京东面试官:呦,你对中间件 Mycat了解的还挺深~
1.数据切分概念数据的切分根据其切分规则的类型,可以分为两种切分模式。一种是按照不同的表(或者Schema)来切分到不同的数据库(主机)(https://jq.qq.com/?wv1027&k0IsBuUb0)之上,这种切可以称之为数据的垂直(纵向)切分;另外一则是根据表中的数据的逻辑关系,将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库(主机)上面,这种切
Wesley13 Wesley13
3年前
MySQL字段约束及多表查询
前言:mysql的字段约束是以后必不可免的,下面主要写了四个:主键约束用于唯一且不能为空;非空约束即不能为空可以重复;唯一约束即可以为空但必须唯一;外键约束是让表与表之间有一定的关联;当然如何使用还看下文,多表就不在这总结了。如果你对前面的知识有所遗忘或感兴趣MySQL数据库表的模糊/多行/分组/排序/分页查询以及字mysql数据类型的讲解
Wesley13 Wesley13
3年前
MySql数据库索引
InnoDB存储引擎索引:B树索引:不能找到一个给定键值的具体行,能找到的只是被查找数据行所在的页。然后把页加载到内存,在查询所要的数据。全文索引:哈希索引:InnoDB会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引,不能人为的干预是否在一张表中生成哈希索引B树索引在数据库中的高度一般是2~4层,所以查询最多需要2到4次IO。B树索引分为聚
Stella981 Stella981
3年前
ClickHouse基本操作(一)
常用SQL创建表1234567CREATETABLEb6logs(eventDateDate,impidUInt64,uidString,idfaString,imeiString)ENGINEMergeTree(eventDate,(impid,event
Wesley13 Wesley13
3年前
Mysql 查询表中某字段的重复值,删除重复值保留id最小的数据
1查询重复值SELECTFROMHb_StudentsWHEREstudentIdIN(SELECTstudentIdFROMHb_StudentsGROUPBYstudentIdHAVINGcount(studentId)1);2删除重复值创建临时表CREATETEM
Easter79 Easter79
3年前
SpringBoot如何整合多个数据源,看这篇就够了
SpringBoot现在是很多很多公司应用的后端框架,因为它搭建快,能更好、更快速的整合其他第三方。那么随着业务的不断扩展,业务量的增加,这时候就会牵扯到分库分表,虽然这个词听起来很熟悉,作为程序员也很容易理解,但是我想应该也有不少读者没接触过分库分表,今天我们不聊如何分库分表,而是聊SpringBoot如何整合多个数据源的事情。也就是如何接入不同的
Wesley13 Wesley13
3年前
mysql出现Waiting for table metadata lock的解决方法
查询某一个表时,一直没有显示数据,于是就showprocesslist;!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/07f86cfca979bba85837f1b6352eb00ec33.jpg)发现有表已经被锁了,关掉了之前的查询语句可以看到!(https://oscimg.oschina.net/oscn
Stella981 Stella981
3年前
SpringBoot如何整合多个数据源,看这篇就够了
SpringBoot现在是很多很多公司应用的后端框架,因为它搭建快,能更好、更快速的整合其他第三方。那么随着业务的不断扩展,业务量的增加,这时候就会牵扯到分库分表,虽然这个词听起来很熟悉,作为程序员也很容易理解,但是我想应该也有不少读者没接触过分库分表,今天我们不聊如何分库分表,而是聊SpringBoot如何整合多个数据源的事情。也就是如何接入不同的
Wesley13 Wesley13
3年前
3 mysql底层解析——innodb文件系统初步入门,包括连接、解析、缓存、引擎、存储等
上一篇我们学习了server层对于表对象缓存(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Ftianyaleixiaowu%2Farticle%2Fdetails%2F99971213)的处理,表对象获取到之后,通过handler才具备了与存储引擎交互的
贾蔷 贾蔷
1天前
哈希表实现指南:从原理到C++实践
一、简介和应用哈希表(HashTable)是一种高效的数据结构,通过键值对(keyvalue)存储数据,提供快速的插入、删除和查找操作。它使用哈希函数将键映射到表中的位置,使得平均时间复杂度可以达到O(1)。‌应用场景‌:数据库索引、缓存实现(如Redis