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phpredis提高消息队列的实时性方法(推荐)
phpredis提高消息队列的实时性方法(推荐) 0浏览 收藏 怎么入门数据库编程?需要学习哪些知识点?这是新手们刚接触编程时常见的问题;下面golang学习网就来给大家整理分享一些知识点,希望能够给初学者一些帮助。本篇文章就来介绍《phpredis提高消息队列的实时性方法(推荐)》,涉及到redis消息队列,有需要的可以收藏一下 数据库存贮都用list形式 要存2个队列 1个用作消息队列保存到数据 还有个 就是用来实时读取数据在redis $redis->lpush($queenkey, json_encode($array)); $redis->lpush($listkey, json_encode($array)); /*消息队列实例*/ public function insertinfo() { $infos = array('info1' => mt_rand(10,100), 'info2' => mt_rand(10,100)); $this->insertinfos($infos, 'tutorial-list','tutoriallist');…
2024-12-01 阅读全文 →
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如何在CentOS 7上安装Redis服务器
如何在CentOS 7上安装Redis服务器 0浏览 收藏 本篇文章主要是结合我之前面试的各种经历和实战开发中遇到的问题解决经验整理的,希望这篇《如何在CentOS 7上安装Redis服务器》对你有很大帮助!欢迎收藏,分享给更多的需要的朋友学习~    大家好,本文的主题是 Redis,我们将要在 CentOS 7 上安装它。编译源代码,安装二进制文件,创建、安装文件。在安装了它的组件之后,我们还会配置 redis ,就像配置操作系统参数一样,目标就是让 redis 运行的更加可靠和快速。   Redis 服务器   Redis 是一个开源的多平台数据存储软件,使用 ANSI C 编写,直接在内存使用数据集,这使得它得以实现非常高的效率。Redis 支持多种编程语言,包括 Lua, C, Java, Python, Perl,…
2024-12-01 阅读全文 →
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R-Tree 如何高效地实现空间索引?
R-Tree 如何高效地实现空间索引? 怎么入门数据库编程?需要学习哪些知识点?这是新手们刚接触编程时常见的问题;下面米云就来给大家整理分享一些知识点,希望能够给初学者一些帮助。本篇文章就来介绍《R-Tree 如何高效地实现空间索引?》,涉及到,有需要的可以收藏一下 r-tree 原理:高效实现空间索引 r-tree 原理 r-tree 是一个基于树型的空间索引,用于高效管理和查询多维空间数据。其核心思想是将空间对象聚合到一个个边界矩形(mbr)中,利用这些边界矩形来快速定位包含目标空间对象的空间区域。 r-tree 的构建基于以下规则: 节点分裂:当一个节点中的 mbr 数量超过预设最大值时,节点会分裂成两个节点。 节点合并:当一个节点中的 mbr 数量低于预设最小值时,节点可能会与邻近节点合并。 条目:每个节点包含条目,其中条目可以是数据记录的 mbr,也可以是指向子树的指针。 选择顺序:在插入和删除操作中,选择合适的节点进行分裂或合并,通常基于启发式算法。 最小化重叠:构建 r-tree 时,尽量减少节点的边界矩形覆盖范围,以减少数据冗余并提高查询效率。 r-tree 的 java 实现…
2024-12-01 阅读全文 →
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一文详解Redis实现全局接口限流的实现方法
一文详解Redis实现全局接口限流的实现方法 0浏览 收藏 哈喽!大家好,很高兴又见面了,我是golang学习网的一名作者,今天由我给大家带来一篇《一文详解Redis实现全局接口限流的实现方法》,本文主要会讲到Redis、接口限流等等知识点,希望大家一起学习进步,也欢迎大家关注、点赞、收藏、转发! 下面就一起来看看吧! 前言 对于某些特殊的业务场景,比如抢单、秒杀等业务,会导致服务流量瞬间飙升,我们虽然可以通过部署集群的方式分散请求压力,但是仍然可能造成很大的请求延迟。 这时,我们可以通过接口限流的方式来保证系统的稳定运行。 实现逻辑 我们可以通过filter对所有的接口进行拦截,判断这个接口在当前时间窗口内的请求次数,如果超出我们设定的请求上限,就返回无效请求。 以限制每个接口最大为10个QPS为例,可以有两种实现逻辑: 其一,将这10个请求进行拆分,相当于每100ms可以请求一次。 其二,每秒内最多请求10次,而不判断其请求分布范围。 两种逻辑的实现也略有差异。 实现一 每秒请求一次。 实现二 每秒请求N次。 判断每秒请求N次会比每秒一次稍微复杂一点,主要是需要判断当前秒内已经请求了多少次。 这里利用redis的increment和expire配合使用达到限流的目的。 以限制每秒5次为例: 总结 以上两种利用redis实现限流的方式基本能满足我们大部分的业务需要,对于部分要求限流粒度更高更准的业务,可以引入sentinel来满足业务需要。 文中关于redis的知识介绍,希望对你的学习有所帮助!若是受益匪浅,那就动动鼠标收藏这篇《一文详解Redis实现全局接口限流的实现方法》文章吧,也可关注golang学习网公众号了解相关技术文章。 版本声明 本文转载于:51cto 如有侵犯,请联系 删除…
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如何高效查询多个订单号的最新状态?
