maven使用: <!--redis jar包--> <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>2.9.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.data

分享一个简单的小需求应该怎么设计实现以及有关Redis的使用 Redis在实际应用中使用的非常广泛,本篇文章就从一个简单的需求说起,为你讲述一个需求是如何从头到尾开始做的,又是如何一步步完善的.之前写过一篇<如何实现页面广告随时上下线.过期自动下线及到时自动上线>,也涉及到了Redis在项目中的实际应用,有兴趣的可以看一下. 需求 设定,现在我们有一个APP,产品新提出一个叫“程序员树洞”的功能,具体功能就不说了,其中这个功能有一点需要做的是在使用该功能时,如果是首次进入会展示一个协议页面,用

分享一个简单的小需求应该怎么设计实现以及有关Redis的使用 Redis在实际应用中使用的非常广泛,本篇文章就从一个简单的需求说起,为你讲述一个需求是如何从头到尾开始做的,又是如何一步步完善的. 需求 设定,现在我们有一个APP,产品新提出一个叫“程序员树洞”的功能,具体功能就不说了,其中这个功能有一点需要做的是在使用该功能时,如果是首次进入会展示一个协议页面,用户需要勾选后点确定才能进入功能,此后再进该功能,不再显示协议页直接进入该功能. 评论中有小伙伴说这个功能完全可以是客户端来做,我想说的

一.NoSQL的风生水起 1.1 后Web2.0时代的发展要求 随着互联网Web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付Web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的Web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题: (1)对数据库高并发读写的需求 网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息,所以基本上无法使用动态页面静态化技术,因此数据库并发负载非常高,往往要达到每秒上万次读写请求.关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住,但是应付上万次SQL写数据请求

一.NoSQL的风生水起 1.1 后Web2.0时代的发展要求 随着互联网Web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付Web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的Web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题: (1)对数据库高并发读写的需求 网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息,所以基本上无法使用动态页面静态化技术,因此数据库并发负载非常高,往往要达到每秒上万次读写请求.关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住,但是应付上万次SQL写数据请求

目前我们使用的是主从+分库分表的系统架构,主库有N个分库,从库为多个slave做负载均衡,所以数据库端的架构是下面这样的: 因为差不多有一年半没有专门搞技术为主了,顺带回顾下. 这就涉及到多个主库数据同步到不分库分表的从库共查询和管理类系统使用.在mysql 5.6以及之前的版本中,没有原生的解决方法,除非使用mariadb分支,在mysql 5.7之后支持多源复制,除了使用原生的多源复制之外,还有一个选择,就是使用案例开源的otter/canal.如果只是N个库合并到一个库的,我们使用mysq

来源:antirez 翻译:Kevin (公众号:中间件小哥) Redis 5 中引入了一个名为 Streams 的新的 Redis 数据结构,吸引了社区极大的兴趣.接下来,我会在社区里进行调查,同用户们谈谈他们在实际生产中的使用场景,然后写个博客记录一下. 今天我想解决另一个问题:我有点怀疑许多用户仅仅把Streams 作为解决类似 Kafka 所要解决的问题的一个手段.实际上,这个数据结构,在当初设计的时候,在生产者/消费者消息通信的场景下,也是可以用起来的.而且我意识到 Streams 是

SqlServer 一个查询语句导致tempdb增大55G 今天操作着服务器,突然右下角提示“C盘空间不足”! 吓一跳!~ 看看C盘,还有7M!!!这么大的C盘空间怎么会没了呢?搞不好等下服务器会动不了! 第一反应就想可能是日志问题,很可能是数据库日志问题 于是查看日志,都不大,正常. dbcc sqlperf(logspace) 看看系统报错: 是tempdb问题,但是刚才看日志才几M,根据提示查看日志状态: select name,log_reuse_wait_desc from sys.d

大家好,欢迎来到第1周的SQL Server性能调优培训.在我们进入SQL Server性能调优里枯燥难懂的细节内容之前,我想通过讲解SQL Server如何执行一个查询来建立基础.这个部分非常重要,因为接下来的培训中我们会以这些概念来加深我们对SQL Server的认识. 当我们执行一个查询时,在SQL Server中最重要的组件有哪些,下面这张图片可以给大家一个概观的认识. 可以看到,SQL Server内部分成了2个部分:关系引擎和存储引擎.在关系引擎中最大的一个组件是查询优化器.查询优化

计划缓存(Plan Cache) 如果SQL Server已经找到一个好的方式去执行一段代码时,应该把它作为随后的请求重用,因为生成执行计划是耗费时间且资源密集的,这样做是有有意义的. 如果没找到被缓存的计划,然后命令分析器(Command Parser)在T-SQL基础上生成一个查询树(query tree).查询树(query tree)的内部结构是通过树上的每个结点代表查询中需要的执行操作.这个树然后被传给查询优化器(Query Optimizer)去处理.我们的简单查询没有一个存在的计划

