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  • 垂直分表就是bai把一个数据量很大的表,可以按某个字段的属性或使用频繁程度分类,拆分为多个表。如有多种业务类型,每种业务类型入不同的表,table1,table2,table3.如果日常业务不需要使用所有数据,可以按时间分表,...

    1.首先可以考虑业务层面优化,即垂直分表。

    垂直分表就是bai把一个数据量很大的表,可以按某个字段的属性或使用频繁程度分类,拆分为多个表。

    如有多种业务类型,每种业务类型入不同的表,table1,table2,table3.

    如果日常业务不需要使用所有数据,可以按时间分表,比如说月表。每个表只存一个月记录。

    2.架构上的优化,即水平分表。

    水平分表就是根据一列或多列数据的值把数据行放到多个独立的表里,这里不具备业务意义。

    如按照id分表,末尾是0-9的数据分别插入到10个表里面。

    可能你要问,这样看起来和刚才说的垂直分表没什么区别。只不过是否具备业务意义的差异,都是按字段的值来分表。

    实际上,水平分表现在最流行的实现方式,是通过水平分库来实现的。即刚才所说的10个表,分布在10个mysql数据库上。这样可以通过多个低配置主机整合起来,实现高性能。

    最常见的解决方案是cobar,这个帖子介绍的比较完善,可以看看。

    http://blog.csdn.net/shagoo/article/details/8191346

    cobar的逻辑层次图:

    不过这种分库方式也是有一定局限性的,需要应用程序做相应的配合,比如说分库的情况下,虽然可以实现跨库查询,但是不能进行相关的group by计算。

    另外,之前关于水平分表的实现方式,也可以通过表分区来实现。

    mysql优化的方式有很多,选择上主要还是要考虑个人的实际情况,如代码不可控的情况下,就不适合选择按字段属性分表的情况,这样可能会带来大量的重构以及很多不可预期的风险。

    而架构的优化,虽然对应用是透明的,但对sql的写法有很多局限性,比如说不能使用聚合函数等等,同时也需要有充足的硬件资源,只有一台服务器的情况下是没有意义的。

    相比起来,代价最低的是按时间分表或分区,这两种办法对应用来说都是透明的。

    分区只需要一次本地数据迁移的操作。

    而通过分表把现网数据和历史数据分离,唯一的代价是定期的数据维护。

    一般如果表里面有1亿数据的情况下,索引的问题应该是常识了,这方面我就不说了。

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  • 现在我导出了这三张表的数据怎么导入到我新数据库中去~,新数据库已经把分类都一个一个加进去了 但新数据库分类id已经和老数据库的对不上了!! 现在需要把文章导入进去,新的数据库文章表有个字段就是分类id,这...

    大概就是:
    有两个数据库,一个老的,一个新的,功能一样,但是表结构不同,现在要把老的表数据导入到新的表里面;
    老的表有三个表存文章:文章分类表-文章表-外键表(多对多),
    新的表只有两个:文章分类表-文章表(一对多),但字段差不多;

    现在我导出了这三张表的数据,怎么导入到我新数据库中去~,新数据库已经把分类都一个一个加进去了
    但新数据库分类id已经和老数据库的对不上了!!
    现在需要把文章导入进去,新的数据库文章表有个字段就是分类id,这咋导入啊,不会要一个一个对分类id导入吧

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    全文检索

    一.数据及数据检索方式

    image-20200817173601498

    1.数据分类

    生活中遇到的数据可以分为结构化数据非结构化数据

    • 结构化数据:
      具有固定格式或有限长度的数据,可以用二维表结构来逻辑表达实现的,如数据库,元数据等。
    • 非结构化数据:
      指不定长或无固定格式的数据,如办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。也叫全文数据
    2.检索方式:
    • 对于结构化数据,由于格式明确,结构清晰,我们通常可以通过一定的规则来进行检索
    • 对于非结构化数据通常我们无法设计出规则进行检索,因为非结构化数据本身就是不具有规则的,所以我们通常有两种方案来对非结构化数据进行检索
      • 顺序查找
        要查找一个包含指定词条的文档时,依次查找所有文档,对于每个文档从头到尾进行查找,是否存在目标词条
      • 全文检索
        通过索引查找:先把每个文档中的每个关键词提取出来建立起索引,索引中包含了关键词和文档之间的关系,(例如关键词1在文档1中出现一次,在文档2中出现两次),在检索目标词条的时候再通过索引快速匹配到文档,这种先建立索引在通过索引进行搜索的方式叫做全文检索.

