1,private static final long serialVersionUID=...是干什么的
- 修改了此类,要修改这个值,用以前老版本得嘞序列化的类恢复时会出错,
- 为了反序列化时确保类版本的兼容性,具体数值自己定义
- 上边的忽略看下边的正解:
- 主要用于序列化和反序列化时之间的转换
- 用于版本控制
- 序列化后的文件存在网络中或者磁盘中都是可以被改写的,更改了类之后SUID就会发生改变不会反序列化为原来的类,还会抛异常
- java.io.InvalidClassException 异常
2,mybatis字段和mysql关键字冲突:
- 错误:DELETE = #{delete}
- 正确:`DELETE` = #{delete}
- index改为
index
- column
- right
3,影响mysql数据性能的因素:
借鉴的博客:
https://www.cnblogs.com/sui776265233/p/9787509.html
https://blog.csdn.net/kqqkqq123/article/details/100192124
1,影响数据库的因素:
- sql查询速度
- 超高的QPS和TPS
- TPS(Transactions Per Second):每秒传输的事务处理个数
- QPS:每秒查询的处理个数
- 效率低下的sql,QPS
- 大量的并发和超高的CPU使用率
- 超高的QPS和TPS
- 磁盘IO:
- 随着并发数的增加,磁盘IO效率也会下降,主要是因为每次读写,刺刀可能存在较大的偏移,刺刀寻址时间加大,
- 导致磁盘IO性能几句下降
- 跟磁盘本身也有关系,
- 磁盘的缓存区
- 磁盘的读写速度
- 随着并发数的增加,磁盘IO效率也会下降,主要是因为每次读写,刺刀可能存在较大的偏移,刺刀寻址时间加大,
- 网卡的流量:
- 网络的带宽也会影响mysql的性能
- 主要是影响利用率,影响了通吐量
- 网络的带宽也会影响mysql的性能
- 服务器硬件:
- 单表存储大量的数据:
- 也会影响数据库的性能,
- 数据量大,检索的效率降低
- 大事务:
- 处理一个比较复杂的业务关系的时候,增加或者删除修改该属性的时候都会影响mysql的性能
- 锁表的时间加长,产生问题回滚事务的时间加长,添加数据的时候时间加长都会造成巨大的延迟
2,如何进行优化:
- 表的字段选取适当:
- 能用char(具体大小),就不要用varchar,选取比较适中的大小
- 能用mediumint就不要用bigin来定义整型字段
- 尽量把字段设置为Not Null,这样在执行查询的时候不会比较null的值
- 对于性别类似的能用数值类型就不要用varchar.
- 使用(join)来代替子查询
-
1 子表: SELECT * FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo ) 2 表连接: SELECT * FROM customerinfo LEFT JOIN salesinfoON customerinfo.CustomerID=salesinfo. CustomerID WHERE salesinfo.CustomerID IS NULL
- 表连接查询效率高在于不需要创建零时表来完成逻辑,一步完成,子查询需要两步
-
- 使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表
-
1 SELECT id , phone FROM `user` UNION SELECT `name`,age FROM t_employee 2 UNION SELECT username,`password` FROM t_buser
- 结果:
- 查询的结果以第一个字段的显示为主,将其他的数据合并到一起,主要是字段要一致
- 查询结束后会自动删除,保证数据库正解高效.
-
- 事务:
- 进行分库分表,不同的业务对应不同的事务,避免出现锁表的情况导致占用数据库资源
- 查询的时候也比较方便
- https://www.cnblogs.com/butterfly100/p/9034281.html [数据库分库分表的思路] #重要#
- 使用外键:
- 尽量避免外键的使用,也会造成死锁问题,
- 也会消耗数据库检索和验证
- 使用索引:
- 在做函数运算和排序的时候比较明显,
- 建立索引:
- 一般建立在Join,where 和 order by的字段是哪个
- 尽量不要在大量不要在大量重复复的值的字段建立索引
-
1 全文索引在MySQL 中是一个FULLTEXT类型索引,但仅能用于MyISAM 类型的表。对于一个大的数据库,将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中,然后再使用ALTER TABLE或CREATE INDEX创建索引,将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中,执行过程将会非常慢。
- 业务逻辑的划分:
- 可以将部分逻辑的计算交给数据库来完成
- 类似于count()这样的函数,避免传输大量的数据消耗数据库的性能
- https://segmentfault.com/q/1010000002619005 [业务逻辑卸载数据库还是在应用程序中]
- 优化查询语句:
- 在建立索引的字段尽量不要使用幻术进行操作
- 例如:
在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时,将会使索引不能发挥应有的作用。所以,下面的两个查询虽然返回的结果一样,但后者要比前者快得多。 SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)<2001; SELECT * FROM order WHERE OrderDate<"2001-01-01"; 同样的情形也会发生在对数值型字段进行计算的时候: SELECT * FROM inventory WHERE Amount/7<24; SELECT * FROM inventory WHERE Amount<24*7;
- 搜索的时候尽量不要使用like和通配符
- 例如:
1 SELECT * FROM books 2 WHERE name like "MySQL%" 3 4 但是如果换用下面的查询,返回的结果一样,但速度就要快上很多: 5 6 SELECT * FROM books 7 WHERE name>="MySQL"and name<"MySQM" 8 9 最后,应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换,因为转换过程也会使索引变得不起作用。
- 略