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MSSQL2000升级到MSSQL2005最快速的方法

安装了sql server 2005以后,不管是32位还是64位, 都可以直接附加sql server 2000下创建的数据库文件。 也就是无需作任何更改即可直接使用数据库 升级到MSSQL2005的...
小艺 2019-12-01 21:25:29 6597 浏览量 回答数 0

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一、安装多个实例 数据库已将有"IP,1433"的实例了,想要再建立一个"IP,1533"实例——不需要卸载,重新运行安装程序setup.exe,建立新的实例。 1、主要实在【实例配置】选项卡,选中“命名实例”,输入“实例ID"和”实例根目录“。(实例根目录最好自定义在一个空间比较大的盘,不要使用默认的C盘) 网友百度经验:https://jingyan.baidu.com/article/49ad8bce9c8e9b5834d8fabc.html 安装完成后,打开SQL Server配置管理器:SQL Server网络配置可以看到建立的实例,下图的两个实例ID为MSSQLSERVER,MSSQLWIN 2.SQL Server配置管理器配置实例 (1)启用Named Pipes; ( 2) TCP/IP的端口号输入自己想设置的。 TCP/IP的端口号 二、关于实例的目录说明 SQL Server官方文档:https://docs.microsoft.com/zh-cn/sql/sql-server/install/file-locations-for-default-and-named-instances-of-sql-server?view=sql-server-2017 SQL Server服务器组件:分别是 数据库引擎、 Analysis Services和 Reporting Services,都有相应的目录。下图是上面提及的MSSQLWIN实例的目录, 实例根目录:D:\MS SQLSERVER 实例名:MSSQLWIN SQL Server版本:SQL Server 2014 对于 数据库引擎采用的是 MSSQL,后面依次跟有主版本号、下划线和次版本号(如果适用)、一个句点以及实例名。 对于 Analysis Services采用的是 MSAS,后面依次跟有主版本号、下划线和次版本号(如果适用)、一个句点以及实例名。 对于 Reporting Services采用的是 MSRS,后面依次跟有主版本号、下划线和次版本号(如果适用)、一个句点以及实例名。 三、数据库服务的启动 SQL Server配置管理器-SQL Server服务,下面框出来的就是数据库引擎服务 四、数据库远程连接 为了使得 Microsoft SQL Server Management Studio从另一台机器上连接数据库,需要将数据库引擎服务器名称改为IP地址+端口形式。 https://docs.microsoft.com/zh-cn/sql/relational-databases/lesson-2-connecting-from-another-computer?view=sql-server-2017 现在安装数据库服务的机器登录,执行下面SQL语句然后重启数据库服务,语句中的’IP地址'时数据库服务安装的IP地址。 declare @localserverName nvarchar(200) select @localserverName=@@ServerName exec sp_dropserver @localserverName,'droplogins' exec sp_addserver'IP地址','LOCAL' 五、搭建环境时后台程序需要建立ODBC连接到数据库,检查以下的要点 (1)实例名是否正确 (2)数据库服务器TCP/IP的1433端口是否打开 (3)网络是否PING通,PING不通关闭防火墙试试。 关于64位和32位ODBC 64位ODBC:操作系统是64位的,开始菜单-搜索程序和文件输入ODBC搜出来的就是64位的,ODBC数据源管理程序路径:C:\Windows\System32\odbcad32.exe 32位ODBC:路径:C:\Windows\SysWOW64\odbcad32.exe 六、数据库还原和备份 日常工作中,程序版本升级时经常要进行还原和备份: 备份: 1、右击数据库名-任务-备份,打开备份数据库对话框,点击“添加”,打开选择备份目标对话框; 2、输入文件名或者点击浏览,选择路径,输入备份文件名以.bak为后缀,一般默认的路径名是数据库引擎目录下的Backup文件夹下:D:\MS SQLSERVER\MSSQL12.MSSQLWIN\MSSQL\Backup 还原: 1、右击数据库名-任务-还原-数据库,打开还原数据库对话框,点击“添加”,打开选择备份目标对话框;“源”选中为“设备”,点击浏览,打开选择备份设别对话框。 2、点击添加,选择要还原的.bak文件。 