当前位置: 首页 > news >正文

数据库及缓存之MySQL(一)

思维导图

常见知识点

1.mysql存储引擎:

在这里插入图片描述


2.innodb与myisam区别:

在这里插入图片描述

3.表设计字段选择:

在这里插入图片描述

4.mysql的varchar(M)最多存储数据:

在这里插入图片描述

5.事务基本特性:

在这里插入图片描述

6.事务并发引发问题:

在这里插入图片描述

7.mysql索引:

在这里插入图片描述


8.三星索引:

在这里插入图片描述


9.innodb一颗b+树存放可以存放多少行数据:

在这里插入图片描述

10.如何提高insert性能:

在这里插入图片描述


11.全局锁、共享锁、排他锁:

在这里插入图片描述

12.mysql死锁:在这里插入图片描述


13.读写分离

1.1 主从复制结构

一主一从、一主多从、双主复制、级联复制、双主级联

1.2 原理

MySQL Replication:从服务器拉取主服务器的二进制日志文件–bin-log,再解析成失去了语句并执行从而保证数据一致性。属于异步复制(5.7以上添加半同步)。

读写分离参考链接


14.分库分表

14.1 分表(单分库原理一样把表换成库)

通过id%100(id取模表数数量,如果是uuid则进行hash获取整数值再取模)算出哪张表,
再通过 select * from table_1 where id= 101查询数据,
或者直接在MyBatis配置好:

<select id="getOrder" resultMap="BaseResultMap">select * from order_${tableNum}where user_id = #{userId}</select> 

14.2 分库分表

常见路由策略:

1、中间变量 = id%(库数量*每个库的表数量);
2、库序号 = 取整(中间变量/每个库的表数量);
3、表序号 = 中间变量%每个库的表数量;

例: id为200,885,应分配到第8个数据库的第85张数据表中(库和表都是从0开始算起即序号0-9数据库,每个数据库的序号0-99数据表)

1、中间变量 = 200,885%10*100= 885;
2、库序号 = 取整 (885100= 8;
3、表序号 = 885100 = 85;

分库分表参考链接

15.海量数据解决方案

15.1 使用缓存

设置key随机过期时间

设置热点key永不过期

设置限速、ngnix单个ip单位时间内访问次数

设置不合法参数直接返回、缓存及数据库都没有的数据值为null、布隆过滤器

设置redis主从复制+哨兵机制、集群

合适的过期策略

15.2 页面静态化技术

前后端分离

nodejs提供路由向后端请求数据,然后在浏览器对数据渲染(而非后台服务器进行渲染才返回前端浏览器进行解析执行)
静态化

HTML、CSS、JS、图片等放在CDN或Ngnix服务器

在这里插入图片描述

15.3 数据库优化

表结构优化

sql优化

分表

分库或分区

索引优化

存储过程代替直接操作

15.4 分离数据库中活跃的数据

使用缓存、分离出僵尸用户级数据等

15.5 批量读取和延迟修改

批量读取:多次查询合并到一次查询、异步方式
延迟修改:高并发且修改频繁数据,先将数据保存到缓存中,再定时保存到数据库中,读取时可以同时读取数据库中及缓存中数据

15.6 读写分离

在这里插入图片描述

15.7 使用Nosql和Hadoop等技术

如mongDB

15.8 分布式部署数据库

在这里插入图片描述

15.9 应用服务和数据服务分离

在这里插入图片描述

15.10 使用搜索引擎搜索数据库中的数据

ELK stack

15.11 业务拆分




本篇文章主要参考链接如下:

参考链接1-King说Java

参考链接2-JavaGuide



随心所往,看见未来。Follow your heart,see light!

欢迎点赞、关注、留言,一起学习、交流!

