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留言模块,MySQL查询数据问题

记录一下个人在写博客“留言模块”遇到的问题。 由于本想使用一张表完成留言数据查询,其中包括留言ID和父留言ID字段。通过父留言ID判断名下是否包含子级;最后返回给前端展示。...但在这就遇到了些问题,如果留言包含回复的话,一张表的话就必须全部查询出来,然后再递归排序。但留言数据过多会导致查询速度慢,而且只能前端分页;果断就放弃了这个想法。...然后嵌套子查询,实现分页查询。 留言表: 留言回复表: PlainBashC++C#CSSDiffHTML/XMLJavaJavascriptMarkdownPHPPythonRubySQL <?...leave_word`.leave_date desc, `leave_reply`.leave_reply_date desc; 最后结果就是实现了留言的查询...,并且可以使用分页,无需一次性把数据全部查询出来而影响查询速度。

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优化递归频烦查询数据问题

前端根据这个树解析填充,但是一旦这个树的数据很大的时候,查询就非常的慢,查询慢我们就得优化吧,但是sql语句已经优化的差不多了,就是要把递归查询数据库优化掉。...优化第一种思路 首先我们想到是一次性查询所有的数据数据放入到缓存中,那就写一个List集合将所有的数据都放到集合中,但是这个数据是实时变动的,你放到List的集合中他是不变的还行,但是一变动还是查询的原来的数据就做不到实时的改变了...而且集合放的数据过多还会造成内存溢出的问题。 优化第二种思路 将这个集合放到redis集合中,每一次查询都时候都重新设置下缓存,然后再查询,虽说这样第一次查询会很慢,但是后面的查询都会很快。...优化第三种思路 经过前几种的思路后我们想着查询父级的时候根据父级的id查询每个用户的菜单树放入到redis中,然后在每个用户登录的时候刷新下自己的缓存,这个即解决了每个用户不同菜单树缓存的问题又解决了第一次查询很慢的问题...优化第四种思路 虽然第三种方法看上去不错,但是这个又做不到实时查询菜单树的问题了,想想能不能每次有用户操作的时候都更新下对应的缓存呢?

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    问题排查--Impala查询Decimal数据为NULL,Hive查询正常

    目前,线上反馈一个问题:同一张表,使用Hive查询正常,但是使用Impala查询,返回的数据中,部分字段值为NULL。...我们使用impala执行了invalidate metadata xxx,排查了元数据不一致的问题,同时查看源文件,也排除了数据本身的问题。...最终,通过在Impalad的web页面上查看该SQL的profile发现,其中存在如下的Errors: 通过查询相关的错误,我们发现官方对于这块有相应地解释: For text-based formats...例如:如果数据是1.234,column定义是DECIMAL(4, 2),那么就会返回NULL。...但是在实际测试的过程中我们发现,对于1.234,如果column定义是DECIMAL(4, 5),那么查询可以正常返回1.234,这意味着Impala是不允许精度丢失。

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    应用查询数据库时间长, 是数据问题? 还是网络问题? 还是应用问题?

    问题描述应用反应业务慢, 怀疑是数据问题, 应用DEBUG日志看到事务执行时间为 800+ms业务SQL为简单SQL语句, 相关表均有主键, 数据量也不大.分析过程作为DBA, 首先要排除数据问题...使用如下SQL, 查询执行时间长的会话select * from information_schema.processlist where command !...如果这个值很小, 但客户端看到的很大, 就大概率是网络问题, 或者应用问题4. 应用服务器ping数据库服务器使用ping命令查看延迟. 如果延迟也很小的话, 那就是应用的问题了....应用排查检查业务逻辑, 是否存在非数据库等待. (比如IO等待)总结:应用访问慢的问题, 得一点点排查. 基本上就是那么几个信息, CPU, 内存, IO, 网络....通常OLTP不存在CPU问题, IO/网络问题 多一些. 反正就是一步步排查.附代码抓包脚本参考如下: (不支持SSL流量, 应用一般也不会使用SSL连接数据库)#!

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    mysql float字段类型数据查询为空问题

    mysql float字段类型数据查询为空问题 作者:matrix 被围观: 224 次 发布时间:2021-12-28 分类:mysql PHP | 无评论 » 结论 不要用float、double...改用decimal字段类型 过程 之前是知道浮点数最好不要用float类型做存储,手上遇到老项目使用就正好是float字段存储的体重数据,比如51.6这种。...普通的查询问题,个别数据就出现查询为空的问题。后来发现都是浮点类型数据,排查框架的sql日志到PDO的参数绑定找遍了都没找到根源。...$this->PDOStatement->bindValue(':ThinkBind_1_', 51.6, PDO::PARAM_STR) 虽然字段设置了精度float(10,2),但是依然有查询为空出现...这就是float精度导致的问题。 吐槽 TP5.1 sql日志输出不准确,和实际执行的不一致!

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    数据查询时,解决Redis缓存穿透的问题...

