表的索引与字典中的索引非常相似。它可以极大地提高查询的速度。对一个较大的表来说,通过加索引,一个通常要花费几个小时来完成的查询只要几分钟就可以完成。(对于包含索引的数据库,SQL Sever需要一个可观的额外空间。例如,要建立一个聚簇索引,需要大约1.2倍于数据大小的空间。速度是需要付出代价的。) 索引有两种类型:聚簇索引和非聚簇索引。 在聚簇索引中,索引树的叶级页包含实际的数据:记录的索引顺序与物理顺序相同。 在非聚簇索引中,叶级页指向表中的记录:记录的物理顺序与逻辑顺序没有必然的联系。 聚簇索
InfoQ有篇文章OData是应用程序协作的通用语言吗?,文章中提到了什么是OData:开放数据协议(OData)是一个查询和更新数据的Web协议。OData应用了web技术如HTTP、Atom发布协议(AtomPub)和JSON等来提供对不同应用程序,服务和存储的信息访问。 文章还提到了微软在开放数据协议OData上的应用,也提到了google采用的Google的数据交换协议:GData (Google Data APIs Protocol),微软在Azure平台上引入了开发代号名为“Dallas”的服务
Windows8 App开发中涉及到下载数据和上传数据。针对小的数据使用的是WinJS.xhr(),而针对大的文件,不方便使用post方式直接上传的文件都使用BackgroundTransfer进行传输。因为Windows8 App虽然后台运行程序也是一个类似IE的进程,但是app和网页在开发中还是有一些不同,所以以下有两点总结。 1.Ajax请求,相同的url会缓存。 WWAHost.exe也会像IE一样,对相同的url返回的数据进行缓存。一般app都会进行CRUD操作,所以当我们进行操作完之后,我们必须
Silverlight 2 Beta 1发布了,大家都介绍了怎么去下载安装了,晚上整理了一些资料放上来和大家共享: 1、Silverlight 2 Beta 1 控件代码以及单元测试,这是学习设计一个
需求:连接数据库,在网页上显示一行数据,总共十列,每两秒刷新一次,刷新时数据往前流动(后一个单元格覆盖前一个单元格,最后一个单元格生成一个随机数)
Skype for Business Server 2015发布有一段时间了,网上也有很多类似的全新部署及升级的文章,此次升级就是随笔,把最简洁的升级部署写下来,供自己和大家参考!
净初级生产力(Net Primary Production, NPP)是指绿色植物通过光合作用的净固碳量,是单位时间单位面积上由光合作用产生的有机物质总量中扣除自养呼吸后的剩余部分。我国提出3060“碳达峰”、“碳中和”双碳目标,植物碳汇是其中需要研究的重要一部分,而研究净初级生产力就是研究地表植被的固碳能力,有助于了解自然对碳的吸收能力。本文对几个主流且开源的NPP空间分布数据进行汇总整理,欢迎补充,随时更新。
我很在意WPF的发展,有人说微软不再维护WPF了,无所谓,随他去。 MSDN上有简体版:http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/vstudio/bb613588.aspx,但翻译的有点糟糕 英文原文地址:http://msdn.microsoft.com/library/vstudio/bb613588 下面是我的翻译: Ribbon Control: WPF4.5包含Ribbon control;Ribbon control包含快速访问工具栏,系统菜单栏和标签页。
我们经常有这样的需求,批量的删除或者选取大量的数据,有非常多的Id值,经常使用in条件查询,如果你使用拼接字符串的方式,可能遭遇SQL语句的长度限制4000个字符。可以使用XML的参数类型来解决。例如下面这个例子。 DECLARE @Ids xml set @Ids ='<Id>12</Id><Id>1</Id>' select * from Employees Where EmployeeID in ( SELECT ParamValues.ID.value('.',
Windows8项目中涉及到下载数据和上传数据。针对小的数据使用的是WinJS.xhr(),而针对大的文件,不方便使用post方式直接上传的文件都使用BackgroundTransfer进行传输。因为Windows8 App虽然后台运行程序也是一个类似IE的进程,但是app和网页在开发中还是有一些不同,所以以下有两点总结。 1.默认Ajax请求,相同的url会缓存。 WWAHost.exe也会像IE一样,对相同的url返回的数据进行缓存。一般app都会进行CRUD操作,所以当我们进行操作完之后,我们必须更新