相关文章:

数据库及缓存之MySQL(一)

思维导图 常见知识点 1.mysql存储引擎&#xff1a; 2.innodb与myisam区别&#xff1a; 3.表设计字段选择&#xff1a; 4.mysql的varchar(M)最多存储数据&#xff1a; 5.事务基本特性&#xff1a; 6.事务并发引发问题&#xff1a; 7.mysql索引&#xff1a; 8.三星索引&#xf…...

项目管理中,项目经理需要具备哪些能力?

项目经理是团队的领导者&#xff0c;是带领项目团队对项目进行策划、执行&#xff0c;完成项目目标&#xff0c;对于项目经理来说&#xff0c;想要有序推进项目&#xff0c;使项目更成功&#xff0c;光有理论知识是不够的&#xff0c;也要具备这些能力&#xff1a; 1、分清主…...

itk中的一些图像处理

文章目录1.BinomialBlurImageFilter计算每个维度上的最近邻居平均值2.高斯平滑3.图像的高阶导数 RecursiveGaussianImageFilter4.均值滤波5.中值滤波6.离散高斯平滑7.曲率驱动流去噪图像 CurvatureFlowImageFilter8.由参数alpha和beta控制的幂律自适应直方图均衡化9.Canny 边缘…...

Endless lseek导致的SQL异常

最近碰到同事咨询的一个问题&#xff0c;在执行一个函数时&#xff0c;发现会一直卡在那里。 strace抓了下发现会话一直在执行lseek&#xff0c;大致情况如下&#xff1a; 16:13:55.451832 lseek(33, 0, SEEK_END) 1368064 <0.000037> 16:13:55.477216 lseek(33, 0, SE…...

JUC-day01

JUC-day01 什么是JUC线程的状态: wait sleep关键字:同步锁 原理(重点)Lock接口: ReentrantLock(可重入锁)—>AQS CAS线程之间的通讯 1 什么是JUC 1.1 JUC简介 在Java中&#xff0c;线程部分是一个重点&#xff0c;本篇文章说的JUC也是关于线程的。JUC就是java.util .con…...

Mind+Python+Mediapipe项目——AI健身之跳绳

原文&#xff1a;MindPythonMediapipe项目——AI健身之跳绳 - DF创客社区 - 分享创造的喜悦 【项目背景】跳绳是一个很好的健身项目&#xff0c;为了获知所跳个数&#xff0c;有的跳绳上会有计数器。但这也只能跳完这后看到&#xff0c;能不能在跳的过程中就能看到&#xff0c;…...

数据库概述

20世纪60年代后期&#xff0c;就出现了数据库技术。取得成就如下&#xff1a;造就了四位图灵奖得主发展成为以数据建模和DBMS核心技术为主&#xff0c;内容丰富的一门学科。带动了一个巨大的软件产业-DBMS产品及其相关工具和解决方案。四个基本概念数据数据是数据库中存储的基本…...

【已解决】解决IDEA的maven刷新依赖时出现Connot reconnect错误

前言 小编我将用CSDN记录软件开发求学之路上亲身所得与所学的心得与知识&#xff0c;有兴趣的小伙伴可以关注一下&#xff01;也许一个人独行&#xff0c;可以走的很快&#xff0c;但是一群人结伴而行&#xff0c;才能走的更远&#xff01;让我们在成长的道路上互相学习&#…...

动态链接库(.so)文件的变编译和引用、执行

动态链接库(.so)文件的变编译和引用 动态链接库&#xff1a;SO&#xff08;Shared Object&#xff09;是一种动态链接库&#xff0c;也被称为共享库。它是一种可被多个程序共享使用的二进制代码库&#xff0c;其中包含已编译的函数和代码。与静态链接库不同&#xff0c;动态链接…...

linux(centos8)文件解压命令

linux解压命令tar 解压命令常用解压命令1 [.tar] 文件 解压到当前文件夹2 [.tar.gz] 文件 解压到当前文件夹3 [.tar] 解压到指定文件夹 -C 必须是大写unzip 解压命令常用解压命令1 [.zip]解压到当前文件夹2 [.zip] 解压到指定文件夹2 [.zip] 解压到指定文件夹&#xff08;强行覆…...

