在设计数据库结构的时候,要尽量遵守三范式,如果不遵守,必须有足够的理由。比如性能。事实上我们经常会为了性能而妥协数据库的设计。
1. 两台数据库服务器,IP分别为 192.168.216.128 和 192.168.216.129,在服务器上装MySQL(我的配置版本为5.7.24)
很多人面试之前,可能没有在互联网公司工作过或者说工作过但年头较短,不知道互联网公司技术面试都会问哪些问题? 再加上可能自己准备也不充分,去面试没几个回合就被面试官几个问题打蒙了,最后以惨败收场。针对这
上篇文章我们大致介绍了什么是MySQL主从复制,主从复制的几种集群架构图大概都有哪几种,今天我们就来讲讲如何实现MySQL集群的搭建。主从复制有两种方式可以实现,binlog和GTID,这期我们先通过binlog方式来实现,下篇我们来讲binlog的原理,和注意事项。
55道互联网大公司的经典面试题,全部答对月薪5W+没问题。 1、一张表里面有ID自增主键,当insert了17条记录之后,删除了第15,16,17条记录,再把mysql重启,再insert一条记录,这条记录的ID是18还是15 ? 2、mysql的技术特点是什么? 3、Heap表是什么? 4、mysql服务器默认端口是什么? 5、与Oracle相比,mysql有什么优势? 6、如何区分FLOAT和DOUBLE? 7、区分CHAR_LENGTH和LENGTH? 8、请简洁描述mysql中InnoDB支持的
4)分库分表有哪几种分法,如何解决数据分布不均匀的问题,如果避免查询某个字段扫全库全表的情况
博主整理了 2022 年最新、最全的 Java 面试题,题目涉及 Java 基础、集合、多线程、IO、分布式、Spring全家桶、MyBatis、Dubbo、缓存、消息队列、Linux…等等。
InnoDB 底层存储结构为B+树, B树的每个节点对应innodb的一个page,page大小是固定的,一般设为 16k。其中非叶子节点只有键值,叶子节点包含完成数据。
主主复制的原理实际上是主从复制的原理,让两台服务器互为主从,就实现了主主复制。以下介绍主从复制原理:
大家好,我是老田,今天给大家分享的是一位网友,去美团点评面试遇到的技术问题(一面),希望你先用这些题目进行默答,看看自己知道多少。
MyCat++ 分库分表:以空间换取时间 1.通过查询mysql中的数据库表([1]),和 mycat中配置的schema([2]) 和 rule([3]) 信息,构建一个路由图 并根据路由规则自动创建子表,mycat server 保存着分库分表的元数据信息,这些元数据信息 可根据[1],[2],[3]进行重建; dataBase-hostNode 分配策略;数据库应该分配在哪台mysql服务器上; table-dataBase 分配策略;表应该分到哪个database里。 分配算法:
随着系统用户量的不断增加,MySQL 索引的重要性不言而喻,对于后端工程师,只有在了解索引及其优化的规则,并应用于实际工作中后,才能不断的提升系统性能,开发出高性能、高并发和高可用的系统。 今天小编首先会跟大家分享一下MySQL 索引中的各种概念,然后介绍优化索引的若干条规则,最后利用这些规则,针对面试中常考的知识点,做详细的实例分析。
结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL,是一种数据库查询语言。
2021金三银四,年假准备跳槽的小伙伴注意了,小编在这里为你们准备了Java后端必备的35个专题面试技术栈!都是小编在各个大厂总结出来的面试真题,小编这次分享涵盖了Java后端面试必问的35个技术点:JVM、Linux、MyBatista、Spring Boot、Spring、SQL优化、Tomcat、Zookeeper、消息中间件、Dubbo、MongoDB、MySQL、RabbitMQ、Redis、Spring Cloud、并发编程、开源框架、ActiveMQ、等35个专题技术栈分享给到大家,希望年后能助大家一臂之力,挺进一线互联网大厂,冲刺年薪百万!