原文地址:http://www.cnblogs.com/lyhabc/p/3367274.html 看这篇文章之前,阁下可以先看一下下面的文章 SQLSERVER独特的任务调度算法"SQLOS" SQL Server SQLOS 的任务调度[转] 翻译自: http://rusanu.com/2013/08/01/understanding-how-sql-server-executes-a-query/ http://www.codeproject.com/Articles/6303

原文:第1周 SQL Server 如何执行一个查询 大家好,欢迎来到第1周的SQL Server性能调优培训.在我们进入SQL Server性能调优里枯燥难懂的细节内容之前,我想通过讲解SQL Server如何执行一个查询来建立基础.这个部分非常重要,因为接下来的培训中我们会以这些概念来加深我们对SQL Server的认识. 当我们执行一个查询时,在SQL Server中最重要的组件有哪些,下面这张图片可以给大家一个概观的认识. 可以看到,SQL Server内部分成了2个部分:关系引擎和存储

总体流程 客户端发送一条查询给服务器: 服务器先会检查查询缓存,如果命中了缓存,则立即返回存储在缓存中的结果.否则进入下一阶段: 服务器端进行SQL解析.预处理,再由优化器生成对应的执行计划: MySQL根据优化器生成的执行计划,调用存储引擎的API来执行查询: 将结果返回给客户端. MySQL客户端/服务器通信协议 1.MySQL客户端和服务器之间的通信协议是“半双工”:在任何一个时刻,要么由服务器向客户端发送数据,要么由客户端向服务器发送数据.这也就意味着没法进行流量控制. 在任何时刻,只有

存到Redis中,好处是速度快.毕竟写到硬盘需要更多的时间.加入购物车的功能,操作很频繁,可以通过Redis快速写入,移除,修改. 用什么方式呢? 传统的KEY,VALUE不太合适,每次增加修改,都要把VALUE取出,序列化成数组之后,再改变结构,然后序列化存入. 幸好,Redis中有一种哈希的方式.它的特点就是每个KEY下面,包含对应的子KEY,VALUE.这样就方便操作每个用户下的购物车信息了. 用户的购物车标识为: appid:openid:cart 作为大KEY 购物车中的存储内容为:

SqlServer 一个查询语句导致tempdb增大55G 今天操作着服务器,突然右下角提示“C盘空间不足”! 吓一跳!~ 看看C盘,还有7M!!!这么大的C盘空间怎么会没了呢?搞不好等下服务器会动不了! 第一反应就想可能是日志问题,很可能是数据库日志问题 于是查看日志,都不大,正常. dbcc sqlperf(logspace) 看看系统报错: 是tempdb问题,但是刚才看日志才几M,根据提示查看日志状态: select name,log_reuse_wait_desc from sys.d

连表查询都用Left Join吧   最近看同事的代码,SQL连表查询的时候很多时候用的是Inner Join,而我觉得对我们的业务而言,99.9%都应该使用Left Join(还有0.1%我不知道在哪),我用最简单的方式来描述这两者的区别,直接看图(有点草啊): 我的做法是永远把查询主体放在左边,然后右边挨个连上要附加的信息,有则连上,没有则留null,这样思路是最清晰的. Inner Join跟这个的区别是如果附加表找不到对应ID,那么这行记录就不会出现,我在图中用红色字体说明了这个区别.(

一.操作string .list .map 对象 1.引入jar: jedis-2.1.0.jar   2.代码 /**      * @param args      */     public static void main(String[] args) {                  //连接redis服务     Jedis jedis = new Jedis("192.168.88.15",6379);                  //password验证-假设

项目简介 利用scrapy抓取51job上的python招聘信息,关键词为“python”,范围:全国 利用redis的set数据类型保存抓取过的url,现实避免重复抓取: 利用脚本实现每隔一段时间,网站更新后自动抓取: 利用mongo和mysql,分别保存抓取结果. 主要内容 网站分析 进入51job后,输入关键字python,搜索范围改为全国,通过分析得到该网页为静态网页 搜索后生成的url即为开始抓取的url:https://search.51job.com/list/000000,000

很多 SQL 查询都是以 SELECT 开始的. 不过,最近我跟别人解释什么是窗口函数,我在网上搜索"是否可以对窗口函数返回的结果进行过滤"这个问题,得出的结论是"窗口函数必须在 WHERE 和 GROUP BY 之后,所以不能". 于是我又想到了另一个问题:SQL 查询的执行顺序是怎样的? 好像这个问题应该很好回答,毕竟自己已经写了上万个 SQL 查询了,有一些还很复杂.但事实是,我仍然很难确切地说出它的顺序是怎样的. SQL 查询的执行顺序 于是我研究了一下,发

SYNOPSIS SELECT [ ALL | DISTINCT [ ON ( expression [, ...] ) ] ] * | expression [ AS output_name ] [, ...] INTO [ TEMPORARY | TEMP ] [ TABLE ] new_table [ FROM from_item [, ...] ] [ WHERE condition ] [ GROUP BY expression [, ...] ] [ HAVING condition