七、将一个拷来的数据库安装入自己的数据库服务器 直接右击“数据库”-还原数据库-按照还原的步骤选中拷来的.bak文件即可 有时候删除了自己的数据库,从别处拷贝来了一个,需要根据自己数据库引擎SQLSERVER\MSSQL12.MSSQLWIN目录,勾选“将所有文件重新定位到文件夹”, 选择SQLSERVER\MSSQL12.MSSQLWIN\MSSQL\DATA,在点击开始还原 七、数据的分离与附加 在安装数据库实例时,如果实例路径没有修改是C盘,则数据库引擎、 Analysis Services和 Reporting Services的文件夹会安装在C盘下,那么数据库的备份.bak,数据,,日志文件 就会放在这里,时间一长充斥了大量占满C盘控件,这是就需要分离数据库,将占用很多控件的本分文件,数据文件搬家。 网友百度经验:https://jingyan.baidu.com/album/22fe7ced0d167a3002617fcd.html?picindex=2 https://www.cnblogs.com/zhouxiuquan/p/3285472.html 八、sa用户登录失败,错误18456 可以参考:https://jingyan.baidu.com/article/656db918faf80fe381249c1e.html
保持可爱mmm 2019-12-02 03:09:43 0 浏览量 回答数 0

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如果 c# 代码执行没有任何异常,它也会更新数据库。您可能在您的ConnectionString中使用过 AttachDbFilename=|DataDirectory|\yourDB.mdf,这表示更新的数据库位于项目的子文件夹BIN\DEBUG文件夹中。如果您想查看更新后的数据,只需将位于ssms中的bin/debug文件夹中的数据库附加上去即可。还要确保服务器资源管理器中的表尚未打开,如果它已经打开,则必须刷新它以显示更新的数据。请注意:正如评论中所提到的,应该始终使用参数化查询来避免Sql注入。
游客fq23g2xpzrsks 2019-12-21 21:21:09 0 浏览量 回答数 0

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2020年入选全球Gartner ABI魔力象限,为中国首个且唯一入选BI产品

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如何用DMS导出数据库

前提条件 用户已获取权限并登录到DMS控制台。 背景信息 这里以MySQL数据库为例进行说明。 操作步骤 登录DMS控制台后,界面如下图所示。选择要登录的MySQL数据库,单击 [backco...
云栖大讲堂 2019-12-01 21:29:21 1709 浏览量 回答数 0

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以下代码仅声明了一个包含MySQL查询的字符串变量: $sql = "INSERT INTO users (username, password, email) VALUES ('".$_POST["username"]."','".$_POST["password"]."','".$_POST["email"]."')"; 它不执行查询。为此,您需要使用一些功能,但让我先解释一下。 永远不要信任用户输入:永远不要将用户输入(例如来自$_GET或的表单输入$_POST)直接附加到查询中。有人可以以这种方式小心地操作输入,以免对您的数据库造成严重损害。这就是所谓的SQL注入。您可以在这里了解更多信息 为了保护脚本免受此类攻击,您必须使用“预处理语句”。有关准备好的声明的更多信息,请点击此处 将准备好的语句包括在您的代码中,如下所示: $sql = "INSERT INTO users (username, password, email) VALUES (?,?,?)"; 注意如何将?用作值的占位符。接下来,您应该使用mysqli_prepare以下语句准备语句: $stmt = mysqli_prepare($sql); 然后开始将输入变量绑定到准备好的语句: $stmt->bind_param("sss", $_POST['username'], $_POST['email'], $_POST['password']); 最后执行准备好的语句。(这是实际插入的地方) $stmt->execute(); 注意尽管不是问题的一部分,但我强烈建议您不要以明文形式存储密码。相反,您应该使用password_hash存储密码的哈希值来源:stack overflow
保持可爱mmm 2020-05-11 16:43:24 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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Java开发工程师必备技能

java开发工程师必备技能 操作系统: Windows系统 Linux系统 中间件: Tomcat WebLogic 是一个基于JAVAEE架构的中间件,BEA WebLogic是用于开发、集成、部...
