在关系型数据库中,更新数据是一项常见的任务。通过Java JDBC(Java Database Connectivity),我们可以使用Java编程语言来执行更新操作,例如修改、删除或插入数据。本文将详细介绍如何使用JDBC来进行数据更新操作,包括示例代码和必要的概念。
日志系统主要有redo log(重做日志)和binlog(归档日志)。redo log是InnoDB存储引擎层的日志,binlog是MySQL Server层记录的日志, 两者都是记录了某些操作的日志(不是所有)自然有些重复(但两者记录的格式不同)。
◆背景介绍 2020年6月,商品系统从SAP、中间层等接入的商品数据越来越多且更新频繁,商品数据库主从更新数据量大,约每分钟54万多条更新,约八分钟就会产生大于1G的Binlog文件,在数据库IO能力一定的情况下,发生数据同步延迟,影响写入与读出的及时性,进而影响到商品基础系统的可用性。 如果仅是从翻阅代码的角度去分析,会花费大量人力。抛开系统本身,当商品多个应用都在读写商品库,并在数据库层起到数据汇总和集中反馈的情况下,分析这个点是一个较好的方向。 ◆分析模型 把Binlog解析成Sql 纯文本,解析出来
【强制】不要使用count(列名)或count(常量)来替代count(),count()是SQL92定义的标准统计行数的语法,跟数据库无关,跟NULL和非NULL无关。 说明:count(*)会统计值为NULL的行,而count(列名)不会统计此列为NULL值的行。
需要加载数据库驱动可以看: Java 技术篇-IntelliJ IDEA 导入数据库驱动jar包实例演示
Statement接口可以用于执行sql语句,Statement对象需要通过Connection对象调用createStatement();方法来获得,得到Statement对象后才能调用执行SQL语句的方法。SQL语句分为两大类一类是更新语句一类是查询语句也就是DML和DQL,通过Statement对象调用executeUpdate方法可以执行DML类的SQL语句(更新语句),调用executeQuery方法则可以执行DQL类的SQL语句也就是查询语句。
在MySQL数据库和InnoDB存储引擎中,有很多种文件,如:参数文件、日志文件、socket文件、pid文件、MySQL表结构文件、存储引擎文件。
2023年8月27日,随着新业务的接入,我们开始进行项目的灰度发布。然而,直到2023年8月31日下午,我们才发现一个新字段并没有进行字段刷新,导致所有数据都是默认值,从而无法继续进行灰度测试。在业务方的要求下,我们需要进行批量更新字段。鉴于我们已经知道了时间范围,我们决定在白天进行批量更新数据。正是在这个过程中,故障发生了!
有许多网站建设初期都随便选择了一个网站域名,在更新文章的时候,上传图片很多时候都是自带网站域名,因此,一旦更换域名的时候,图片链接地址就会失效。
一,过程 1,DIALOG程序获得用户要更新的数据,并把它写到一个特殊的LOG TABLE,表内的条目属于同一个请求类型,包含了稍后将要写到数据库的数据。一个DIALOG程序可以写多条数据到LOG TABLE。写进LOG TABLE里的条目属于同一个LUW,意思就是它们要么都被执行,要么都不被执行。 2,DIALOG程序关闭LUW(将LOG TABLE的条目打包),并通知系统基本程序有一个包的数据需要更新。 3,系统基本程序从LOG TABLE读取这个LUW的需要更新的数据,并把这些数据提供给系统更新程序。 4,系统更新程序接受传输给它的数据,并更新数据库。 5,如果更新程序运行成功,系统基本程序删除这个LUW在LOG TABLE的所有数据;如果失败,保持LOG TABLE的这些数据,并标记不成功。触发更新程序的用户会收到系统发的关于这个错误的E-MAIL。可以用参数rdisp/vbmail(1发,0不发)来控制错误时是否发E-MAIL和rdisp/vb_mail_user_list($ACTUSER代表创建更新数据的用户)来控制错误时发E-MAIL给谁。可以用事务SM13来监控更新请求。 二,技术实现 更新程序必须用一个特殊的FM(update module)来实现。UPDATE MODULE和其他的FM一样,有传输参数的接口,但是只能有IMPORTING和TABLES,并且类型只能用参考或者结构。EXPORTING和EXCEPTION参数在UPDATE MODULE里是被忽略的。UPDATE MODULE里包含实际的数据库更新语句。 在DIALOG程序中,通过一个特别的FM,使用IN UPDATE TASK。如: CALL FUNCTON 'F1' IN UPDATE TASK EXPORTING P1 = A P2 = B. 使用这样写法的FM不会立即执行,而是写进LOG TABLE,作为一个执行请求,一个SAP LUW下的更新请求存储在同一个UPDATE KEY下。