搭建redis集群。2.限流降级,在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。3.数据预热,在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key,设置不同的过期时间。 30题 缓存穿透,是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是,数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,并把查询到的对象,放进缓存。如果数据库查询对象为空,则不放进缓存。一些恶意的请求会故意查询不存在的 key,请求量很大,对数据库造成压力,甚至压垮数据库。 如何避免:1:对查询结果为空的情况也进行缓存,缓存时间设置短一点,或者该 key 对应的数据 insert 了之后清理缓存。2:对一定不存在的 key 进行过滤。可以把所有的可能存在的 key 放到一个大的 Bitmap 中,查询时通过该 bitmap 过滤。 29题 1.memcached 所有的值均是简单的字符串,redis 作为其替代者,支持更为丰富的数据类型。 2.redis 的速度比 memcached 快很多。 3.redis 可以持久化其数据。 4.Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。 5.Redis采用VM机制。 6.value大小:redis最大可以达到1GB,而memcache只有1MB。 28题 Spring Boot 推荐使用 Java 配置而非 XML 配置,但是 Spring Boot 中也可以使用 XML 配置,通过spring提供的@ImportResource来加载xml配置。例如:@ImportResource({"classpath:some-context.xml","classpath:another-context.xml"}) 27题 Spring像一个大家族,有众多衍生产品例如Spring Boot,Spring Security等等,但他们的基础都是Spring的IOC和AOP,IOC提供了依赖注入的容器,而AOP解决了面向切面的编程,然后在此两者的基础上实现了其他衍生产品的高级功能。Spring MVC是基于Servlet的一个MVC框架,主要解决WEB开发的问题,因为 Spring的配置非常复杂,各种xml,properties处理起来比较繁琐。Spring Boot遵循约定优于配置,极大降低了Spring使用门槛,又有着Spring原本灵活强大的功能。总结:Spring MVC和Spring Boot都属于Spring,Spring MVC是基于Spring的一个MVC框架,而Spring Boot是基于Spring的一套快速开发整合包。 26题 YAML 是 "YAML Ain't a Markup Language"(YAML 不是一种标记语言)的递归缩写。YAML 的配置文件后缀为 .yml,是一种人类可读的数据序列化语言,可以简单表达清单、散列表,标量等数据形态。它通常用于配置文件,与属性文件相比,YAML文件就更加结构化,而且更少混淆。可以看出YAML具有分层配置数据。 25题 Spring Boot有3种热部署方式: 1.使用springloaded配置pom.xml文件,使用mvn spring-boot:run启动。 2.使用springloaded本地加载启动,配置jvm参数-javaagent:<jar包地址> -noverify。 3.使用devtools工具包,操作简单,但是每次需要重新部署。 用

游客ih62co2qqq5ww 2020-03-27 23:56:48 0 浏览量 回答数 0

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回2楼啊里新人的帖子 在日常的业务开发中,常见使用到索引的地方大概有两类: 第一类.做业务约束需求,比如需要保证表中每行的单个字段或者某几个组合字段是唯一的,则可以在表中创建唯一索引; 比如:需要保证test表中插入user_id字段的值不能出现重复,则在设计表的时候,就可以在表中user_id字段上创建一个唯一索引: CREATE TABLE `test` (   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `user_id` int(11) NOT NULL,   `gmt_create` datetime DEFAULT NULL,   PRIMARY KEY (`id`),   UNIQUE KEY `uk_userid` (`user_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ; 第二类.提高SQL语句执行速度,可以根据SQL语句的查询条件在表中创建合适的索引,以此来提升SQL语句的执行速度; 此过程好比是去图书找一本书,最慢的方法就是从图书馆的每一层楼每一个书架一本本的找过去;快捷一点的方法就是先通过图书检索来确认这一本书在几楼那个书架上,然后直接去找就可以了;当然创建这个索引也需要有一定的代价,需要存储空间来存放,需要在数据行插入,更新,删除的时候维护索引: 例如: CREATE TABLE `test_record` (   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `user_id` int(11) NOT NULL,   `gmt_create` datetime DEFAULT NULL,   PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5635996 DEFAULT CHARSET=utf8 该表有500w的记录,我需要查询20:00后插入的记录有多少条记录: mysql> select count(*) from test_record where gmt_create>'2014-12-17 20:00:00'; +----------+ | count(*) | +----------+ |        1 | +----------+ 1 row in set (1.31 sec) 可以看到查询耗费了1.31秒返回了1行记录,如果我们在gmt_create字段上添加索引: mysql> alter table test_record add index ind_gmt_create(gmt_create); Query OK, 0 rows affected (21.87 sec) Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0 mysql> select count(*) from test_record where gmt_create>'2014-12-17 20:00:00'; +----------+ | count(*) | +----------+ |        1 | +----------+ 1 row in set (0.01 sec) 查询只消耗了0.01秒中就返回了记录. 总的来说,为SQL语句(select,update,delete)创建必要的索引是必须的,这样虽然有一定的性能和空间消耗,但是是值得,尤其是在大并发的请求下,大量的数据被扫描造成系统IO和CPU资源消耗完,进而导致整个数据库不可服务. ------------------------- 怎么学好数据库是一个比较大题目,数据库不仅仅是写SQL那么简单,即使知道了SQL怎么写,还需要很清楚的知道这条SQL他大概扫描了多少数据,返回多少数据,是否需要创建索引。至于SQL优化是一个比较专业的技术活,但是可以通过学习是可以掌握的,你可以把一条sql从执行不出来优化到瞬间完成执行,这个过程的成就感是信心满满的。学习的方法可以有以下一些过程:1、自己查资料,包括书本,在线文档,google,别人的总结等等,试图自己解决2、多做实验,证明自己的想法以及判断3、如果实在不行,再去论坛问,或者问朋友4、如果问题解决了,把该问题的整个解决方法记录下来,以备后来的需要5、多关注别人的问题,或许以后自己就遇到了,并总是试图去多帮助别人6、习惯从多个方面去考虑问题,并且养成良好的总结习惯 下面是一些国内顶级数据库专家学习数据库的经验分享给大家: http://www.eygle.com/archives/2005/08/ecinieoracleouo.html 其实学习任何东西都是一样,没有太多的捷径可走,必须打好了坚实的基础,才有可以在进一步学习中得到快速提高。王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界,我在这里套用一下: 古今之成大事业、大学问者,罔不经过三种之境界。"昨夜西风凋碧树。独上高楼,望尽天涯路。"此第一境界也。"衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。"此第二境界也。"众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处。"此第三境界也。 学习Oracle,这也是你必须经历的三种境界。 第一层境界是说,学习的路是漫漫的,你必须做好充分的思想准备,如果半途而废还不如不要开始。 这里,注意一个"尽"字,在开始学习的过程中,你必须充分阅读Oracle的基础文档,概念手册、管理手册、备份恢复手册等(这些你都可以在http://tahiti.oracle.com 上找到);OCP认证的教材也值得仔细阅读。打好基础之后你才具备了进一步提升的能力,万丈高楼都是由地而起。 第二层境界是说,尽管经历挫折、打击、灰心、沮丧,也都要坚持不放弃,具备了基础知识之后,你可以对自己感兴趣或者工作中遇到的问题进行深入的思考,由浅入深从来都不是轻而易举的,甚至很多时候你会感到自己停滞不前了,但是不要动摇,学习及理解上的突破也需要时间。 第三次境界是说,经历了那么多努力以后,你会发现,那苦苦思考的问题,那百思不得其解的算法原理,原来答案就在手边,你的思路豁然开朗,宛如拨云见月。