阅读笔记6——通道混洗

一、逐点卷积 当前先进的轻量化网络大都使用深度可分离卷积或组卷积&#xff0c;以降低网络的计算量&#xff0c;但这两种操作都无法改变特征图的通道数&#xff0c;因此需要使用11的卷积。总体来说&#xff0c;逐点的11卷积有如下两点特性&#xff1a; 可以促进通道之间的信息…...

上海亚商投顾:沪指失守3300点 卫星导航概念全天强势

上海亚商投顾前言&#xff1a;无惧大盘涨跌&#xff0c;解密龙虎榜资金&#xff0c;跟踪一线游资和机构资金动向&#xff0c;识别短期热点和强势个股。市场情绪指数早间低开后震荡回升&#xff0c;沪指盘中一度翻红&#xff0c;随后又再度走低&#xff0c;创业板指午后跌近1%。…...

疯狂的SOVA:Android银行木马“新标杆”

2021年8月初&#xff0c;一款针对Android银行APP的恶意软件出现在人们的视野中&#xff0c;ThreatFabric 安全研究人员首次发现了这一木马&#xff0c;在其C2服务器的登录面板&#xff0c;研究人员发现&#xff0c;攻击者将其称之为SOVA。 ** SO** ** V** ** A简介** 在俄语中…...

汽车零部件企业数字工厂管理系统建设方案

在汽车零部件制造领域&#xff0c;伴随工业信息化与机器人化&#xff0c;制造模式逐渐从 CAD/CAE/CAM 数字化设计及加工走向全产品周期虚拟现实的数字化工厂管理系统平台&#xff0c;实现虚拟现实设计制造&#xff0c;防范产品缺陷并预防设备故障&#xff0c;大幅提高生产效率。…...

【线程同步工具】Semaphore源码解析

控制对资源的一个或多个副本的并发访问 Java API 提供了一种信号量机制 Semaphore。 一个信号量就是一个计数器&#xff0c; 可用于保护对一个或多个共享资源的访问。 当一个线程要访问多个共享资源中的一个时&#xff0c;它首先需要获得一个信号量。如果信号量内部的计数器的…...

获取实时天气

一、用天气API&#xff08;需要付费&#xff09; 网址&#xff1a;https://www.tianqiapi.com/请求方式及url&#xff1a;请求方式&#xff1a;GET接口地址&#xff1a;https://tianqiapi.com/free/day请求示例https://www.tianqiapi.com/free/day?appid_____&appsecret__…...

【数据库】redis数据持久化

目录 数据持久化 一&#xff0c; RDB 1&#xff0c; 什么是RDB 2&#xff0c;持久化流程 3&#xff0c; 相关配置 案例演示&#xff1a; 4&#xff0c; 备份和恢复 1、备份 2、恢复 3&#xff0c;优势 4&#xff0c; 劣势 二&#xff0c;AOF 1&#xff0c;什么是A…...

前端编译、JIT编译、AOT编译

一、前端编译&#xff1a;java设计之初就是强调跨平台&#xff0c;通过javac将源文件编译成于平台无关的class文件&#xff0c; 它定义了执行 Java 程序所需的所有信息&#xff08;许多Java"语法糖"&#xff0c;是在这个阶段完成的&#xff0c;不依赖虚拟机&#xff…...

父子组件中,子组件调用父组件的方法

父子组件中&#xff0c;子组件调用父组件的方法 方法一&#xff1a;直接在子组件中通过this.$parent.event来调用父组件的方法 父组件 <template><p><child>父组件</child></p> </template> <script>import child from ~/compone…...

第七章.深度学习

第七章.深度学习 7.1 深度学习 深度学习是加深了层的深度神经网络。 1.加深层的好处 1).可以减少网络的参数数量 5*5的卷积运算示例&#xff1a; 重复两次3*3的卷积层示例&#xff1a; 图像说明&#xff1a; ①.一次5 * 5的卷积运算的区域可以由两次3 * 3的卷积运算抵消&a…...