小柒2012 2019-12-01 20:55:20 11780 浏览量 回答数 3

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Quick BI v2.2 新功能发布 1,新增HybridDB for MySQL 数据源 。 2,个人空间下新增可嵌入第三方系统报表的管理控制页面,用户可以自己新增嵌入第三方系统报表࿰...
反向一觉 2019-12-01 21:02:56 1049 浏览量 回答数 0

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Checkpoint介绍 checkpoint机制是Flink可靠性的基石,可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时,能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态,保 证应用流图状态的一致性。Flink的checkpoint机制原理来自“Chandy-Lamport algorithm”算法。 每个需要checkpoint的应用在启动时,Flink的JobManager为其创建一个 CheckpointCoordinator,CheckpointCoordinator全权负责本应用的快照制作。 CheckpointCoordinator周期性的向该流应用的所有source算子发送barrier。 2.当某个source算子收到一个barrier时,便暂停数据处理过程,然后将自己的当前状 态制作成快照,并保存到指定的持久化存储中,最后向CheckpointCoordinator报告 自己快照制作情况,同时向自身所有下游算子广播该barrier,恢复数据处理 3.下游算子收到barrier之后,会暂停自己的数据处理过程,然后将自身的相关状态制作成快照,并保存到指定的持久化存储中,最后向CheckpointCoordinator报告自身 快照情况,同时向自身所有下游算子广播该barrier,恢复数据处理。 每个算子按照步骤3不断制作快照并向下游广播,直到最后barrier传递到sink算子,快照制作完成。 当CheckpointCoordinator收到所有算子的报告之后,认为该周期的快照制作成功; 否则,如果在规定的时间内没有收到所有算子的报告,则认为本周期快照制作失败 如果一个算子有两个输入源,则暂时阻塞先收到barrier的输入源,等到第二个输入源相 同编号的barrier到来时,再制作自身快照并向下游广播该barrier。具体如下图所示 两个输入源 checkpoint 过程 假设算子C有A和B两个输入源 在第i个快照周期中,由于某些原因(如处理时延、网络时延等)输入源A发出的 barrier先到来,这时算子C暂时将输入源A的输入通道阻塞,仅收输入源B的数据。 当输入源B发出的barrier到来时,算子C制作自身快照并向CheckpointCoordinator报 告自身的快照制作情况,然后将两个barrier合并为一个,向下游所有的算子广播。 当由于某些原因出现故障时,CheckpointCoordinator通知流图上所有算子统一恢复到某 个周期的checkpoint状态,然后恢复数据流处理。分布式checkpoint机制保证了数据仅被 处理一次(Exactly Once)。 持久化存储 目前,Checkpoint持久化存储可以使用如下三种: MemStateBackend 该持久化存储主要将快照数据保存到JobManager的内存中,仅适合作为测试以及 快照的数据量非常小时使用,并不推荐用作大规模商业部署。 FsStateBackend 该持久化存储主要将快照数据保存到文件系统中,目前支持的文件系统主要是 HDFS和本地文件。如果使用HDFS,则初始化FsStateBackend时,需要传入以 “hdfs://”开头的路径(即: new FsStateBackend("hdfs:///hacluster/checkpoint")), 如果使用本地文件,则需要传入以“file://”开头的路径(即:new FsStateBackend("file:///Data"))。在分布式情况下,不推荐使用本地文件。如果某 个算子在节点A上失败,在节点B上恢复,使用本地文件时,在B上无法读取节点 A上的数据,导致状态恢复失败。 RocksDBStateBackend RocksDBStatBackend介于本地文件和HDFS之间,平时使用RocksDB的功能,将数 据持久化到本地文件中,当制作快照时,将本地数据制作成快照,并持久化到 FsStateBackend中(FsStateBackend不必用户特别指明,只需在初始化时传入HDFS 或本地路径即可,如new RocksDBStateBackend("hdfs:///hacluster/checkpoint")或new RocksDBStateBackend("file:///Data"))。 如果用户使用自定义窗口(window),不推荐用户使用RocksDBStateBackend。在自 定义窗口中,状态以ListState的形式保存在StatBackend中,如果一个key值中有多 个value值,则RocksDB读取该种ListState非常缓慢,影响性能。用户可以根据应用 的具体情况选择FsStateBackend+HDFS或RocksStateBackend+HDFS。 语法 ​ val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment() // start a checkpoint every 1000 ms env.enableCheckpointing(1000) // advanced options: // 设置checkpoint的执行模式,最多执行一次或者至少执行一次 env.getCheckpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE) // 设置checkpoint的超时时间 env.getCheckpointConfig.setCheckpointTimeout(60000) // 如果在只做快照过程中出现错误,是否让整体任务失败:true是 false不是 env.getCheckpointConfig.setFailTasksOnCheckpointingErrors(false) //设置同一时间有多少 个checkpoint可以同时执行 env.getCheckpointConfig.setMaxConcurrentCheckpoints(1) ​ 例子 需求 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量,然后对统计的结果值进行checkpoint处理 数据规划 使用自定义算子每秒钟产生大约10000条数据。 