这个时候,学习对你来说,不再是个难题,也许是种享受,也许成为艺术。 所以如果你想问我如何速成,那我是没有答案的。 不经一番寒彻骨,哪得梅花扑鼻香。 当然这三种境界在实际中也许是交叉的,在不断的学习中,不断有蓦然回首的收获。 我自己在学习的过程中,经常是采用"由点及面法"。 当遇到一个问题后,一定是深入下去,穷究根本,这样你会发现,一个简单的问题也必定会带起一大片的知识点,如果你能对很多问题进行深入思考和研究,那么在深处,你会发现,这些面逐渐接合,慢慢的延伸到oracle的所有层面,逐渐的你就能融会贯通。这时候,你会主动的去尝试全面学习Oracle,扫除你的知识盲点,学习已经成为一种需要。 由实践触发的学习才最有针对性,才更能让你深入的理解书本上的知识,正所谓:" 纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行"。实践的经验于我们是至为宝贵的。 如果说有,那么这,就是我的捷径。 想想自己,经常是"每有所获,便欣然忘食", 兴趣才是我们最好的老师。 Oracle的优化是一门学问,也是一门艺术,理解透彻了,你会知道,优化不过是在各种条件之下做出的均衡与折中。 内存、外存;CPU、IO...对这一切你都需要有充分的认识和相当的了解,管理数据库所需要的知识并不单纯。 作为一个数据库管理人员,你需要做的就是能够根据自己的知识以及经验在各种复杂情况下做出快速正确的判断。当问题出现时,你需要知道使用怎样的手段发现问题的根本;找到问题之后,你需要运用你的知识找到解决问题的方法。 这当然并不容易,举重若轻还是举轻若重,取决于你具备怎样的基础以及经验积累。 在网络上,Howard J. Rogers最近创造了一个新词组:Voodoo Tuning,用以形容那些没有及时更新自己的知识技能的所谓的Oracle技术专家。由于知识的陈旧或者理解的肤浅,他们提供的很多调整建议是错误的、容易使人误解的,甚至是荒诞的。他们提供的某些建议在有些情况下也许是正确的,如果你愿意回到Oracle5版或者6版的年代;但是这些建议在Oracle7.0,8.0 或者 Oracle8i以后往往是完全错误的。 后来基于类似问题触发了互联网内Oracle顶级高手的一系列深入讨论,TOM、Jonathan Lewis、HJR等人都参与其中,在我的网站上(www.eygle.com )上对这些内容及相关链接作了简要介绍,有兴趣的可以参考。 HJR给我们提了很好的一个提示:对你所需要调整的内容,你必须具有充分的认识,否则你做出的判断就有可能是错误的。 这也是我想给自己和大家的一个建议: 学习和研究Oracle,严谨和认真必不可少。 当然 你还需要勤奋,我所熟悉的在Oracle领域有所成就的技术人员,他们共同的特点就是勤奋。 如果你觉得掌握的东西没有别人多,那么也许就是因为,你不如别人勤奋。 要是你觉得这一切过于复杂了,那我还有一句简单的话送给大家: 不积跬步,无以至千里。学习正是在逐渐积累过程中的提高。 现在Itpub给我们提供了很好的交流场所,很多问题都可以在这里找到答案,互相讨论,互相学习。这是我们的幸运,我也因此非常感谢这个网络时代。 参考书籍: 如果是一个新人可以先买一些基本的入门书籍,比如MySQL:《 深入浅出MySQL——数据库开发、优化与管理维护 》,在进阶一点的就是《 高性能MySQL(第3版) 》 oracle的参考书籍: http://www.eygle.com/archives/2006/08/oracle_fundbook_recommand.html 最后建议不要在数据库中使用外键,让应用程序来保证。 ------------------------- Re:回 9楼(千鸟) 的帖子 我有一个问题想问问,现在在做一个与图书有关的项目,其中有一个功能是按图书书名搜索相似图书列表,问题不难,但是想优化一下,有如下问题想请教一下: 1、在图书数据库数据表的书名字段里,按图书书名进行关键字搜索,如何快速搜索相关的图书?   现在由于数据不多,直接用的like模糊查找验证功能而已; 如果数据量不大,是可以在数据库中完成搜索的,可以在搜索字段上创建索引,然后进行搜索查询: CREATE TABLE `book` (   `book_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `book_name` varchar(100) NOT NULL,   .............................   PRIMARY KEY (`book_id`),   KEY `ind_name` (`book_name`) ) ENGINE=InnoDB select book.*  from book , (select book_id from book where book_name like '%算法%')  book_search_id  where book.book_id=book_search_id.book_id; 但是当数据量变得很大后,就不在适合了,可以采用一些其他的第三方搜索技术比如sphinx; 2、如何按匹配的关键度进行快速排序?比如搜索“算法”,有一本书是《算法》,另一本书是《算法设计》,要求前者排在更前面。 现在的排序是根据数据表中的主键序号id进行的排序,没有达到想要的效果。 root@127.0.0.1 : test 15:57:12> select book_id,book_name from book_search where book_name like '%算%' order by book_name; +---------+--------------+ | book_id | book_name    | +---------+--------------+ |       2 | 算法       | |       1 | 算法设计 | ------------------------- 回 10楼(大黑豆) 的帖子 模糊查询分为半模糊和全模糊,也就是: select * from book where name like 'xxx%';(半模糊) select * from book where name like '%xxx%';(全模糊) 半模糊可以可以使用到索引,全模糊在上面场景是不能使用到索引的,但可以进行一些改进,比如: select book.*  from book , (select book_id from book where book_name like '%算法%')  book_search_id   where book.book_id=book_search_id.book_id; 注意这里book_id是主键,同时在book_name上创建了索引 上面的sql语句可以利用全索引扫描来完成优化,但是性能不会太好;特别在数据量大,请求频繁的业务场景下不要在数据库进行模糊查询; 非得使用数据库的话 ,建议不要在生产库进行查询,可以在只读节点进行查询,避免查询造成主业务数据库的资源消耗完,导致故障. 可以使用一些开源的搜索引擎技术,比如sphinx. ------------------------- 回 11楼(蓝色之鹰) 的帖子 我想问下,sql优化一般从那几个方面入手?多表之间的连接方式:Nested Loops,Hash Join 和 Sort Merge Join,是不是Hash Join最优连接? SQL优化需要了解优化器原理,索引的原理,表的存储结构,执行计划等,可以买一本书来系统的进行学习,多多实验; 不同的数据库优化器的模型不一样,比如oracle支持NL,HJ,SMJ,但是mysql只支持NL,不通的连接方式适用于不同的应用场景; NL:对于被连接的数据子集较小的情况,嵌套循环连接是个较好的选择 HJ:对于列连接是做大数据集连接时的常用方式 SMJ:通常情况下散列连接的效果都比排序合并连接要好,然而如果行源已经被排过序,在执行排序合并连接时不需要再排序了,这时排序合并连接的性能会优于散列连接 ------------------------- Re:回 19楼(原远) 的帖子 有个问题:分类表TQueCategory,问题表TQuestion(T-SQL) CREATE TABLE TQueCategory ( ID INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,        --问题分类ID NAME VARCHAR(20)        --问题分类名称 ) CREATE TABLE TQuestion ( ID INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,        --问题ID CateID INT NOT NULL,        --问题分类ID TITLE VARCHAR(50),        --问题标题 CONTENT VARCHAR(500)        --问题内容 ) 当前要统计某个分类下的问题数,有两种方式: 1.每次统计,在TQuestion通过CateID进行分组统计 SELECT CateID,COUNT(1) AS QueNum FROM TQuestion GROUP BY CateID WHERE 1=1 2.在TQueCategory表增加字段QueNum,用于标识该分类下的问题数量 ALTER TABLE TQueCategory ADD QueNum INT SELECT CateID,QueNum FROM TQueCategory 问:在哪种业务应用场景下采用上面哪种方式性能比较好,为什么? ############################################################################################### 方案 一 需要对 TQuestion 的 CateID字段 进行分组 ,可以在 CateID上创建一个索引,这样就可以索引扫描来完成查询; 方案 二 需要对 TQueCategory 进行扫描就可以得出结果,但是必须在问题表有插入,删除的时候维护quenum数量; 单单从SQL的性能来看, 分类表的数量应该是远远小于问题表的数量的,所以方案二的性能会比较好; 但是如果 TQuestion 的插入非常频繁的话,会带来对 TQueCategory的频繁更新,一次 TQuestion 的 insert或deleted就会带来一次 TQueCategory 的update,这个代价其实是蛮高的; 如果这个分类统计的查询不是非常频繁的话,建议还是使用方案一; 同时还可能还会其他的业务逻辑统计需求(例如: CateID +时间),这个时候在把逻辑放到 TQueCategory就不合适了。 ------------------------- 回 20楼(原远) 的帖子 经验之谈,仅供参考 使用外键在开发上确实省去了很多功夫,但是把业务逻辑交由数据库来完成,对后期的维护来说是很麻烦的事情,不利于维护. ------------------------- 回 21楼(玩站网) 的帖子 无关技术方面: 咨询一下,现在mysql新的版本,5.5.45后貌似修改了开源协议。 是否意味着今后我们商业化使用mysql将受到限制? 如果甲骨文真周到那一步,rds是否会受到影响? 一个疑惑: 为什么很少见到有人用mysql正则匹配?性能不好还是什么原因? ######################################## MySQL有商业版 和 社区版,RDS的MySQL采用开源的社区版进行改进,由专门的RDS MySQL源码团队来维护,国内TOP 10的mysql源码贡献者大部分都在RDS,包括了@丁奇 ,@彭立勋 ,@印风 等; 不在数据库中做业务计算,是保证数据库运行稳定的一个好的设计经验; 是否影响性能与你的sql的执行频率,需要参与的计算数据量相关,当然了还包括数据库所在主机的IO,cpu,内存等资源,离开了这些谈性能是没有多大意义的; ------------------------- 回 22楼(比哥) 的帖子 分页该怎么优化才行??? ######################### 可以参考这个链接,里面有很多的最佳实践,其中就包括了分页语句的优化: http://bbs.aliyun.com/read/168647.html?spm=5176.7114037.1996646101.1.celwA1&pos=1 普通写法: select  *  from t where sellerid=100 limit 100000,20 普通limit M,N的翻页写法,往往在越往后翻页的过程中速度越慢,原因 mysql会读取表中的前M+N条数据,M越大,性能就越差: 优化写法: select t1.* from  t t1,             (select id from t  sellerid=100 limit 100000,20) t2 where t1.id=t2.id; 优化后的翻页写法,先查询翻页中需要的N条数据的主键id,在根据主键id 回表查询所需要的N条数据,此过程中查询N条数据的主键ID在索引中完成 注意:需要在t表的sellerid字段上创建索引 create index ind_sellerid on t(sellerid); 案例: user_A (21:42:31): 这个sql该怎么优化,执行非常的慢: | Query   |   51 | Sending data | select id, ... from t_buyer where sellerId = 765922982 and gmt_modified >= '1970-01-01 08:00:00' and gmt_modified <= '2013-06-05 17:11:31' limit 255000, 5000 SQL改写:selectt2.* from (selectid from t_buyer where sellerId = 765922982   andgmt_modified >= '1970-01-01 08:00:00'   andgmt_modified <= '2013-06-05 17:11:31' limit255000, 5000)t1,t_buyer t2 where t1.id=t2.id index:seller_id,gmt_modified user_A(21:58:43): 好像很快啊。神奇,这个原理是啥啊。牛!!! user_A(21:59:55): 5000 rows in set (4.25 sec), 前面要90秒。 ------------------------- 回 27楼(板砖大叔) 的帖子 这里所说的索引都是普通的b-tree索引,mysql,sqlserver,oracle 的关系数据库都是默认支持的; ------------------------- 回 32楼(veeeye) 的帖子 可以详细说明一下“最后建议不要在数据库中使用外键,让应用程序来保证。 ”的原因吗?我们公司在项目中经常使用外键,用程序来保证不是相对而言更加复杂了吗? 这里的不建议使用外键,主要考虑到 : 第一.维护成本上,把一些业务逻辑交由数据库来保证,当业务需求发生改动的时候,需要同时考虑应用程序和数据库,有时候一些数据库变更或者bug,可能会导致外键的失效;同时也给数据库的管理人员带来维护的麻烦,不便于管理。 第二.性能上考虑,当大量数据写入的时候,外键肯定会带来一定的性能损耗,当出现这样的问题时候,再来改造去除外键,真的就不值得了; 最后,不在数据库中参与业务的计算(存储过程,函数,触发器,外键),是保证数据库运行稳定的一个好的最佳实践。 ------------------------- 回 33楼(优雅的固执) 的帖子 ReDBA专家门诊一期:索引与sql优化 十分想请大师分享下建立索引的经验 我平时简历索引是这样的 比如订单信息的话 建立 订单号  唯一聚集索引 其他的比如   客户编号 供应商编号 商品编号 这些建立非聚集不唯一索引   ################################################## 建立索引,需要根据你的SQL语句来进行创建,不是每一个字段都需要进行创建,也不是一个索引都不创建,,可以把你的SQL语句,应用场景发出来看看。 索引的创建确实是一个非常专业的技术活,需要掌握:表的存储方式,索引的原理,数据库的优化器,统计信息,最后还需要能够读懂数据库的执行计划,以此来判断索引是否创建正确; 所以需要进行系统的学习才能掌握,附件是我在2011年的时候的一次公开课的ppt,希望对你有帮助,同时可以把你平时遇到的索引创建的疑惑发到论坛上来,大家可以一起交流。 ------------------------- 回 30楼(几几届) 的帖子 我也是这样,简单的会,仔细写也会写出来,但是就是不知道有没有更快或者更好的 #################################################### 多写写SQL,掌握SQL优化的方法,自然这些问题不在话下了。 ------------------------- 回 40楼(小林阿小林) 的帖子 mysql如何查询需要优化的语句,比如慢查询的步奏,如何找出需要通知程序员修改或者优化的sql语句 ############################################################ 可以将mysql的慢日志打开,就可以记录执行时间超过指定阀值的慢SQL到本地文件或者数据库的slow_log表中; 在RDS中默认是打开了慢日志功能的:long_query_time=1,表示会记录执行时间>=1秒的慢sql; 如何快速找到mysql瓶颈: 简单一点的方法,可以通过监控mysql所在主机的性能(CPU,IO,load等)以及mysql本身的一些状态值(connections,thread running,qps,命中率等); RDS提供了完善的数据库监控体系,包括了CPU,IOPS,Disk,Connections,QPS,可以重点关注cpu,IO,connections,disk 4个 指标; cpu,io,connections主要体现在了性能瓶颈,disk主要体现了空间瓶颈; 有时候一条慢sql语句的频繁调用,也可能导致整个实例的cpu,io,connections达到100%;也有可能一条排序的sql语句,消耗大量的临时空间,导致实例的空间消耗完。 ------------------------- 下面是分析一个cpu 100%的案例分析:该实例的cpu已经到达100% 查看当前数据库的活动会话信息:当前数据库有较多的活跃线程在数据库中执行查看当前数据库正在执行的sql: 可以看到这条sql执行的非常缓慢:[tr=rgb(100, 204, 255)]delete from task_process where task_id='1801099' 查看这个表的索引: CREATE TABLE `task_process` (  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,    ................  `task_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '??????id',   ................  PRIMARY KEY (`id`),  KEY `index_over_task` (`is_over`,`task_id`),  KEY `index_over` (`is_over`,`is_auto`) USING BTREE,  KEY `index_process_sn` (`process_sn`,`is_over`) USING BTREE) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=32129710; 可以看到这个表有3KW的数据,但是没有task_id字段开头的索引,导致该sql语句删除需要进行全表扫描: 在我们的诊断报告中已经将该sql语句捕获到,同时给你提出该怎样进行索引的添加。 广告:诊断报告将会在1月底发布到控制台,到时候用户可以直接查看诊断建议,来完成你的数据库优化。 ------------------------- 回 45楼(dentrite) 的帖子 datetime和int都是占用数据库4个字节,所以在空间上没有什么差别;但是为了可读性,建议还是使用datetime数据类型。 ------------------------- 回 48楼(yuantel) 的帖子 麻烦把ecs_brand和ecs_goods的表结构发出来一下看看 。 ------------------------- 回 51楼(小林阿小林) 的帖子 普通的 ECS服务器上目前还没有这样的慢SQL索引建议的工具。 不过后续有IDBCloud将会集成这样的sql诊断功能,使用他来管理ECS上的数据库就可以使用这样的功能了 。

