MySQL中实现高性能高并发计数器方案(例如文章点击数)
现在有很多的项目,对计数器的实现甚是随意,比如在实现网站文章点击数的时候,是这么设计数据表的,如:”article_id, article_name, article_content, article_author, article_view……在article_view中记录该文章的浏览量。诈一看似乎没有问题。对于小站
现在有很多的项目,对计数器的实现甚是随意,比如在实现网站文章点击数的时候,是这么设计数据表的,如:”article_id, article_name, article_content, article_author, article_view……在article_view中记录该文章的浏览量。诈一看似乎没有问题。对于小站,比如本博客,就是这么做的,因为小菜的博客难道会涉及并发问题吗?答案显而易见,一天没多少IP,而且以后不会很大。
言归正传,对文章资讯类为主的项目,在浏览一个页面的时候不但要进行大量的查(查询上文的记录,已经所属分类的名字、热门文章资讯评论、TAG等),还要进行写操作(更新浏览数点击数)。把文章的详细内容和计数器放在一张表尽管对开发很方便,但是会造成数据库的压力过大(不然为什么大项目都要分库分表呢)。
那么,分两张表存放就好了么?一张表存文章详细信息,另一张表单独存计数器。
CREATE TABLE `article_view`(
`article_id` int(11) NOT NULL,
`view` int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`article_id`)
)ENGINE=InnoDB;
这种方式,虽然分担了文章表的压力,但是每当有一个进程请求更新的时候,都会产生全局的互斥锁,只能串行,不能并行。在高并发下会有较长的等待时间。
另一种比较好的办法是对每一个文章的计数器不是一行,而是多行,比如吧,一百行。每次随机更新其中一行,该文章的浏览数就是所有行的和。
CREATE TABLE `article_view`(
`article_id` int(11) NOT NULL,
`pond` tinyint(4) NOT NULL COMMENT '池子,就是用来随机用的',
`view` int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`article_id`,`pond`)
)ENGINE=InnoDB;
小访问量的随机池子100个肯定多了,三五个足矣。每次访问的时候,随机一个数字(1-100)作为pond,如何该pond存在则更新view+1,否则插入,view=1。借助DUPLICATE KEY,不然在程序里是实现得先SELECT,判断一下再INSERT或者UPDATE。
INSERT INTO `article_view` (`article_id`, `pond`, `view`) VALUES (`123`, RAND()*100, 1) ON DUPLICATE KEY UPDATE `view`=`view`+1
获取指定文章的总访问量的时候:
SELECT SUM(`view`) FROM `article_view` WHERE `article_id`='123'
PS:凡事都是双刃剑。为了更快的读我们通常要牺牲一些东西。在读比较多的表要加快读的速度,在写较多的表要加快写的速度。各自权衡。在加快读的速度的时候,我们牺牲的并不仅仅是写的性能,还有开发成本,开发变的更复杂,维护成本等。所以并不是读的速度越快越好,需要找一个平衡点。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

MySQL mempunyai versi komuniti percuma dan versi perusahaan berbayar. Versi komuniti boleh digunakan dan diubahsuai secara percuma, tetapi sokongannya terhad dan sesuai untuk aplikasi dengan keperluan kestabilan yang rendah dan keupayaan teknikal yang kuat. Edisi Enterprise menyediakan sokongan komersil yang komprehensif untuk aplikasi yang memerlukan pangkalan data yang stabil, boleh dipercayai, berprestasi tinggi dan bersedia membayar sokongan. Faktor yang dipertimbangkan apabila memilih versi termasuk kritikal aplikasi, belanjawan, dan kemahiran teknikal. Tidak ada pilihan yang sempurna, hanya pilihan yang paling sesuai, dan anda perlu memilih dengan teliti mengikut keadaan tertentu.

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.

1. Gunakan indeks yang betul untuk mempercepatkan pengambilan data dengan mengurangkan jumlah data yang diimbas memilih*frommployeesWherElast_name = 'Smith'; Jika anda melihat lajur jadual beberapa kali, buat indeks untuk lajur tersebut. Jika anda atau aplikasi anda memerlukan data dari pelbagai lajur mengikut kriteria, buat indeks komposit 2. Elakkan pilih * Hanya lajur yang diperlukan, jika anda memilih semua lajur yang tidak diingini, ini hanya akan memakan lebih banyak pelayan dan menyebabkan pelayan melambatkan pada masa yang tinggi atau kekerapan misalnya, jadual anda

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Penjelasan terperinci mengenai atribut asid asid pangkalan data adalah satu set peraturan untuk memastikan kebolehpercayaan dan konsistensi urus niaga pangkalan data. Mereka menentukan bagaimana sistem pangkalan data mengendalikan urus niaga, dan memastikan integriti dan ketepatan data walaupun dalam hal kemalangan sistem, gangguan kuasa, atau pelbagai pengguna akses serentak. Gambaran keseluruhan atribut asid Atomicity: Transaksi dianggap sebagai unit yang tidak dapat dipisahkan. Mana -mana bahagian gagal, keseluruhan transaksi dilancarkan kembali, dan pangkalan data tidak mengekalkan sebarang perubahan. Sebagai contoh, jika pemindahan bank ditolak dari satu akaun tetapi tidak meningkat kepada yang lain, keseluruhan operasi dibatalkan. Begintransaction; UpdateAcCountSsetBalance = Balance-100Wh

Untuk mengisi nama pengguna dan kata laluan MySQL: 1. Tentukan nama pengguna dan kata laluan; 2. Sambungkan ke pangkalan data; 3. Gunakan nama pengguna dan kata laluan untuk melaksanakan pertanyaan dan arahan.

Salin dan tampal di MySQL termasuk langkah -langkah berikut: Pilih data, salin dengan Ctrl C (Windows) atau Cmd C (Mac); Klik kanan di lokasi sasaran, pilih Paste atau gunakan Ctrl V (Windows) atau CMD V (MAC); Data yang disalin dimasukkan ke dalam lokasi sasaran, atau menggantikan data sedia ada (bergantung kepada sama ada data sudah ada di lokasi sasaran).