 产生的数据为一个四元组(Long,String,String,Integer)—------(id,name,info,count)。 
 数据经统计后,统计结果打印到终端输出。 
 打印输出的结果为Long类型的数据。 
 开发思路 
 source算子每隔1秒钟发送10000条数据,并注入到Window算子中。 window算子每隔1秒钟统计一次最近4秒钟内数据数量。 每隔1秒钟将统计结果打印到终端 每隔6秒钟触发一次checkpoint,然后将checkpoint的结果保存到HDFS中。 //发送数据形式 case class SEvent(id: Long, name: String, info: String, count: Int) class SEventSourceWithChk extends RichSourceFunction[SEvent]{ private var count = 0L private var isRunning = true private val alphabet = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWZYX0987654321" // 任务取消时调用 override def cancel(): Unit = { isRunning = false } //// source算子的逻辑,即:每秒钟向流图中注入10000个元组 override def run(sourceContext: SourceContext[SEvent]): Unit = { while(isRunning) { for (i <- 0 until 10000) { sourceContext.collect(SEvent(1, "hello-"+count, alphabet,1)) count += 1L } Thread.sleep(1000) } } } /** 该段代码是流图定义代码,具体实现业务流程,另外,代码中窗口的触发时间使 用了event time。 */ object FlinkEventTimeAPIChkMain { def main(args: Array[String]): Unit ={ val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://hadoop01:9000/flink-checkpoint/checkpoint/")) env.getCheckpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE) env.getCheckpointConfig.setCheckpointInterval(6000) env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime) // 应用逻辑 val source: DataStream[SEvent] = env.addSource(new SEventSourceWithChk) source.assignTimestampsAndWatermarks(new AssignerWithPeriodicWatermarks[SEvent] { // 设置watermark override def getCurrentWatermark: Watermark = { new Watermark(System.currentTimeMillis()) } // 给每个元组打上时间戳 override def extractTimestamp(t: SEvent, l: Long): Long = { System.currentTimeMillis() } }) .keyBy(0) .window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(4), Time.seconds(1))) .apply(new WindowStatisticWithChk) .print() env.execute() } } //该数据在算子制作快照时用于保存到目前为止算子记录的数据条数。 // 用户自定义状态 class UDFState extends Serializable{ private var count = 0L // 设置用户自定义状态 def setState(s: Long) = count = s // 获取用户自定状态 def getState = count } //该段代码是window算子的代码,每当触发计算时统计窗口中元组数量。 