    通过以上说明可以了解到:顺序查找是直接进行查找,而全文检索是先建立索引在进行查找,创建索引需要消耗部分时间和空间,但是创建索引之后的检索会极大地提高效率,由此也可以分析出,全文检索适合大量数据的检索,通过预先的时间和空间上的消耗来换取检索时的性能:

    二.全文检索原理

    目前主流的方式是基于Lucene实现全文检索,《Lucene In Action》中提到一个流程图,他概括了全文检索的一般流程:

    image-20200818110010099

    可以看出,全文检索实现主要分为两步:建立索引和通过索引查询 ,而索引无疑是全文检索的核心,那么,就有三个核心问题:

    • 索引中存什么?
    • 索引如何建立?
    • 如何搜索索引?
    索引中存什么、怎么存?

    根据全文检索的定义,我们知道,对于非结构化数据来说(通常是各种文档),我们拿到一个文档可以很容易的知道文档中的所有内容,但是想要通过一部分内容来知道这些内容出现在哪些文档中是一件非常困难的事情,原因是文档映射了内容而内容无法映射文档。

    这就像书本的目录,目录中每一个章节对应了一个页码,我们可以通过页码快速的找到章节内容,但是不太容易根据书中的某个词或某一句话知道它都在哪些章节出现过。

    所以,全文检索的思想就是要建立内容片段(词或短语)文档的映射

    简单举个栗子:

    将下面三篇文档进行处理,得到右侧的映射关系

    在这里插入图片描述
    处理文档得到映射关系的过程包括分词,单词处理等步骤,这里不做赘述(将会在下一篇文档中结合Lucene进行说明)。

    得到单词到文档的映射之后,查询就非常简单了。假设要查询一个短语,只需要按照处理文档相同的方式将短语拆分,然后在吧包含两个短语的文档拿出来就可以了。

    上面通过处理文档得到的映射关系可以称之为索引,而因为他是和正常的索引方向相反,索引也被称之为倒排索引

    当然,在全文检索的思想中,倒排索引并不像图上描述的那样简单,它不仅仅要包含每个词出现过的文档,还需要包含每个该词在这片文档中出现的频次(词频)并且单词指向的文档 列表应该按照词频进行排序,这是为了在检索过程中计算检索出来的文档相关度。

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  • NoSQL

    2017-08-23 18:40:45
    3、随时存数据字段。 怎么用?SQL与NOSQL一起用 nosql数据库四大分类: 1、KV键值。 2、文档型数据库。 3、列存储数据库。 4、图存储数据库。 传统ACID: 1、原子性。 整个事务中的所有操作,要么...

    nosql:not only sql 非关系型数据库

    1、易扩展。

    2、大数据量、高性能。读写性能高。

    3、随时存数据字段。


    怎么用?SQL与NOSQL一起用

    nosql数据库四大分类:

    1、KV键值。

    2、文档型数据库。

    3、列存储数据库。

    4、图存储数据库。


    传统ACID:

    1、原子性。

    整个事务中的所有操作,要么全部完成,要么全部不完成,不可能停滞在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误,会被回滚到事务开始前的状态,就像这个事务从来没有执行过一样。

    2、一致性。

    一个事务可以封装状态改变(除非只读)。事务必须始终保持系统处于一致的状态,不管在任何给定的时间并发事务有多少。

    3、隔离性。

    隔离状态执行事务,使它们好像是系统在给定时间内执行的唯一操作。如果有两个事务,运行在相同时间内,执行相同的功能,事务的隔离性将确保每一事务在系统中认为只有该事务在使用系统。这种属性有时称为串行化。为了防止事务操作间的混淆,必须串行化或序列化请求,使得在同一时间仅有一个请求用于同一数据。

    4、持久性。

    在事务完成之后,该事务对数据库所做的更改变持久的保存在数据库之中,并不会被回滚。

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  • 树结构的转化Demo

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空空如也

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