玄惭 2019-12-02 01:16:11 0 浏览量 回答数 0

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干货分享:DBA专家门诊一期:索引与sql优化问题汇总

xiaofanqie 2019-12-01 21:24:21 74007 浏览量 回答数 38

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最佳实践 -MySQL-为应用选择和创建最佳索引,加速数据读取

李沃晟 2019-12-01 21:40:05 575 浏览量 回答数 0

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有多种方法可以从数据库的多个表中检索数据。在此答案中,我将使用ANSI-92连接语法。这可能与其他使用较旧的ANSI-89语法的其他教程有所不同(如果您习惯使用89,可能看起来不那么直观-但我只能说尝试一下),因为它更容易了解查询何时开始变得更复杂。为什么要使用它?有性能提升吗?在简短的回答是否定的,但它是更易于阅读,一旦你习惯了它。使用此语法更容易读取其他人编写的查询。 我还将使用小型堆场的概念,该堆场具有一个数据库来跟踪其可用的汽车。所有者已将您雇用为他的IT计算机人员,并希望您能够一口气就把他要求的数据丢给他。 我制作了许多最终表将使用的查找表。这将为我们提供一个合理的工作模型。首先,我将对具有以下结构的示例数据库运行查询。我将尝试思考刚开始时所犯的常见错误,并解释错误的根源-以及当然会显示如何纠正错误。 第一张桌子只是一个颜色列表,以便我们知道车场中的颜色。 mysql> create table colors(id int(3) not null auto_increment primary key, -> color varchar(15), paint varchar(10)); Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) mysql> show columns from colors; +-------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | id | int(3) | NO | PRI | NULL | auto_increment | | color | varchar(15) | YES | | NULL | | | paint | varchar(10) | YES | | NULL | | +-------+-------------+------+-----+---------+----------------+ 3 rows in set (0.01 sec) mysql> insert into colors (color, paint) values ('Red', 'Metallic'), -> ('Green', 'Gloss'), ('Blue', 'Metallic'), -> ('White' 'Gloss'), ('Black' 'Gloss'); Query OK, 5 rows affected (0.00 sec) Records: 5 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> select * from colors; +----+-------+----------+ | id | color | paint | +----+-------+----------+ | 1 | Red | Metallic | | 2 | Green | Gloss | | 3 | Blue | Metallic | | 4 | White | Gloss | | 5 | Black | Gloss | +----+-------+----------+ 5 rows in set (0.00 sec) 品牌表标识了车库外可能出售的汽车的不同品牌。 mysql> create table brands (id int(3) not null auto_increment primary key, -> brand varchar(15)); Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) mysql> show columns from brands; +-------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | id | int(3) | NO | PRI | NULL | auto_increment | | brand | varchar(15) | YES | | NULL | | +-------+-------------+------+-----+---------+----------------+ 2 rows in set (0.01 sec) mysql> insert into brands (brand) values ('Ford'), ('Toyota'), -> ('Nissan'), ('Smart'), ('BMW'); Query OK, 5 rows affected (0.00 sec) Records: 5 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> select * from brands; +----+--------+ | id | brand | +----+--------+ | 1 | Ford | | 2 | Toyota | | 3 | Nissan | | 4 | Smart | | 5 | BMW | +----+--------+ 5 rows in set (0.00 sec) 模型表将涵盖不同类型的汽车,使用不同类型的汽车而不是实际的汽车模型会更简单。 mysql> create table models (id int(3) not null auto_increment primary key, -> model varchar(15)); Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) mysql> show columns from models; +-------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | id | int(3) | NO | PRI | NULL | auto_increment | | model | varchar(15) | YES | | NULL | | +-------+-------------+------+-----+---------+----------------+ 2 rows in set (0.00 sec) mysql> insert into models (model) values ('Sports'), ('Sedan'), ('4WD'), ('Luxury'); Query OK, 4 rows affected (0.00 sec) Records: 4 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> select * from models; +----+--------+ | id | model | +----+--------+ | 1 | Sports | | 2 | Sedan | | 3 | 4WD | | 4 | Luxury | +----+--------+ 4 rows in set (0.00 sec) 最后,要捆绑所有其他表,该表将所有内容捆绑在一起。ID字段实际上是用于识别汽车的唯一批号。 mysql> create table cars (id int(3) not null auto_increment primary key, -> color int(3), brand int(3), model int(3)); Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) mysql> show columns from cars; +-------+--------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------+--------+------+-----+---------+----------------+ | id | int(3) | NO | PRI | NULL | auto_increment | | color | int(3) | YES | | NULL | | | brand | int(3) | YES | | NULL | | | model | int(3) | YES | | NULL | | +-------+--------+------+-----+---------+----------------+ 4 rows in set (0.00 sec) mysql> insert into cars (color, brand, model) values (1,2,1), (3,1,2), (5,3,1), -> (4,4,2), (2,2,3), (3,5,4), (4,1,3), (2,2,1), (5,2,3), (4,5,1); Query OK, 10 rows affected (0.00 sec) Records: 10 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> select * from cars; +----+-------+-------+-------+ | id | color | brand | model | +----+-------+-------+-------+ | 1 | 1 | 2 | 1 | | 2 | 3 | 1 | 2 | | 3 | 5 | 3 | 1 | | 4 | 4 | 4 | 2 | | 5 | 2 | 2 | 3 | | 6 | 3 | 5 | 4 | | 7 | 4 | 1 | 3 | | 8 | 2 | 2 | 1 | | 9 | 5 | 2 | 3 | | 10 | 4 | 5 | 1 | +----+-------+-------+-------+ 10 rows in set (0.00 sec) 这将为我们提供足够的数据(我希望),以掩盖下面不同类型的联接的示例,并提供足够的数据以使它们值得。 