class WindowStatisticWithChk extends WindowFunction[SEvent, Long, Tuple, TimeWindow] with ListCheckpointed[UDFState]{ private var total = 0L // window算子的实现逻辑,即:统计window中元组的数量 override def apply(key: Tuple, window: TimeWindow, input: Iterable[SEvent], out: Collector[Long]): Unit = { var count = 0L for (event <- input) { count += 1L } total += count out.collect(count) } // 从自定义快照中恢复状态 override def restoreState(state: util.List[UDFState]): Unit = { val udfState = state.get(0) total = udfState.getState } // 制作自定义状态快照 override def snapshotState(checkpointId: Long, timestamp: Long): util.List[UDFState] = { val udfList: util.ArrayList[UDFState] = new util.ArrayList[UDFState] val udfState = new UDFState udfState.setState(total) udfList.add(udfState) udfList } } flink-SQL Table API和SQL捆绑在flink-table Maven工件中。必须将以下依赖项添加到你的项目才能使用Table API和SQL: org.apache.flink flink-table_2.11 1.5.0 另外,你需要为Flink的Scala批处理或流式API添加依赖项。对于批量查询,您需要添加: org.apache.flink flink-scala_2.11 1.5.0 Table API和SQL程序的结构 Flink的批处理和流处理的Table API和SQL程序遵循相同的模式; 所以我们只需要使用一种来演示即可 要想执行flink的SQL语句,首先需要获取SQL的执行环境: 两种方式(batch和streaming): // *************** // STREAMING QUERY // *************** val sEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // create a TableEnvironment for streaming queries val sTableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(sEnv) // *********** // BATCH QUERY // *********** val bEnv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // create a TableEnvironment for batch queries val bTableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(bEnv) 通过getTableEnvironment可以获取TableEnviromment;这个TableEnviromment是Table API和SQL集成的核心概念。它负责: 在内部目录中注册一个表 注册外部目录 执行SQL查询 注册用户定义的(标量,表格或聚合)函数 转换DataStream或DataSet成Table 持有一个ExecutionEnvironment或一个参考StreamExecutionEnvironment 在内部目录中注册一个表 TableEnvironment维护一个按名称注册的表的目录。有两种类型的表格,输入表格和输出表格。 输入表可以在Table API和SQL查询中引用并提供输入数据。输出表可用于将表API或SQL查询的结果发送到外部系统 输入表可以从各种来源注册: 现有Table对象,通常是表API或SQL查询的结果。 TableSource,它访问外部数据,例如文件,数据库或消息传递系统。 DataStream或DataSet来自DataStream或DataSet程序。 输出表可以使用注册TableSink。 注册一个表 // get a TableEnvironment val tableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env) // register the Table projTable as table "projectedX" tableEnv.registerTable("projectedTable", projTable) // Table is the result of a simple projection query val projTable: Table = tableEnv.scan("projectedTable ").select(...) 注册一个tableSource TableSource提供对存储在诸如数据库(MySQL,HBase等),具有特定编码(CSV,Apache [Parquet,Avro,ORC],...)的文件的存储系统中的外部数据的访问或者消息传送系统(Apache Kafka,RabbitMQ,...) // get a TableEnvironment val tableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env) // create a TableSource val csvSource: TableSource = new CsvTableSource("/path/to/file", ...) // register the TableSource as table "CsvTable" tableEnv.registerTableSource("CsvTable", csvSource) 注册一个tableSink 注册TableSink可用于将表API或SQL查询的结果发送到外部存储系统,如数据库,键值存储,消息队列或文件系统(使用不同的编码,例如CSV,Apache [Parquet ,Avro,ORC],...) // get a TableEnvironment val tableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env) // create a TableSink val csvSink: TableSink = new CsvTableSink("/path/to/file", ...) // define