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企业级数据库管理姿势阿里云DMS企业版正式公测啦!!

臭脚大仙 2019-12-01 21:49:26 2064 浏览量 回答数 3

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什么是分表?分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表,我们可以称为子表,每个表都对应三个文件,MYD数据文件,.MYI索引文件,.frm表结构文件。这些子表可以分布在同一块磁盘上,也可以在不同的机器上。app读写的时候根据事先定义好的规则得到对应的子表名,然后去操作它。什么是分区?分区和分表相似,都是按照规则分解表。不同在于分表将大表分解为若干个独立的实体表,而分区是将数据分段划分在多个位置存放,可以是同一块磁盘也可以在不同的机器。分区后,表面上还是一张表,但数据散列到多个位置了。app读写的时候操作的还是大表名字,db自动去组织分区的数据。mysql分表和分区有什么联系呢?1.都能提高mysql的性高,在高并发状态下都有一个良好的表现。2.分表和分区不矛盾,可以相互配合的,对于那些大访问量,并且表数据比较多的表,我们可以采取分表和分区结合的方式(如果merge这种分表方式,不能和分区配合的话,可以用其他的分表试),访问量不大,但是表数据很多的表,我们可以采取分区的方式等。3.分表技术是比较麻烦的,需要手动去创建子表,app服务端读写时候需要计算子表名。采用merge好一些,但也要创建子表和配置子表间的union关系。4.表分区相对于分表,操作方便,不需要创建子表。分表的几种方式:1、mysql集群它并不是分表,但起到了和分表相同的作用。集群可分担数据库的操作次数,将任务分担到多台数据库上。集群可以读写分离,减少读写压力。从而提升数据库性能。2、自定义规则分表大表可以按照业务的规则来分解为多个子表。通常为以下几种类型,也可自己定义规则。Range(范围)–这种模式允许将数据划分不同范围。例如可以将一个表通过年份划分成若干个分区。Hash(哈希)–这中模式允许通过对表的一个或多个列的Hash Key进行计算,最后通过这个Hash码不同数值对应的数据区域进行分区。例如可以建立一个对表主键进行分区的表。Key(键值)-上面Hash模式的一种延伸,这里的Hash Key是MySQL系统产生的。List(预定义列表)–这种模式允许系统通过预定义的列表的值来对数据进行分割。Composite(复合模式) –以上模式的组合使用  目前比较流行直接以标识字段取hash值,一般分库 跟分表都是基于相同字段,但是不同分母。

bruce.wang 2019-12-02 01:44:14 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档问题描述独享云虚拟主机与共享云虚拟主机出现耗资源cpu跑满,或者因为耗资源被关停。 问题原因1、程序出现死循环。 2、程序有嵌套查询。 3、采用access数据库,数据库较大。 4、数据库索引较差。 以上问题都会引起服务器资源浪费,甚至耗资源异常情况。 解决方案1.程序死循环。 出现死循环很多情况下是因为程序缺少必要的检测和判断条件导致,这种情况需网站开发对站点程序的代码进行检查和完善。2.程序有嵌套查询 嵌套查询代码示例: sql = "select * from a" set rs = server.createobject("adodb.recordset") rs.open sql,conn,1,1 while not rs.eof sql2 = "select * from b where fid=" & rs("id") set rs2 = server.createobject("adodb.recordset") rs2.open sql2,conn,1,1 '使用嵌套查询,效率会出现下降 while not rs2.eof response.write rs("id") & "=" & rs2("name") rs2.movenext wend rs.movenext wend 嵌套查询会造成数据库的查询量呈指数级上升,导致一个程序的效率非常低,上面的程序如果改为连表操作,查询数据库的次数会少很多,并且在设计数据库的时候应该将 b 表的 fid 字段建立索引,否则连表查询的时候性能会差很多。 <% sql = "select a.id ,b.name from a left join b on b.id=a.id" '使用连表操作,并用具体的字段名代替 *,程序是高效很多 set rs = server.createobject("adodb.recordset") rs.open sql,conn,1,1 while not rs.eof response.write rs("id") & "=" & rs("name") rs.movenext wend %>3.网站采用 access 数据库,数据库的容量比较大 如果采用access数据库,当数据库的容量比较大(比如超过 100M 以上),性能就可能会出现问题,所以访问量大的网站一般都采用 sqlserver、mysql、oracle 等性能比较高的数据库引擎。4.数据库的索引没健好。 一个表至少有一个主键和N个外键,一般主键作为表的唯一标识。当检索数据时,如果以主键的值来进行查找的话效率会比较高,而一些标志性的字段,如产品表的产品所属分类、用户表的用户等级等,如果在程序中经常要用到这些字段来进行检索数据,那么一般应该为这些字段建立索引,这样检索数据的时候性能会好很多。

2019-12-01 23:23:20 0 浏览量 回答数 0

Quick BI 数据可视化分析平台

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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2019-12-01 23:23:19 0 浏览量 回答数 0

