不建议这样做,一般不符合开发规范,如果这样的话,你想想在业务量多的情况下,多个线程如果不控制,数据库连接会将数据库服务器爆掉的,会影响业务的
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常规做法:数据库连接池(durid了解一下),据某些统计哈,真正用来做查询的资源不超过整个查询数据库的生命周期的30%,大部分时间都用开创建连接关闭连接等操作,如果这个时候建立数据库连接池的话,可以有效的将这部分时间释放掉
php语言中的mysqli_query() 函数执行某个针对数据库的查询。
语法
mysqli_query(connection,query,resultmode);
参数 描述
connection 必需。规定要使用的 MySQL 连接。
query 必需,规定查询字符串。
resultmode 可选。一个常量。可以是下列值中的任意一个:
MYSQLI_USE_RESULT(如果需要检索大量数据,请使用这个)
MYSQLI_STORE_RESULT(默认)
技术细节
返回值:针对成功的 SELECT、SHOW、DESCRIBE 或 EXPLAIN 查询,将返回一个 mysqli_result 对象。针对其他成功的查询,将返回 TRUE。如果失败,则返回 FALSE。
PHP 版本:5+
更新日志:在 PHP 5.3.0 中新增了异步查询的功能。
实例
?php
$con=mysqli_connect("localhost","my_user","my_password","my_db");
// Check connection
if (mysqli_connect_errno($con))
{
echo "Failed to connect to MySQL: " . mysqli_connect_error();
}
// Perform queries
mysqli_query($con,"SELECT *
FROM Persons");
mysqli_query($con,"INSERT INTO Persons (FirstName,LastName,Age)
VALUES ('Glenn','Quagmire',33)");
mysqli_close($con);
?
在MySQL5.5之前,MySQL 的复制是异步操作,主库和从库的数据之间存在一定的延迟,这样存在一个隐患:当在主库上写入一个事务并提交成功,而从库尚未得到主库推送的Binlog日志时,主库宕机了,例如主库可能因磁盘损坏、内存故障等造成主库上该事务Binlog丢失,此时从库就可能损失这个事务,从而造成主从不一致。
为了解决这个问题, MySQL5.5引人了半同步复制机制。
在MySQL 5.5之前的异步复制时,主库执行完 Commit提交操作后,在主库写入 Binlog日志后即可成功返回客户端,无需等待Binlog日志传送给从库,如图31-7所示。
而半同步复制时,为了保证主库上的每一个 Binlog 事务都能够被可靠的复制到从库上,主库在每次事务成功提交时,并不及时反馈给前端应用用户,而是等待其中一个从库也接收到 Binlog事务并成功写入中继日志后,主库才返回Commit操作成功给客户端。 半同步复制保证了事务成功提交后,至少有两份日志记录 ,一份在主库的 Binlog日志上,另一份在至少一个从库的中继日志Relay Log 上,从而更进一步保证了数据的完整性。半同步复制的大致流程如图31-8所示。
半同步复制模式下,假如在图31-8的步骤1、2、3中的任何一个步骤中主库宕机,则事务并未提交成功,从库上也没有收到事务对应的 Binlog日志,所以主从数据是一致的;
假如在步骤4传送 Binlog日志到从库时,从库宕机或者网络故障,导致 Binlog并没有及时地传送到从库上,此时主库上的事务会等待一段时间(时间长短由参数rpl_semi_sync_master_timeout设置的毫秒数决定),如果 Binlog 在这段时间内都无法成功推送到从库上,则 MySQL自动调整复制为异步模式,事务正常返回提交结果给客户端。
半同步复制很大程度上取决于主从库之间的网络情况,往返时延RTT 越小决定了从库的实时性越好。通俗地说,主从库之间网络越快,从库越实时。
半同步模式是作为MySQL5.5的一个插件来实现的,主库和从库使用不同的插件。安装比较简单,在上一小节异步复制的环境上,安装半同步复制插件即可。
1、首先,判断MySQL服务器是否支持动态增加插件:
2、安装插件
3、可以查看到已安装的插件
4、在安装完插件后,半同步复制默认是关闭的,这时需设置参数来开启半同步
主:
从:
以上的启动方式是在命令行操作,也可写在配置文件中。
主:
从:
4、重启从上的IO线程
从:
如果没有重启,则默认还是异步复制,重启后,slave会在master上注册为半同步复制的slave角色。这时候,主的error.log中会打印如下信息:
查看半同步是否在运行
主:
从:
这两个变量常用来监控主从是否运行在半同步复制模式下。至此,MySQL半同步复制搭建完毕~
来做个实验,观察半同步状态参数的变化。
1、在主库上insert一条记录,观察下变化;
Rpl_semi_sync_master_net_waits加1,说明刚才的insert已经发送到从机并且主机还接收到从机的反馈响应;
2、我们将从机mysql停止,再次在主机上进行insert后查看状态