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/46687793
正如文章《通用的业务编号规则设计实现(附源码)》 文章里需要一个多实例和线程安全的序列化生成器,在SQL Server 2012+ 版本 有一个通过.NET程序集的序列号transact-sql 函数 http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ff878091.aspx。 这篇文章向大家介绍一个使用SQL Server 和Sql Azure 以及Mongodb 实现的序列号生成器。 在Github上有个项目 https://github.com/getAddress/S
简介 在SQL Server中,每一个查询都会找到最短路径实现自己的目标。如果数据库只接受一个连接一次只执行一个查询。那么查询当然是要多快好省的完成工作。但对于大多数数据库来说是需要同时处理多
对于MVC的编程,主要应该先了解M(模型)-V(视图)-C(控制器)的相关概念,并进而理解相关的框架类别及操作方法.
这篇文章经典,看过之后大受启发。值得一看!看来ASP.NET跟JSP其实是一样的,本质上没区别,ASP.NET能做到的JSP一样可以做到,反之亦然。只不过ASP.NET的框架看起来先进一点,不过JSP也在发展,似乎也出现了类似ASP.NET的框架。 一、服务器脚本基础介绍 首先,我们先复习一下Web服务器页面的基本执行方式: 1、 客户端通过在浏览器的地址栏敲入地址来发送请求到服务器端 2、 服务器接收到请求之后,发给相应的服务器端页面(也就是脚本)来执行,脚本产生客户端的响应,发送回客户端 3、 客户
英文原文地址:http://weblogs.asp.net/scottgu/archive/2007/12/09/asp-net-mvc-framework-part-4-handling-form-edit-and-post-scenarios.aspx 翻译原文地址:http://blog.joycode.com/scottgu/archive/2007/12/10/112465.aspx 过去的几个星期内,我一直在写着讨论我们正在开发的新ASP.NET MVC框架的系列贴子。ASP.NET MVC框
说明:本文中所有程序均在Windows 2000 Server中文版 + SP2上编译运行无误 开发环境:.Net 框架1.0 Version 1.0.3705
Tailspin Travel 是一个旅游预订的应用程序示例,最新版本采用ASP.NET MVC 2技术构建,主要使用 DataAnnotations 验证, 客户端验证和ViewModels,还展示了许多Visual Studio 2010, .NET Framework 4, 和Windows Server AppFabric的技术,参看ASP.NET MVC 2示例Tailspin Travel。 Tailspin Travel设计的技术比较多,今天我们来看看界面(UI)上的技术,在UI层上来说主要采
前言:上一篇我们学习了Lucene.Net的基本概念、分词以及实现了一个最简单的搜索引擎,这一篇我们开始开发一个初具规模的站内搜索项目,通过开发站内搜索模块,我们可以方便地在项目中集成站内搜索功能。本次示例Demo麻雀虽小,五脏俱全,值得学习。
摘要:本文主要论述了MVC架构的原理、优缺点以及MVC所能为Web应用带来的好处。并以“成都市信息化资产管理系统”框架设计为例,详细介绍其在Asp.net环境下的具体实现。旨在帮助Web设计开发者更好的了解和掌握MVC,合理利用MVC构建优秀的Web应用。
在SQL Server 2008版本之前,对表数据库的变更监控,我们通常使用DML触发器进行监控,把DML操作中的INSERT/UPDATE/DELETE数据记录下来,但是触发器的维护比较困难;
“数据一致”一般指的是:缓存中有数据,缓存的数据值 = 数据库中的值。一致性又分为几种程度:
我们小伙伴们有没有考虑到缓存更新的问题,小伙伴们肯定会说肯定用过啊,有数据更新时,把缓存清空掉就行了啊,下一次访问的时候服务就会把新值设置到缓存中了。这样不就行了吗?对的,在一般项目中,这样的使用就够了。那老顾带着大家看看在高并发场景下,会有什么问题?