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2019-12-01 23:23:21 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档问题描述独享云虚拟主机与共享云虚拟主机出现耗资源cpu跑满,或者因为耗资源被关停。 问题原因1、程序出现死循环。 2、程序有嵌套查询。 3、采用access数据库,数据库较大。 4、数据库索引较差。 以上问题都会引起服务器资源浪费,甚至耗资源异常情况。 解决方案1.程序死循环。 出现死循环很多情况下是因为程序缺少必要的检测和判断条件导致,这种情况需网站开发对站点程序的代码进行检查和完善。2.程序有嵌套查询 嵌套查询代码示例: sql = "select * from a" set rs = server.createobject("adodb.recordset") rs.open sql,conn,1,1 while not rs.eof sql2 = "select * from b where fid=" & rs("id") set rs2 = server.createobject("adodb.recordset") rs2.open sql2,conn,1,1 '使用嵌套查询,效率会出现下降 while not rs2.eof response.write rs("id") & "=" & rs2("name") rs2.movenext wend rs.movenext wend 嵌套查询会造成数据库的查询量呈指数级上升,导致一个程序的效率非常低,上面的程序如果改为连表操作,查询数据库的次数会少很多,并且在设计数据库的时候应该将 b 表的 fid 字段建立索引,否则连表查询的时候性能会差很多。 <% sql = "select a.id ,b.name from a left join b on b.id=a.id" '使用连表操作,并用具体的字段名代替 *,程序是高效很多 set rs = server.createobject("adodb.recordset") rs.open sql,conn,1,1 while not rs.eof response.write rs("id") & "=" & rs("name") rs.movenext wend %>3.网站采用 access 数据库,数据库的容量比较大 如果采用access数据库,当数据库的容量比较大(比如超过 100M 以上),性能就可能会出现问题,所以访问量大的网站一般都采用 sqlserver、mysql、oracle 等性能比较高的数据库引擎。4.数据库的索引没健好。 一个表至少有一个主键和N个外键,一般主键作为表的唯一标识。当检索数据时,如果以主键的值来进行查找的话效率会比较高,而一些标志性的字段,如产品表的产品所属分类、用户表的用户等级等,如果在程序中经常要用到这些字段来进行检索数据,那么一般应该为这些字段建立索引,这样检索数据的时候性能会好很多。

