数据库

改变注册中心线上线下配置 注意微服务数据库url的配置，如果MySql数据库使用非Docker容器方式进行的配置，那么MYSQL数据库的url要修改为“MYSQL数据库服务的IP+端口”的形式如果使用Docker容器启动的MySQL数据库服务，那么MYSQL数据库的url要根据上面的提示修改为“MySQL的服务名称或容器名加端口的形式” 来源： CSDN 作者： 天又热了 链接： https://blog.csdn.net/weixin_43404791/article/details/104906480

某厂面试归来，发现自己落伍了！>>> linux平台下。 一个程序总是运行个两三天，或者一两天的时候突然崩溃了，以前发过一个 讨论 但是也没找到解决办法，使用的数据库是SQLITE 使用GDB跟踪程序，结果找到了崩溃的地方却显示栈被破坏显示不出调用的具体方法，运行了好几次都是这样。定位到了 __memmove_ssse3在libc里面。 为了恢复完整的栈信息在国外大牛那里找来两句话 (gdb)set $pc=*(void **)$esp (gdb)set $esp=$esp+4 执行完就可以查看堆栈了（32位平台）。注意这个不能由core文件进入gdb,必须只能是运行着的程序崩溃被gdb捕捉到才行。 查看堆栈看到了出错了地点 void xxx::execsql(QString sql) { QMutexLocker locker(&this->readlock); QSqlQuery query(this->database); //运行到这里崩溃了 if(query.exec(sql)) ... ... } 程序多线程向数据库插入数据，尽管我已经很小心地处理线程了，但是运行到未来某一时刻还是会崩溃。 直到我又等了两三天测试，测试要看机缘啊，有时候它完全正常工作啊，有时候会崩溃。 结果就是这个方法执行的很频繁，而且同一时刻只有一个线程在访问数据库，但是这句话会崩溃

Redis是什么 Redis是一个使用C语言编写的key-value开源的NOSQL存储系统。 （MySQL以二维表格的形式存储）。 NoSQL适用场景 对数据的高并发读写 对数据的高可扩展性 快速存取数据 NoSQL不适用场景 不支持事务 不支持基于sql的结构化查询存储，处理复杂的关系 NoSQL数据库举例 memcache 很早出现的NoSql数据库，数据都在内存中。 一般不持久化支持简单的key-value模式。 一般是作为缓存数据库辅助持久化的数据库。 redis 几乎覆盖了Memcached的绝大部分功能。 数据都在内存中。 支持持久化，主要用作备份恢复。 支持简单的key-value模式。 还支持多种数据结构的存储，比如 list、set、hash、zset等。 一般是作为缓存数据库辅助持久化的数据库。 现在市面上用得非常多的一款内存数据库。 mongoDB介绍 高性能、开源、模式自由(schema free)的文档型数据库数据都在内存中， 如果内存不足，把不常用的数据保存到硬盘。 虽然是key-value模式，但是对value（尤其是json）提供了丰富的查询功能。 支持二进制数据及大型对象可以根据数据的特点替代RDBMS（关系数据库管理系统） ，成为独立的数据库。或者配合RDBMS，存储特定的数据。 列式存储HBase HBase是Hadoop项目中的数据库。

某厂面试归来，发现自己落伍了！>>> 先看几行代码： <!-- lang: php --> class A { private $b; function __construct($a){ $this->b = $a; } function func1(){ var_dump($this->b); } function func2(){ $this->funcb(); } } class B extends A { function funcb(){ var_dump("b"); } } $a = new B('a'); $a->func1(); $a->func2(); 这几行代码是没有错误的，在父类中调用子类的方法，子类实例化之后可以正常工作。 CI的DB部分正是使用了这种方式来封装数据库操作。 CI的DB函数的写法正是先加载 CI_DB_driver 这个基类，然后检查active record是否开启，如果开启则 <!-- lang: php --> class CI_DB_active_record extends CI_DB_driver 然后 <!-- lang: php --> class CI_DB extends CI_DB_active_record 否则 <!-- lang: php --> class CI_DB extends CI_DB_driver

集成就能降成本！GS集成DaVinci Resolve项目服务器 一个大型影视项目的后期制作，通常会包括剪辑、配音、字幕、调色、特效等多个内容，需要多个后期人员使用同一个项目文件，这就需要DaVinci Resolve项目服务器来进行管理和协调。DaVinci Resolve项目服务器是一个数据库，是用来保存用户、工程文件、颜色分级的容器。GS与DaVinci Resolve项目服务器集成，将显著节省用户在成本、部署、维护的投入。并且整合还意味着，GS存储的高可用保护，也能同时用在DaVinci Resolve数据库上，提高数据库的安全性。今天我们就来重点讲讲GS媒体共享存储的这些优势。 省成本 如果不使用与DaVinci Resolve项目服务器集成的GS，用户的部署会是什么样子呢？传统的做法，就是使用一台服务器安装DaVinci Resolve数据库，然后与前端的客户端，以及保存视频素材的存储组合在一起。这样用户至少需要三台设备互连，形成一个小型网络，如下图所示： 但这只是起步的部署，随着业务的发展，用户的项目越来越多，数据库也会越来越大，IOPS的性能要求也会越来越高，那么服务器有限的空间就无法满足。而保存视频的存储，一般以NAS性能为主，这样用户就需要添加新的SAN存储，来保证数据库服务器的需求。很快用户部署的架构就会是这个样子： 而有了GS媒体共享存储