对一个SAP LUW来说UPDATE KEY是一个唯一的世界范围的识别码,意思就是一个SAP LUW的UPDATE KEY是唯一的,不会和另外的SAP LUW的UPDATE KEY重复。 只有当程序执行到COMMIT WORK的时候,才会为这些请求创建一个抬头条目LOG HEADER,表示以上这些同样UPDATE KEY的属于同一个包,然后系统关闭这个LUW。当LOG HEADER创建以后,系统通知DISPATCHER有一个更新包已经准备好可以处理了。 有些时候,你可能需要丢弃当前SAP LUW的所有changes(比如结束TCODE),可以使用ROLLBACK WORK或者弹出一个A类型的MESSAGE,这两个语句都可以有以下的效果: -删除写到该点之前的所有的change requests -删除写到该点之前所有的锁 -丢弃当前DB LUW执行的changes -丢弃所有使用POC形式登记的subroutines ROLLBACK WORK语句不会影响程序上下文,意思就是,所有的数据对象保持不变。UPDATE MODULE里面不允许有显示的ROLLBACK WORK或者COMMIT WORK语句。 如果更新失败,属于这个SAP LUW的LOG条目会标记成不正确,同时错误消息也会保存到日志。可以用SM13来检查LOG条目。 如果在DIALOG程序里为更新技术设置了锁,并且锁的参数_scope = 2,那么使用COMMIT WORK之后锁会被传递到UPDATE TASK,这个时候在DIALOG程序中,锁不能被访问。 在UPDATE MODULE里不必显示的去释放锁,因为更新处理的最后阶段,系统会自动释放这些锁。当UPDATE TASK有错误发生的时候,也会自动释放锁。 如果UPDATE MODULE允许更新请求再次被处理,在处理的时候数据库中的数据表跟失败的时候可能不一样,而且也没有锁保护了,因为错误产生的时候,锁自动被释放了。 举个例子,如果一个凭证没有成功更新到数据库是因为数据库的表空间溢出,这个时候比较适合再次处理。 三,更新的模式 1,异步模式 在这个模式下,DIALOG程序和UPDATE程序各自运行。DIALOG程序写请求到LOG TABLE,用一个COMMIT WORK来关闭LUW。UPDATE程序被COMMIT触发并开始运行来处理这些请求,DIALOG程序继续运行,不会等待UPDATE程序结束。UPDATE程序在特殊的UPDATE WORK PROCESS中运行。 当数据库更新花费比较长的时间,用户DIALOG需要较少的响应时间,异步更新显得比较重要。在DIALOG处理中,异步更新是标准的技术
一,过程 1,DIALOG程序获得用户要更新的数据,并把它写到一个特殊的LOG TABLE,表内的条目属于同一个请求类型,包含了稍后将要写到数据库的数据。一个DIALOG程序可以写多条数据到LOG TABLE。写进LOG TABLE里的条目属于同一个LUW,意思就是它们要么都被执行,要么都不被执行。 2,DIALOG程序关闭LUW(将LOG TABLE的条目打包),并通知系统基本程序有一个包的数据需要更新。 3,系统基本程序从LOG TABLE读取这个LUW的需要更新的数据,并把这些数据提供给系统更新程序。 4,系统更新程序接受传输给它的数据,并更新数据库。 5,如果更新程序运行成功,系统基本程序删除这个LUW在LOG TABLE的所有数据;如果失败,保持LOG TABLE的这些数据,并标记不成功。触发更新程序的用户会收到系统发的关于这个错误的E-MAIL。可以用参数rdisp/vbmail(1发,0不发)来控制错误时是否发E-MAIL和rdisp/vb_mail_user_list($ACTUSER代表创建更新数据的用户)来控制错误时发E-MAIL给谁。可以用事务SM13来监控更新请求。 二,技术实现 更新程序必须用一个特殊的FM(update module)来实现。UPDATE MODULE和其他的FM一样,有传输参数的接口,但是只能有IMPORTING和TABLES,并且类型只能用参考或者结构。EXPORTING和EXCEPTION参数在UPDATE MODULE里是被忽略的。UPDATE MODULE里包含实际的数据库更新语句。 在DIALOG程序中,通过一个特别的FM,使用IN UPDATE TASK。如: CALL FUNCTON 'F1' IN UPDATE TASK EXPORTING P1 = A P2 = B. 使用这样写法的FM不会立即执行,而是写进LOG TABLE,作为一个执行请求,一个SAP LUW下的更新请求存储在同一个UPDATE KEY下。对一个SAP LUW来说UPDATE KEY是一个唯一的世界范围的识别码,意思就是一个SAP LUW的UPDATE KEY是唯一的,不会和另外的SAP LUW的UPDATE KEY重复。 