可能平常会遇到一些需求，比如构建菜单，构建树形结构，数据库一般就使用父id来表示，为了降低数据库的查询压力，我们可以使用Java8中的Stream流一次性把数据查出来，然后通过流式处理，我们一起来看看，代码实现为了实现简单，就模拟查看数据库所有数据到List里面。比如现在有一张菜单表，具体数据如下：下面我们就来模拟这一操作，递归组装树形结构：@Autowi

一：高并发高负载类网站关注点之数据库没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用，数据库的响应是首先要解决的。一般来说MySQL是最常用的，可能最初是一个mysql主机，当数据增加到100万以上，那么，MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是MS（主从）方式进行同步复制，将查询和操作和分别在不同的

MySQL备份的几种方式最近一直想写点博客，但是不知道写什么，感觉自己最近的知识没有什么增加，今天想到了一篇可以写的博客。以前试过根据data文件夹备份MySQL，但是从来没有成功过，前几天帮助朋友还原MySQL，终于成功的将备份的data文件夹还原成功了。MySQL数据库算是常用的数据库中最好使用的数据库了，对于备份的操作也不例外。所以今天分享一下

Redis是一个超精简的基于内存的键值对数据库(keyvalue)，一般对并发有一定要求的应用都用其储存session，乃至整个数据库。不过它公自带一个最小化的命令行式的数据库管理工具，有时侯使用起来并不方便。不过Github上面已经有了很多图形化的管理工具，而且都针对REDIS做了一些优化，如自动折叠带schema的key等。RedisDesk

今天我们来介绍一下Mysql中不同类型的锁数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源，当出现并发访问的时候，数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构根据加锁的范围，MySQL里面的锁大致可以分成全局锁、表级锁和行锁三类全局锁全局锁就是对整个数据库实例加锁。MySQL提供了一个加全

IP数据库包含全球43亿全量IPv4与2^128全量IPv6，数据库版本分为高精准公安版、高精准商业版、区县级、城市级和IPv6共5个版本。IP数据库主要解决的痛点为互联网广告精准投放、内容精准推荐、用户位置画像、重点企业办公网络资产普查，网络攻击溯源&取证、嫌疑人地理位置定位、服务器优化分配等。互联网在线广告反作弊通过分析

在MongoDB里面，一条文档大致相当于关系型数据库里面的一行。在关系型数据库里面，行是被存储在表里面，并且有一个严格的结构。MongoDB里面把文档存储在集合里面而不是存在表里面，最根本上的不同就是在数据库层面上没有强制的结构限制。   定义一个文档纲要  MongoEngine允许你为文档定义一个纲要这可以帮你减少编码错误，让你利用现有的字

这次聊聊业务中经常出现的重试现象，可能很多运维都被开发莫名其妙的艾特然后让查一查业务中出现失败的情况，很不巧刚接手MongoDB的运维就碰到了一个案例。前段时间与业务开发讨论过某业务服务的超时重试问题，这项业务依赖的数据库是一直很热门的MongoDB数据库，这里采用了复制集的模式架构，且底层硬件采用KVM。业务开发反映数据库实例慢，最近超时的业务较少

在互联网公司或者一些并发量比较大的项目，虽然有各种项目架构设计、NoSQL、MQ、ES等解决比较高的并发访问，但是对于数据库来说，压力还是太大，这时候即使数据库架构、表结构、索引等都设计的很好了，但是还是扛不住的，主从复制通过读写分离缓解读负载。但是像淘宝这种项目，单一数据库肯定是不行的，为了解决这个问题，就可以使用分库分表PS：这是一篇学习博

1并发多用户数据库管理系统的一个主要任务是对并发（concurrency）进行控制，即对多个用户同时访问同一数据进行控制。当缺乏有效的并发控制时，修改数据的操作就不能保证正常，从而危害数据完整性。管理数据并发的方法是让每个用户轮流操作数据。而数据库管理系统的目标就是减少每个用户的等待时间，即让用户无需等待或使等待难以察觉。为保证数据库性能