2019-12-01 23:23:20 0 浏览量 回答数 0

问题

关于3次登陆错误出现验证码的问题

蛮大人123 2019-12-01 20:04:26 1058 浏览量 回答数 1

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索引,索引!!!为经常查询的字段建索引!! 但也不能过多地建索引。insert和delete等改变表记录的操作会导致索引重排,增加数据库负担。优化目标1.减少 IO 次数 IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段。2.降低 CPU 计算 除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了。order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大户(这些操作基本上都是 CPU 处理内存中的数据比较运算)。当我们的 IO 优化做到一定阶段之后,降低 CPU 计算也就成为了我们 SQL 优化的重要目标优化方法改变 SQL 执行计划 明确了优化目标之后,我们需要确定达到我们目标的方法。对于 SQL 语句来说,达到上述2个目标的方法其实只有一个,那就是改变 SQL 的执行计划,让他尽量“少走弯路”,尽量通过各种“捷径”来找到我们需要的数据,以达到 “减少 IO 次数” 和 “降低 CPU 计算” 的目标分析复杂的SQL语句explain 例如: mysql> explain select from (select from ( select * from t3 where id=3952602) a) b; id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra 1 PRIMARY system NULL NULL NULL NULL 1 2 DERIVED system NULL NULL NULL NULL 1 3 DERIVED t3 const PRIMARY,idx_t3_id PRIMARY 4 1 很显然这条SQL是从里向外的执行,就是从id=3 向上执行.show show tables或show tables from database_name; // 显示当前数据库中所有表的名称 show databases; // 显示mysql中所有数据库的名称 show columns from table_name from database_name; 或MySQL show columns from database_name.table_name; // 显示表中列名称 show grants for user_name@localhost; // 显示一个用户的权限,显示结果类似于grant 命令 show index from table_name; // 显示表的索引 show status; // 显示一些系统特定资源的信息,例如,正在运行的线程数量 show variables; // 显示系统变量的名称和值show processlist; // 显示系统中正在运行的所有进程,也就是当前正在执行的查询。 show table status; // 显示当前使用或者指定的database中的每个表的信息。信息包括表类型和表的最新更新时间 show privileges; // 显示服务器所支持的不同权限 show create database database_name; // 显示create database 语句是否能够创建指定的数据库 show create table table_name; // 显示create database 语句是否能够创建指定的数据库 show engies; // 显示安装以后可用的存储引擎和默认引擎。 show innodb status; // 显示innoDB存储引擎的状态 show logs; // 显示BDB存储引擎的日志 show warnings; // 显示最后一个执行的语句所产生的错误、警告和通知 show errors; // 只显示最后一个执行语句所产生的错误关于enum 存在争议。 对于取值有限且固定的字段,推荐使用enum而非varchar。但是!!其他数据库可能不支持,导致了难于迁移的问题。开启缓存查询 对于完全相同的sql,使用已经存在的执行计划,从而跳过解析和生成执行计划的过程。 应用场景:有一个不经常变更的表,且服务器收到该表的大量相同查询。对于频繁更新的表,查询缓存是不适合的 Mysql 判断是否命中缓存的办法很简单,首先会将要缓存的结果放在引用表中,然后使用查询语句,数据库名称,客户端协议的版本等因素算出一个hash值,这个hash值与引用表中的结果相关联。如果在执行查询时,根据一些相关的条件算出的hash值能与引用表中的数据相关联,则表示查询命中 查询必须是完全相同的(逐字节相同)才能够被认为是相同的。另外,同样的查询字符串由于其它原因可能认为是不同的。使用不同的数据库、不同的协议版本或者不同 默认字符集的查询被认为是不同的查询并且分别进行缓存。 下面sql查询缓存认为是不同的: SELECT * FROM tbl_name Select * from tbl_name 缓存机制失效的场景 如果查询语句中包含一些不确定因素时(例如包含 函数Current()),该查询不会被缓存,不确定因素主要包含以下情况 · 引用了一些返回值不确定的函数 · 引用自定义函数(UDFs)。 · 引用自定义变量。 · 引用mysql系统数据库中的表。 · 下面方式中的任何一种: SELECT ...IN SHARE MODE SELECT ...FOR UPDATE SELECT ...INTO OUTFILE ... SELECT ...INTO DUMPFILE ... SELECT * FROM ...WHERE autoincrement_col IS NULL · 使用TEMPORARY表。 · 不使用任何表。 · 用户有某个表的列级别权限。额外的消耗 如果使用查询缓存,在进行读写操作时会带来额外的资源消耗,消耗主要体现在以下几个方面 · 查询的时候会检查是否命中缓存,这个消耗相对较小 · 如果没有命中查询缓存,MYSQL会判断该查询是否可以被缓存,而且系统中还没有对应的缓存,则会将其结果写入查询缓存 · 如果一个表被更改了,那么使用那个表的所有缓冲查询将不再有效,并且从缓冲区中移出。这包括那些映射到改变了的表的使用MERGE表的查询。一个表可以被许多类型的语句更改,例如INSERT、UPDATE、DELETE、TRUNCATE、ALTER TABLE、DROP TABLE或DROP DATABASE。 对于InnoDB而言,事物的一些特性还会限制查询缓存的使用。当在事物A中修改了B表时,因为在事物提交之前,对B表的修改对其他的事物而言是不可见的。为了保证缓存结果的正确性,InnoDB采取的措施让所有涉及到该B表的查询在事物A提交之前是不可缓存的。如果A事物长时间运行,会严重影响查询缓存的命中率 查询缓存的空间不要设置的太大。 因为查询缓存是靠一个全局锁操作保护的,如果查询缓存配置的内存比较大且里面存放了大量的查询结果,当查询缓存失效的时候,会长时间的持有这个全局锁。因为查询缓存的命中检测操作以及缓存失效检测也都依赖这个全局锁,所以可能会导致系统僵死的情况静态表速度更快定长类型和变长类型 CHAR(M)定义的列的长度为固定的,M取值可以为0~255之间,当保存CHAR值时,在它们的右边填充空格以达到指定的长度。当检索到CHAR值时,尾部的空格被删除掉。在存储或检索过程中不进行大小写转换。CHAR存储定长数据很方便,CHAR字段上的索引效率级高,比如定义char(10),那么不论你存储的数据是否达到了10个字节,都要占去10个字节的空间,不足的自动用空格填充。 VARCHAR(M)定义的列的长度为可变长字符串,M取值可以为0~65535之间,(VARCHAR的最大有效长度由最大行大小和使用的字符集确定。整体最大长度是65,532字节)。VARCHAR值保存时只保存需要的字符数,另加一个字节来记录长度(如果列声明的长度超过255,则使用两个字节)。VARCHAR值保存时不进行填充。当值保存和检索时尾部的空格仍保留,符合标准SQL。varchar存储变长数据,但存储效率没有CHAR高。 如果一个字段可能的值是不固定长度的,我们只知道它不可能超过10个字符,把它定义为 VARCHAR(10)是最合算的。VARCHAR类型的实际长度是它的值的实际长度+1。空间上考虑,用varchar合适;从效率上考虑,用char合适,关键是根据实际情况找到权衡点。VARCHAR和TEXT、BlOB类型 VARCHAR,BLOB和TEXT类型是变长类型,对于其存储需求取决于列值的实际长度(在前面的表格中用L表示),而不是取决于类型的最大可能尺寸。 BLOB和TEXT类型需要1,2,3或4个字节来记录列值的长度,这取决于类型的最大可能长度。VARCHAR需要定义大小,有65535字节的最大限制;TEXT则不需要。如果你把一个超过列类型最大长度的值赋给一个BLOB或TEXT列,值被截断以适合它。 一个BLOB是一个能保存可变数量的数据的二进制的大对象。4个BLOB类型TINYBLOB、BLOB、MEDIUMBLOB和LONGBLOB仅仅在他们能保存值的最大长度方面有所不同。 BLOB 可以储存图片,TEXT不行,TEXT只能储存纯文本文件。 在BLOB和TEXT类型之间的唯一差别是对BLOB值的排序和比较以大小写敏感方式执行,而对TEXT值是大小写不敏感的。换句话说,一个TEXT是一个大小写不敏感的BLOB。 效率来说基本是char>varchar>text,但是如果使用的是Innodb引擎的话,推荐使用varchar代替char char和varchar可以有默认值,text不能指定默认值静态表和动态表 静态表字段长度固定,自动填充,读写速度很快,便于缓存和修复,但比较占硬盘,动态表是字段长度不固定,节省硬盘,但更复杂,容易产生碎片,速度慢,出问题后不容易重建。当只需要一条数据的时候,使用limit 1 表记录中的一行尽量不要超过一个IO单元 区分in和exist select * from 表A where id in (select id from 表B)这句相当于select from 表A where exists(select from 表B where 表B.id=表A.id)对于表A的每一条数据,都执行select * from 表B where 表B.id=表A.id的存在性判断,如果表B中存在表A当前行相同的id,则exists为真,该行显示,否则不显示 区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变(这是性能变化的关键),如果是exists,那么以外层表为驱动表,先被访问,如果是IN,那么先执行子查询。 所以IN适合于外表大而内表小的情况;EXISTS适合于外表小而内表大的情况复杂多表尽量少用join MySQL 的优势在于简单,但这在某些方面其实也是其劣势。MySQL 优化器效率高,但是由于其统计信息的量有限,优化器工作过程出现偏差的可能性也就更多。对于复杂的多表 Join,一方面由于其优化器受限,再者在 Join 这方面所下的功夫还不够,所以性能表现离 Oracle 等关系型数据库前辈还是有一定距离。但如果是简单的单表查询,这一差距就会极小甚至在有些场景下要优于这些数据库前辈。尽量用join代替子查询 虽然 Join 性能并不佳,但是和 MySQL 的子查询比起来还是有非常大的性能优势。 MySQL需要为内层查询语句的查询结果建立一个临时表。然后外层查询语句在临时表中查询记录。查询完毕后,MySQL需要插销这些临时表。所以在MySQL中可以使用连接查询来代替子查询。