因此,老板想了解这个问题,老板想知道他拥有的所有跑车的ID。 这是一个简单的两张表联接。我们有一个表,用于标识模型以及具有可用库存的表。正如你所看到的,在数据model的列cars表涉及models的列cars,我们有表。现在,我们知道models表的ID为1for,Sports因此让我们编写联接。 select ID, model from cars join models on model=ID 所以这个查询看起来不错吧?我们已经识别了两个表并包含我们需要的信息,并使用一个联接来正确识别要联接的列。 ERROR 1052 (23000): Column 'ID' in field list is ambiguous 哦,不!我们的第一个查询有错误!是的,它是一个李子。您会看到,查询确实有正确的列,但是两个表中都存在一些列,因此数据库对于实际的含义和位置感到困惑。有两种解决方案可以解决此问题。第一个很简单,我们可以用来tableName.columnName准确地告诉数据库我们的意思,就像这样: select cars.ID, models.model from cars join models on cars.model=models.ID +----+--------+ | ID | model | +----+--------+ | 1 | Sports | | 3 | Sports | | 8 | Sports | | 10 | Sports | | 2 | Sedan | | 4 | Sedan | | 5 | 4WD | | 7 | 4WD | | 9 | 4WD | | 6 | Luxury | +----+--------+ 10 rows in set (0.00 sec) 另一个可能更常用,称为表别名。该示例中的表具有简单易用的简单名称,但是键入类似的名称KPI_DAILY_SALES_BY_DEPARTMENT可能很快就会变老,因此一种简单的方法是对表进行昵称,如下所示: select a.ID, b.model from cars a join models b on a.model=b.ID 现在,返回到请求。如您所见,我们拥有所需的信息,但我们也有未要求提供的信息,因此我们需要在语句中包含where子句,以便仅按要求获取跑车。由于我更喜欢​​表别名方法,而不是一遍又一遍地使用表名,因此从现在开始,我将坚持使用它。 显然,我们需要在查询中添加where子句。我们可以通过ID=1或识别跑车model='Sports'。由于ID已被索引并且主键(而且恰好键入的次数较少),因此请在查询中使用它。 select a.ID, b.model from cars a join models b on a.model=b.ID where b.ID=1 +----+--------+ | ID | model | +----+--------+ | 1 | Sports | | 3 | Sports | | 8 | Sports | | 10 | Sports | +----+--------+ 4 rows in set (0.00 sec) 答对了!老板很高兴。当然,作为老板,对自己的要求从不满意,他会查看信息,然后说我也要颜色。 好的,因此我们已经编写了很大一部分查询,但是我们需要使用第三个表颜色。现在,我们的主要信息表cars存储了汽车颜色ID,该链接返回到颜色ID列。因此,以与原始表类似的方式,我们可以连接第三个表: select a.ID, b.model from cars a join models b on a.model=b.ID join colors c on a.color=c.ID where b.ID=1 +----+--------+ | ID | model | +----+--------+ | 1 | Sports | | 3 | Sports | | 8 | Sports | | 10 | Sports | +----+--------+ 4 rows in set (0.00 sec) 该死,尽管表已正确连接并且相关列已链接,但我们忘记从刚链接的新表中提取实际信息。 select a.ID, b.model, c.color from cars a join models b on a.model=b.ID join colors c on a.color=c.ID where b.ID=1 +----+--------+-------+ | ID | model | color | +----+--------+-------+ | 1 | Sports | Red | | 8 | Sports | Green | | 10 | Sports | White | | 3 | Sports | Black | +----+--------+-------+ 4 rows in set (0.00 sec) 是的,那是我们的老板暂时离开了。现在,更详细地解释其中的一些。如您所见,from语句中的子句链接了我们的主表(我经常使用一个包含信息的表,而不是查找表或维度表。该查询在所有被切换的表中也能正常工作,但是当我们会在几个月后回到此查询中进行阅读,因此通常最好尝试编写一个简单易懂的查询-直观地进行排列,使用漂亮的缩进以使所有内容都清晰易懂如果您继续教别人,请尝试在他们的查询中灌输这些特征-尤其是要对它们进行故障排除时。 完全有可能以此方式链接越来越多的表。 select a.ID, b.model, c.color from cars a join models b on a.model=b.ID join colors c on a.color=c.ID join brands d on a.brand=d.ID where b.ID=1 虽然我忘记在表中包含一个我们可能希望在其中联接多个列的join表,但这里有一个示例。如果该models表具有特定于品牌的模型,因此也有一个称为的列brand,该列链接回brands该ID字段中的表,则可以这样进行: select a.ID, b.model, c.color from cars a join models b on a.model=b.ID join colors c on a.color=c.ID join brands d on a.brand=d.ID and b.brand=d.ID where b.ID=1 您可以看到,上面的查询不仅将联接表链接到主cars表,而且还指定了已联接表之间的联接。如果不这样做,结果称为笛卡尔联接-dba不好。笛卡尔联接是返回行的联接,因为该信息不会告诉数据库如何限制结果,因此查询将返回所有符合条件的行。 因此,举一个笛卡尔联接的例子,让我们运行以下查询: select a.ID, b.model from cars a join models b +----+--------+ | ID | model | +----+--------+ | 1 | Sports | | 1 | Sedan | | 1 | 4WD | | 1 | Luxury | | 2 | Sports | | 2 | Sedan | | 2 | 4WD | | 2 | Luxury | | 3 | Sports | | 3 | Sedan | | 3 | 4WD | | 3 | Luxury | | 4 | Sports | | 4 | Sedan | | 4 | 4WD | | 4 | Luxury | | 5 | Sports | | 5 | Sedan | | 5 | 4WD | | 5 | Luxury | | 6 | Sports | | 6 | Sedan | | 6 | 4WD | | 6 | Luxury | | 7 | Sports | | 7 | Sedan | | 7 | 4WD | | 7 | Luxury | | 8 | Sports | | 8 | Sedan | | 8 | 4WD | | 8 | Luxury | | 9 | Sports | | 9 | Sedan | | 9 | 4WD | | 9 | Luxury | | 10 | Sports | | 10 | Sedan | | 10 | 4WD | | 10 | Luxury | +----+--------+ 40 rows in set (0.00 sec) 天哪,这很丑。但是,就数据库而言,正是所要求的。在查询中,我们要求IDfrom cars和modelfrom models。但是,因为我们没有指定如何联接表,数据库匹配了每一个从第一表行与每一从第二表行。 好的,老板回来了,他希望再次提供更多信息。我想要相同的列表,但还要包含4WD。 但是,这为我们提供了一个很好的借口来研究实现此目的的两种不同方法。