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通过触发器实现物化视图 在电商平台中,我们有时需要对用户订单进行一些聚合计算,如订单总数有多少,总金额有多少,平均价格是多少,而实现这个特性基本有下面几个办法: 一, 每次查询这些聚合信息的时候,直接执行SQL语句的sum,avg,count等,好处是实现简单,不足是每次均需要进行扫表查询,特别是订单变更比较少,而查询比较多的情况下,此方法会浪费不少的机器资源。 二, 新建一个聚合表,当有订单增删改的时候,通过程序进行计算新的聚合信息,然后存储到该聚合表,每次查询的时候只需查询对应计算好的记录即可,好处是查询非常简单,不足是需要应用程序进行同步聚合信息,且如果订单库操作整个,而聚合库失败,则需要保证数据的一致性。 三,利用DB的触发器实现物化视图的方式,好处是数据的同步交给db 去保证,应用程序无需关注,并且若触发器执行失败,则对应的源表操作也会回滚,不足是需要开发对应的触发器程序。本文主要说明用触发器实现这样的一个特性,为了更好的说明如何创建的过程,我们举了这样一个例子,该例子已经在mysql全部调试通过。          1, 新建一个订单表             drop table orders if exists;            create table orders (                        order_id  int unsigned not null auto_increment,                        product_name varchar(30) not null,                        price  decimal(8,2) not null,                        amount smallint not null,                        primary key (order_id)             )engine=innodb;       2,创建一个存储聚合信息的表            drop table orders_mv if exists;           create table orders_mv (                        product_name varchar(30) not null,                        price_sum decimal(8,2) not null,                        amount_sum int not null,                        price_avg float not null,                        orders_cnt int not null,                        unique key product_name(product_name)  //因为需要按照产品名字聚合,这里把product_name作为唯一key进行去重           ) engine=innodb;           3,为表orders创建after insert的触发器             首先说明一下如何查看一个表中是否已经创建了哪些触发器:
                       select * from information_schema.TRIGGERS where event_object_table='tbl_name'/G             drop trigger tgr_orders_insert;             delimiter $$            create trigger tgr_orders_insert            after insert on orders            for each row            begin                   set @old_price_sum  = 0;                   set @old_amount_sum = 0;                   set @old_price_avg  = 0;                   set @old_orders_cnt = 0;                    select IFNULL(price_sum, 0), IFNULL(amount_sum, 0), IFNULL(price_avg, 0), IFNULL(orders_cnt, 0)                  from orders_mv                  where product_name = NEW.product_name                  into @old_price_sum, @old_amount_sum, @old_price_avg, @old_orders_cnt;                   set @new_price_sum  = @old_price_sum + NEW.price;                  set @new_amount_sum = @old_amount_sum + NEW.amount;                  set @new_orders_cnt = @old_orders_cnt + 1;                  set @new_price_avg  = @new_price_sum / @new_orders_cnt;                  replace into orders_mv                 values (NEW.product_name, @new_price_sum, @new_amount_sum, @new_price_avg, @new_orders_cnt);            end;               $$           delimiter ;         4,为表orders创建after update的触发器            drop trigger tgr_orders_update;            delimiter $$           create trigger tgr_orders_update           after update on orders           for each row           begin                        if (STRCMP(OLD.product_name, NEW.product_name)) then                                  update orders_mv                          set                           price_sum  = (price_sum  - OLD.price),                           amount_sum = (amount_sum - OLD.amount),                          orders_cnt = (orders_cnt - 1),                              //错误,此时的price_sum已经是新值, 不能重新 -OLD.price + NEW.price                          //price_avg  = (price_sum - OLD.price) / IF((orders_cnt-1)>0, (orders_cnt-1), 1)                           price_avg  =  price_sum /IF(orders_cnt>0, orders_cnt, 1)                           where product_name = OLD.product_name;                           set @old_price_sum  = 0;                         set @old_amount_sum = 0;                         set @old_price_avg  = 0;                         set @old_orders_cnt = 0;                           select IFNULL(price_sum, 0), IFNULL(amount_sum, 0), IFNULL(price_avg, 0), IFNULL(orders_cnt, 0)                             from orders_mv                         where product_name = NEW.product_name                         into @old_price_sum, @old_amount_sum, @old_price_avg, @old_orders_cnt;                          set @new_price_sum  = @old_price_sum + NEW.price;                         set @new_amount_sum = @old_amount_sum + NEW.amount;                         set @new_orders_cnt = @old_orders_cnt + 1;                         set @new_price_avg  = @new_price_sum / @new_orders_cnt;                          replace into orders_mv                         values (NEW.product_name, @new_price_sum, @new_amount_sum, @new_price_avg, @new_orders_cnt);                      else                          update orders_mv                         set                          price_sum  = (price_sum  - OLD.price + NEW.price),                          amount_sum = (amount_sum - OLD.amount + NEW.amount),                                     //错误,此时的price_sum已经是新值, 不能重新 -OLD.price + NEW.price                        //price_avg  = (price_sum  - OLD.price + NEW.price) /IF(orders_cnt>0,orders_cnt,1)                            price_avg  = price_sum /IF(orders_cnt>0,orders_cnt,1)                                where product_name = OLD.product_name;                    end if;             end;           $$          delimiter ;         5,为表orders创建after delete的触发器             drop trigger tgr_orders_delete;              delimiter $$             create trigger tgr_orders_delete             after delete on orders             for each row             begin                                    update orders_mv                      set                       price_sum  = (price_sum  - OLD.price),                       amount_sum = (amount_sum - OLD.amount),                      orders_cnt = (orders_cnt - 1),                              price_avg  =  price_sum /IF(orders_cnt>0, orders_cnt, 1)                       where product_name = OLD.product_name;                 end;            $$           delimiter ;   作者 tenfyguo bitsCN.com

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この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
MySQL:世界で最も人気のあるデータベースの紹介MySQL:世界で最も人気のあるデータベースの紹介Apr 12, 2025 am 12:18 AM

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の重要性:データストレージと管理MySQLの重要性:データストレージと管理Apr 12, 2025 am 12:18 AM

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。

なぜMySQLを使用するのですか?利点と利点なぜMySQLを使用するのですか?利点と利点Apr 12, 2025 am 12:17 AM

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ロックメカニズム(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)を説明します。InnoDBロックメカニズム(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)を説明します。Apr 12, 2025 am 12:16 AM

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。

貧弱なMySQLクエリパフォーマンスの一般的な原因は何ですか?貧弱なMySQLクエリパフォーマンスの一般的な原因は何ですか?Apr 12, 2025 am 12:11 AM

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。

複数の単一列インデックスに対して複合インデックスをいつ使用する必要がありますか?複数の単一列インデックスに対して複合インデックスをいつ使用する必要がありますか?Apr 11, 2025 am 12:06 AM

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でスロークエリを識別して最適化する方法は? (スロークエリログ、Performance_schema)MySQLでスロークエリを識別して最適化する方法は? (スロークエリログ、Performance_schema)Apr 10, 2025 am 09:36 AM

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およびSQL:開発者にとって不可欠なスキルMySQLおよびSQL:開発者にとって不可欠なスキルApr 10, 2025 am 09:30 AM

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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