连接查询不需要建立临时表,其速度比子查询要快。尽量少排序 排序操作会消耗较多的 CPU 资源,所以减少排序可以在缓存命中率高等 IO 能力足够的场景下会较大影响 SQL 的响应时间。 对于MySQL来说,减少排序有多种办法,比如: 上面误区中提到的通过利用索引来排序的方式进行优化 减少参与排序的记录条数 非必要不对数据进行排序尽量避免select * 大多数关系型数据库都是按照行(row)的方式存储,而数据存取操作都是以一个固定大小的IO单元(被称作 block 或者 page)为单位,一般为4KB,8KB… 大多数时候,每个IO单元中存储了多行,每行都是存储了该行的所有字段(lob等特殊类型字段除外)。 所以,我们是取一个字段还是多个字段,实际上数据库在表中需要访问的数据量其实是一样的。 也有例外情况,那就是我们的这个查询在索引中就可以完成,也就是说当只取 a,b两个字段的时候,不需要回表,而c这个字段不在使用的索引中,需要回表取得其数据。在这样的情况下,二者的IO量会有较大差异。尽量少or 当 where 子句中存在多个条件以“或”并存的时候,MySQL 的优化器并没有很好的解决其执行计划优化问题,再加上 MySQL 特有的 SQL 与 Storage 分层架构方式,造成了其性能比较低下,很多时候使用 union all 或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会得到更好的效果。尽量用 union all 代替 union union 和 union all 的差异主要是前者需要将两个(或者多个)结果集合并后再进行唯一性过滤操作,这就会涉及到排序,增加大量的 CPU 运算,加大资源消耗及延迟。所以当我们可以确认不可能出现重复结果集或者不在乎重复结果集的时候,尽量使用 union all 而不是 union。尽量早过滤 在 SQL 编写中同样可以使用这一原则来优化一些 Join 的 SQL。比如我们在多个表进行分页数据查询的时候,我们最好是能够在一个表上先过滤好数据分好页,然后再用分好页的结果集与另外的表 Join,这样可以尽可能多的减少不必要的 IO 操作,大大节省 IO 操作所消耗的时间。避免类型转换 这里所说的“类型转换”是指 where 子句中出现 column 字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换: 人为在column_name 上通过转换函数进行转换直接导致 MySQL(实际上其他数据库也会有同样的问题)无法使用索引,如果非要转换,应该在传入的参数上进行转换,由数据库自己进行转换, 如果我们传入的数据类型和字段类型不一致,同时我们又没有做任何类型转换处理,MySQL 可能会自己对我们的数据进行类型转换操作,也可能不进行处理而交由存储引擎去处理,这样一来,就会出现索引无法使用的情况而造成执行计划问题。优先优化高并发的 SQL,而不是执行频率低某些“大”SQL 对于破坏性来说,高并发的 SQL 总是会比低频率的来得大,因为高并发的 SQL 一旦出现问题,甚至不会给我们任何喘息的机会就会将系统压跨。而对于一些虽然需要消耗大量 IO 而且响应很慢的 SQL,由于频率低,即使遇到,最多就是让整个系统响应慢一点,但至少可能撑一会儿,让我们有缓冲的机会。从全局出发优化,而不是片面调整 尤其是在通过调整索引优化 SQL 的执行计划的时候,千万不能顾此失彼,因小失大。尽可能对每一条运行在数据库中的SQL进行 explain 知道 SQL 的执行计划才能判断是否有优化余地,才能判断是否存在执行计划问题。在对数据库中运行的 SQL 进行了一段时间的优化之后,很明显的问题 SQL 可能已经很少了,大多都需要去发掘,这时候就需要进行大量的 explain 操作收集执行计划,并判断是否需要进行优化。尽量避免where子句中对字段进行null值的判断 会导致引擎放弃索引,进而进行全表扫描。 尽量不要给数据库留null值,尽可能地使用not null填充数据库。可以为每个null型的字段设置一个和null对应的实际内容表述。避免在where中使用!=, >, <操作符 否则引擎放弃使用索引,进行全表扫描。常用查询字段建索引避免在where中使用or imagein和not in关键词慎用,容易导致全表扫面 对连续的数值尽量用between通配符查询也容易导致全表扫描避免在where子句中使用局部变量 sql只有在运行时才解析局部变量。而优化程序必须在编译时访问执行计划,这时并不知道变量值,所以无法作为索引的输入项。 image避免在where子句中对字段进行表达式操作 会导致引擎放弃使用索引 image避免在where子句中对字段进行函数操作 image不要where子句的‘=’左边进行函数、算术运算或其他表达式运算 系统可能无法正确使用索引避免update全部字段 只update需要的字段。频繁调用会引起明显的性能消耗,同时带来大量日志。索引不是越多越好 一个表的索引数最好不要超过6个尽量使用数字型字段而非字符型 因为处理查询和连接时会逐个比较字符串的每个字符,而对于数字型而言只需要比较一次就够了。尽可能用varchar/nvarchar代替char/nchar 变长字段存储空间小,对于查询来说,在一个相对较小的字段内搜索效率更高。。。?避免频繁创建和删除临时表,减少系统表资源消耗select into和create table 新建临时表时,如果一次性插入数据量很大,使用select into代替create table,避免造成大量log,以提高速度。 如果数据量不大,为了缓和系统表的资源,先create table,再insert。 拆分大的DELETE和INSERT语句 因为这两个操作是会锁表的,对于高访问量的站点来说,锁表时间内积累的访问数、数据库连接、打开的文件数等等,可能不仅仅让WEB服务崩溃,还会让整台服务器马上挂了。 所以,一定要拆分,使用LIMIT条件休眠一段时间,批量处理。