我们可以向where子句添加另一个条件,如下所示: select a.ID, b.model, c.color from cars a join models b on a.model=b.ID join colors c on a.color=c.ID join brands d on a.brand=d.ID where b.ID=1 or b.ID=3 尽管上面的方法可以很好地工作,但是让我们以不同的方式来看待它,这是一个很好的借口来说明union查询将如何工作。 我们知道以下将返回所有跑车: select a.ID, b.model, c.color from cars a join models b on a.model=b.ID join colors c on a.color=c.ID join brands d on a.brand=d.ID where b.ID=1 以下将返回所有的四轮驱动车: select a.ID, b.model, c.color from cars a join models b on a.model=b.ID join colors c on a.color=c.ID join brands d on a.brand=d.ID where b.ID=3 因此,通过union all在它们之间添加子句,第二个查询的结果将附加到第一个查询的结果。 select a.ID, b.model, c.color from cars a join models b on a.model=b.ID join colors c on a.color=c.ID join brands d on a.brand=d.ID where b.ID=1 union all select a.ID, b.model, c.color from cars a join models b on a.model=b.ID join colors c on a.color=c.ID join brands d on a.brand=d.ID where b.ID=3 +----+--------+-------+ | ID | model | color | +----+--------+-------+ | 1 | Sports | Red | | 8 | Sports | Green | | 10 | Sports | White | | 3 | Sports | Black | | 5 | 4WD | Green | | 7 | 4WD | White | | 9 | 4WD | Black | +----+--------+-------+ 7 rows in set (0.00 sec) 如您所见,首先返回第一个查询的结果,然后返回第二个查询的结果。 在此示例中,简单地使用第一个查询当然会容易得多,但是union查询在特定情况下可能会很好。它们是从不容易连接在一起的表中返回表中特定结果的好方法-或完全无关的表。但是,有一些规则要遵循。 来自第一个查询的列类型必须与下面的每个其他查询的列类型匹配。 第一个查询中的列名称将用于标识整个结果集。 每个查询中的列数必须相同。 现在,您可能想知道使用union和之间有什么区别union all。一个union查询将删除重复,而union all不会。这确实意味着使用union过度时性能会受到较小的影响,union all但结果可能是值得的-尽管我不会在这种情况下进行推测。 关于此注释,在这里可能需要注意一些其他注释。 如果要订购结果,可以使用an,order by但不能再使用别名。在上面的查询中,附加an order by a.ID将导致错误-就结果而言,该列将被调用,ID而不是a.ID-即使两个查询都使用了相同的别名。 我们只能有一个order by声明,并且必须作为最后一个声明。 对于下一个示例,我将向表中添加一些额外的行。 我已添加Holden到品牌表。我还添加了一行,到cars具有color的价值12-它在颜色表中没有提及。 好的,老板又回来了,咆哮着请求-*我想统计一下我们经营的每个品牌以及其中的汽车数量!`-典型的,我们只是进入了一个有趣的讨论部分,老板希望做更多的工作。 Rightyo,所以我们要做的第一件事就是完整列出所有可能的品牌。 select a.brand from brands a +--------+ | brand | +--------+ | Ford | | Toyota | | Nissan | | Smart | | BMW | | Holden | +--------+ 6 rows in set (0.00 sec) 现在,当我们将其连接到汽车表时,将得到以下结果: select a.brand from brands a join cars b on a.ID=b.brand group by a.brand +--------+ | brand | +--------+ | BMW | | Ford | | Nissan | | Smart | | Toyota | +--------+ 5 rows in set (0.00 sec) 这当然是个问题-我们没有提到Holden我添加的可爱品牌。 这是因为联接在两个表中都查找匹配的行。由于汽车中没有任何类型的数据,Holden因此不会返回。这是我们可以使用outer联接的地方。这将返回一个表中的所有结果,无论它们是否与另一表中的结果匹配: select a.brand from brands a left outer join cars b on a.ID=b.brand group by a.brand +--------+ | brand | +--------+ | BMW | | Ford | | Holden | | Nissan | | Smart | | Toyota | +--------+ 6 rows in set (0.00 sec) 现在,有了这个功能,我们可以添加一个可爱的聚合函数来获得计数,并让老板暂时离开。 select a.brand, count(b.id) as countOfBrand from brands a left outer join cars b on a.ID=b.brand group by a.brand +--------+--------------+ | brand | countOfBrand | +--------+--------------+ | BMW | 2 | | Ford | 2 | | Holden | 0 | | Nissan | 1 | | Smart | 1 | | Toyota | 5 | +--------+--------------+ 6 rows in set (0.00 sec) 这样一来,老板就走了。 现在,为了更详细地说明这一点,外部联接可以是left或right类型。左或右定义完全包含哪个表。A left outer join将包括左侧表中的所有行,而(您猜对了)a right outer join将右侧表中的所有结果带入结果中。 某些数据库允许使用a full outer join,这将从两个表中带回结果(无论是否匹配),但是并非所有数据库都支持。 现在,我可能想知道此时,您想知道是否可以在查询中合并联接类型-答案是肯定的,您绝对可以。 select b.brand, c.color, count(a.id) as countOfBrand from cars a right outer join brands b on b.ID=a.brand join colors c on a.color=c.ID group by a.brand, c.color +--------+-------+--------------+ | brand | color | countOfBrand | +--------+-------+--------------+ | Ford | Blue | 1 | | Ford | White | 1 | | Toyota | Black | 1 | | Toyota | Green | 2 | | Toyota | Red | 1 | | Nissan | Black | 1 | | Smart | White | 1 | | BMW | Blue | 1 | | BMW | White | 1 | +--------+-------+--------------+ 9 rows in set (0.00 sec) 那么,为什么不是预期的结果呢?这是因为尽管我们选择了从汽车到品牌的外部联接,但未在颜色联接中指定-因此特定联接只会带回在两个表中都匹配的结果。 这是可以获取我们期望的结果的查询: select a.brand, c.color, count(b.id) as countOfBrand from brands a left outer join cars b on a.ID=b.brand left outer join colors c on b.color=c.ID group by a.brand, c.color +--------+-------+--------------+ | brand | color | countOfBrand | +--------+-------+--------------+ | BMW | Blue | 1 | | BMW | White | 1 | | Ford | Blue | 1 | | Ford | White | 1 | | Holden | NULL | 0 | | Nissan | Black | 1 | | Smart | White | 1 | | Toyota | NULL | 1 | | Toyota | Black | 1 | | Toyota | Green | 2 | | Toyota | Red | 1 | +--------+-------+--------------+ 11 rows in set (0.00 sec) 如我们所见,查询中有两个外部联接,结果按预期进行。 现在,您问这些其他类型的联接如何?那路口呢? 好吧,并非所有数据库都支持,intersection但是几乎所有数据库都将允许您通过联接(或至少结构良好的where语句)创建交集。 Intersection是一种连接类型,与union上述的连接有点类似-但区别在于,它仅返回由联合连接的各个单个查询之间相同(并且我的意思是相同)的数据行。仅返回在各方面相同的行。 一个简单的例子是这样的: select * from colors where ID>2 intersect select * from colors where id<4 虽然普通union查询将返回表的所有行(第一个查询返回,ID>2而第二个返回具有ID<4)将形成一个完整的集合,但相交查询将仅返回id=3符合两个条件的行。 现在,如果您的数据库不支持intersect查询,则可以通过以下查询轻松完成以上操作: select a.ID, a.color, a.paint from colors a join colors b on a.ID=b.ID where a.ID>2 and b.ID<4 +----+-------+----------+ | ID | color | paint | +----+-------+----------+ | 3 | Blue | Metallic | +----+-------+----------+ 1 row in set (0.00 sec) 如果希望使用本身不支持交集查询的数据库在两个不同的表之间执行交集,则需要在表的每一列上创建一个联接。