可以看到,主机进行insert阻塞了10秒才返回结果。Rpl_semi_sync_master_status变为OFF,Rpl_semi_sync_master_no_tx加1,说明这条insert没有同步到从机。后面再一次执行了insert立马返回了结果,说明此时已经降级为异步复制;Rpl_semi_sync_master_no_tx也是增加了1;
3、现在恢复启动从机,再次在主机上进行insert后查看状态
Rpl_semi_sync_master_status还是OFF,Rpl_semi_sync_master_no_tx又增加了1。说明从库重启并不会自动恢复为原来的半同步复制,需要手动操作:
主 SET GLOBAL rpl_semi_sync_master_enabled = 1;
从 SET GLOBAL rpl_semi_sync_slave_enabled = 1; STOP SLAVE IO_THREAD; START SLAVE IO_THREAD;
上面是从机重启后的变化,那么主到从之间的网络问题呢,我们可以利用防火墙来模拟。
对于全同步复制,当主库提交事务之后,所有的从库节点必须收到,APPLY并且提交这些事务,然后主库线程才能继续做后续操作。这里面有一个很明显的缺点就是,主库完成一个事务的时间被拉长,性能降低。
一、mysql查询的五种子句
where(条件查询)、having(筛选)、group by(分组)、order by(排序)、limit(限制结果数)
1、where常用运算符:
比较运算符
, ,= , != ( ),= , =
in(v1,v2..vn)
between v1 and v2 在v1至v2之间(包含v1,v2)
逻辑运算符
not ( ! ) 逻辑非
or ( || ) 逻辑或
and ( ) 逻辑与
where price=3000 and price = 5000 or price =500 and price =1000
取500-1000或者3000-5000的值
where price not between 3000 and 5000
不在3000与5000之间的值
模糊查询
like 像
通配符:
% 任意字符
_ 单个字符
where goods_name like '诺基亚%'
where goods_name like '诺基亚N__'
2、group by 分组
一般情况下group需与统计函数(聚合函数)一起使用才有意义
如:select goods_id,goods_name,cat_id,max(shop_price) from goods group by cat_id;
这里取出来的结果中的good_name是错误的!因为shop_price使用了max函数,那么它是取最大的,而语句中使用了group by 分组,那么goods_name并没有使用聚合函数,它只是cat_id下的第一个商品,并不会因为shop_price改变而改变
mysql中的五种统计函数:
(1)max:求最大值
select max(goods_price) from goods
这里会取出最大的价格的值,只有值
#查询每个栏目下价格最高的
select cat_id,max(goods_price) from goos group by cat_id;
#查出价格最高的商品编号
select goods_id,max(goods_price) from goods group by goods_id;
(2)min:求最小值
(3)sum:求总数和
#求商品库存总和
select sum(goods_number) from goods;
(4)avg:求平均值
#求每个栏目的商品平均价格
select cat_id,avg(goods_price) from goods group by cat_id;
(5)count:求总行数
#求每个栏目下商品种类
select cat_id,count(*) from goods group by cat_id;
###要把每个字段名当成变量来理解,它可以进行运算###
例:查询本店每个商品价格比市场价低多少;
select goods_id,goods_name,goods_price-market_price from goods;
查询每个栏目下面积压的货款
select cat_id,sum(goods_price*goods_number) from goods group by cat_id;
###可以用as来给计算结果取个别名###
select cat_id,sum(goods_price * goods_number) as hk from goods group by cat_id
不仅列名可以取别名,表单也可以取别名
3、having 与where 的异同点
having与where类似,可以筛选数据,where后的表达式怎么写,having后就怎么写
where针对表中的列发挥作用,查询数据
having对查询结果中的列发挥作用,筛选数据
#查询本店商品价格比市场价低多少钱,输出低200元以上的商品
select goods_id,good_name,market_price - shop_price as s from goods having s200 ;
//这里不能用where因为s是查询结果,而where只能对表中的字段名筛选
如果用where的话则是:
select goods_id,goods_name from goods where market_price - shop_price 200;
#同时使用where与having
select cat_id,goods_name,market_price - shop_price as s from goods where cat_id = 3 having s 200;