随着业务的发展,当然现在比较流行的微服务无非就是业务垂直拆分+功能水平拆分,应用加节点是比较简单的,但是每个业务的单库单表扛不住了;数据库分库分表相对来说更复杂一点,但是分区表可以继续支持业务发展两三年,人手有限的情况下,我觉得分布表更合适一点。架构的终极目标是用最小的人力成本来满足就构建维护系统的需求。
最近在做移动端报表的测试,根据实际测下来的情况阿常先总结一版测试流程和测试方案(这是初版 v1.0,后续在此基础上做更新迭代)。
在上篇的文章里我们对培训模块需要分析的指标走了罗列和多相应的指标做了说明,接下来我们需要对这些指标进行数据抽取和图表化的呈现,我们一个一个来看我们的数据指标的分析。
迁移到MySQL有很多原因,在基础准备工作中,源库的建表语句到MySQL建表语句的转换,不仅涉及到数据库间的语法,数据类型等差异,同时在SQL开发规范方向也有一些相应的规范,如何提高开发效率,同时使得开发规范更容易落地,向MySQL迁移的语法转换工具的作用就尤为重要。
在人力资源的各个模块工作中,绩效的分析提升最能体现出人力资源的价值,我们在日常的绩效工作中需要对绩效做分析建模,然后根据绩效的模型来给解决方案,最终提升业务部门的绩效,在这个过程中,如何对部门,和岗位的绩效做分析,建模是一个关键的过程。因为我们后面的解决方案和最后的结果都是基于这个数据来的,数据建模中的数据表是数据的基础,我们先看看标准的数据绩效表
这篇文章是我正式学习 sql 注入的第一篇文章,下载了 sqli-labs 靶机作为渗透环境,里面的题目很多,有几十题的 sql 注入,跟着网上的 wp 一起做了一题,然后还是学到挺多东西的,这里拿第一关来记录一下
花了大量时间 整理了这套Redis面试题 首发50题,绝无仅有 从入门到精通 从基础,高级知识点 再到集群,运维,方案… 弄明白了这些题 可以说可以成为面霸了 面试官都得折服 Redis学得怎么样 都来检验下吧 1、什么是Redis? 2、Redis相比memcached有哪些优势? 3、Redis支持哪几种数据类型? 4、Redis主要消耗什么物理资源? 5、Redis的全称是什么? 6、Redis有哪几种数据淘汰策略? 7、Redis官方为什么不提供Windows版本? 8、一个字符串类型的值能存储
现在不管是大公司还是小公司,去面试都会问到 MySQL 数据库的知识,大家面试的时候这方面的知识一定要提前做好储备。
第一轮非常重要,第一面能通过,后续被录用的可能性就比较高了,建议系统性的学习面试题目
在一些系统中有时某张表会出现百万或者千万的数据量,尽管其中使用了索引,查询速度也不一定会很快。这时候可能就需要通过分库,分表,分区来解决这些性能瓶颈。
无论是大企业还是小公司,都有意无意的使用 mysql 来搭建数据存储服务,但是随着业务访问量、数据量的急剧膨胀,集中式数据存储越来越凸显出他的技术瓶颈,需要做读写分离。 而这恰恰也是 mysql 的一个优势所在,正是 mysql 的可扩展性,让 mysql 逐渐成为了企业的优先选择。
今天接着上一篇的内容继续来学习安装运行mysql。建议先阅读第一篇:windows安装docker
在老东家干了 6 年,发展一般,很想出去,但是一直没有合适的机会,只好一边准备面试一边学习。让我没有想到的是,突然收到了“毕业”通知,当然,不光是我,而是整个团队。
随着系统用户量的不断增加,MySQL 索引的重要性不言而喻,对于后端工程师,只有在了解索引及其优化的规则,并应用于实际工作中后,才能不断的提升系统性能,开发出高性能、高并发和高可用的系统。 今天小编首先会跟大家分享一下MySQL 索引中的各种概念,然后介绍优化索引的若干条规则,最后利用这些规则,针对面试中常考的知识点,做详细的实例分析,这里还分析一份MySQL知识总结的思维导图。
首先要先介绍一下InnoDB逻辑存储结构和区的概念,它的所有数据都被逻辑地存放在表空间,表空间又由段,区,页组成。
因此,业界也出现了一系列其他分布式存储系统,最常见的是HDFS、GlusterFS和Openstack Swift。
今年业务调整,终于下定决心走出目前的环境,准备面试换工作。面试进行了2个月,一共30多场面试,最终拿到字节、小红书、蚂蚁、拼多多、SelectDB 5个offer。面试的过程有坎坷也有些感触,总结一下,希望能帮助到寒冬下也在找工作的小伙伴吧。
