一、主从同步/复制　　通过持久化功能，Redis保证了即使在服务器重启的情况下也不会丢失（或少量丢失）数据，因为持久化会把内存中数据保存到硬盘上，重启会从硬盘上加载数据。但是由于数据是存储在一台服务器上的，如果这台服务器出现硬盘故障等问题，也会导致数据丢失。　　为了避免单点故障，通常的做法是将数据库复制多个副本以部署在不同的服务器上，这样即使有一台服务器出

一、主从模式通过持久化功能，Redis保证了即使在服务器重启的情况下也不会损失（或少量损失）数据，因为持久化会把内存中数据保存到硬盘上，重启会从硬盘上加载数据。但是由于数据是存储在一台服务器上的，如果这台服务器出现硬盘故障等问题，也会导致数据丢失。为了避免单点故障，通常的做法是将数据库复制多个副本以部署在不同的服务器上，这样即使有一台服务器出现故障，其他

数据库的三大范式第一范式：每个列都不可以再拆分第二范式：在第一范式的基础上，非主键列完全依赖于主键第三范式：在第二范式上，非主键列只依赖主键，不依赖其他非主键事务的并发问题脏读：事务A读取了事务B更新的数据，然后数据B回滚，那么A读到的是脏数据不可重复读：事务A多次读取同一数据，事务B在事务A读取的过程中对数据进行了修改并提交，导致A多次读的数据

相信很多人的项目都有这种需求，就是查询近7天的记录，但是这7天总有那么几天是没数据的，所以缺失的只能补0 下面的代码不知道能不能看懂，我简单的说一下思路1）先查询红色字体的近7天，再转换成日期2）我的字段使用的是时间戳的方式去保存，只能是先数据库字段先转日期2.1）先查询自己想要的数据，用每天分组，计算好总数后2.2）时间戳字段先转日期

1 背景用户本地有一份txt或者csv文件，无论是从业务数据库导出、还是其他途径获取，当需要使用蚂蚁的大数据分析工具进行数据加工、挖掘和共创应用的时候，首先要将本地文件上传至ODPS，普通的小文件通过浏览器上传至服务器，做一层中转便可以实现，但当这份文件非常大到了10GB级别，我们就需要思考另一种形式的技术方案了，也就是本文要阐述的方案。技术要求主要

Mysql分库分表方案1.为什么要分表：当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等

最近客户现在提出系统访问非常慢，需要优化提升访问速度，在排查了nginx、tomcat内存和服务器负载之后，判断是数据库查询速度慢，进一步排查发现是因为部分视图和表查询特别慢导致了整个系统的响应时间特别长。知道了问题之后，就需要对查询比较慢的接口进行优化，但哪些接口需要优化、哪些不需要呢？只能通过日志里的执行时间来判断，那么如何才能知道每一个接口的执行时间呢

1 背景用户本地有一份txt或者csv文件，无论是从业务数据库导出、还是其他途径获取，当需要使用蚂蚁的大数据分析工具进行数据加工、挖掘和共创应用的时候，首先要将本地文件上传至ODPS，普通的小文件通过浏览器上传至服务器，做一层中转便可以实现，但当这份文件非常大到了10GB级别，我们就需要思考另一种形式的技术方案了，也就是本文要阐述的方案。技术要求主要

前一篇文章我们完成了产品上下文的领域层，我们已经有了关于产品方面的简单领域逻辑，我们接着来实现产品上下文关于仓储持久化与应用层的用例如何来协调领域逻辑与仓储持久化。首先大家需要明确的是，产品上下文的领域逻辑是系统的核心，它不应该依赖仓储，而仓储应该要依赖领域层，这样仓储才可以把领域逻辑执行完后，才可能将领域对象持久化到数据库中，这一点与传统的架构

  今天在昨天的基础上又做了一些对比测试，也算是对昨天的一个补充和升华。  而这部分内容其实内容量还不少，所以我准备成了ppt的形式，也在团队内部做了一些交流，感兴趣可以直接点击文末的原文来看。初始化数据的必要性  在开始之前还是简单说说初始化数据的必要性，我们做数据库问题定位，性能分析时，如果表里就几条，几十条数据，做性能比对得到的结