只有当程序执行到COMMIT WORK的时候,才会为这些请求创建一个抬头条目LOG HEADER,表示以上这些同样UPDATE KEY的属于同一个包,然后系统关闭这个LUW。当LOG HEADER创建以后,系统通知DISPATCHER有一个更新包已经准备好可以处理了。 有些时候,你可能需要丢弃当前SAP LUW的所有changes(比如结束TCODE),可以使用ROLLBACK WORK或者弹出一个A类型的MESSAGE,这两个语句都可以有以下的效果: -删除写到该点之前的所有的change requests -删除写到该点之前所有的锁 -丢弃当前DB LUW执行的changes -丢弃所有使用POC形式登记的subroutines ROLLBACK WORK语句不会影响程序上下文,意思就是,所有的数据对象保持不变。UPDATE MODULE里面不允许有显示的ROLLBACK WORK或者COMMIT WORK语句。 如果更新失败,属于这个SAP LUW的LOG条目会标记成不正确,同时错误消息也会保存到日志。可以用SM13来检查LOG条目。 如果在DIALOG程序里为更新技术设置了锁,并且锁的参数_scope = 2,那么使用COMMIT WORK之后锁会被传递到UPDATE TASK,这个时候在DIALOG程序中,锁不能被访问。 在UPDATE MODULE里不必显示的去释放锁,因为更新处理的最后阶段,系统会自动释放这些锁。当UPDATE TASK有错误发生的时候,也会自动释放锁。 如果UPDATE MODULE允许更新请求再次被处理,在处理的时候数据库中的数据表跟失败的时候可能不一样,而且也没有锁保护了,因为错误产生的时候,锁自动被释放了。 举个例子,如果一个凭证没有成功更新到数据库是因为数据库的表空间溢出,这个时候比较适合再次处理。 三,更新的模式 1,异步模式 在这个模式下,DIALOG程序和UPDATE程序各自运行。DIALOG程序写请求到LOG TABLE,用一个COMMIT WORK来关闭LUW。UPDATE程序被COMMIT触发并开始运行来处理这些请求,DIALOG程序继续运行,不会等待UPDATE程序结束。UPDATE程序在特殊的UPDATE WORK PROCESS中运行。 当数据库更新花费比较长的时间,用户DIALOG需要较少的响应时间,异步更新显得比较重要。在DIALOG处理中,异步更新是标准的技术,意思就是DIALOG程序一般会采取异步更新方式。 可
上一篇我们讨论了akka-cluster的分片(sharding)技术。在提供的例子中感觉到akka这样的分布式系统工具特别适合支持大量的带有内置状态的,相对独立完整的程序在集群节点上分布运算。这里重点要关注这些程序的内部状态,它们会占用系统资源包括内存。把状态保存在内存里相对存放在数据库里能显著提高程序运算效率。在系统出现各种情况下对这些非持久化的程序状态的管理自然就成为了需要考虑的问题,此其一。在一个多用户、高并发的大型分布式系统里往往数据库数据使用会产生大量的冲突影响系统性能。如果能够把数据库的写入和读取分成互不关联的操作就可以避免很多资源占用的冲突。
之前我们了解了一条查询语句的执行流程,并介绍了执行过程中涉及的处理模块。一条查询语句的执行过程一般是经过连接器、分析器、优化器、执行器等功能模块,最后到达存储引擎。
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HQL看起来和SQL很相似。从HQL的WHERE子句中通常可以猜到相应的SQL WHERE子句。WHERE子句中的字段决定了数据库将选择的索引。
还记得刚上研究生的时候,导师常挂在嘴边的一句话,“科研的基础不过就是数据而已。”如今看来,无论是人文社科,还是自然科学,或许都可在一定程度上看作是数据的科学。
当我们需要修改一个记录时,数据库会先根据条件找到要修改的数据,然后执行修改写入操作,因此我们再分析写操作的执行过程时,其实是包含读语句的执行过程的。
倘若剥开研究领域的外衣,将人的操作抽象出来,那么科研的过程大概就是根据数据流动探索其中的未知信息吧。当然科学研究的范畴涵盖甚广,也不是一两句话能够拎得清的。不过从这个角度上的阐述,也只是为了引出数据的重要性。
前边的在《一条SQL查询在MySQL中是怎么执行的》中我们已经介绍了执行过程中涉及的处理模块,包括连接器、分析器、优化器、执行器、存储引擎等。今天我们来一起看看一条更新语句又是怎么一个执行流程。
因为数据库更新、缓存更新这2个动作不是原子的,在高并发操作时,这2个动作直接会插入其他动作。
Python 标准数据库接口为 Python DB-API,Python DB-API为开发人员提供了数据库应用编程接口。
平时执行的更新语句,都是从磁盘上加载数据页到DB内存的缓存页,接着就直接更新内存里的缓存页,同时还更新对应的redo log写入一个buffer中。
