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(9) MySQL主主复制架构使用方法
，但一定要保证同一个时间只有一个主提供服务，而另一个主（也就是主备）是处于只读状态的，只对外提供读服务，而不提供写服务 以前说过InnoDB表的主键最好采用自增ID的列，而在主主复制中，为了避免两个主中同时写带来的主键冲突 ，我们需要修改自增主键的一些配置，使两个主上的自增主键按照不同的步长进行增长 ，这只是为了以防万一采取的一个配置，当我们使用主主复制时，还是要保证在任意时间，均只有一个主可以对外提供服务 ，而另一个主只提供只读的服务 change master命令 由于从到主的复制链路之前已开启过，现在只需要配置主到从的 2. 配置启动主到从的复制链路 由于是主主复制 是把当前的主当作从，把当前的从当作主，在主上配置的master_host的值是从的ip, 命令如下： mysql> change master to master_host ，并且为了使主库宕机后能尽快恢复，把原来的主从复制改为了主主复制 存在的问题： 但是目前的读写操作还只是全部通过虚拟IP使用同一台数据库服务器（主服务器或主备服务器）来进行访问的，所以这个架构也没有解决单台数据库服务器读写压力大的问题
1.1K20发布于 2019-05-25 - 来自专栏清菡软件测试
Jmeter系列之《9.动态关联》
目录 一、关联 二、步骤 1.webtours开启关联。 2.badboy录制。 3.导入Jmeter。 4.回放脚本，看是否正确，如果正确就不需要关联了。 5.找出需要关联的请求（nav.pl）。 9.增加断言结果。 10.运行查看。 三、总结 一、关联 和LR中的差不多。 LR中的关联通过一个函数，左右边界或者是正则来进行定位，取这个动态关联的。Jmeter中也是一样的。 Jmeter中关联的两种方式取动态的关联：正则、xpath（一般返回数据是xml格式的时候用的多）。 正则：利用一些符号和数字进行匹配、通配。 1：代表取第一个值，这里实际关联值只有这一个值，所以写1就行。 缺省值：默认不写。 8.增加断言。 判断下session，看看有没有取到 9.增加断言结果。 10.运行查看。 三、总结 Jmeter的关联与LR的关联的区别：Jmeter的关联就多学习一个正则，其它的东西完全一样。 关联的步骤和LR中的关联一样： 1.首先知道关联哪一个参数。
73010编辑于 2022-06-21 - 来自专栏测试开发干货
数据工厂平台9： 首页的数据关联
本节课继续来搞定首页的这个统计图的具体数据关联。 这里我们先要去想，数据的来源，数据来源在哪？当然是以后的各个工具的使用次数了。那么这个使用次数我们记载到哪里呢？ 这里博主想了个遍历方法可以解决这个问题，代码如下，我们删掉之前的注册代码，改成下面： from django.contrib import admin # Register your models 而且它和dom关联后，还能起到监控实时变化的作用。 具体用法如下： 如上图，我新定义了一个变量sumx，并且在dom中使用了它。 sumx后面接了一个function，意思是一个匿名函数。
54310编辑于 2022-05-19 - 来自专栏往期博文
数学建模暑期集训9：灰色关联分析
本专栏第23篇数学建模学习笔记（二十三）灰色关联分析记录了灰色关联分析的一些基本知识。本篇内容对数学原理不作赘述，对matlab程序进行一定的补充。 灰色关联分析是国内学者提出的分析方法，适用于样本量比较少的情况。 ./ (absX0_Xi + rho*b) % 计算子序列中各个指标与母序列的关联系数 disp('子序列中各个指标的灰色关联度分别为：') disp(mean(gamma)) 所有指标未正向化： absX0_Xi)) % 计算两级最大差b rho = 0.5; % 分辨系数取0.5 gamma = (a+rho*b) ./ (absX0_Xi + rho*b) % 计算子序列中各个指标与母序列的关联系数 weight = mean(gamma) / sum(mean(gamma)); % 利用子序列中各个指标的灰色关联度计算权重 score = sum(X .* repmat(weight,size
52330编辑于 2022-06-14 - 来自专栏奔跑的人生
9. 主类和配置文件
搜索系统启动主类 /** * AdSearchApplication for 广告搜索服务启动类 * * @author <a href="mailto:magicianisaac@gmail.com