the field names and types val fieldNames: Array[String] = Array("a", "b", "c") val fieldTypes: Array[TypeInformation[_]] = Array(Types.INT, Types.STRING, Types.LONG) // register the TableSink as table "CsvSinkTable" tableEnv.registerTableSink("CsvSinkTable", fieldNames, fieldTypes, csvSink) 例子 //创建batch执行环境 val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment //创建table环境用于batch查询 val tableEnvironment = TableEnvironment.getTableEnvironment(env) //加载外部数据 val csvTableSource = CsvTableSource.builder() .path("data1.csv")//文件路径 .field("id" , Types.INT)//第一列数据 .field("name" , Types.STRING)//第二列数据 .field("age" , Types.INT)//第三列数据 .fieldDelimiter(",")//列分隔符,默认是"," .lineDelimiter("\n")//换行符 .ignoreFirstLine()//忽略第一行 .ignoreParseErrors()//忽略解析错误 .build() //将外部数据构建成表 tableEnvironment.registerTableSource("tableA" , csvTableSource) //TODO 1:使用table方式查询数据 val table = tableEnvironment.scan("tableA").select("id , name , age").filter("name == 'lisi'") //将数据写出去 table.writeToSink(new CsvTableSink("bbb" , "," , 1 , FileSystem.WriteMode.OVERWRITE)) //TODO 2:使用sql方式 // val sqlResult = tableEnvironment.sqlQuery("select id,name,age from tableA where id > 0 order by id limit 2") //// //将数据写出去 // sqlResult.writeToSink(new CsvTableSink("aaaaaa.csv", ",", 1, FileSystem.WriteMode.OVERWRITE)) able和DataStream和DataSet的集成 1:将DataStream或DataSet转换为表格 在上面的例子讲解中,直接使用的是:registerTableSource注册表 对于flink来说,还有更灵活的方式:比如直接注册DataStream或者DataSet转换为一张表。 然后DataStream或者DataSet就相当于表,这样可以继续使用SQL来操作流或者批次的数据 语法: // get TableEnvironment // registration of a DataSet is equivalent Env:DataStream val tableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env) val stream: DataStream[(Long, String)] = ... // register the DataStream as Table "myTable" with fields "f0", "f1" tableEnv.registerDataStream("myTable", stream) 例子 object SQLToDataSetAndStreamSet { def main(args: Array[String]): Unit = { // set up execution environment val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment val tEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env) //构造数据 val orderA: DataStream[Order] = env.fromCollection(Seq( Order(1L, "beer", 3), Order(1L, "diaper", 4), Order(3L, "rubber", 2))) val orderB: DataStream[Order] = env.fromCollection(Seq( Order(2L, "pen", 3), Order(2L, "rubber", 3), Order(4L, "beer", 1))) // 根据数据注册表 tEnv.registerDataStream("OrderA", orderA) tEnv.registerDataStream("OrderB", orderB) // union the two tables val result = tEnv.sqlQuery( "SELECT * FROM OrderA WHERE amount > 2 UNION ALL " + "SELECT * FROM OrderB WHERE amount < 2") result.writeToSink(new CsvTableSink("ccc" , "," , 1 , FileSystem.WriteMode.OVERWRITE)) env.execute() } } case class Order(user: Long, product: String, amount: Int) 将表转换为DataStream或DataSet A Table可以转换成a DataStream或DataSet。