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    为什么不推荐数据库使用外键？

    我的经验告诉我，很多数据库（大多数我曾经使用的）不包含外键时并不总是一件坏事。在这篇文章中，我想把重点放在为什么的原因上。 为什么这是一个问题？...2.表格关系不清晰 数据库中缺少外键的另一个不太明显的负面影响是，不了解该模式的人很难找到正确的表并找出表关系。这可能会导致严重的数据库查询和报告问题。 为什么数据库可以没有外键？...1.性能 在表上拥有活动的外键可以提高数据质量，但会影响插入、更新和删除操作的性能。在这些任务之前，数据库需要检查它是否违反数据完整性。这就是为什么一些架构师和DBA完全放弃外键的原因。...这些工具负责参照完整性，并与RDBMS一起创建更高级别的数据库引擎。这些框架可以自己创建数据库表，而不总是创建外键。使用这些工具的开发人员很少会干扰自动生成的模式，并且不需要外键。...一些架构师和数据库管理员只是忽略了这一部分。 9.保持模型的秘密 也许这是一个很遥远的问题，但也许有时候是因为人们不希望别人知道太多太容易。一般来说，人们希望被需要和不可替代。

    2.4K20

    MySQL为什么不建议使用delete删除数据？

    然而，在许多资深DBA（数据库管理员）的建议和架构规范中，我们经常会看到这样一条：“不建议使用DELETE直接删除数据，尤其是大量数据”。...本文将深入探讨为什么我们应该谨慎使用DELETE，并介绍一些更优的替代方案。 1. 性能与磁盘空间问题 1.1....审计与追溯的缺失 直接从数据库中删除数据，意味着这条数据的所有痕迹都消失了。如果业务上需要追踪“这条数据为什么没了？”“是谁在什么时候删除的？”，单纯的DELETE操作无法提供任何审计信息。 4....误操作不可逆，恢复困难，缺乏审计跟踪 软删除（强烈推荐）、归档机制 总而言之，不建议使用DELETE并非一个绝对的禁令，而是一条重要的架构和设计原则。...它提醒我们在设计数据表和处理数据生命周期时，应优先考虑数据安全、系统稳定性和可维护性。 对于核心业务数据，软删除几乎是标准实践；对于海量日志、临时数据，则应采用分区表或定期归档+分批删除的策略。

    38110

    jquery ajax请求成功，数据返回成功，seccess不执行的问题

    问题的来源是在输入key='a' 查询前十条数据时发现可以正常的展现数据，但是当我输入key值为z时，并且再查询前20条数据是发现数据不能展现，但是server返回了数据库中的数 据。...这 时候就开始怀疑了数据问题，进而到数据库中查找第十四条数据没有发现什么特别的地方。 这时开始怀疑，难道是JS程序有处理数据兼容性有问题，觉得甚是不可思议。...有转向，重新审视数据。 但是发现数据从中间换行了，没太在意。 在纠结了一会儿后问一同事，指出数据可能多了一个"回车键"，在其指点下到数据库表中再次查看该条数据发现有一个字段的值多了一个"回车键"。...还有一点对JQuery 中Ajax的一点其它的认识： 客户端发起请求，得到服务器端的相应是200，数据>没有问题.此时在判断进入success 对应的回调函数还是进入到error对应的回调函数之前...返回的每条数据是否是dataType中定义的数据类型。

    4.9K30

    网线数据传输为什么不能超过100米？

    无论是10M传输速率的三类双绞线，还是100M传输速率的五类双绞线，甚至1000M传输速率的六类双绞线，有效传输距离为100米。...网络的传输，其实就是网络信号在双绞线上的传输，作为一种电子信号，在双绞线中传输时，必然要受到电阻和电容的影响，这就导致了网络信号的衰减和畸变。...5类UTP、超五类UTP主要是为计算机网络服务的，按快速以太网的100Base-TX规定，其通信速率为100mbps，100mbps以太网传送1位数据所花的时间（又名”位时间”）可计算如下： 1位时间=...1/100mbps=10ns 数据信息在网络中传输，当通过不同部件时均会产生延迟，五类UTP的延时为5.56ns/m。...线缆类别和质量对传输距离的影响 网线数据传输距离100米怎么来的？

    3.2K20

    为什么 Redis 不立刻删除已经过期的数据？

    为什么不立刻删除？答案就是做不到，或者即便能做到，代价也太高。最简单的做法就是每一个 key 启动一个定时器，到时间了就删掉。但是这里会有 2 个问题。...为什么要随机抽样，同一个 DB 内按照顺序遍历下去不就可以吗 ？确保每个 key 都能遍历到。随机只是为了保证每个 key 都有一定概率被抽查到。...RDB 简单来说就是快照文件，也就是当 Redis 执行 SAVE 或者 BGSAVE 命令的时候，就会把内存里的所有数据都写入 RDB 文件里。...后续主库可以载入这个文件来恢复数据，从库也可以利用这个文件来完成数据同步。对于 RDB 来说，一句话总结就是主库不读不写，从库原封不动。也就是说，在生成 RDB 的时候，主库会忽略已经过期的 key。...Redis 用这个文件来逐条记录执行的修改数据的命令。不管 Redis 是定期删除，还是懒惰删除过期 key，Redis 都会记录一条 DEL 命令。

