Integer在使用数量计算时,如果数值过大,会引起越界问题,如图 : 30bdde46122b7821c7519b89cc72992-b37fda38533d48e696a54770c43b97f1....png 在进行金额计算时,一定要全部使用BigDecimal,否则可能会出现计算金额与实际金额不一致的情况 因为使用了Integer进行计算,导致超过21亿(2147483647)以上的金额出现负数
在MySQL很多测试场景，需要人工生成一些测试数据来测试。本文提供一个构造MySQL大表存储过程，可以生成包含用户名，手机号码，出生日期等字段。也可以通过滤重来使得手机号码不重复，模拟现实场景。...如果想一次性生成不重复手机号码，可以考虑修改以下脚本，去掉uid，基于mobile列作为主键 DROP TABLE IF EXISTS big_table; DROP PROCEDURE IF EXISTS
问题：MySQL某个表自增id溢出导致某业务block 背景： tokudb引擎的一个大表tb1，存放业务上的机审日志，每天有大量的写入， 并且由于历史原因，这张表是int signed 类型的
Flink是使用Kafka链接计算任务,利用kafka的exactly once实现流计算的不重不丢,而Kafka 的 Exactly Once 语义是通过它的事务和生产幂等两个特性来共同实现的1.流计算框架的架构及其计算原理...我们的计算任务在计算集群中运行的时候，会被拆分成多个子任务，这些子任务也是分布在集群的多个计算节点上的。...大部分流计算平台都会采用存储计算分离的设计，将计算任务的状态保存在 HDFS 等分布式存储系统中。...Flink 通过 CheckPoint 机制来定期保存计算任务的快照，这个快照中主要包含两个重要的数据：整个计算任务的状态。这个状态主要是计算任务中，每个子任务在计算过程中需要保存的临时状态数据。...在流计算中，因为数据重复会导致计算结果错误，所以 Exactly Once 在流计算场景中尤其重要。
undo日志insert，update，delete (1)—mysql进阶（六十四) 通用链表结构 在写入undo日志的过程会使用到多个链表，很多链表都有同样的节点结构， List node结构示意图
Worker 1 failed executing transaction 'cd620c28-aeb1-11ea-a3d5-205056a53593:14681474' at master log mysql-bin...Query: 'CREATE USER 'ampuser'@'%' IDENTIFIED WITH 'mysql_native_password' AS '*A07FDB5BE1BAA865EBB6A8ACC83AFE92D57C4B3C...master_user='xxx', master_password='xxxx', MASTER_PORT=3306, MASTER_AUTO_POSITION=0, MASTER_LOG_FILE='mysql-bin...的复制方式改为 GTID AUTO Position 的方式. 1 由于 10.50.133.81 和 10.50.133.116 都是从库(对于他们所在的集群中) 首先我们先STOP SLAVE 两个MYSQL...CHANGE REPLICATION FILTER REPLICATE_WILD_IGNORE_TABLE = ('mysql.user'); 最后打开81 ,116从库的start slave _
1.添加表字段 语法： ALTER TABLE 表名 ADD 字段名 数据类型; 例如： ALTER TABLE User ADD modifyTime ...
MySQL week......weekofyear() 和 week() 一样，都是计算“某天”是位于一年中的第几周。 weekofyear(@dt) 等价于 week(@dt,3)。...() 函数非常有用，比如我想得到当前月份中有多少天，可以这样来计算： mysql> select now(), day(last_day(now())) as days; +----------...日期时间计算函数 1....timestampdiff() 函数就比 datediff() 功能强多了，datediff() 只能计算两个日期（date）之间相差的天数。
> 计算排名 计算排名 给出每个人的排名 LeetCode上的计算排名 方案一 方案二 方案三 方案四 例子： https://www.1keydata.com/tw/sql/sql-rank.html...AND a1.Name = a2.Name) GROUP BY a1.Name, a1.Sales ORDER BY a1.Sales DESC, a1.Name DESC; LeetCode上的计算排名
在排查过程中，查阅了许多资料，也学习了下MySQL优化器选择索引的基本准则，在本文中进行解决问题思路的分享。本人MySQL了解深度有限，如果错误欢迎理性讨论和指正。...MySQL索引选择原理 优化器索引选择的准则 MySQL一条语句的执行流程大致如下图，而查询优化器则是选择索引的地方： ? 引用参考文献一段解释： 首先要知道，选择索引是MySQL优化器的工作。...实际上explain的rows是MySQL预估的行数，是根据查询条件、索引和limit综合考虑出来的预估行数。 MySQL是怎样得到索引的基数的呢？...总结 本文带大家回顾了一次MySQL优化器选错索引导致的线上慢查询事故，可以看出MySQL优化器对于索引的选择并不单单依靠某一个标准，而是一个综合选择的结果。...参考 《高性能MySQL》 MySQL优化器 limit影响的case： https://www.cnblogs.com/xpchild/p/3878417.html mysql中走与不走索引的情况汇集
插⼊数据是有序的，如[5,10,15,20,30,25,35]，那么结构就变成图二这样
MySQL索引的数据结构 概述 本质 优点 缺点 MySQL中的索引 Btree 示例 B+ Tree索引 带有顺序访问指针的B+ Tree ---- 概述 ---- 本质 ----...优点 缺点 ---- MySQL中的索引 Btree 示例 ---- B+ Tree索引 ---- 带有顺序访问指针的B+ Tree
题目给出的函数原型如下： int getCountOfString(const char *str); 由于参数是const的，所以字符串本身肯定是不能被修改的...