1、检查系统中是否已安装 MySQL。 rpm -qa | grep mysql 返回空值的话，就说明没有安装 MySQL 。 注意：在新版本的CentOS7中，默认的数据库已更新为了Mariadb，而非 MySQL，所以执行 yum install mysql 命令只是更新Mariadb数据库，并不会安装 MySQL 。 2、查看已安装的 Mariadb 数据库版本。 rpm -qa|grep -i mariadb 3、卸载已安装的 Mariadb 数据库。 rpm -qa|grep mariadb|xargs rpm -e --nodeps 4、再次查看已安装的 Mariadb 数据库版本，确认是否卸载完成。 rpm -qa|grep -i mariadb 5、开始安装mysql5.6下载安装包 wget http://repo.mysql.com/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm 6、安装mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm包 rpm -ivh mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm 7、安装mysql。 yum install mysql-server 8、启动 mysql 服务 。 systemctl start mysqld

某厂面试归来，发现自己落伍了！>>> 1.前言 随着业务的发展，MySQL数据库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据操作的开销也会越来越大；另外，无论怎样升级硬件资源，单台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、网络IO、事务数、连接数）总是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。 分表、分库和读写分离可以有效地减小单台数据库的压力。 本文主要针对业界主流的数据库中间件的实现、功能、成本等方面进行对比，总结数据库中间件的实现方式，并展望未来的可能发展。 2. 实现方式 一般来说，对于数据库中间件，可以在以下六个层次做切入。 2.1 代码层 在同一个项目中创建多个数据源，采用if else的方式，直接根据条件在代码中路由。 Spring中有动态切换数据源的抽象类，具体参见AbstractRoutingDataSource。 如果项目不是很庞大，使用这种方式能够快速的进行分库。但缺点也是显而易见的，这种海量的代码侵入是绝不能被接受的。 而且当查询结果返回时，需要对跨库、聚合等查询结果进行归并，开发工作量非常巨大。 这种方式了解一下即可，一般不会去使用。 2.2 框架层 主要是修改或增强现有ORM框架的功能，在SQL中增加一些自定义原语或者hint来实现。 常见的比如实现一些拦截器（比如Mybatis的Interceptor接口）

1、封锁技术可以有效的解决并行操作一致性的问题，但是也带来了新的问题 活锁：某个事务被其它后来的事务抢占了，产生一直没有运行的现象 死锁：两个事务各自需要对方解决自己要操作的数据对象上的锁的权限，永久等待对方释放锁 2、如何避免活锁？死锁？ 避免活锁： 采用先来先服务的策略 避免死锁： 死锁的预防（通过破坏死锁产生的条件使得不会发生死锁）、死锁的诊断和解除（允许发生死锁，但是定期的诊断和解除死锁） 3、预防死锁的方法？ 一次封锁法：要求每个事务将要使用的数据全部加锁，否则就不能执行 存在的问题： 有些长事务的一些数据对象可能到比较后面才会用到，过早的加锁，影响系统的并发度。 难于确定封锁对象，数据库中的数据是不断变化的，原来不要求封锁的数据对象，在执行过程中可能要求封锁，这就要求对于可能加锁的数据对象加锁，使得本身不需要加锁的数据加锁，势必会让其它会用到该数据的事务等待，同时也进一步降低了系统的并发度。 顺序封锁法：预先对数据对象规定一个封锁顺序（例如B+树从根节点开始逐层分锁），所有的事务都按照这个顺序施行封锁 存在的问题： 维护成本：数据库中的封锁对象很多，并且随着数据库的插入删除操作等不断地变化，维护这样的资源封锁顺序非常困难，维护成本高。 难以实现：事务的封锁请求可以随着事务的执行而动态的决定，很难事先确定每一个事务封锁哪些对象，因此就很难按照规定的顺序去施加封锁。

MySQLdb.connect是python 连接MySQL数据库的方法，在Python中 import MySQLdb即可使用，至于connect中的参数很简单： host：MySQL服务器名 user：数据库使用者 password： 用户登录 密码 db：操作的数据库名 charset：使用的字符集(一般是gb2312) cursor = db.cursor() 其实就是用来获得python执行Mysql命令的方法,也就是 我们所说的操作游标 下面cursor.execute则是真正执行My SQL语句 ，即查询TABLE_PARAMS表的数据。 至于fetchall()则是接收全部的返回结果行 row就是在python中定义的一个变量，用来接收返回结果行的每行数据。同样后面的r也是一个变量，用来接收row中的每个字符，如果写成C的形式就更好理解了 for(string row = ''; row<= cursor.fetchall(): row++) for(char r = ''; r<= row; r++) printf("%c", r); 大致就是这么个意思！ 以下实例链接Mysql的TESTDB数据库： #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import MySQLdb # 打开数据库连接 db = MySQLdb

1、安装MySQLdb? 为了用DB-API编写MySQL脚本，必须确保已经安装了MySQL。复制以下代码，并执行： #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import MySQLdb 如果执行后的输出结果如下所示，意味着你没有安装 MySQLdb 模块： Traceback (most recent call last): File "test.py", line 3, in <module> import MySQLdb ImportError: No module named MySQLdb 安装MySQLdb，请访问 http://sourceforge.net/projects/mysql-python ，(Linux平台可以访问： https://pypi.python.org/pypi/MySQL-python )从这里可选择适合您的平台的安装包，分为预编译的二进制文件和源代码安装包。 如果您选择二进制文件发行版本的话，安装过程基本安装提示即可完成。如果从源代码进行安装的话，则需要切换到MySQLdb发行版本的顶级目录，并键入下列命令: $ gunzip MySQL-python-1.2.2.tar.gz $ tar -xvf MySQL-python-1.2.2.tar $ cd MySQL-python-1.2.2 $