#查询积压货款超过2万元的栏目,以及该栏目积压的货款
select cat_id,sum(shop_price * goods_number) as t from goods group by cat_id having s 20000
#查询两门及两门以上科目不及格的学生的平均分
思路:
#先计算所有学生的平均分
select name,avg(score) as pj from stu group by name;
#查出所有学生的挂科情况
select name,score60 from stu;
#这里score60是判断语句,所以结果为真或假,mysql中真为1假为0
#查出两门及两门以上不及格的学生
select name,sum(score60) as gk from stu group by name having gk 1;
#综合结果
select name,sum(score60) as gk,avg(score) as pj from stu group by name having gk 1;
4、order by
(1) order by price //默认升序排列
(2)order by price desc //降序排列
(3)order by price asc //升序排列,与默认一样
(4)order by rand() //随机排列,效率不高
#按栏目号升序排列,每个栏目下的商品价格降序排列
select * from goods where cat_id !=2 order by cat_id,price desc;
5、limit
limit [offset,] N
offset 偏移量,可选,不写则相当于limit 0,N
N 取出条目
#取价格第4-6高的商品
select good_id,goods_name,goods_price from goods order by good_price desc limit 3,3;
###查询每个栏目下最贵的商品
思路:
#先对每个栏目下的商品价格排序
select cat_id,goods_id,goods_name,shop_price from goods order by cat_id,shop_price desc;
#上面的查询结果中每个栏目的第一行的商品就是最贵的商品
#把上面的查询结果理解为一个临时表[存在于内存中]【子查询】
#再从临时表中选出每个栏目最贵的商品
select * from (select goods_id,goods_name,cat_id,shop_price from goods order by cat_id,shop_price desc) as t group by cat_id;
#这里使用group by cat_id是因为临时表中每个栏目的第一个商品就是最贵的商品,而group by前面没有使用聚合函数,所以默认就取每个分组的第一行数据,这里以cat_id分组
良好的理解模型:
1、where后面的表达式,把表达式放在每一行中,看是否成立
2、字段(列),理解为变量,可以进行运算(算术运算和逻辑运算)
3、 取出结果可以理解成一张临时表
二、mysql子查询
1、where型子查询
(把内层查询结果当作外层查询的比较条件)
#不用order by 来查询最新的商品
select goods_id,goods_name from goods where goods_id = (select max(goods_id) from goods);
#取出每个栏目下最新的产品(goods_id唯一)
select cat_id,goods_id,goods_name from goods where goods_id in(select max(goods_id) from goods group by cat_id);
2、from型子查询
(把内层的查询结果供外层再次查询)
#用子查询查出挂科两门及以上的同学的平均成绩
思路:
#先查出哪些同学挂科两门以上
select name,count(*) as gk from stu where score 60 having gk =2;
#以上查询结果,我们只要名字就可以了,所以再取一次名字
select name from (select name,count(*) as gk from stu having gk =2) as t;
#找出这些同学了,那么再计算他们的平均分
select name,avg(score) from stu where name in (select name from (select name,count(*) as gk from stu having gk =2) as t) group by name;
3、exists型子查询
(把外层查询结果拿到内层,看内层的查询是否成立)
#查询哪些栏目下有商品,栏目表category,商品表goods
select cat_id,cat_name from category where exists(select * from goods where goods.cat_id = category.cat_id);
三、union的用法
(把两次或多次的查询结果合并起来,要求查询的列数一致,推荐查询的对应的列类型一致,可以查询多张表,多次查询语句时如果列名不一样,则取第一次的列名!如果不同的语句中取出的行的每个列的值都一样,那么结果将自动会去重复,如果不想去重复则要加all来声明,即union all)