66540发布于 2019-09-11 - 来自专栏SAP最佳业务实践
想学FM系列(9)-SAP FM模块:主数据(7)-主数据权限、报表
3.1.6 账户分配要素主数据权限检查 在FM模块当中部份主数据的权限检查，SAP支持不是很好，比如对基金计划程序的权限支持不是很好。 针对集团式管控的企业，对FM主数据有着细分权限管理需求，除了使用权限组外，可以增强对账户分配要素主数据的权限检查，例如，自建一个基金计划程序的权限对象，然后用于基金计划程序的权限检查。 3.1.7 账户分配要素主数据报表 ? SAP提供了相应的主数据报表，主要有两类：一类是层次结构式报表，一类就是清单式报表。
2.2K61发布于 2018-03-28 - 来自专栏应用计算
第四篇 - 大主子表关联--SPL轻量级文件存储提速查询实践
这一篇介绍主键关联的提速。主表订单表和子表明细表的关联就是主键关联。SQL 中，这种关联仍用 JOIN 实现，在两个表都很大的情况下，常常出现计算速度非常慢的现象。 如果预先将主子表都按照主键有序存储，就可以使用归并算法实现关联。这种算法只需要对两个表依次遍历，不必借助外存缓存，可以大幅降低计算量和 IO 量。 例 4.2 客户号是 3 或 9 的订单，按照产品号分组统计订单金额。 =8group by o.order_date;执行时间是 40 秒，在主子表关联后计算去重计数，这两种计算 SQL 的性能都不佳。 2、思考：在自己熟悉的数据库中有没有大主子表关联？是否可以用有序归并方法提速？
20010编辑于 2025-10-20 - 来自专栏完美Excel
使用Python将多个Excel文件合并到一个主电子表格中
3.将数据从步骤2移动到主数据集（我们称之为“数据框架”）。 4.对多个文件，重复步骤2-3。 5.将主数据框架保存到Excel电子表格。 导入库 现在，让我们看看如何用Python实现上述工作流程。 我们使用这个库将Excel数据加载到Python中，操作数据，并重新创建主电子表格。 我们将从导入这两个库开始，然后查找指定目录中的所有文件名。 将多个Excel文件合并到一个电子表格中 接下来，我们创建一个空数据框架df，用于存储主电子表格的数据。 2.如果是，则读取文件内容（数据），并将其追加/添加到名为df的主数据框架变量中。 3.将主数据框架保存到Excel电子表格中。 简洁的几行代码将帮助你将所有Excel文件或工作表合并到一个主电子表格中。 图4 注：本文学习整理自pythoninoffice.com。
8.9K20编辑于 2022-11-16 - 来自专栏python-爬虫
流程控制主while,for,python画金字塔，画9*9乘法表
7*2=14 7*3=21 7*4=28 7*5=35 7*6=42 7*7=49 8*1=8 8*2=16 8*3=24 8*4=32 8*5=40 8*6=48 8*7=56 8*8=64 9* 1=9 9*2=18 9*3=27 9*4=36 9*5=45 9*6=54 9*7=63 9*8=72 9*9=81 #第一种 for row_1 in range(1): print(f' : print(end='\n'f'8*{row_8+1} ') continue print(f'8*{row_8+1} ',end='') for row_9 in range(9): if row_9 == 0: print(end='\n'f'9*{row_9+1} ') continue print(f'9 9 = 4+5 for row in range(6): A = (5-row)*' ' B = (2*row+1)*'*' print(f"{A}{B}") #再精简 for
1K20发布于 2019-07-24 - 来自专栏Oracle DBA
SQL在DBA手里-变装篇（9亿+表自关联)
AWR报告巡检中发现一性能SQL情况，发现 db file sequential read等待事件消耗在User I/O,再看SQL有个UPDATE语句16.81%的IO消耗，然后再查看这张表的数据达到了9亿 +，大表还自关联，头痛来袭。 问题：开发把简单的SQL复杂化了，多加了个子查询，而且是9亿+的表。 BUFFER_TMP (......略) partition by range (TRAN_TIME) -- 分区字段 subpartition by list (STATUS) -- 子分区字段 -- 表数据库：9亿 使用过程完成对固定数据的更新，对比效率 数据量说明：在9亿+的表更新40w+的数据 -- 需要更新的数据：40w+ SQL> select count(*) from BUFFER_TMP where
