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数据库day1:MySql+Redis(a little)

2016-06-13  本文已影响1242人  王中阳

mysql和redis的关系?

  1. 要根据具体的业务情景去选型:
  1. redis适合存在一些比较热的数据,使用频繁的数据,比如下面的应用场景

数据库

  1. 降级处理
    1. 其作用是为了适应不同版本的sql,不同型号的硬件设备,做到向下兼容
  2. 通过日志文件分析 查看日志
  3. 如何进行分库分表(sharding)
    1. 数据库sharding,多表多数据适合做垂直切分;如果表不多,但是每张表的数据多适合做水平切分。
    2. 垂直切分:规则简单实施方便;根据不同的表来拆分,对程序的影响较小,拆分规则简单(share nothing) vertical sharding
    3. 水平拆分:将同一个表的不同数据拆分到不同的数据库中。 horizontal sharding
    4. 分布式矩阵(先垂直切分再水平切分):这是企业应用比较多的策略。 分布矩阵
    5. 切分策略:①垂直切分的思路是分析表间的聚合关系,把关系紧密的表放到一起。
    6. 切分策略之key:跨shard(数据切片)关联、社交网站基于用户切分、论坛基于用户和讨论切分,对于讨论模块来说,forum(讨论)是 聚合根因此按Forum进行水平切分,把Forum里所有的帖子和回帖放到一个shard里。
  4. 数据库引擎
    1. 数据库引擎是用来存储,处理和保护数据的核心服务。
    2. key:访问权限、开启事务、联机事务处理
  5. 索引的作用
    1. 索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可以快速访问数据库表中的特定信息。
    2. 分类:==聚簇索引==,按照数据存放的物理位置为顺序,能提高多行的检索速度;==非聚簇索引==,对单行的检索更快。
    3. 数据库索引好比是一本书的目录,通过索引能加快数据的查询速度。
    4. key:唯一索引、主键索引、聚集索引(数据库表中数据的物理顺序和与键值的逻辑(索引)数据相同)、索引列
  6. 掌握mysql数据库的多表查询,但是不建议使用数据库的多表查询,多表查询的逻辑放在程序逻辑中进行处理 参考
  7. 事务处理:分布式事务、通过应用程序与数据库功能管理事务
    1. 分布式事务:优点是交由数据库管理,简单有效;缺点是当数据库切片(shard)较多时性能代价高
    2. 由应用程序和数据库共同控制:性能优越,但是需要灵活的设计技巧,尤其当使用spring事务管理时,改动将面临问题;原理:将一个跨多个数据库的分布式事务,拆分成多个仅处于单个数据库上的小事务,并通过应用程序来总控各个小事务。
  8. mysql的基本操作:
    1. query cache 参考
    2. delete
    3. group
    4. limit
    5. where
    6. order
    7. count
    8. sum
    9. where
    10. explain

问题

  1. 降级处理 http://blog.csdn.net/dba_huangzj/article/details/7952403
  2. 数据库索引的设计 http://bbs.csdn.net/topics/390143448

小技巧

  1. 写逻辑判断的时候不用Boolean,用tinyint
  2. 表名称规范 常规的 _info 明细 _log
  3. 同一个逻辑处理可以采用分表,减少数据库的逻辑处理。用笔者写过的八字的项目举例,有一个总的贡献表,还需要有一个按周统计的实时贡献表,按周更新_week
  4. mysql中不建议直接写主外键关联关系,而是通过程序控制

名词

  1. shard:数据库切片
  2. sharding:分表分库

延伸(架构相关)

  1. 跨节点Join问题
    1. 只要是进行切片,跨节点的Join问题是不可避免的。
    2. 解决方法:分两次查询,在第一次查询的结果集中找到关联数据的id,根据这些id发起第二次请求得到关联数据。(类比一下bmob的管理查询,推测他们就是这么做的)

参考

  1. 数据库sharding

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