用于响应用户请求并发送数据到客户端。 两个页面 Response.Redirect();跳转页面并传递数据也叫重定向
我:有的,我们使用了Redis做缓存,接口优先查询缓存,缓存不存在,才访问数据库。这样可以减少数据库访问压力,加快查询效率。
jsGen是用纯JavaScript编写的新一代开源社区网站系统,主要用于搭建SNS类型的专业社区,对客户端AngularJS应用稍作修改也可变成多用户博客系统、论坛或者CMS内容管理系统。 jsGen基于NodeJS编写服务器端程序,提供静态文件响应和REST API接口服务;基于AngularJS编写浏览器端应用,构建交互式网页UI视图;基于MongoDB编写数据存储系统。 jsGen基本原理:客户端浏览器发起访问请求后,NodeJS服务器先响应由AngularJS编写的Web应用,这个应用是由html
db4o虽然出来很久了,一直没怎么关注,今天随手试了下,对于小型应用还是不错的,至少省去了ORM的麻烦,一切皆对象,一切都变得那么自然。 下载地址:http://www.db4o.com/DownloadNow.aspx 优点: 1.使用简单,整个引擎只要一个dll(Db4objects.Db4o.dll)即能搞定(个人觉得可完全取代access用于某些小型应用) 2.数据库仅一个文件,方便部署 3.支持事务(文档上有提到的,不过我没测试过) 4.性能还过得去(10w以内的数据还可以接受,详见我的测试
1.了解一致性情况; 2.反推不一致的情况; 3.探究单线程中的不一致的情况; 4.探究多线程中的不一致的情况; 5.拟定数据一致性策略; 6.补充细节
作者:jaskeylin,腾讯 CSIG 后台开发工程师 缓存合理使用确提升了系统的吞吐量和稳定性,然而这是有代价的。这个代价便是缓存和数据库的一致性带来了挑战,本文将针对最常见的 cache-aside 策略下如何维护缓存一致性彻底讲透。 在真实的业务场景中,我们的业务的数据——例如订单、会员、支付等——都是持久化到数据库中的,因为数据库能有很好的事务保证、持久化保证。但是,正因为数据库要能够满足这么多优秀的功能特性,使得数据库在设计上通常难以兼顾到性能,因此往往不能满足大型流量下的性能要求,像是 MyS
一天,老板说「最近公司的用户越来越多了,但是服务器的访问速度越来越差的,阿旺帮我优化下,做好了给你画个饼!」。
在大型系统中,为了减少数据库压力通常会引入缓存机制,一旦引入缓存又很容易造成缓存和数据库数据不一致,导致用户看到的是旧数据。
读操作命中缓存直接返回,否则从后端数据库加载到缓存再返回。写操作直接更新数据库,然后删除缓存。这种策略的优点是一切以后端数据库为准,可以保证缓存和数据库的一致性。缺点是写操作会让缓存失效,再次读取时需要从数据库中加载。这种策略是我们在开发软件时最常用的,在使用Memcached或Redis时一般都采用这种方案;
其次当请求A发起写请求,先更新缓存,于此同时请求B发起读请求,返回数据后,数据库被更新,照成了数据不一致的情况
系统程序处理时,缓存作为DB的一道屏障,可以防止大量请求达到数据库,造成压力过大,还可以提高查询效率。
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。
我们开门见山,这个很好理解,双写就是说,一份数据在数据库存一份,在缓存中也存一份,给缓存一个过期时间,当读不到缓存时从数据库读出来然后写入缓存。