    4.9K31

    Python不香吗，为什么还要学数据分析？

    1 为什么要学数据分析 有读者问我，看到现在大厂都在招数据分析师，薪资也非常有吸引力，我会用 SQL 和 Excel，还会一点 Python，能不能去应聘？...一个专业的数据分析师在对业务做数据分析时，流程一般为： 定义问题 搭建框架 数据提取 数据清洗 数据分析 数据可视化 总结建议 如果没有遵循这样的流程，那得出的报告，往往只能得出结论，顶多定位到问题——...因此，定义问题、分析数据及总结建议，才是数据分析师的核心价值所在，也是无数数据分析师仍在持续学习的原因。...下图是数据分析流程中所需要的能力及工具，可以看到，SQL 和 Excel 只能完成数据提取和数据清洗，现在大热的 Python，也仅能做到数据清洗和可视化。 ?...而且和看视频一样，自学往往依旧偏重于工具、理论的学习，无法结合真实场景，容易出现纸上谈兵的现象，不推荐用这种方式。 最后谈一下培训课程。

    1.2K20

    从数据传输的角度辨析表单设计时的 get 和 post 提交方法

    二、post 方法 1、post 方式提交表单数据大小没限制 2、post 方式所传输的数据不会显示在浏览器的地址栏中 3、post 方式提交数据被保存在请求数据包的请求体中 总结 ---- 前言...如下，我们设计一个表单，分别使用 get 方式和 post 方式对数据进行传输。 ? get 方式：我们可以在页面跳转的地址栏中清晰的看到用户填写的账号以及密码，这是非常不安全的！ ?...post 方式：采用 post 方式进行传输，用户信息较为安全。 ?...3、get 方法不能传输非 ASCII 码的字符 4、get 方式提交数据被保存在请求数据包的请求行中 二、post 方法 1、post 方式提交表单数据大小没限制 post 方法是将用户在表单中填写的数据包含在表单的主体中...2、post 方式所传输的数据不会显示在浏览器的地址栏中 3、post 方式提交数据被保存在请求数据包的请求体中 注意区分 get 方法和 post 方法提交到服务器的数据在请求数据包中的位置。

    2.3K31

    小弟问我：为什么MySQL不建议使用delete删除数据？

    骂归骂，事情还是得解决，时候我分析原因发现，发现有些表的数据量增长很快，对应SQL扫描了很多无效数据，导致SQL慢了下来，通过确认之后，这些大表都是一些流水、记录、日志类型数据，只需要保留1到3个月，此时需要对表做数据清理实现瘦身...这篇文章我会从InnoDB存储空间分布，delete对性能的影响，以及优化建议方面解释为什么不建议delete删除数据。 InnoDB存储架构 ?...物理上主要由系统用户数据文件，日志文件组成，数据文件主要存储MySQL字典数据和用户数据，日志文件记录的是data page的变更记录，用于MySQL Crash时的恢复。...系统表空间： 主要存储MySQL内部的数据字典数据，如information_schema下的数据。...每个服务对应一个数据库，为该数据库创建单独账号，同时只授予DML权限且没有delete权限，同时禁止跨库访问。

    5K31

    数据传输POST心法分享，做前端的你还解决不了这个bug？

    问题是顺利解决了，但是Chrome POST数据内容居然会在传输过程中发生变化。一直擅长大前端技术的葡萄绝不认输，为了弄明白这一原因，我们来看看POST的细节操作到底有什么。...POST传输的数据变化 弄明白了在不同系统中，控制字符会出现不同的原因，接下来我们就需要搞清楚为什么POST的数据在传输过程中发生了变化。 我们来写个简单Demo测试一下。...通过FormData直接post数据到服务端，然后直接返回，看到\n全部变成了\r\n。...关于GET和POST区别以及使用相关问题这里不做赘述，要解决POTS传输的数据变化问题，最相关的是Content-Type。...3、 application/json Json也是目前比较流行的传输方式，json的内容在post传输中也不会被改变，如果文本内容不长，也是不错的方式。