如何高效查询多个订单号的最新状态? 来到米云的大家,相信都是编程学习爱好者,希望在这里学习数据库相关编程知识。下面本篇文章就来带大家聊聊《如何高效查询多个订单号的最新状态?》,介绍一下,希望对大家的知识积累有所帮助,助力实战开发! mysql 查询多个单号的最新状态 在给定情况下,需要查询 a 表中特定单号的最新状态。传统方法是循环查询,这对于大量单号来说效率低下。下面提供一种优化查询方式: 使用 in 关键字: 该关键字允许一次查询多个值。例如,以下查询将获取单号为 1 和 2 的最新状态: select ord_id, status, updated_at from tablename where ord_id in (123456, 456789) group by…
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MYSQL 统计 30 万条数据耗时 13 秒,正常吗?如何优化?
MYSQL 统计 30 万条数据耗时 13 秒,正常吗?如何优化? 欢迎各位小伙伴来到米云,相聚于此都是缘哈哈哈!今天我给大家带来,这篇文章主要讲到等等知识,如果你对相关的知识非常感兴趣或者正在自学,都可以关注我,我会持续更新相关文章!当然,有什么建议也欢迎在评论留言提出!一起学习! mysql 统计近 30 万条数据时间过长? 当需要统计大量数据时,例如这里提到的二十九万条数据,mysql 的执行速度似乎令人担忧,直接使用 count(*) 查询需要 13 秒多。对于这种数量级的数据,这个时间开销是否正常呢? 可能的优化方案 避免使用 count(*): count(*) 对整个表进行全表扫描,对于大表来说代价比较高。建议将其替换为条件查询或索引扫描。 维护统计数据: 不要在每次查询时都统计,可以考虑通过触发器或其他机制在数据更新时自动维护统计数据。 利用触发器: mysql 支持使用触发器来在事件发生时自动执行任务,可以在数据更新时自动更新统计数据,避免手动维护。 具体实现…
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Redis的过期策略和内存淘汰策略怎么用
Redis的过期策略和内存淘汰策略怎么用 0浏览 收藏 golang学习网今天将给大家带来《Redis的过期策略和内存淘汰策略怎么用》,感兴趣的朋友请继续看下去吧!以下内容将会涉及到等等知识点,如果你是正在学习数据库或者已经是大佬级别了,都非常欢迎也希望大家都能给我建议评论哈~希望能帮助到大家! 1 设置带过期时间的 key expire key seconds 时间复杂度:O(1) 设置key的过期时间。超时后,将会自动删除该key。在Redis的术语中一个key的相关超时是volatile的。 超时后只有对key执行DEL、SET、GETSET时才会清除。 这意味着,从概念上讲所有改变key而不用新值替换的所有操作都将保持超时不变。 例如,使用 INCR 递增key的值,执行 LPUSH 将新值推到 list 中或用 HSET 改变hash的field,这些操作都使超时保持不变。 使用 PERSIST 命令可以清除超时,使其变成一个永久key 若 key 被 RENAME…
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数据库视图在开发中有哪些应用场景?