通俗的说就是为了提高效率专门设计的一种 排好序的数据结构。 怎么理解呢？ 举个例子哈 ?...---- 索引的数据结构选型 二叉树 ？ 可以用二叉树吗？ 我们知道MySQL一般都有自增主键 ，id之类的字段 我们来演示下使用二叉树来存储这种自增的数据的话，会怎样？...叶节点具有相同的深度， 叶节点之间指针为空 所有索引元素不重复 节点中的数据索引从左到右递增排列 ? 叶子节点之间的没有指针，区别于B+树。 data存储的是数据对应的磁盘地址， k-v结构。...我们来算下 3层高的B+Tree能存储多少数据结构 假设是BigInt类型的数据 ?...---- Hash表 对索引的key进行一次hash计算就可以定位出数据存储的位置 很多时候Hash索引要比B+ 树索引更高效 仅能满足 “=”，“IN”，不支持范围查询 hash冲突问题 ?
二叉树.png 红黑树 红黑树是一种特定类型的二叉树，它是在计算机科学中用来组织数据比如数字的块的一种结构。若一棵二叉查找树是红黑树，则它的任一子树必为红黑树。...B-Tree 叶子结点具有相同的深度，叶节点的指针为空 所有元素不重复 节点中的数据索引从左到右边递增排列 B树数据结构.png B+Tree 非叶子结点不存储数据，只存储索引（冗余），可以存放更多的索引...叶子结点包含所有索引字段 叶子结点用指针链接，提高区间访问的性能（可以提升范围查找的效率） B+树数据结构.png 特点关键字：节点内有序，叶子结点指针链接，非叶子结点存储索引（冗余） 查询mysql...Hash 对索引的 key 进行一次 hash 计算就可以定位出数据存储的位置 很多的时候 hash 索引要比 B+ 树索引更高效 仅能满足 “=” ， “in” 不支持范围查询 存在 hash 冲突问题...如果没有设置索引的话，MySQL 会选择一个数据唯一的列作为主键索引， 如果找不这样的列。会去做创建一个隐藏列类似 rowid。
之前松哥写过一个 MySQL 系列，但是当时是基于 MySQL5.7 的，最近有空在看 MySQL8 的文档，发现和 MySQL5.7 相比还是有不少变化，同时 MySQL 又是小伙伴们在面试时一个非常重要的知识点...，因此松哥打算最近再抽空和小伙伴们聊一聊 MySQL，讲讲原理，讲讲优化，我会从最基本最简单的开始，和大家梳理 MySQL 中常见的面试知识点。...索引的数据结构 2.1 B+Tree 和 B-Tree 小伙伴们知道，由于 MySQL 中的存储引擎设计成了可插拔的形式，任何机构和个人如果你有能力，都可以设计自己的存储引擎，而 MySQL 的索引是在存储引擎层实现的...小伙伴们知道，InnoDB 存储引擎的索引数据结构是一个 B+Tree，至于什么是 B+Tree，这并非本文的重点，我这里不啰嗦，不了解 B+Tree 的小伙伴可以自行搜索一下学习一下。...计算机在存储数据的时候，最小存储单元是扇区，一个扇区的大小是 512 字节，而文件系统（例如 XFS/EXT4）最小单元是块，一个块的大小是 4KB。
在计算机科学中，数据的相对大小比绝对的数值重要，出于很多数据比大小的需求以及其他一些需求，就产生了一个抽象的数据结构——二叉树。...I 计算机的数据结构 数据结构+ 算法 = 程序 理解搭建计算机软件的模块——数据结构和算法。 把数据结构理解为盖房子的钢筋、门窗和大梁。 把算法理解成盖房子的结构原理。...在计算机科学中，数据就等同于点，数据结构就是数据中常用的具体关系。 1.3 线性表 线性表相当于几何图形中的直线，是最基本的数据结构，概括所有顺序排列和储存的数据。...在计算机领域，数据结构则相当于设计中的基本几何图形，它们大多是从具体的应用中抽象出来的; 一个从业者水平的高下，首先在于灵活使用这些数据结构的本领。...、比较大小、排序、挑选最大值这类的操作，而它们在计算机的世界里又如此重要，当然也就值得为这些事情专门设计一种数据结构，这种数据结构被称为二叉树。
4个字节 2、不同字符集占用字节数不同： 3、latin1:2个字节 4、utf8:3个字节 5、是否为空占用1个字节，not null不占用字节 6、变长字段需要记录长度占用2个字节 7、索引长度计算公式
首先，在讨论数据结构之前，先了解一下MySQL的存储引擎和数据存取原理。...在初始准备期间，计算机用 512 个虚拟信息字节（实际数据的存放地）和与这些虚拟信息字节相应的 ECC 数字填入这个部分。 3....页是计算机管理存储器的逻辑块，硬件及操作系统往往将主存和磁盘存储分割为连续的大小相等的块。...MySQL 的 B+Tree 目前大多数数据库系统及文件系统都采用 B-Tree 或其变种 B+Tree 作为索引结构。...那么 B-Tree 是满足下列条件的数据结构： d 为大于 1 的一个正整数，称为 B-Tree 的度。 h 为一个正整数，称为 B-Tree 的高度。
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