最近一直在写《手撕MySQL系列》文章,我发现自己的切入点有一些问题,虽尝试深入探究MySQL中的一些关键特性,但对于MySQL的知识掌握不太能够形成较好的体系化的知识网络。我感到在对全局了解不够清晰的时候,去深究一个知识点往往会事倍功半。所以打算通过这篇文章,分析SQL语句从头到尾的执行,串连一下MySQL当中的基础知识点。
一个市民系统,每个人都有个唯一身份证号; 业务代码已保证不会写入两个重复的身份证号; 如果市民系统需要按照身份证号查姓名,就会执行类似SQL:
其实更新语句和查询语句的流程是基本一样的,但是他其中不一样的是涉及两个日志模块,也就是我们经常提到的redo log(重做日志)和binlog(归档日志)。
在上一篇文章中,我们从一个查询语句的执行流程知道了 MySQL 架构可分为 Server 层和存储引擎层,以及各个层级的具体部件。
MySQLdb提供了connect方法用来和数据库建立连接,接收数个参数,返回连接对象:
(1) 错误日志log_error:记录MySQL服务的启动、运行或停止MySQL服务时出现的问题
redo是引擎层的日志,而且是InnoDB特有的。InnoDB的redo log是有固定大小的,比如可以配置为 一组4个文件(logfile-1,logfile-2,logfile-3,logfile-4),每个文件的大小是1GB,那么它总共可以记录4GB的操作。一个环状循环结构,从头开始写,写到末尾又回到开始循环写。
当执行写操作后,需要保证从缓存读取到的数据与数据库中持久化的数据是一致的,因此需要对缓存进行更新。
先声明一点:ON DUPLICATE KEY UPDATE 这个子句是MySQL特有的,语句的作用是,当insert已经存在的记录时,就执行update。
在 MySQL架构(二)SQL 更新语句是如何执行的?中说到了 redo log 和 binlog 日志文件,在事务执行过程中,会分两个阶段写入这两份日志文件中,这也是为了保证两份日志之间的一致性,即维护 mysql 的数据一致性。
上一篇咱们了解了MySQL 的执行过程,其中设计连接器、分析器、优化器、执行器和存储引擎,接下来我将给大家讲解一下在MySQL中一条更新语句是如何执行。我相信大家可能听公司的DBA提起过,可以将数据恢复到半个月内任意时间的状态,是不是感觉很高大上,很厉害呢,下面我就将这个谜底一步一步解开
问题点:如果更新Redis失败,同时在将数据发到MQ之前的时间,应用重启了,这时候MQ就没有需要更新的数据,如果Redis对所有数据没有设置过期时间,同时在读多写少的场景下,只能通过人工介入来更新缓存。
要是在索引中有范围查找,那么索引有序性就无法利用(WHERE a>10 ORDER BY b; 索引:a_b无法排序)
我们在做Android开发时常会用到Sqlite数据库做为本地的缓存库,针对Sqlite数据库的性能优化网上也有不少的文章。
如果数据库连接存在我们可以使用execute()方法来为数据库创建表,如下所示创建表EMPLOYEE:
之前你可能经常听DBA同事说,MySQL可以恢复到半个月内任意一秒的状态,惊叹的同时,你是不是心中也会不免会好奇,这是怎样做到的呢?
但是在我们的日常开发当中,「并不是所有的表一定要满足三大范式」,有时候冗余几个字段可以少关联几张表,带来的查询效率的提升有可能是质变的
还是先在粉板上记一下方便。如果掌柜没有粉板,每次记账都翻账本,效率是不是低死啦? MySQL也有这个问题,若每次更新操作都写进磁盘,然后磁盘也要找到对应记录,然后再更新,整个过程IO成本、搜索成本都很高。 何解?采用类似酒掌柜粉板的思路。
PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库,Python2中则使用mysqldb。
MySQL是一种关系型数据库管理系统,关系数据库将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性。
MySQLdb是用于Python连接mysql数据库的接口,它实现了Python数据库api规范2.0。
首先,InnoDB会判读缓冲池里是否存在 id = 1 这条数据,如果不存在则从磁盘中加载到缓冲池中,而且还会对这行数据加独占锁,防止多个sql同时修改这行数据。
一个网站最先出现瓶颈的一定是数据库,然后是磁盘IO; Mysql 数据库优化建议:
前面我们系统了解了一个查询语句的执行流程,并介绍了执行过程中涉及的处理模块。相信你还记得,一条查询语句的执行过程一般是经过连接器、分析器、优化器、执行器等功能模块,最后到达存储引擎。
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