通过这种方式,可以在Table API或SQL查询的结果上运行自定义的DataStream或DataSet程序 1:将表转换为DataStream 有两种模式可以将 Table转换为DataStream: 1:Append Mode 将一个表附加到流上 2:Retract Mode 将表转换为流 语法格式: // get TableEnvironment. // registration of a DataSet is equivalent // ge val tableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env) // Table with two fields (String name, Integer age) val table: Table = ... // convert the Table into an append DataStream of Row val dsRow: DataStream[Row] = tableEnv.toAppendStreamRow // convert the Table into an append DataStream of Tuple2[String, Int] val dsTuple: DataStream[(String, Int)] dsTuple = tableEnv.toAppendStream(String, Int) // convert the Table into a retract DataStream of Row. // A retract stream of type X is a DataStream[(Boolean, X)]. // The boolean field indicates the type of the change. // True is INSERT, false is DELETE. val retractStream: DataStream[(Boolean, Row)] = tableEnv.toRetractStreamRow 例子: object TableTODataSet_DataStream { def main(args: Array[String]): Unit = { //构造数据,转换为table val data = List( Peoject(1L, 1, "Hello"), Peoject(2L, 2, "Hello"), Peoject(3L, 3, "Hello"), Peoject(4L, 4, "Hello"), Peoject(5L, 5, "Hello"), Peoject(6L, 6, "Hello"), Peoject(7L, 7, "Hello World"), Peoject(8L, 8, "Hello World"), Peoject(8L, 8, "Hello World"), Peoject(20L, 20, "Hello World")) val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment env.setParallelism(1) val tEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env) val stream = env.fromCollection(data) val table: Table = tEnv.fromDataStream(stream) //TODO 将table转换为DataStream----[数控等离子切割机](http://www.158cnc.com)[http://www.158cnc.com](http://www.158cnc.com)将一个表附加到流上Append Mode val appendStream: DataStream[Peoject] = tEnv.toAppendStream[Peoject](table) //TODO 将表转换为流Retract Mode true代表添加消息,false代表撤销消息 val retractStream: DataStream[(Boolean, Peoject)] = tEnv.toRetractStream[Peoject](table) retractStream.print() env.execute() } } case class Peoject(user: Long, index: Int, content: String) 将表转换为DataSet 语法格式 // get TableEnvironment // registration of a DataSet is equivalent val tableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env) // Table with two fields (String name, Integer age) val table: Table = ... // convert the Table into a DataSet of Row val dsRow: DataSet[Row] = tableEnv.toDataSetRow // convert the Table into a DataSet of Tuple2[String, Int] val dsTuple: DataSet[(String, Int)] = tableEnv.toDataSet(String, Int) 例子: case class Peoject(user: Long, index: Int, content: String) object TableTODataSet{ def main(args: Array[String]): Unit = { //构造数据,转换为table val data = List( Peoject(1L, 1, "Hello"), Peoject(2L, 