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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

MySQL和SQLite的主要区别在于设计理念和使用场景:1.MySQL适用于大型应用和企业级解决方案,支持高性能和高并发;2.SQLite适合移动应用和桌面软件,轻量级且易于嵌入。

MySQL中的索引是数据库表中一列或多列的有序结构,用于加速数据检索。1)索引通过减少扫描数据量提升查询速度。2)B-Tree索引利用平衡树结构,适合范围查询和排序。3)创建索引使用CREATEINDEX语句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。4)复合索引可优化多列查询,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。5)使用EXPLAIN分析查询计划,避

在MySQL中使用事务可以确保数据一致性。1)通过STARTTRANSACTION开始事务,执行SQL操作后用COMMIT提交或ROLLBACK回滚。2)使用SAVEPOINT可以设置保存点,允许部分回滚。3)性能优化建议包括缩短事务时间、避免大规模查询和合理使用隔离级别。

选择PostgreSQL而非MySQL的场景包括:1)需要复杂查询和高级SQL功能,2)要求严格的数据完整性和ACID遵从性,3)需要高级空间功能,4)处理大数据集时需要高性能。PostgreSQL在这些方面表现出色,适合需要复杂数据处理和高数据完整性的项目。

MySQL数据库的安全可以通过以下措施实现:1.用户权限管理:通过CREATEUSER和GRANT命令严格控制访问权限。2.加密传输:配置SSL/TLS确保数据传输安全。3.数据库备份和恢复:使用mysqldump或mysqlpump定期备份数据。4.高级安全策略:使用防火墙限制访问,并启用审计日志记录操作。5.性能优化与最佳实践:通过索引和查询优化以及定期维护兼顾安全和性能。

如何有效监控MySQL性能?使用mysqladmin、SHOWGLOBALSTATUS、PerconaMonitoringandManagement(PMM)和MySQLEnterpriseMonitor等工具。1.使用mysqladmin查看连接数。2.用SHOWGLOBALSTATUS查看查询数。3.PMM提供详细性能数据和图形化界面。4.MySQLEnterpriseMonitor提供丰富的监控功能和报警机制。

MySQL和SQLServer的区别在于:1)MySQL是开源的,适用于Web和嵌入式系统,2)SQLServer是微软的商业产品,适用于企业级应用。两者在存储引擎、性能优化和应用场景上有显着差异,选择时需考虑项目规模和未来扩展性。

在需要高可用性、高级安全性和良好集成性的企业级应用场景下,应选择SQLServer而不是MySQL。1)SQLServer提供企业级功能,如高可用性和高级安全性。2)它与微软生态系统如VisualStudio和PowerBI紧密集成。3)SQLServer在性能优化方面表现出色,支持内存优化表和列存储索引。


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