    简单易懂地说:客户端请求的数据在缓存和数据库中都不存在,缓存永远不生效,所有请求都打到数据库上,使得数据库负载压力大。...缓存穿透的详细解释: 缓存命中和穿透: 正常情况下,当一个请求到达时,系统首先检查缓存中是否存在相应的数据。如果缓存中有数据(缓存命中),系统会直接返回该数据,避免了对数据库的访问,提高了响应速度。...然而,如果缓存中不存在需要的数据,而且请求频繁,就可能导致缓存穿透问题。 缓存穿透的原因: 缓存穿透通常发生在用户请求一个不存在于缓存中的数据,而且这个数据数据库中也不存在。...缓存击穿(Cache Breakdown): 请求的数据数据库中存在,但由于某些原因(例如缓存过期),导致缓存失效,每次请求都需要重新查询数据库。 如何解决缓存穿透?...案例: @Resource private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; // 根据id查询商铺信息(缓存空值,避免缓存穿透问题

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    MyBatis Plus 解决大数据查询问题

    批量处理数据 在实际工作中当指定查询数据过大时,我们一般使用分页查询的方式一页一页的将数据放到内存处理。...但有些情况不需要分页的方式查询数据或分很大一页查询数据时,如果一下子将数据全部加载出来到内存中,很可能会发生OOM(内存溢出);而且查询会很慢,因为框架耗费大量的时间和内存去把数据查询的结果封装成我们想要的对象...MyBatis 中使用流式查询避免数据量过大导致 OOM ,但在流式查询的过程当中,数据库连接是保持打开状态的,因此要注意的是: 执行一个流式查询后,数据库访问框架就不负责关闭数据库连接了,需要应用在取完数据后自己关闭...游标查询 对大量数据进行处理时,为防止内存泄漏情况发生,也可以采用游标方式进行数据查询处理。这种处理方式比常规查询要快很多。...当查询百万级的数据的时候,还可以使用游标方式进行数据查询处理,不仅可以节省内存的消耗,而且还不需要一次性取出所有数据,可以进行逐条处理或逐条取出部分批量处理。

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    MyBatis Plus 解决大数据查询问题

    数据量操作的场景大致如下: 数据迁移 数据导出 批量处理数据 在实际工作中当指定查询数据过大时,我们一般使用分页查询的方式一页一页的将数据放到内存处理。...但有些情况不需要分页的方式查询数据或分很大一页查询数据时,如果一下子将数据全部加载出来到内存中,很可能会发生OOM(内存溢出);而且查询会很慢,因为框架耗费大量的时间和内存去把数据查询的结果封装成我们想要的对象...MyBatis 中使用流式查询避免数据量过大导致 OOM ,但在流式查询的过程当中,数据库连接是保持打开状态的,因此要注意的是: 执行一个流式查询后,数据库访问框架就不负责关闭数据库连接了,需要应用在取完数据后自己关闭...游标查询 对大量数据进行处理时,为防止内存泄漏情况发生,也可以采用游标方式进行数据查询处理。这种处理方式比常规查询要快很多。...当查询百万级的数据的时候,还可以使用游标方式进行数据查询处理,不仅可以节省内存的消耗,而且还不需要一次性取出所有数据,可以进行逐条处理或逐条取出部分批量处理。

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    MyBatis Plus 解决大数据查询问题

    数据量操作的场景大致如下: 数据迁移 数据导出 批量处理数据 在实际工作中当指定查询数据过大时,我们一般使用分页查询的方式一页一页的将数据放到内存处理。...但有些情况不需要分页的方式查询数据或分很大一页查询数据时,如果一下子将数据全部加载出来到内存中,很可能会发生OOM(内存溢出);而且查询会很慢,因为框架耗费大量的时间和内存去把数据查询的结果封装成我们想要的对象...MyBatis 中使用流式查询避免数据量过大导致 OOM ,但在流式查询的过程当中,数据库连接是保持打开状态的,因此要注意的是: 执行一个流式查询后,数据库访问框架就不负责关闭数据库连接了,需要应用在取完数据后自己关闭...游标查询 对大量数据进行处理时,为防止内存泄漏情况发生,也可以采用游标方式进行数据查询处理。这种处理方式比常规查询要快很多。...当查询百万级的数据的时候,还可以使用游标方式进行数据查询处理,不仅可以节省内存的消耗,而且还不需要一次性取出所有数据,可以进行逐条处理或逐条取出部分批量处理。

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    MySQL数据高级查询之连接查询、联合查询、子查询

    一、连接查询 1、交叉连接:CROSS JOIN 把表A和表B的数据进行一个NM的组合,即笛卡尔积。如本例会产生44=16条记录,在开发过程中我们肯定是要过滤数据,所以这种很少用。..., 跟数据类型无关 SELECT * FROM t1 UNION all SELECT * FROM t2 联合查询的意义: 查询同一张表,但是需求不同: 如查询学生信息, 男生身高升序, 女生身高降序...多表查询: 多张表的结构是完全一样的,保存的数据(结构)也是一样的....子查询: 子查询出现where条件中 Exists子查询: 子查询出现在exists里面 按结果分类: 根据子查询得到的数据进行分类(理论上讲任何一个查询得到的结果都可以理解为二维表) 标量子查询...FROM t11 WHERE name='科技') 列子查询 行子查询 表子查询 Exists子查询 参考文章:MySQL数据高级查询之连接查询、联合查询、子查询 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处

    6.2K10

    pymysql查询数据

    我们可以用fetchone来获取一行数据,也可以用fetchall来获取多条数据查询数据时,我们可以把指针设置为DictCursor,那么返回的就是一个字典,方便处理。...注意的是,fetchone和fetchall都是返回当前指针位置以后的数据,也就是说,不会返回指针位置之前的数据。 我们可以通过scroll方法来移动指针。...scroll方法有两个模式:absolute和relative 显然absolute模式就是以绝对位置来移动指针,0是第一条数据的位置。...#查询数据 import pprint import pymysql host = 'localhost' username = 'test' password = 'test' db_name =...'test' connect = pymysql.connect(host, username, password, db_name, charset='utf8') #获取游标对象查询返回字典 cursor

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