保持可爱mmm 2020-05-08 11:31:28 0 浏览量 回答数 0

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134题 其实就是水平扩容了,Zookeeper在这方面不太好。两种方式:全部重启:关闭所有Zookeeper服务,修改配置之后启动。不影响之前客户端的会话。逐个重启:这是比较常用的方式。 133题 集群最低3(2N+1)台,保证奇数,主要是为了选举算法。一个由 3 台机器构成的 ZooKeeper 集群,能够在挂掉 1 台机器后依然正常工作,而对于一个由 5 台服务器构成的 ZooKeeper 集群,能够对 2 台机器挂掉的情况进行容灾。注意,如果是一个由6台服务器构成的 ZooKeeper 集群,同样只能够挂掉 2 台机器,因为如果挂掉 3 台,剩下的机器就无法实现过半了。 132题 基于“过半”设计原则,ZooKeeper 在运行期间,集群中至少有过半的机器保存了最新的数据。因此,只要集群中超过半数的机器还能够正常工作,整个集群就能够对外提供服务。 131题 不是。官方声明:一个Watch事件是一个一次性的触发器,当被设置了Watch的数据发生了改变的时候,则服务器将这个改变发送给设置了Watch的客户端,以便通知它们。为什么不是永久的,举个例子,如果服务端变动频繁,而监听的客户端很多情况下,每次变动都要通知到所有的客户端,这太消耗性能了。一般是客户端执行getData(“/节点A”,true),如果节点A发生了变更或删除,客户端会得到它的watch事件,但是在之后节点A又发生了变更,而客户端又没有设置watch事件,就不再给客户端发送。在实际应用中,很多情况下,我们的客户端不需要知道服务端的每一次变动,我只要最新的数据即可。 130题 数据发布/订阅,负载均衡,命名服务,分布式协调/通知,集群管理,Master 选举,分布式锁,分布式队列 129题 客户端 SendThread 线程接收事件通知, 交由 EventThread 线程回调 Watcher。客户端的 Watcher 机制同样是一次性的, 一旦被触发后, 该 Watcher 就失效了。 128题 1、服务端接收 Watcher 并存储; 2、Watcher 触发; 2.1 封装 WatchedEvent; 2.2 查询 Watcher; 2.3 没找到;说明没有客户端在该数据节点上注册过 Watcher; 2.4 找到;提取并从 WatchTable 和 Watch2Paths 中删除对应 Watcher; 3、调用 process 方法来触发 Watcher。 127题 1.调用 getData()/getChildren()/exist()三个 API,传入 Watcher 对象 2.标记请求 request,封装 Watcher 到 WatchRegistration 3.封装成 Packet 对象,发服务端发送 request 4.收到服务端响应后,将 Watcher 注册到 ZKWatcherManager 中进行管理 5.请求返回,完成注册。 126题 Zookeeper 允许客户端向服务端的某个 Znode 注册一个 Watcher 监听,当服务端的一些指定事件触发了这个 Watcher,服务端会向指定客户端发送一个事件通知来实现分布式的通知功能,然后客户端根据 Watcher 通知状态和事件类型做出业务上的改变。工作机制:(1)客户端注册 watcher(2)服务端处理 watcher(3)客户端回调 watcher 125题 服务器具有四种状态,分别是 LOOKING、FOLLOWING、LEADING、OBSERVING。 LOOKING:寻 找 Leader 状态。当服务器处于该状态时,它会认为当前集群中没有 Leader,因此需要进入 Leader 选举状态。 FOLLOWING:跟随者状态。表明当前服务器角色是 Follower。 LEADING:领导者状态。表明当前服务器角色是 Leader。 OBSERVING:观察者状态。表明当前服务器角色是 Observer。 124题 Zookeeper 有三种部署模式:单机部署:一台集群上运行;集群部署:多台集群运行;伪集群部署:一台集群启动多个 Zookeeper 实例运行。 123题 Paxos算法是分布式选举算法,Zookeeper使用的 ZAB协议(Zookeeper原子广播),二者有相同的地方,比如都有一个Leader,用来协调N个Follower的运行;Leader要等待超半数的Follower做出正确反馈之后才进行提案;二者都有一个值来代表Leader的周期。不同的地方在于:ZAB用来构建高可用的分布式数据主备系统(Zookeeper),Paxos是用来构建分布式一致性状态机系统。Paxos算法、ZAB协议要想讲清楚可不是一时半会的事儿,自1990年莱斯利·兰伯特提出Paxos算法以来,因为晦涩难懂并没有受到重视。后续几年,兰伯特通过好几篇论文对其进行更进一步地解释,也直到06年谷歌发表了三篇论文,选择Paxos作为chubby cell的一致性算法,Paxos才真正流行起来。对于普通开发者来说,尤其是学习使用Zookeeper的开发者明确一点就好:分布式Zookeeper选举Leader服务器的算法与Paxos有很深的关系。 122题 ZAB协议是为分布式协调服务Zookeeper专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议(paxos算法的一种实现)。ZAB协议包括两种基本的模式:崩溃恢复和消息广播。当整个zookeeper集群刚刚启动或者Leader服务器宕机、重启或者网络故障导致不存在过半的服务器与Leader服务器保持正常通信时,所有进程(服务器)进入崩溃恢复模式,首先选举产生新的Leader服务器,然后集群中Follower服务器开始与新的Leader服务器进行数据同步,当集群中超过半数机器与该Leader服务器完成数据同步之后,退出恢复模式进入消息广播模式,Leader服务器开始接收客户端的事务请求生成事物提案来进行事务请求处理。 121题 Zookeeper本身也是集群,推荐配置不少于3个服务器。Zookeeper自身也要保证当一个节点宕机时,其他节点会继续提供服务。如果是一个Follower宕机,还有2台服务器提供访问,因为Zookeeper上的数据是有多个副本的,数据并不会丢失;如果是一个Leader宕机,Zookeeper会选举出新的Leader。ZK集群的机制是只要超过半数的节点正常,集群就能正常提供服务。只有在ZK节点挂得太多,只剩一半或不到一半节点能工作,集群才失效。所以,3个节点的cluster可以挂掉1个节点(leader可以得到2票>1.5),2个节点的cluster就不能挂掉任何1个节点了(leader可以得到1票<=1)。 120题 选完Leader以后,zk就进入状态同步过程。1、Leader等待server连接;2、Follower连接leader,将最大的zxid发送给leader;3、Leader根据follower的zxid确定同步点;4、完成同步后通知follower 已经成为uptodate状态;5、Follower收到uptodate消息后,又可以重新接受client的请求进行服务了。 119题 在zookeeper集群中也是一样,每个节点都会投票,如果某个节点获得超过半数以上的节点的投票,则该节点就是leader节点了。zookeeper中有三种选举算法,分别是LeaderElection,FastLeaderElection,AuthLeaderElection, FastLeaderElection此算法和LeaderElection不同的是它不会像后者那样在每轮投票中要搜集到所有结果后才统计投票结果,而是不断的统计结果,一旦没有新的影响leader结果的notification出现就返回投票结果。这样的效率更高。 118题 zk的负载均衡是可以调控,nginx只是能调权重,其他需要可控的都需要自己写插件;但是nginx的吞吐量比zk大很多,应该说按业务选择用哪种方式。 117题 Zookeeper 的核心是原子广播,这个机制保证了各个Server之间的同步。实现这个机制的协议叫做Zab协议。Zab协议有两种模式,它们分别是恢复模式(选主)和广播模式(同步)。当服务启动或者在领导者崩溃后,Zab就进入了恢复模式,当领导者被选举出来,且大多数Server完成了和 leader的状态同步以后,恢复模式就结束了。状态同步保证了leader和Server具有相同的系统状态。 116题 有临时节点和永久节点,分再细一点有临时有序/无序节点,有永久有序/无序节点。当创建临时节点的程序结束后,临时节点会自动消失,临时节点上的数据也会一起消失。 115题 在分布式环境中,有些业务逻辑只需要集群中的某一台机器进行执行,其他的机器可以共享这个结果,这样可以大大减少重复计算,提高性能,这就是主节点存在的意义。 