wangccsy 2019-12-02 01:50:30 0 浏览量 回答数 0

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如果题目是一个GB级文件,每行一个数字(32位正整数),一共几亿个,如何快速查询最大的10个数。那么,这是一个算法题。我们学的那些数据结构和算法,只是一个思想,关键是领悟,举一反三,触类旁通。而你的题目,是一个工程题。数亿级别的项目我没有接触过,只做过百万级别的。首先,罗马不是一天建成的,而前十也不是突然产生的。在只有几万条数据的时候,就已经有前十了,这时的前十名很容易计算出来。当数据越多的时候,那么前十名就越发稳定。这时的前十名只需要在少量的数据中变更,而不需要再遍历整个数据群。在一个表里面记录排名前100的,每当访问情况变更是,就和这100条记录比较一下,如果比里面的次数多了,那么就将这条记录插入表中。然后……咦~~ 怎么这么熟悉啊。还记得排序算法里面有个插入排序吗?别把知识学死了。看看 SF 的榜单,综合、月榜、周榜、日榜,就明白了。回到你的问题,第一种情况,设计合理,那么在网站的运行过程中,前十名已经出来了。第二种情况,最初只是记录的浏览次数,现在领导访问,说要看看前十名,那么完了,我觉得只能用笨方法了。或者,在数据库里面记录“浏览次数的数量级”,我上一个项目就用了这个方法:万以下 0万级 1十万 2百万 3……找前十的时候,前面的可以直接忽略。

a123456678 2019-12-02 03:00:38 0 浏览量 回答数 0

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解决方案 阿里云提醒您: 如果您对实例或数据有修改、变更等风险操作,务必注意实例的容灾、容错能力,确保数据安全。 如果您对实例(包括但不限于 ECS、RDS)等进行配置与数据修改,建议提前创建快照或开启 RDS 日志备份等功能。 如果您在阿里云平台授权或者提交过登录账号、密码等安全信息,建议您及时修改。 程序死循环 在很多情况下,出现死循环是因为程序缺少必要的检测和判断条件导致,这种情况需网站开发者对站点程序的代码进行检查和完善。 程序有嵌套查询 嵌套查询代码示例如下所示。 sql = "select * from a" set rs = server.createobject("adodb.recordset") rs.open sql,conn,1,1 while not rs.eof sql2 = "select * from b where fid=" & rs("id") set rs2 = server.createobject("adodb.recordset") rs2.open sql2,conn,1,1 ' //使用嵌套查询,效率会出现下降 while not rs2.eof response.write rs("id") & "=" & rs2("name") rs2.movenext wend rs.movenext wend 嵌套查询会造成数据库的查询量呈指数级上升,导致一个程序的查询效率非常低。若程序改为连表操作,查询数据库的次数会少很多,并且在设计数据库的时候应该将b表的fid字段建立索引,否则连表查询的时候性能会差很多,代码示例如下所示。 <% sql = "select a.id ,b.name from a left join b on b.fid=a.id" '//使用连表操作,并用具体的字段名代替 *,程序是高效很多 set rs = server.createobject("adodb.recordset") rs.open sql,conn,1,1 while not rs.eof response.write rs("id") & "=" & rs("name") rs.movenext wend %> ACCESS数据库的容量比较大 如果网站采用ACCESS数据库,当数据库的容量比较大时(比如超过100M以上),性能就可能会出现问题,所以访问量大的网站一般都采用SQL Server、MySQL、Oracle等性能比较高的数据库引擎。 数据库的索引设置问题 一个表至少有一个主键和N个外键,一般主键作为表的唯一标识。当检索数据时,如果以主键的值来进行查找的话效率会比较高,而一些标志性的字段,例如产品表的产品所属分类、用户表的用户等级等,在程序中经常要用到这些字段来进行检索数据。那么,一般应该给这些字段建立索引,这样检索数据的时候性能会好很多。 适用于 云虚拟主机