A、SQL及索引优化 根据需求写出良好的SQL,并创建有效的索引,实现某一种需求可以多种写法,这时候我们就要选择一种效率最高的写法。这个时候就要了解sql优化 B、数据库表结构优化 根据数据库的范式,设计表结构,表结构设计的好直接关系到写SQL语句。 C、系统配置优化 大多数运行在Linux机器上,如tcp连接数的限制、打开文件数的限制、安全性的限制,因此我们要对这些配置进行相应的优化。 D、硬件配置优化 选择适合数据库服务的cpu,更快的IO,更高的内存;cpu并不是越多越好,某些数据库版本有最大的限制,IO操作并不是减少阻塞。
来源:运维派 1、数据库索引可以明显提高哪一操作的效率? 正确答案: A A SELECT B INSERT INTO … VALUES … C UPDATE D DELETE 2、数据库:以下哪种锁定方式能提供最佳的并行访问性能? 正确答案: D A 列锁定 B 表锁定 C 块锁定 D 行锁定 3、从DELETE 语句中省略WHERE 子句,将产生什么结果? 正确答案: B A DELETE 语句将失败因为没有记录可删除 B DELETE 语句将从表中删除所有的记录 C DELETE 语句将提示用户进入
首先开启慢查询日志,由参数slow_query_log决定是否开启,在MySQL命令行下输入下面的命令:
说来惭愧,这是耽误了将近1年的工作,一直零零散散拖着没做完,昨天总算是卯着劲出了一个版本。
group_by的意思是根据by对数据按照哪个字段进行分组,或者是哪几个字段进行分组。
一般有3个思考方向 1.根据慢日志定位慢查询sql 2.使用explain等工具分析sql执行计划 3.修改sql或者尽量让sql走索引
1、一对多:比如说一个班级有很多学生,可是这个班级只有一个班主任。在这个班级中随便找一个人,就会知道他们的班主任是谁;知道了这个班主任就会知道有哪几个学生。这里班主任和学生的关系就是一对多。
在MySQL慢日志通过pt工具解析后有一个小问题,那就是我们很难得到一个完整的table列表,即假设一条SQL语句很长,那么我们其实想知道这条SQL相关的表是哪几个,如果能够很清晰的提炼出来,那么我们要做后续的分析就会锦上添花。
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在缺省模式下,MYSQL是autocommit模式的,所有的数据库更新操作都会即时提交,所以在缺省情况下,mysql是不支持事务的。
这是之前一个同学的面经,经过3个月的面试,最终成功上岸某新能源头部车企,面经还热乎!
备注: 这一我在去年国庆节期间,整理的整个19年,学员的面试遇到的问题,整理出来之后发给后期的学员,让他们做参考和学习,看看公司会面试哪些问题。
第二范式:在第一范式的基础上,非主键列完全依赖于主键,而不能是依赖于主键的一部分。
最新SpringBoot面试题【附答案解析】SpringBoot面试题及答案,SpringBoot最新面试题及答案,SpringBoot面试题新答案已经全部更新完了,有些答案是自己总结的,也有些答案是在网上搜集整理的。这些答案难免会存在一些错误,仅供大家参考。如果发现错误还望大家多多包涵,不吝赐教,谢谢~
1)运行ApplicationMaster的Container:这是由ResourceManager(向内部的资源调度器)申请和启动的,用户提交应用程序时, 可指定唯一的ApplicationMaster所需的资源; 2)运行各类任务的Container:这是由ApplicationMaster向ResourceManager申请的,并由ApplicationMaster与NodeManager通信以启动之。
不一定,除了一对一的窄依赖,还包含一对固定个数的窄依赖(就是对父RDD的依赖的Partition的数量不会随着RDD数量规模的改变而改变), 比如join操作的每个partiion仅仅和已知的partition进行join,这个join操作是窄依赖,依赖固定数量的父rdd,因为是确定的partition关系。
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