现在有很多的项目,对计数器的实现甚是随意,比如在实现网站文章点击数的时候,是这么设计数据表的,如:”article_id, article_name, article_content, article_author, article_view……在article_view中记录该文章的浏览量。诈一看似乎没有问题。对于小站,比如本博客,就是这么做的,因为小菜的博客难道会涉及并发问题吗?答案显而易见,一天没多少IP,而且以后不会很大。
言归正传,对文章资讯类为主的项目,在浏览一个页面的时候不但要进行大量的查(查询上文的记录,已经所属分类的名字、热门文章资讯评论、TAG等),还要进行写操作(更新浏览数点击数)。把文章的详细内容和计数器放在一张表尽管对开发很方便,但是会造成数据库的压力过大(不然为什么大项目都要分库分表呢)。
那么,分两张表存放就好了么?一张表存文章详细信息,另一张表单独存计数器。
代码如下:
CREATE TABLE `article_view`(
`article_id` int(11) NOT NULL,
`view` int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`article_id`)
)ENGINE=InnoDB;
这种方式,虽然分担了文章表的压力,但是每当有一个进程请求更新的时候,都会产生全局的互斥锁,只能串行,不能并行。在高并发下会有较长的等待时间。
另一种比较好的办法是对每一个文章的计数器不是一行,而是多行,比如吧,一百行。每次随机更新其中一行,该文章的浏览数就是所有行的和。
代码如下:
CREATE TABLE `article_view`(
`article_id` int(11) NOT NULL,
`pond` tinyint(4) NOT NULL COMMENT '池子,就是用来随机用的',
`view` int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`article_id`,`pond`)
)ENGINE=InnoDB;
小访问量的随机池子100个肯定多了,三五个足矣。每次访问的时候,随机一个数字(1-100)作为pond,如何该pond存在则更新view+1,否则插入,view=1。借助DUPLICATE KEY,不然在程序里是实现得先SELECT,判断一下再INSERT或者UPDATE。
代码如下:
INSERT INTO `article_view` (`article_id`, `pond`, `view`) VALUES (`123`, RAND()*100, 1) ON DUPLICATE KEY UPDATE `view`=`view`+1
获取指定文章的总访问量的时候:
代码如下:
SELECT SUM(`view`) FROM `article_view` WHERE `article_id`='123'
PS:凡事都是双刃剑。为了更快的读我们通常要牺牲一些东西。在读比较多的表要加快读的速度,在写较多的表要加快写的速度。各自权衡。在加快读的速度的时候,我们牺牲的并不仅仅是写的性能,还有开发成本,开发变的更复杂,维护成本等。所以并不是读的速度越快越好,需要找一个平衡点。

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

EXPLAIN命令的关键指标包括type、key、rows和Extra。1)type反映查询的访问类型,值越高效率越高,如const优于ALL。2)key显示使用的索引,NULL表示无索引。3)rows预估扫描行数,影响查询性能。4)Extra提供额外信息,如Usingfilesort提示需要优化。

Usingtemporary在MySQL查询中表示需要创建临时表,常见于使用DISTINCT、GROUPBY或非索引列的ORDERBY。可以通过优化索引和重写查询避免其出现,提升查询性能。具体来说,Usingtemporary出现在EXPLAIN输出中时,意味着MySQL需要创建临时表来处理查询。这通常发生在以下情况:1)使用DISTINCT或GROUPBY时进行去重或分组;2)ORDERBY包含非索引列时进行排序;3)使用复杂的子查询或联接操作。优化方法包括:1)为ORDERBY和GROUPB

MySQL/InnoDB支持四种事务隔离级别:ReadUncommitted、ReadCommitted、RepeatableRead和Serializable。1.ReadUncommitted允许读取未提交数据,可能导致脏读。2.ReadCommitted避免脏读,但可能发生不可重复读。3.RepeatableRead是默认级别,避免脏读和不可重复读,但可能发生幻读。4.Serializable避免所有并发问题,但降低并发性。选择合适的隔离级别需平衡数据一致性和性能需求。

MySQL适合Web应用和内容管理系统,因其开源、高性能和易用性而受欢迎。1)与PostgreSQL相比,MySQL在简单查询和高并发读操作上表现更好。2)相较Oracle,MySQL因开源和低成本更受中小企业青睐。3)对比MicrosoftSQLServer,MySQL更适合跨平台应用。4)与MongoDB不同,MySQL更适用于结构化数据和事务处理。

MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL学习路径包括基础知识、核心概念、使用示例和优化技巧。1)了解表、行、列、SQL查询等基础概念。2)学习MySQL的定义、工作原理和优势。3)掌握基本CRUD操作和高级用法,如索引和存储过程。4)熟悉常见错误调试和性能优化建议,如合理使用索引和优化查询。通过这些步骤,你将全面掌握MySQL的使用和优化。

MySQL在现实世界的应用包括基础数据库设计和复杂查询优化。1)基本用法:用于存储和管理用户数据,如插入、查询、更新和删除用户信息。2)高级用法:处理复杂业务逻辑,如电子商务平台的订单和库存管理。3)性能优化:通过合理使用索引、分区表和查询缓存来提升性能。


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