数据库视图在开发中有哪些应用场景? 对于一个数据库开发者来说,牢固扎实的基础是十分重要的,米云就来带大家一点点的掌握基础知识点。今天本篇文章带大家了解《数据库视图在开发中有哪些应用场景?》,主要介绍了,希望对大家的知识积累有所帮助,快点收藏起来吧,否则需要时就找不到了! 数据库视图在开发中的应用 在了解数据库视图之前,可以将它视为类似于普通表的一种数据结构。它不是实际存储数据的物理表,而是从一个或多个底层表中虚拟映射出来的结果集。 那么,为什么在实际开发中需要使用数据库视图呢? 主要原因在于,视图可以简化复杂的查询操作。当需要在多个表中进行连接查询时,视图可以将这些连接后的结果集展示为一个单独的表。这样,后续的查询就可以直接在视图上进行,避免了每次查询前都需要重新连接多个表。 然而,在互联网服务等场景下,数据库视图的使用频率并不高,这是因为: 互联网服务的特点:互联网服务通常具有读多写少、海量数据、高频访问的特点。在这种情况下,尽量避免多表连接可以提高性能。 工具的进步:ORM(对象关系映射)框架和数据库引擎的优化可以缓解多表连接的性能问题。 不过,在一些业务复杂度不高、数据量不大的项目中,数据库视图仍然有其用武之地。以下是一个实际案例: 为了将数据同步给第三方,需要访问来自十多张表的敏感数据。此时,可以创建一个视图,只包含第三方需要的非敏感数据。这样,只需向第三方提供访问视图的权限,既可以满足业务需求,又可以保护底层表数据的安全性。 本篇关于《数据库视图在开发中有哪些应用场景?》的介绍就到此结束啦,但是学无止境,想要了解学习更多关于数据库的相关知识,请关注米云公众号!
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深入掌握 MySQL 复合主键
深入掌握 MySQL 复合主键 一分耕耘,一分收获!既然打开了这篇文章,就坚持看下去吧!文中内容包含等等知识点…希望你能在阅读本文后,能真真实实学到知识或者帮你解决心中的疑惑,也欢迎大佬或者新人朋友们多留言评论,多给建议!谢谢! MySQL 是一种流行的关系型数据库管理系统,而在数据库设计中,主键是表中的一列或一组列,其值唯一地标识每一行数据。在 MySQL 中,主键可以是单列主键,也可以是复合主键。本文将深入探讨 MySQL 复合主键的概念,并通过具体的代码示例来帮助读者更好地理解。 什么是复合主键 复合主键是由多个列组合而成的主键,通过这种方式可以更准确地唯一标识一行数据。在一个表中,可能存在着多个属性的组合值是唯一的情况,此时可以考虑使用复合主键来定义这种关系。在 MySQL 中,可以通过在创建表时指定多列为主键来定义复合主键。 示例数据库表 为了更好地演示复合主键的使用,我们创建一个名为 students 的表,包含学生的学号、姓名和年龄等字段。在这个示例中,我们假设学号和姓名的组合是唯一的标识每个学生,因此我们将学号和姓名作为复合主键。 CREATE TABLE students ( student_id INT, student_name VARCHAR(50), age INT,…
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Redis集群方案
Redis集群方案 0浏览 收藏 本篇文章给大家分享《Redis集群方案》,覆盖了数据库的常见基础知识,其实一个语言的全部知识点一篇文章是不可能说完的,但希望通过这些问题,让读者对自己的掌握程度有一定的认识(B 数),从而弥补自己的不足,更好的掌握它。 前段时间搞了搞Redis集群,想用做推荐系统的线上存储,说来挺有趣,这边基础架构不太完善,因此需要我们做推荐系统的自己来搭这个存储环境,就自己折腾了折腾。公司所给机器的单机性能其实挺给力,已经可以满足目前的业务需求,想做redis集群主要有以下几点考虑:     1、扩展性,scale-out,以后数据量变得很大之后,不至于推到重来,redis虽然可以开启虚拟内存功能,单机也能提供超过物理内存上限的容量,但频繁在内存和硬盘间swap页会大大降低其性能,有点儿违背redis的设计初衷。     2、redis是一个单线程io复用的结构,无法有效利用服务器的多核结构,如果能在一台多核机器起多个redis进程,共同提供服务,效率会更高一些。     3、主从,数据备份和容灾。。 因此计划做的redis集群希望可以实现以下功能:     1、data sharding,支持数据切片。     2、主从备份,主节点写数据,主和从都提供读请求服务,并且支持主从自动切换。     3、读请求做负载均衡。     4、更好地,支持节点failover,数据自动迁移。 下面是前后经历的一个过程: 【第一步】尝试官方方案    肯定想去查看一下redis的官方集群方案,但是很遗憾,官方对cluster的声明如下: Unfortunately Redis…
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