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#青训营笔记创作活动#
2月24日 打卡day20
今天学习了sql优化
把SQL的写法进行优化，对于无法应用索引，或导致出现大数据量检索的语句，改为精准匹配的语句。
对于合适的字段上建立索引，确保经常作为查询条件的字段，可以命中索引去检索数据。
总归说来说去，也就是要让SQL走索引执行，但要记住：并非走了索引就代表你的执行速度就快，因为如果扫描的索引数据过多，依旧可能会导致SQL执行比较耗时，所以也要参考type、rows、filtered三个字段的值，来看看一条语句执行时会扫描的数据量，判断SQL执行时是否扫描了额外的行记录，综合分析后需要进一步优化到更细粒度的检索。
2月24日 打卡day20
今天学习了sql优化
把SQL的写法进行优化，对于无法应用索引，或导致出现大数据量检索的语句，改为精准匹配的语句。
对于合适的字段上建立索引，确保经常作为查询条件的字段，可以命中索引去检索数据。
总归说来说去，也就是要让SQL走索引执行，但要记住：并非走了索引就代表你的执行速度就快，因为如果扫描的索引数据过多，依旧可能会导致SQL执行比较耗时，所以也要参考type、rows、filtered三个字段的值，来看看一条语句执行时会扫描的数据量，判断SQL执行时是否扫描了额外的行记录，综合分析后需要进一步优化到更细粒度的检索。
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#青训营笔记创作活动#
2月23日 打卡day19
今天学习了高并发场景下缓存存在的问题，以及缓存db数据一致性问题
缓存击穿：数据不在缓存，但在db
缓存穿透：数据既不在缓存，也不在db
缓存雪崩：由于大量key过期或者redis挂掉了，大量请求涌入db，导致db压力过大，甚至宕机。
缓存db数据一致性问题：并发读写，必然存在一致性问题：
缓存中有数据，那么，缓存的数据值需要和数据库中的值相同；
缓存中本身没有数据，那么，数据库中的值必须是最新值。
目前比较好的做法是：
1.旁路缓存 （Facebook的memcached也是这么做的）
2.订阅MySQL的binlog+异步更新
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2月23日 打卡day19
今天学习了高并发场景下缓存存在的问题，以及缓存db数据一致性问题
缓存击穿：数据不在缓存，但在db
缓存穿透：数据既不在缓存，也不在db
缓存雪崩：由于大量key过期或者redis挂掉了，大量请求涌入db，导致db压力过大，甚至宕机。
缓存db数据一致性问题：并发读写，必然存在一致性问题：
缓存中有数据，那么，缓存的数据值需要和数据库中的值相同；
缓存中本身没有数据，那么，数据库中的值必须是最新值。
目前比较好的做法是：
1.旁路缓存 （Facebook的memcached也是这么做的）
2.订阅MySQL的binlog+异步更新
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