114题 ZooKeeper 实现分布式事务,类似于两阶段提交,总共分为以下 4 步:客户端先给 ZooKeeper 节点发送写请求;ZooKeeper 节点将写请求转发给 Leader 节点,Leader 广播给集群要求投票,等待确认;Leader 收到确认,统计投票,票数过半则提交事务;事务提交成功后,ZooKeeper 节点告知客户端。 113题 ZooKeeper 实现分布式锁的步骤如下:客户端连接 ZooKeeper,并在 /lock 下创建临时的且有序的子节点,第一个客户端对应的子节点为 /lock/lock-10000000001,第二个为 /lock/lock-10000000002,以此类推。客户端获取 /lock 下的子节点列表,判断自己创建的子节点是否为当前子节点列表中序号最小的子节点,如果是则认为获得锁,否则监听刚好在自己之前一位的子节点删除消息,获得子节点变更通知后重复此步骤直至获得锁;执行业务代码;完成业务流程后,删除对应的子节点释放锁。 112题 ZooKeeper 特性如下:顺序一致性(Sequential Consistency):来自相同客户端提交的事务,ZooKeeper 将严格按照其提交顺序依次执行;原子性(Atomicity):于 ZooKeeper 集群中提交事务,事务将“全部完成”或“全部未完成”,不存在“部分完成”;单一系统镜像(Single System Image):客户端连接到 ZooKeeper 集群的任意节点,其获得的数据视图都是相同的;可靠性(Reliability):事务一旦完成,其产生的状态变化将永久保留,直到其他事务进行覆盖;实时性(Timeliness):事务一旦完成,客户端将于限定的时间段内,获得最新的数据。 111题 ZooKeeper 通常有三种搭建模式:单机模式:zoo.cfg 中只配置一个 server.id 就是单机模式了,此模式一般用在测试环境,如果当前主机宕机,那么所有依赖于当前 ZooKeeper 服务工作的其他服务器都不能进行正常工作;伪分布式模式:在一台机器启动不同端口的 ZooKeeper,配置到 zoo.cfg 中,和单机模式相同,此模式一般用在测试环境;分布式模式:多台机器各自配置 zoo.cfg 文件,将各自互相加入服务器列表,上面搭建的集群就是这种完全分布式。 110题 ZooKeeper 主要提供以下功能:分布式服务注册与订阅:在分布式环境中,为了保证高可用性,通常同一个应用或同一个服务的提供方都会部署多份,达到对等服务。而消费者就须要在这些对等的服务器中选择一个来执行相关的业务逻辑,比较典型的服务注册与订阅,如 Dubbo。分布式配置中心:发布与订阅模型,即所谓的配置中心,顾名思义就是发布者将数据发布到 ZooKeeper 节点上,供订阅者获取数据,实现配置信息的集中式管理和动态更新。命名服务:在分布式系统中,通过命名服务客户端应用能够根据指定名字来获取资源、服务地址和提供者等信息。分布式锁:这个主要得益于 ZooKeeper 为我们保证了数据的强一致性。 109题 Dubbo是 SOA 时代的产物,它的关注点主要在于服务的调用,流量分发、流量监控和熔断。而 Spring Cloud诞生于微服务架构时代,考虑的是微服务治理的方方面面,另外由于依托了 Spirng、Spirng Boot的优势之上,两个框架在开始目标就不一致,Dubbo 定位服务治理、Spirng Cloud 是一个生态。 108题 Dubbo通过Token令牌防止用户绕过注册中心直连,然后在注册中心上管理授权。Dubbo还提供服务黑白名单,来控制服务所允许的调用方。 107题 Dubbo超时时间设置有两种方式: 服务提供者端设置超时时间,在Dubbo的用户文档中,推荐如果能在服务端多配置就尽量多配置,因为服务提供者比消费者更清楚自己提供的服务特性。 服务消费者端设置超时时间,如果在消费者端设置了超时时间,以消费者端为主,即优先级更高。因为服务调用方设置超时时间控制性更灵活。如果消费方超时,服务端线程不会定制,会产生警告。 106题 Random LoadBalance: 随机选取提供者策略,有利于动态调整提供者权重。截面碰撞率高,调用次数越多,分布越均匀; RoundRobin LoadBalance: 轮循选取提供者策略,平均分布,但是存在请求累积的问题; LeastActive LoadBalance: 最少活跃调用策略,解决慢提供者接收更少的请求; ConstantHash LoadBalance: 一致性Hash策略,使相同参数请求总是发到同一提供者,一台机器宕机,可以基于虚拟节点,分摊至其他提供者,避免引起提供者的剧烈变动; 缺省时为Random随机调用。 105题 Consumer(消费者),连接注册中心 ,并发送应用信息、所求服务信息至注册中心。 注册中心根据 消费 者所求服务信息匹配对应的提供者列表发送至Consumer 应用缓存。 Consumer 在发起远程调用时基于缓存的消费者列表择其一发起调用。 Provider 状态变更会实时通知注册中心、在由注册中心实时推送至Consumer。 104题 Provider:暴露服务的服务提供方。 Consumer:调用远程服务的服务消费方。 Registry:服务注册与发现的注册中心。 Monitor:统计服务的调用次调和调用时间的监控中心。 Container:服务运行容器。 103题 主要就是如下3个核心功能: Remoting:网络通信框架,提供对多种NIO框架抽象封装,包括“同步转异步”和“请求-响应”模式的信息交换方式。 Cluster:服务框架,提供基于接口方法的透明远程过程调用,包括多协议支持,以及软负载均衡,失败容错,地址路由,动态配置等集群支持。 Registry:服务注册,基于注册中心目录服务,使服务消费方能动态的查找服务提供方,使地址透明,使服务提供方可以平滑增加或减少机器。 102题 透明化的远程方法调用,就像调用本地方法一样调用远程方法,只需简单配置,没有任何API侵入。软负载均衡及容错机制,可在内网替代F5等硬件负载均衡器,降低成本,减少单点。服务自动注册与发现,不再需要写死服务提供方地址,注册中心基于接口名查询服务提供者的IP地址,并且能够平滑添加或删除服务提供者。 101题 垂直分表定义:将一个表按照字段分成多表,每个表存储其中一部分字段。水平分表是在同一个数据库内,把同一个表的数据按一定规则拆到多个表中。 100题 垂直分库是指按照业务将表进行分类,分布到不同的数据库上面,每个库可以放在不同的服务器上,它的核心理念是专库专用。水平分库是把同一个表的数据按一定规则拆到不同的数据库中,每个库可以放在不同的服务器上。 99题 QPS:每秒查询数。TPS:每秒处理事务数。Uptime:服务器已经运行的时间,单位秒。Questions:已经发送给数据库查询数。Com_select:查询次数,实际操作数据库的。Com_insert:插入次数。Com_delete:删除次数。Com_update:更新次数。Com_commit:事务次数。Com_rollback:回滚次数。 98题 如果需要跨主机进行JOIN,跨应用进行JOIN,或者数据库不能获得较好的执行计划,都可以自己通过程序来实现JOIN。 例如:SELECT a.,b. FROM a,b WHERE a.col1=b.col1 AND a.col2> 10 ORDER BY a.col2; 可以利用程序实现,先SELECT * FROM a WHERE a.col2>10 ORDER BY a.col2;–(1) 利用(1)的结果集,做循环,SELECT * FROM b WHERE b.col1=a.col1; 这样可以避免排序,可以在程序里控制执行的速度,有效降低数据库压力,也可以实现跨主机的JOIN。 97题 搭建复制的必备条件:复制的机器之间网络通畅,Master打开了binlog。 搭建复制步骤:建立用户并设置权限,修改配置文件,查看master状态,配置slave,启动从服务,查看slave状态,主从测试。 96题 Heartbeat方案:利用Heartbeat管理VIP,利用crm管理MySQL,MySQL进行双M复制。(Linux系统下没有分库的标准方案)。 LVS+Keepalived方案:利用Keepalived管理LVS和VIP,LVS分发请求到MySQL,MySQL进行双M复制。(Linux系统下无分库无事务的方案)。 Cobar方案:利用Cobar进行HA和分库,应用程序请求Cobar,Cobar转发请求道数据库。(有分库的标准方案,Unix下唯一方案)。 95题 聚集(clustered)索引,也叫聚簇索引,数据行的物理顺序与列值(一般是主键的那一列)的逻辑顺序相同,一个表中只能拥有一个聚集索引。但是,覆盖索引可以模拟多个聚集索引。存储引擎负责实现索引,因此不是所有的存储索引都支持聚集索引。当前,SolidDB和InnoDB是唯一支持聚集索引的存储引擎。 优点:可以把相关数据保存在一起。数据访问快。 缺点:聚集能最大限度地提升I/O密集负载的性能。聚集能最大限度地提升I/O密集负载的性能。建立在聚集索引上的表在插入新行,或者在行的主键被更新,该行必须被移动的时候会进行分页。聚集表可会比全表扫描慢,尤其在表存储得比较稀疏或因为分页而没有顺序存储的时候。第二(非聚集)索引可能会比预想的大,因为它们的叶子节点包含了被引用行的主键列。 94题 以下原因是导致mysql 表毁坏的常见原因: 服务器突然断电导致数据文件损坏; 强制关机,没有先关闭mysql 服务; mysqld 进程在写表时被杀掉; 使用myisamchk 的同时,mysqld 也在操作表; 磁盘故障;服务器死机;mysql 本身的bug 。 93题 1.定位慢查询 首先先打开慢查询日志设置慢查询时间; 2.分析慢查询(使用explain工具分析sql语句); 3.优化慢查询 。

游客ih62co2qqq5ww 2020-06-15 13:55:41 0 浏览量 回答数 0

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jack.cai 2019-12-01 21:00:28 15859 浏览量 回答数 3
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