    95910

    为什么不建议把数据库部署在docker容器内？

    为了避免数据丢失，用户可以使用数据卷挂载来存储数据。但是容器的 Volumes 设计是围绕 Union FS 镜像层提供持久存储，数据安全缺乏保证。如果容器突然崩溃，数据库未正常关闭，可能会损坏数据。...另外，容器里共享数据卷组，对物理机硬件损伤也比较大。 即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ，它依然不能保证不丢数据。...然而在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务，数据库并不适用。 我们没有看到任何针对数据库的隔离功能，那为什么我们应该把它放在容器中呢？ 6、云平台的不适用性 大部分人通过共有云开始项目。...当我们可以迅速启动一个实例的时候，为什么我们需要担心这个实例运行的环境？ ? 这就是为什么我们向云提供商支付很多费用的原因。当我们为实例放置数据库容器时，上面说的这些便利性就不存在了。...因为数据不匹配，新实例不会与现有的实例兼容，如果要限制实例使用单机服务，应该让 DB 使用非容器化环境，我们仅仅需要为计算服务层保留弹性扩展的能力。

    6.6K30

    为什么不建议把数据库部署在Docker容器内？

    为了避免数据丢失，用户可以使用数据卷挂载来存储数据。但是容器的 Volumes 设计是围绕 Union FS 镜像层提供持久存储，数据安全缺乏保证。如果容器突然崩溃，数据库未正常关闭，可能会损坏数据。...另外，容器里共享数据卷组，对物理机硬件损伤也比较大。 即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ，它依然不能保证不丢数据。...然而在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务，数据库并不适用。 我们没有看到任何针对数据库的隔离功能，那为什么我们应该把它放在容器中呢？ 6、云平台的不适用性 大部分人通过共有云开始项目。...当我们可以迅速启动一个实例的时候，为什么我们需要担心这个实例运行的环境？ 这就是为什么我们向云提供商支付很多费用的原因。当我们为实例放置数据库容器时，上面说的这些便利性就不存在了。...因为数据不匹配，新实例不会与现有的实例兼容，如果要限制实例使用单机服务，应该让 DB 使用非容器化环境，我们仅仅需要为计算服务层保留弹性扩展的能力。

    1.4K20

    从XML、JSON到YAML，为什么数据传输格式总是变？

    然而，XML的缺点也很明显：它通常比较冗长，解析效率较低，不适合大规模数据的快速传输和处理。...新兴数据传输格式展望 随着大数据、云计算和人工智能技术的飞速发展，未来的数据传输格式将继续朝着更高效、更灵活的方向发展。...一些新兴的数据传输格式，如Apache Parquet、Apache Arrow等，已经开始在大数据处理和分析领域得到广泛应用。...未来的数据传输格式可能会更加注重数据的流式处理、轻量级传输和安全性等方面的特点，以满足不断变化的应用场景需求。 综上所述，数据传输格式的演变是伴随着互联网技术发展和应用场景变化而不断进行的。...未来，随着技术的不断进步和应用需求的不断变化，数据传输格式将继续发展和创新，为互联网的发展注入新的活力。

    1K20

    首次揭秘，字节跳动数据平台为什么不选“纯中台制”

    面对个性化、多样化数据，以及企业内部的数据孤岛和业务孤岛，如果有一套能够处理海量数据的基础设施，那么在很大程度上可以挖掘并分析出对业务发展有价值的信息，从而帮助企业更快地作出数据驱动的决策，更快地推出适应用户...这样的规模在业界也十分罕见，为了应对大规模的数据量，字节跳动数据平台团队没有采用传统的数据中台模式，而采用了“中台 +BP 制”模式，避免中台脱离业务需求。...作为数据平台能力的解决方案提供方，数据 BP 同学在组织上都汇报在数据平台，统一培养和调度，相互学习经验的角度，对中台能力也保证足够的熟悉度，以便根据不同业务的特性，灵活组合，提供综合性的数据解决方案，...决策敏捷：这是字节典型的 A/B 测试文化，“遇事不决用 A/B”，用客观代替主观，辅助一线快速决策，而不是依靠冗长的层层拍板的办法。这也使得我们的 A/B 产品每天同时进行的测试就达上万场。...其中 ByteHouse 是我们今年 8 月刚对外推出的，性能和规模在国内都比较领先； 数据建设部分，主要是 DateLeap，融合了数据的定义、采集、验证、分流、治理等一站式数据开发治理平台； 数据应用部分主要分为

    1.7K30

    为什么不建议把数据库部署在Docker容器内？

    另外，容器里共享数据卷组，对物理机硬件损伤也比较大。 即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ，它依然不能保证不丢数据。...然而在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务，数据库并不适用。 我们没有看到任何针对数据库的隔离功能，那为什么我们应该把它放在容器中呢？ 6、云平台的不适用性 大部分人通过共有云开始项目。...当我们可以迅速启动一个实例的时候，为什么我们需要担心这个实例运行的环境？ 这就是为什么我们向云提供商支付很多费用的原因。当我们为实例放置数据库容器时，上面说的这些便利性就不存在了。...因为数据不匹配，新实例不会与现有的实例兼容，如果要限制实例使用单机服务，应该让 DB 使用非容器化环境，我们仅仅需要为计算服务层保留弹性扩展的能力。...往期推荐 赠书：面向对象的两大迷思，再给你们解答一次 SpringBoot整合Netty并使用Protobuf进行数据传输（附工程） 别人家的公司：头条凌晨发文，符合条件员工将获半月奖金！