28510编辑于 2025-01-26 - 来自专栏应用计算
第五篇 - 大主子表关联时的 EXISTS--SPL轻量级文件存储提速查询实践
大主子表之间进行 EXISTS 计算往往会导致较差的性能。这样的计算本质上是在做主键关联，如果能预先将主子表都按照主键有序存储，也可以使用有序归并算法有效提速。 esProc SPL 可以把主子表的 EXISTS 转化为有序归并，从而提升计算性能。下面通过订单表和订单明细表的例子，介绍这种情况的外置提速方法。 执行时间：0.2 秒例 5.3 找出明细不止一条的订单，要求订单不包含 9 号产品，按照日期分组统计订单数量。 只保留 order_ id 个数大于 1 且不包含 product_id 为 9 的组。 2、思考：在自己熟悉的数据库中有没有大主子表关联计算 EXISTS？是否可以用有序归并方法提速？
11010编辑于 2025-10-30 - 来自专栏代码编写世界
Git使用经验总结9-Git提交关联到Issue
Fixes #789" 更具体一点，在 GitHub 中，以下关键词会自动关闭关联的 Issue： close, closes, closed fix, fixes, fixed resolve, resolves , resolved 但是如果只是想关联或提及某个 Issue，而不希望它被自动关闭，可以仅提及 Issue 编号。 钩子 Git提交关联到 Issue 是 GitHub 等代码托管平台的自带功能。如果要实现在代码提交后进行更加复杂的操作，那么可以使用 Git 钩子（Git Hooks）。
22710编辑于 2026-03-10 - 来自专栏杨建荣的学习笔记
使用shell脚本快速得到主备关系（r9笔记第93天）
对于备库的使用，尤其是一主多备的环境，一直以来有一点感觉不大给力，那就是主备库的关系，总是感觉会少一点什么。 尤其是在做月度404审计的时候，总是要反复确认备库的IP。
72760发布于 2018-03-19 - 来自专栏编程语言的世界
写 MySQL 联表查询时踩了坑！Left Join+Group By+Order By 排序失效，这样改才对
Left Join关联获取产品信息，又要按子表的predestine字段分组，还要按id降序取每组最新数据。 主表（sl_predestine）：存储产品信息，关键字段有id（主键，与子表predestine关联）、good（产品详情，需要关联查询）。2. 核心需求筛选出member=1的所有子表数据；用Left Join关联主表，获取对应的good（产品信息）；按子表的predestine字段分组（同一predestine对应同一类产品，要每组只留一条数据 具体步骤分两步：先写一个子查询，筛选member=1的子表数据，按predestine分组，同时用max(id)拿到每组最新数据的id（因为id自增，最大的就是最新的），生成一个临时表；用临时表的id和子表关联 后来发现，只要先想清楚“先做什么、再做什么”，把复杂查询拆成“子查询+主查询”，问题就会简单很多。希望我的踩坑经历，能帮你下次写SQL时一次过～
62010编辑于 2025-09-17 - 来自专栏crudapi
零代码实现一对一表关系和无限主子表级联保存
客户资料和客户：一对一（子主方向） [customerRelation] 建立子主方向一对一关系，客户资料customerProfile的客户编号customerId字段，指向客户customer表的编号 id字段，关系的英文名称customer用于查询关联对象的时候，设置导航属性名称为customer，和之前订单和客户多对一关系有点类似，关联对象都是customer对象，不过那个时候多个订单可以关联同一个客户 ，现在一个客户资料只能关联一个客户。 无限子表 通过设置表关系，一对多和一对一（主子方向）理论上可以无限关联下去，所有的表一次性级联保存，比如省市区通常可以达到3级子表，目录文件属于无限子表。 crudapi系统通过配置的方式实现了对象之间的关联，无需编程实现了主子表CRUD操作。
99830发布于 2021-08-21 - 来自专栏自然语言处理(NLP)论文速递
EMNLP2022 | “Meta AI 9篇接受论文”，其中7篇主会、2篇Findings
像GPT-3这样的大规模生成语言模型非常适合小样本学习。虽然这些模型能够联合表示许多不同的语言，但它们的训练数据以英语为主，这会限制它们的跨语言泛化。本文在涵盖多种语言的语料库上训练多语言生成语言模型，并研究它们在广泛任务中的少样本和零样本学习能力。
