package beegoimport (errorsfmtstrconvsynctime)var (DefaultEvery int = 60 // 1 minute)type BeeItem struct {val interface{}Lastaccess time.Timeexpired int}func (itm *BeeItem) Access() interface{} {itm.Lastaccess = time.Now()return itm.val}ty
package beego import ( "errors" "fmt" "strconv" "sync" "time" ) var ( DefaultEvery int = 60 // 1 minute ) type BeeItem struct { val interface{} Lastaccess time.Time expired int } func (itm *BeeItem) Access() interface{} { itm.Lastaccess = time.Now() return itm.val } type BeeCache struct { lock sync.RWMutex dur time.Duration items map[string]*BeeItem Every int // Run an expiration check Every seconds } // NewDefaultCache returns a new FileCache with sane defaults. func NewBeeCache() *BeeCache { cache := BeeCache{dur: time.Since(time.Now()), Every: DefaultEvery} return &cache } func (bc *BeeCache) Get(name string) interface{} { bc.lock.RLock() defer bc.lock.RUnlock() itm, ok := bc.items[name] if !ok { return nil } return itm.Access() } func (bc *BeeCache) Put(name string, value interface{}, expired int) error { bc.lock.Lock() defer bc.lock.Unlock() t := BeeItem{val: value, Lastaccess: time.Now(), expired: expired} if _, ok := bc.items[name]; ok { return errors.New("the key is exist") } else { bc.items[name] = &t } return nil } func (bc *BeeCache) Delete(name string) (ok bool, err error) { bc.lock.Lock() defer bc.lock.Unlock() if _, ok = bc.items[name]; !ok { return } delete(bc.items, name) _, valid := bc.items[name] if valid { ok = false } return } func (bc *BeeCache) IsExist(name string) bool { bc.lock.RLock() defer bc.lock.RUnlock() _, ok := bc.items[name] return ok } // Start activates the file cache; it will func (bc *BeeCache) Start() error { dur, err := time.ParseDuration(fmt.Sprintf("%ds", bc.Every)) if err != nil { return err } bc.dur = dur bc.items = make(map[string]*BeeItem, 0) go bc.vaccuum() return nil } func (bc *BeeCache) vaccuum() { if bc.Every < 1 { return } for { <-time.After(time.Duration(bc.dur)) if bc.items == nil { return } for name, _ := range bc.items { bc.item_expired(name) } } } // item_expired returns true if an item is expired. func (bc *BeeCache) item_expired(name string) bool { bc.lock.Lock() defer bc.lock.Unlock() itm, ok := bc.items[name] if !ok { return true } dur := time.Now().Sub(itm.Lastaccess) sec, err := strconv.Atoi(fmt.Sprintf("%0.0f", dur.Seconds())) if err != nil { delete(bc.items, name) return true } else if sec >= itm.expired { delete(bc.items, name) return true } return false }

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。

MySQL非同期マスタースレーブレプリケーションにより、BINLOGを介したデータの同期が可能になり、読み取りパフォーマンスと高可用性が向上します。 1)マスターサーバーレコードはBinlogに変更されます。 2)スレーブサーバーは、I/Oスレッドを介してBINLOGを読み取ります。 3)サーバーSQLスレッドは、BINLOGを適用してデータを同期させます。

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す。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

MySQLのインストールと基本操作には、次のものが含まれます。1。mysqlをダウンロードしてインストールし、ルートユーザーパスワードを設定します。 2。sqlコマンドを使用して、createdatabaseやcreateTableなどのデータベースとテーブルを作成します。 3. CRUD操作を実行し、挿入、選択、更新、コマンドを削除します。 4.パフォーマンスを最適化し、複雑なロジックを実装するためのインデックスとストアドプロシージャを作成します。これらの手順を使用すると、MySQLデータベースをゼロから構築および管理できます。

Innodbbufferpoolは、データとインデックスページをメモリにロードすることにより、MySQLデータベースのパフォーマンスを向上させます。 1)データページは、ディスクI/Oを削減するためにBufferPoolにロードされます。 2)汚れたページは、定期的にディスクにマークされ、リフレッシュされます。 3)LRUアルゴリズム管理データページの排除。 4)読み出しメカニズムは、可能なデータページを事前にロードします。

MySQLは、インストールが簡単で、強力で管理しやすいため、初心者に適しています。 1.さまざまなオペレーティングシステムに適した、単純なインストールと構成。 2。データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、更新、削除などの基本操作をサポートします。 3.参加オペレーションやサブクエリなどの高度な機能を提供します。 4.インデックス、クエリの最適化、テーブルパーティション化により、パフォーマンスを改善できます。 5。データのセキュリティと一貫性を確保するために、バックアップ、リカバリ、セキュリティ対策をサポートします。

完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。


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