【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器

一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad&#xff08;Adaptive Gradient Algorithm&#xff09;是一种自适应学习率的优化算法&#xff0c;由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率&#xff0c;适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...

376. Wiggle Subsequence

376. Wiggle Subsequence 代码 class Solution { public:int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {int n nums.size();int res 1;int prediff 0;int curdiff 0;for(int i 0;i < n-1;i){curdiff nums[i1] - nums[i];if( (prediff > 0 && curdif…...

Matlab | matlab常用命令总结

常用命令 一、 基础操作与环境二、 矩阵与数组操作(核心)三、 绘图与可视化四、 编程与控制流五、 符号计算 (Symbolic Math Toolbox)六、 文件与数据 I/O七、 常用函数类别重要提示这是一份 MATLAB 常用命令和功能的总结,涵盖了基础操作、矩阵运算、绘图、编程和文件处理等…...

AI,如何重构理解、匹配与决策?

AI 时代&#xff0c;我们如何理解消费&#xff1f; 作者&#xff5c;王彬 封面&#xff5c;Unplash 人们通过信息理解世界。 曾几何时&#xff0c;PC 与移动互联网重塑了人们的购物路径&#xff1a;信息变得唾手可得&#xff0c;商品决策变得高度依赖内容。 但 AI 时代的来…...

蓝桥杯 冶炼金属

原题目链接 &#x1f527; 冶炼金属转换率推测题解 &#x1f4dc; 原题描述 小蓝有一个神奇的炉子用于将普通金属 O O O 冶炼成为一种特殊金属 X X X。这个炉子有一个属性叫转换率 V V V&#xff0c;是一个正整数&#xff0c;表示每 V V V 个普通金属 O O O 可以冶炼出 …...

消防一体化安全管控平台:构建消防“一张图”和APP统一管理

在城市的某个角落&#xff0c;一场突如其来的火灾打破了平静。熊熊烈火迅速蔓延&#xff0c;滚滚浓烟弥漫开来&#xff0c;周围群众的生命财产安全受到严重威胁。就在这千钧一发之际&#xff0c;消防救援队伍迅速行动&#xff0c;而豪越科技消防一体化安全管控平台构建的消防“…...

自然语言处理——文本分类

文本分类 传统机器学习方法文本表示向量空间模型 特征选择文档频率互信息信息增益&#xff08;IG&#xff09; 分类器设计贝叶斯理论&#xff1a;线性判别函数 文本分类性能评估P-R曲线ROC曲线 将文本文档或句子分类为预定义的类或类别&#xff0c; 有单标签多类别文本分类和多…...

如何把工业通信协议转换成http websocket

1.现状 工业通信协议多数工作在边缘设备上&#xff0c;比如&#xff1a;PLC、IOT盒子等。上层业务系统需要根据不同的工业协议做对应开发&#xff0c;当设备上用的是modbus从站时&#xff0c;采集设备数据需要开发modbus主站&#xff1b;当设备上用的是西门子PN协议时&#xf…...

工厂方法模式和抽象工厂方法模式的battle

1.案例直接上手 在这个案例里面&#xff0c;我们会实现这个普通的工厂方法&#xff0c;并且对比这个普通工厂方法和我们直接创建对象的差别在哪里&#xff0c;为什么需要一个工厂&#xff1a; 下面的这个是我们的这个案例里面涉及到的接口和对应的实现类&#xff1a; 两个发…...

AWS vs 阿里云:功能、服务与性能对比指南

在云计算领域&#xff0c;Amazon Web Services (AWS) 和阿里云 (Alibaba Cloud) 是全球领先的提供商&#xff0c;各自在功能范围、服务生态系统、性能表现和适用场景上具有独特优势。基于提供的引用[1]-[5]&#xff0c;我将从功能、服务和性能三个方面进行结构化对比分析&#…...