作者:sinxu,腾讯 CSIG 后台开发工程师 1. 什么是数据的一致性 “数据一致”一般指的是:缓存中有数据,缓存的数据值 = 数据库中的值。 但根据缓存中是有数据为依据,则”一致“可以包含两种情况: 缓存中有数据,缓存的数据值 = 数据库中的值(需均为最新值,本文将“旧值的一致”归类为“不一致状态”) 缓存中本没有数据,数据库中的值 = 最新值(有请求查询数据库时,会将数据写入缓存,则变为上面的“一致”状态) ”数据不一致“:缓存的数据值 ≠ 数据库中的值;缓存或者数据库中存在旧值,导致其他线程
导语 | 本文的主要思路是首先带大家认识了解MySQL和Redis的数据一致性情况,然后进行反推不一致的情况,从而进行探究单线程中的不一致的情况。同时探究多线程中的不一致的情况,拟定数据一致性策略。 一、什么是数据的一致性 “数据一致”一般指的是:缓存中有数据,缓存的数据值=数据库中的值。但根据缓存中是有数据为依据,则“一致”可以包含两种情况: 缓存中有数据,缓存的数据值=数据库中的值 缓存中本没有数据,数据库中的值=最新值(有请求查询数据库时,会将数据写入缓存,则变为上面的“一致”状态) “数据不一
当使用缓存时,无论是在本地内存中缓存还是使用 Redis 等外部缓存系统,会引入数据同步的问题。下面以 Tomcat 向 MySQL 中进行数据的插入、更新和删除操作为例,来说明具体的过程。
更新缓存的步骤特别简单,共两步:更新数据库和更新缓存。但这简单的两步中需要考虑很多问题。
问题: 两个并发操作,一个更新操作,一个查询操作,更新操作删除缓存后,查询操作没有命中缓存,先把旧的数据读出来放到缓存中,然后更新了数据库,于是缓存中的数据还是老的数据。
在数据读多写少的情况下作为缓存来使用,恐怕是Redis使用最普遍的场景了。当使用Redis作为缓存的时候,一般流程是这样的。
我们存入缓存的数据,往往是经过一系列的计算才放如缓存的,而不是从数据库直接读取出来,放入缓存;所以更新缓存的代价往往会比较大。 例如:一分钟内可能修改一个字段100次,然后要将相关缓存的数据计算出来,还要查询其他的字段进行计算,然而这个缓存在1分钟内只被读一次,所以如果这时候更新缓存代价就会比较大,而删除删除的代价就小很多。 业界上大部分是删除缓存,而不是更新缓存
来源:https://www.jianshu.com/p/a8eb1412471f
关于Redis的其他的一些面试问题已经写过了,比如常见的缓存穿透、雪崩、击穿、热点的问题,但是还有一个比较麻烦的问题就是如何保证缓存一致性。
在使用缓存时,我们必须要考虑的是缓存与数据库的双写一致性,是先删缓存还是先更新数据库?是需要强一致性还是最终一致性?延迟双删策略真的就万无一失了吗?虽然网上已经有很多文章分析了,但都比较零散,所以本篇根据自己的经验及网上的文章做了个归纳整理。
◆ 如何更新缓存 更新缓存的步骤特别简单,共两步:更新数据库和更新缓存。但这简单的两步中需要考虑很多问题。 1)先更新数据库还是先更新缓存?更新缓存时先删除还是直接更新? 2)假设第一步成功了,第二步失败了怎么办? 3)假设两个线程同时更新同一个数据,A线程先完成第一步,B线程先完成第二步怎么办? 其中,第1个问题就存在5种组合方案,下面逐一进行介绍(以上3个问题因为紧密关联,无法单独考虑,下面就一起说明)。 ◆ 组合1:先更新缓存,再更新数据库 对于这个组合,会遇到这种情况:假设第二步更新数据库失败了,要
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