    1.7K10

    为什么MOBA、“吃鸡”游戏不推荐用tcp协议——实测数据

    作者：腾讯云游戏行业资深架构师 余国良 MOBA类和“吃鸡”游戏为什么对网络延迟要求高？ 我们知道，不同类型的游戏因为玩法、竞技程度不一样，采用的同步算法不一样，对网络延迟的要求也不一样。...相比之下，对于炉石传说、斗地主、梦幻西游等回合制游戏来说，同时只有一个玩家在操作双方数据，无数据竞争，且时间粒度较粗，甚至可通过特效掩盖延迟，因此对网络延迟的要求不高，即便延迟达到500ms~1000ms...传输层协议和延迟 不同传输层协议在可靠性、流量控制等方面都有差别，而这些技术细节会对延迟造成影响。...加速方案 基于udp定制传输层协议，引入顺序性和适当程度或者可调节程度的可靠性，修改流控算法。适当放弃重传，如：设置最大重传次数，即使重传失败，也不需要重新建立连接。...总结 测试结果符合预期，在实时性方面，TCP协议的网络抗性欠佳，对MOBA类或其他实时性要求较高的游戏，我们不建议使用TCP作为协议载体。

    17.8K90

    为什么不建议把数据库部署在docker容器内？

    当容器被rm掉，容器里的数据将会丢失。为了避免数据丢失，用户可以使用数据卷挂载来存储数据。但是容器的 Volumes 设计是围绕 Union FS 镜像层提供持久存储，数据安全缺乏保证。...如果容器突然崩溃，数据库未正常关闭，可能会损坏数据。另外，容器里共享数据卷组，对物理机硬件损伤也比较大。 即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ，它依然不能保证不丢数据。...然而在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务，数据库并不适用。 我们没有看到任何针对数据库的隔离功能，那为什么我们应该把它放在容器中呢？ 6、云平台的不适用性 大部分人通过共有云开始项目。...当我们可以迅速启动一个实例的时候，为什么我们需要担心这个实例运行的环境？ 微信图片_20200808204051.jpg 这就是为什么我们向云提供商支付很多费用的原因。...因为数据不匹配，新实例不会与现有的实例兼容，如果要限制实例使用单机服务，应该让 DB 使用非容器化环境，我们仅仅需要为计算服务层保留弹性扩展的能力。

    3.6K00

    单机单节点 MongoDB 为什么删除数据后不释放空间？

    这个引擎有一个特点，就是删除数据不释放空间。例如现在你的一个集合里面有 10000000 条数据，占用 10GB 的硬盘空间。你把其中的 9999999 条数据都删了，占用空间仍然是 10GB。...如果你想释放空间，最直接的方法是删除整个集合（Drop Collection）或者删除整个数据库（Drop Database）。...如果你的 MongoDB 版本小于 4.4，但是大于等于 3.6，那么虽然删除了数据，磁盘空间不会释放，但当你插入新的数据时，MongoDB 会重用之前占有的空间，而不会继续额外占用新的磁盘空间。...例如你的集合有 10GB，你删除了 9999999 条数据，接下来，在你新插入的数据总大小超过 10GB 前，MongoDB 都不会申请额外的硬盘空间。...这里显示的数据就是当前集合可重用的空间大小。如下图所示。

    2.9K30

    为什么数据库连接池不采用IO多路复用？

    这到底是为什么？ 常见的误解 IO多路复用听上去好像是多个数据可以共享一个IO（socket连接），实际上并非如此。...为什么DB连接不能放到IO多路复用里一并执行吗？ 答案是，可以用IO多路复用——但是「使用JDBC不行」。...只不过对于IO多路复用，数据库官方似乎都没做这种支持——他们只支持JDBC、ODBC等等这些标准协议。 那么为什么基于 IO 多路复用的实现不能成为默认的? 对于数据库开发者来说。...这样一来就会打破一般 Web 服务一个请求处理用一个线程的一般做法，会让程序边的更复杂——你的业务代码和DB查询之间必须做跨线程数据交换。 相反，连接池的实现就相对独立的多，也简单的多。...那么为什么基于 IO 多路复用的实现不能成为默认的? 批处理数据分析代码都是这样的场景。这样的程序写成NIO就会得不偿失——代码不容易懂，也没有任何效率上的优势。

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