剑曼红尘 2020-03-18 18:50:25 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档 本文描述了块存储性能的重要指标、不同块存储类型的性能、性能测试方式和结果解读。 衡量指标 衡量块存储产品的性能指标主要包括:IOPS、吞吐量和访问时延。 IOPS IOPS是Input/Output Operations per Second,即每秒能处理的I/O个数,用于表示块存储处理读写(输出/输入)的能力。如果要部署事务密集型应用,典型场景比如数据库类业务应用,需要关注IOPS性能。 最普遍的IOPS性能指标是顺序操作和随机操作,如下表所示。 IOPS性能指标 描述 总 IOPS 每秒执行的I/O操作总次数。 随机读IOPS 每秒执行的随机读I/O操作的平均次数 对硬盘存储位置的不连续访问。 随机写IOPS 每秒执行的随机写I/O操作的平均次数 顺序读IOPS 每秒执行的顺序读I/O操作的平均次数 对硬盘存储位置的连续访问。 顺序写IOPS 每秒执行的顺序写I/O操作的平均次数 吞吐量 吞吐量是指单位时间内可以成功传输的数据数量。 如果要部署大量顺序读写的应用,典型场景比如Hadoop离线计算型业务,需要关注吞吐量。 访问时延 访问时延是指块存储处理一个I/O需要的时间。 如果您的应用对时延比较敏感,比如数据库(过高的时延会导致应用性能下降或报错),建议您使用ESSD云盘、SSD云盘、SSD共享块存储或本地SSD盘类产品。 如果您的应用更偏重存储吞吐能力,对时延相对不太敏感,比如Hadoop离线计算等吞吐密集型应用,建议您使用本地HDD盘类产品,如d1或d1ne大数据型实例。 性能 以下是不同块存储产品的性能对比表。 云盘性能 四种云盘的性能对比如下表所示。 参数 ESSD云盘 SSD云盘 高效云盘 普通云盘 单盘最大容量 32768 GiB 32768 GiB 32768 GiB 2000 GiB 最大IOPS 1000000 25000* 5000 数百 最大吞吐量 4000 MBps 300 MBps* 140 MBps 30−40 MBps 单盘性能计算公式** IOPS = min{1200 + 100 * 容量, 1000000} IOPS = min{1800 + 30 * 容量, 25000} IOPS = min{1800 + 8 * 容量, 5000} 无 吞吐量 = min{80 + 1 * 容量, 4000} MBps 吞吐量 = min{120 + 0.5 * 容量, 300} MBps 吞吐量 = min{100+ 0.15 * 容量, 140} MBps 无 数据可靠性 99.9999999% 99.9999999% 99.9999999% 99.9999999% API名称 cloud_essd cloud_ssd cloud_efficiency cloud 典型应用场景 OLTP数据库:如MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server等关系型数据库 NoSQL数据库:如MongoDB、HBase、Cassandra等非关系型数据库 ElasticSearch分布式日志:ELK(Elasticsearch、Logstash和Kibana)日志分析等 PostgreSQL、MySQL、Oracle、SQL Server等中大型关系数据库应用 对数据可靠性要求高的中大型开发测试环境 MySQL、SQL Server、PostgreSQL等中小型关系数据库应用 对数据可靠性要求高、中度性能要求的中大型开发测试应用 数据不被经常访问或者低I/O负载的应用场景(如果应用需要更高的I/O性能,建议使用SSD云盘) 需要低成本并且有随机读写I/O的应用环境 * SSD云盘的性能因数据块大小而异,数据块越小,吞吐量越小,IOPS越高,如下表所示。只有挂载到I/O优化的实例时,SSD云盘才能获得期望的IOPS性能。挂载到非I/O优化的实例时,SSD云盘无法获得期望的IOPS性能。 数据块大小 IOPS最大值 吞吐量 4 KiB 约25000 很小,远低于300 MBps 16 KiB 约17200 将近300 MBps 32 KiB 约9600 64 KiB 约4800 ** 单盘性能计算公式说明: 以单块SSD云盘最大IOPS计算公式为例说明:起步1800 IOPS,每GiB增加30 IOPS,最高25000 IOPS。 以单块SSD云盘最大吞吐量计算公式为例说明:起步120 MBps,每GiB增加0.5 MBps,上限为 300 MBps的吞吐量。 不同云盘的单路随机写访问时延如下: ESSD云盘:0.1−0.2 ms SSD云盘:0.5−2 ms 高效云盘:1−3 ms 普通云盘:5−10 ms 共享块存储性能 2种共享块存储的性能对比如下表所示。 参数 SSD共享块存储 高效共享块存储 最大容量 单盘:32768 GiB 单个实例:最大128 TiB 单盘:32768 GiB 单个实例:最大128 TiB 最大随机读写IOPS* 30000 5000 最大顺序读写吞吐量* 512 MBps 160 MBps 单盘性能计算公式** IOPS = min{1600 + 40 * 容量, 30000} IOPS = min{1000 + 6 * 容量, 5000} 吞吐量 = min{100 + 0.5 * 容量, 512} MBps 吞吐量 = min{50 + 0.15 * 容量, 160} MBps 典型应用场景 Oracle RAC SQL Server 故障转移集群 服务器高可用 服务器高可用架构 开发测试数据库高可用架构 * 最大IOPS和吞吐量是在2个或2个以上实例同时压测裸设备能达到的性能数值。 ** 单盘性能计算公式说明: 以单块SSD共享块存储最大IOPS计算公式为例:起步1600 IOPS,每GiB增加40 IOPS,最高30000 IOPS。 以单块SSD共享块存储最大吞吐量计算公式为例:起步100 MBps,每GiB增加0.5 MBps,上限为512 MBps的吞吐量。 不同共享块存储的单路访问时延如下: SSD共享块存储:0.5−2 ms 高效共享块存储:1−3 ms 本地盘性能 本地盘的性能信息,请参考 本地盘。 性能测试 根据ECS实例的操作系统不同,您可以使用不同的工具测试块存储性能: Linux实例:可以使用DD、fio或sysbench等工具测试块存储性能。 Windows实例:可以使用fio、Iometer等工具测试块存储性能。 说明 在不同操作系统环境中,不同工具测试出来的硬盘基准性能会有差异。本文中所描述的性能参数,均为Linux实例下采用fio工具的测试结果,以此作为块存储产品性能指标参考。 本文以Linux实例和fio为例,说明如何使用fio测试块存储性能。在进行测试前,请确保块存储设备已经4 KiB对齐。 警告 测试裸盘可以获得真实的块存储盘性能,但直接测试裸盘会破坏文件系统结构,请在测试前提前做好数据备份。建议您只在新购无数据的ECS实例上使用工具测试块存储性能,避免造成数据丢失。 测试随机写IOPS,运行以下命令: fio -direct=1 -iodepth=128 -rw=randwrite -ioengine=libaio -bs=4k -size=1G -numjobs=1 -runtime=1000 -group_reporting -filename=iotest -name=Rand_Write_Testing 测试随机读IOPS,运行以下命令: fio -direct=1 -iodepth=128 -rw=randread -ioengine=libaio -bs=4k -size=1G -numjobs=1 -runtime=1000 -group_reporting -filename=iotest -name=Rand_Read_Testing 测试顺序写吞吐量,运行以下命令: fio -direct=1 -iodepth=64 -rw=write -ioengine=libaio -bs=1024k -size=1G -numjobs=1 -runtime=1000 -group_reporting -filename=iotest -name=Write_PPS_Testing 测试顺序读吞吐量,运行以下命令: fio -direct=1 -iodepth=64 -rw=read -ioengine=libaio -bs=1024k -size=1G -numjobs=1 -runtime=1000 -group_reporting -filename=iotest -name=Read_PPS_Testing 下表以测试随机写IOPS的命令为例,说明命令中各种参数的含义。 参数 说明 -direct=1 表示测试时忽略I/O缓存,数据直写。 -iodepth=128 表示使用AIO时,同时发出I/O数的上限为128。 -rw=randwrite 表示测试时的读写策略为随机写(random writes)。作其它测试时可以设置为: randread(随机读random reads) read(顺序读sequential reads) write(顺序写sequential writes) randrw(混合随机读写mixed random reads and writes) -ioengine=libaio 表示测试方式为libaio(Linux AIO,异步I/O)。应用程序使用I/O通常有两种方式: 同步 同步的I/O一次只能发出一个I/O请求,等待内核完成才返回。这样对于单个线程iodepth总是小于1,但是可以透过多个线程并发执行来解决。通常会用16−32根线程同时工作将iodepth塞满。 异步 异步的I/O通常使用libaio这样的方式一次提交一批I/O请求,然后等待一批的完成,减少交互的次数,会更有效率。 -bs=4k 表示单次I/O的块文件大小为4 KB。未指定该参数时的默认大小也是4 KB。 测试IOPS时,建议将bs设置为一个比较小的值,如本示例中的4k。 测试吞吐量时,建议将bs设置为一个较大的值,如本示例中的1024k。 -size=1G 表示测试文件大小为1 GiB。 -numjobs=1 表示测试线程数为1。 -runtime=1000 表示测试时间为1000秒。如果未配置,则持续将前述-size指定大小的文件,以每次-bs值为分块大小写完。 -group_reporting 表示测试结果里汇总每个进程的统计信息,而非以不同job汇总展示信息。 -filename=iotest 指定测试文件的名称,比如iotest。测试裸盘可以获得真实的硬盘性能,但直接测试裸盘会破坏文件系统结构,请在测试前提前做好数据备份。 -name=Rand_Write_Testing 表示测试任务名称为Rand_Write_Testing,可以随意设定。