67510编辑于 2022-12-06 分库分表之实战-sharding-JDBC绑定表配置实战
大家好，我是工藤学编程 一个正在努力学习的小博主，期待你的关注 实战代码系列最新文章 C++实现图书管理系统（Qt C++ GUI界面版） SpringBoot实战系列 【SpringBoot实战系列 Sharding-Jdbc绑定表 在分布式数据库分片中，多表关联查询一直是性能优化的难点。Sharding-Jdbc提供的绑定表机制，正是为解决同规则分片子表关联问题而生。 没有绑定表时，多表关联会面临两个严重问题： 笛卡尔积查询灾难 假设订单表和订单项表各分为3个分片，未配置绑定表时，Sharding-Jdbc会执行3×3=9次跨分片关联（每个分片的主表关联所有分片的子表 而绑定表通过强制同分片关联，让关联查询仅在相同分片内执行（如分片1的主表只关联分片1的子表），从根本上避免了笛卡尔积，同时保证数据关联的准确性。 六、总结 绑定表是Sharding-Jdbc优化同规则分片子表关联的核心机制，通过约束分片规则一致性，从根源上解决了多表关联的笛卡尔积问题。
23510编辑于 2025-12-22- 来自专栏crudapi
「免费开源」基于Vue和Quasar的crudapi前端SPA项目实战之业务数据（七）
@filter-abort="item.abortFilterFn" v-model="item.value" :options="item.options" /> 对于多对一和一对一（子主方向 CTableList 新建数据时候作为子表采用该组件，CTableList采用q-table支持多行子表数据，然后可以嵌套CTableNew（一对一主子表）和CTableList（一对多主子表）。 通过上面4种类型的组件嵌套，可以支持无限主子表级联保存，比如省市区三级子表，目录文件无限级子表。 [listapi] API为/api/business/{name}，其中name为对象名称复数形式（兼容对象名称），查询参数如下： 参数 类型 描述 select string 选择查询需要的字段和关联子表 ，默认查询全部字段和关联子表 expand string 选择需要展开的关联主表，默认关联主表字段只查询id和name search string 全文检索关键字，通过内置的系统字段全文索引fullTextBody
1K30发布于 2021-09-08 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(4)
子表 通过父表（水平分片表）的关联字段将父子表关联，子表数据按照关联字段的数值跟随其父表关联字段位置进行存储。创建子表有利于减少一部分跨库数据操作，但目前已不再推荐使用。 目前支持三种集群模式，分别为：单节点、主备节点、多节点。 单节点 集群模式为单节点时，实际部署的架构中只有一个计算节点实例，也叫作单主集群模式。 主备节点 集群模式为主备节点时，实际部署的架构中会有两个计算节点实例，分别为主计算节点、备计算节点，也叫作HA集群模式。 多节点 集群模式为多节点时，实际部署的架构中会有多个计算节点实例（实例个数大于等于3小于等于9）。 高可用环境重建主要对主备计算节点以及Keepalived相关配置进行对应修改，以满足遇到故障可自动切换的条件。
23010编辑于 2025-03-07 - 来自专栏DBA随笔
MySQL 的3个小知识点，你知道吗？
set default和set null，其中， cascade：表示级联，父表的动作会级联到主表中； restrict：表示严格模式，它是MySQL特有的关键字，表示父表的上不能直接删除或者更新有外键关联的记录 ； no action：表示严格模式，标准SQL关键字，在MySQL中，它和restrict的意思相同； set default：父表上的记录删除后，关联的子表记录会设置成默认值； set null：父表上的记录删除后 ，关联的子表记录会设置成null值。 03 explain语法也能卡主MySQL？ ----------+----------------+ 2 rows in set, 1 warning (10.01 sec) 通常的概念中，explain语法是查看执行计划的，不应该卡主MySQL
99720编辑于 2022-12-07
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