随着数据不断增长,数据库中单表无法满足大数据量的存储,所以我们就提出按照自然时间、单站点信息分表来存储大量秒级数据。 例如:大气、水利、交通(GPS)信息监测系统中的实时数据进行存储,一般时按照开始时间、结束时间、单站点、多站点、监测项目等方
随着数据不断增长,数据库中单表无法满足大数据量的存储,所以我们就提出按照自然时间、单站点信息分表来存储大量秒级数据。
例如:大气、水利、交通(GPS)信息监测系统中的实时数据进行存储,一般时按照开始时间、结束时间、单站点、多站点、监测项目等方式进行数据查询、分析、图表。
如 按5分钟单站点的数据12*24(小时)*365(天)*(监测项)10=100W ,也就是一个站点一年数据量 100w条,100站*100W =1亿条这样的数据是无法满足快速查询。
所以我们就按照 ”tb_5M_年_站号“建表名称,tb_时间刻度_年份_站号建表 。 "TB_5M_2016_A0001", "TB_5M_2016_A0002", "TB_5M_2016_A0003",, "TB_5M_2016_A0004"
条张表 存储100W,如存储1分钟的数据单表就 500W条, 如1秒钟数据:60*500W=3亿条数据,这样不行啊,我们要以在分表,分表规则中加一个月份,tb_5M_年_月_站号,这里就不说了。
问题来,我们如何方便快捷编写代码那?,我们还想用ORM(EF)进行数据查询,就拿我们真实项目来说吧。
思路,我们用.NET开发,在数据库建基本表(tb_5m_Base)来实现EF,用 DbContext实现数据访问。
别的不多说了,直接来代码吧,
功能5分钟数据查询,用户指定开始时间、结束时间、单(多)选择站点、单(多)选择监测 项目,进行数据查询功能。
代码发如下:
public class Tb_5m_Base
{
public int ID{ get; set; }
public Datatime Time{ get; set; }
public string Pcodes { get; set; }
public double Values{ get; set; }
}
public partial class EntityFrameworkDataContext : DbContext
{
static EntityFrameworkDataContext()
{
Database.SetInitializer
}
public EntityFrameworkDataContext()
: base("Name=EntityFrameworkDataContext")
{
}
protected override void OnModelCreating(DbModelBuilder modelBuilder)
{
modelBuilder.Configurations.Add(new tb_5m_Base());
}
public DbSet TB_5m_Base{ get; set; }
}
public class BLLDataQuery
{
///
/// 获取数据
///
/// 开始日期
/// 结果日期
/// 站点ID :1,2,3
/// 监测项 :EC,PC,MC
///
public static List
{
List
string[] strArray = stationids.Split(new char[] { ',' });
int year = startTime.Year;
int num = endTime.Year;
string str = string.Empty;
string commandText = string.Empty;
pcodus=pcodus;
while (year
{
foreach (string strstationid in strArray) //站点
{
tbname= string.Format("tb_5m_{0}_{1}_Src", year, strstationid );
commandText = string.Format("Select * from {0} where TIME between '{1}' and '{2}' and pcodes in ({3}) ", new object[] { tbname, startTime, endTime, pcodus});
try
{
using (EntityFrameworkDataContext _dbcontext = EntityFrameworkDataContext.CreateDbContext)
{
list.AddRange(_dbcontext.Database.SqlQuery
}
}
catch (Exception exception)
{
}
}
year++;
}
return list;
}

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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