2019-12-01 22:57:08 0 浏览量 回答数 0

问题

java企业官网源码 自适应响应式 freemarker 静态引擎 SSM 框架

游客ydre72cd7ywew 2019-12-01 19:55:56 23 浏览量 回答数 0

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游客ydre72cd7ywew 2019-12-01 20:01:28 9 浏览量 回答数 0

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标签建模

反向一觉 2019-12-01 21:06:40 1639 浏览量 回答数 0

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求Tree的Cache数据结构设计思路:报错

kun坤 2020-06-06 15:33:10 0 浏览量 回答数 1

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元数据库数据字典是什么?(2)

nicenelly 2019-12-01 21:26:06 1839 浏览量 回答数 0

回答

1、使用PrearedStatementPrearedStatement接口是Statement接口的子接口,它继承了Statement的所有功能。多次执行同一语句时,PreparedStatment对SQL的预编译可以提高查询效率。PreparedStatment还可以通过预编译的方式避免我们在拼接SQL时造成SQL注入。2、使用ConnectionPool(连接池)使用连接池作为最佳实践几乎都成了公认的标准。一些框架已经提供了内建的连接池支持, 例如Spring中的Database Connection Pool,如果你的应用部署在JavaEE的应用服务器中, 例如JBoss,WAS,这些服务器也会有内建的连接池支持,例如DBCP。 使用连接的原因简单的说就是因为创建JDBC连接耗时比较长,如果每次查询都重新打开一个连接, 然后关闭,性能将会非常低,而如果事先创建好一批连接缓存起来,使用的时候取出, 不使用的时候仍不关闭,将会节省大量的创建关闭连接的时间。3、禁用自动提交这个最佳实践在我们使用JDBC的批量提交的时候显得非常有用,将自动提交禁用后, 你可以将一组数据库操作放在一个事务中,而自动提交模式每次执行SQL语句都将执行自己的事务, 并且在执行结束提交。4、使用Batch UpdateJDBC的API提供了通过addBatch()方法向batch中添加SQL查询,然后通过executeBatch()执行批量的查询。 JDBC batch update可以减少数据库数据传输的往返次数,从而提高性能。5、使用列名获取ResultSet中的数据,从而避免invalidColumIndexErrorJDBC中的查询结果封装在ResultSet中,我们可以通过列名和列序号两种方 式获取查询的数据, 当我们传入的列序号不正确的时候,就会抛出invalidColumIndexException, 例如你传入了0,就会出错,因为ResultSet中的列序号是从1开始的。 另外,如果你更改了数据表中列的顺序,你也不必更改JDBC代码,保持了程序的健壮性。 有一些Java程序员 可能会说通过序号访问列要比列名访问快一些,确实是这样,但是为了程序的健壮性、可读性,我还是更推荐你使用列名来访问。6、 使用变量绑定而不是字符串拼接在第一条最佳实践中,我们已经说过要使用PreparedStatment可以防止注入,而使用? 或者其他占位符也会提升性能,因为这样数据库就可以使用不同的参数执行相同的查询, 这个最佳实践带来更高的性能的同时也防止了SQL注入。7、要记住关闭Statement、PreparedStatement和Connection通常的做法是在finally块中关闭它们,这样做的好处是不论语句执行正确与否, 不管是否有异常抛出,都能保证资源被释放。在Java7中,可以通过Automatic Resource Management Block来自动的关闭资源。8、选择合适的JDBC驱动有四种JDBC驱动,分别是JDBC-ODBC Bridge driver (bridge driver)Native-API/partly Java driver (native driver)AllJava/Net-protocol driver (middleware driver)All Java/Native-protocol driver (Pure java driver)9、尽量使用标准的SQL语句,从而在某种程度上避免数据库对SQL支持的差异不同的数据库厂商的数据库产品支持的SQL的语法会有一定的出入,为了方便移植,我推荐使用标准的ANSI SQL标准写SQL语句。10、使用正确的getXXX()方法当从ResultSet中读取数据的时候,虽然JDBC允许你使用getString()和getObject()方法获取任何数据类型, 推荐使用正确的getXXX方法,这样可以避免数据类型转换。

wangccsy 2019-12-02 01:49:01 0 浏览量 回答数 0

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达达O2O后台架构演进实践:从0到4000高并发请求背后的努力:报错

kun坤 2020-06-09 15:20:48 4 浏览量 回答数 1

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李沃晟 2019-12-01 21:39:46 727 浏览量 回答数 0

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云栖大讲堂 2019-12-01 20:57:08 1195 浏览量 回答数 0

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从2000万条开房数据优化谈检索:报错

kun坤 2020-06-08 11:03:28 21 浏览量 回答数 1
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