2, "Hello"), Peoject(3L, 3, "Hello"), Peoject(4L, 4, "Hello"), Peoject(5L, 5, "Hello"), Peoject(6L, 6, "Hello"), Peoject(7L, 7, "Hello World"), Peoject(8L, 8, "Hello World"), Peoject(8L, 8, "Hello World"), Peoject(20L, 20, "Hello World")) //初始化环境,加载table数据 val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment env.setParallelism(1) val tableEnvironment = TableEnvironment.getTableEnvironment(env) val collection: DataSet[Peoject] = env.fromCollection(data) val table: Table = tableEnvironment.fromDataSet(collection) //TODO 将table转换为dataSet val toDataSet: DataSet[Peoject] = tableEnvironment.toDataSet[Peoject](table) toDataSet.print() // env.execute() } }
凹凹凸曼 2020-06-16 19:23:12 0 浏览量 回答数 0

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共享锁(S):SELECT * FROM table_name WHERE ... LOCK IN SHARE MODE 排他锁(X):SELECT * FROM table_name WHERE ... FOR UPDATE 锁的类别有两种分法: 1. 从数据库系统的角度来看:分为独占锁(即排它锁),共享锁和更新锁 MS-SQL Server 使用以下资源锁模式。 锁模式 描述 共享 (S) 用于不更改或不更新数据的操作(只读操作),如 SELECT 语句。 更新 (U) 用于可更新的资源中。防止当多个会话在读取、锁定以及随后可能进行的资源更新时发生常见形式的死锁。 排它 (X) 用于数据修改操作,例如 INSERT、UPDATE 或 DELETE。确保不会同时同一资源进行多重更新。 意向锁 用于建立锁的层次结构。意向锁的类型为:意向共享 (IS)、意向排它 (IX) 以及与意向排它共享 (SIX)。 架构锁 在执行依赖于表架构的操作时使用。架构锁的类型为:架构修改 (Sch-M) 和架构稳定性 (Sch-S)。 大容量更新 (BU) 向表中大容量复制数据并指定了 TABLOCK 提示时使用。 共享锁 共享 (S) 锁允许并发事务读取 (SELECT) 一个资源。资源上存在共享 (S) 锁时,任何其它事务都不能修改数据。一旦已经读取数据,便立即释放资源上的共享 (S) 锁,除非将事务隔离级别设置为可重复读或更高级别,或者在事务生存周期内用锁定提示保留共享 (S) 锁。 更新锁 更新 (U) 锁可以防止通常形式的死锁。一般更新模式由一个事务组成,此事务读取记录,获取资源(页或行)的共享 (S) 锁,然后修改行,此操作要求锁转换为排它 (X) 锁。如果两个事务获得了资源上的共享模式锁,然后试图同时更新数据,则一个事务尝试将锁转换为排它 (X) 锁。共享模式到排它锁的转换必须等待一段时间,因为一个事务的排它锁与其它事务的共享模式锁不兼容;发生锁等待。第二个事务试图获取排它 (X) 锁以进行更新。由于两个事务都要转换为排它 (X) 锁,并且每个事务都等待另一个事务释放共享模式锁,因此发生死锁。 若要避免这种潜在的死锁问题,请使用更新 (U) 锁。一次只有一个事务可以获得资源的更新 (U) 锁。如果事务修改资源,则更新 (U) 锁转换为排它 (X) 锁。否则,锁转换为共享锁。 排它锁 排它 (X) 锁可以防止并发事务对资源进行访问。其它事务不能读取或修改排它 (X) 锁锁定的数据。 意向锁 意向锁表示 SQL Server 需要在层次结构中的某些底层资源上获取共享 (S) 锁或排它 (X) 锁。例如,放置在表级的共享意向锁表示事务打算在表中的页或行上放置共享 (S) 锁。在表级设置意向锁可防止另一个事务随后在包含那一页的表上获取排它 (X) 锁。意向锁可以提高性能,因为 SQL Server 仅在表级检查意向锁来确定事务是否可以安全地获取该表上的锁。而无须检查表中的每行或每页上的锁以确定事务是否可以锁定整个表。 意向锁包括意向共享 (IS)、意向排它 (IX) 以及与意向排它共享 (SIX)。 锁模式 描述 意向共享 (IS) 通过在各资源上放置 S 锁,表明事务的意向是读取层次结构中的部分(而不是全部)底层资源。 意向排它 (IX) 通过在各资源上放置 X 锁,表明事务的意向是修改层次结构中的部分(而不是全部)底层资源。IX 是 IS 的超集。 与意向排它共享 (SIX) 通过在各资源上放置 IX 锁,表明事务的意向是读取层次结构中的全部底层资源并修改部分(而不是全部)底层资源。允许顶层资源上的并发 IS 锁。例如,表的 SIX 锁在表上放置一个 SIX 锁(允许并发 IS 锁),在当前所修改页上放置 IX 锁(在已修改行上放置 X 锁)。虽然每个资源在一段时间内只能有一个 SIX 锁,以防止其它事务对资源进行更新,但是其它事务可以通过获取表级的 IS 锁来读取层次结构中的底层资源。 独占锁:只允许进行锁定操作的程序使用,其他任何对他的操作均不会被接受。执行数据更新命令时,SQL Server会自动使用独占锁。当对象上有其他锁存在时,无法对其加独占锁。 共享锁:共享锁锁定的资源可以被其他用户读取,但其他用户无法修改它,在执行Select时,SQL Server会对对象加共享锁。 更新锁:当SQL Server准备更新数据时,它首先对数据对象作更新锁锁定,这样数据将不能被修改,但可以读取。等到SQL Server确定要进行更新数据操作时,他会自动将更新锁换为独占锁,当对象上有其他锁存在时,无法对其加更新锁。 数据库锁定机制