## 现有表a如下
id num
a 5
b 10
c 15
d 10
表b如下
id num
b 5
c 10
d 20
e 99
求两个表中id相同的和
select id,sum(num) from (select * from ta union select * from tb) as tmp group by id;
//以上查询结果在本例中的确能正确输出结果,但是,如果把tb中的b的值改为10以查询结果的b的值就是10了,因为ta中的b也是10,所以union后会被过滤掉一个重复的结果,这时就要用union all
select id,sum(num) from (select * from ta union all select * from tb) as tmp group by id;
#取第4、5栏目的商品,按栏目升序排列,每个栏目的商品价格降序排列,用union完成
select goods_id,goods_name,cat_id,shop_price from goods where cat_id=4 union select goods_id,goods_name,cat_id,shop_price from goods where cat_id=5 order by cat_id,shop_price desc;
【如果子句中有order by 需要用( ) 包起来,但是推荐在最后使用order by,即对最终合并后的结果来排序】
#取第3、4个栏目,每个栏目价格最高的前3个商品,结果按价格降序排列
(select goods_id,goods_name,cat_id,shop_price from goods where cat_id=3 order by shop_price desc limit 3) union (select goods_id,goods_name,cat_id,shop_price from goods where cat_id=4 order by shop_price desc limit 3) order by shop_price desc;
四、左连接,右连接,内连接
现有表a有10条数据,表b有8条数据,那么表a与表b的笛尔卡积是多少?
select * from ta,tb //输出结果为8*10=80条
1、左连接
以左表为准,去右表找数据,如果没有匹配的数据,则以null补空位,所以输出结果数=左表原数据数
语法:select n1,n2,n3 from ta left join tb on ta.n1= ta.n2 [这里on后面的表达式,不一定为=,也可以,等算术、逻辑运算符]【连接完成后,可以当成一张新表来看待,运用where等查询】
#取出价格最高的五个商品,并显示商品的分类名称
select goods_id,goods_name,goods.cat_id,cat_name,shop_price from goods left join category on goods.cat_id = category.cat_id order by shop_price desc limit 5;
2、右连接
a left join b 等价于 b right join a
推荐使用左连接代替右连接
语法:select n1,n2,n3 from ta right join tb on ta.n1= ta.n2
3、内连接
查询结果是左右连接的交集,【即左右连接的结果去除null项后的并集(去除了重复项)】
mysql目前还不支持 外连接(即左右连接结果的并集,不去除null项)
语法:select n1,n2,n3 from ta inner join tb on ta.n1= ta.n2
总结:可以对同一张表连接多次,以分别取多次数据
1、mysql肯定可以实现
2、树形结构的实现其实很简单的,建议你看下ztree的官方api,你只需要按照数据结构递归查询出父子节点的数据即可
3、mybatis是java中实现的方式了,至于你想怎么优化,最后都是递归查询父子节点的数据
MySQL 默认的复制就是异步的,主库再执行完客户端提交的事务后会立即将结果返回给客户端,并不关系从库是否已经接收和处理。
MySQL主库将Binlog事件写入到Binlog文件中,此时主库只通知一下Dump线程发送这些新的Binlog,然后主库继续处理提交操作,不会保证这些Binlog传到任何一个从库节点上。
因为异步复制,主节点不关从节点是否收到Binlog,如果主crash掉了,此时主节点上已提交的事务可能并没有传到从库上,如果此时,强行将从节点提升为主节点,可能导致新的主节点上数据不完整。
全同步是指当主库接收到客户端的一个事务请求,所有的从库都执行了该事务才返回给客户端。
当主库收到客户端提交的事务后,所有的从库必须收到并且执行事务,然后主库才会执行后续操作。
因为要等待所有从库执行完事务,主库才将结果返回给客户端,所以全同步复制的性能必然受到严重影响,即完成一个事务的时间被拉长,性能降低。
半同步复制是介于全同步复制和全异步复制之间的一种,主库只需要等待至少一个从库节点收到并Flush Binlog到Relay log文件即可,主库不需要等待所有从库给主库反馈。(注意只要收到一个从库的反馈即可)
介于异步复制和全同步复制之间,主库再执行完客户端提交的食物后不是立刻返回给客户端,而是等待至少一个从库接收到并写到relay log中才返回给客户端。
相对于异步复制,半同步复制提交了数据的安全性,同时它也造成了一定程序的延迟,这个延迟至少是一个TCP/IP往返时间,因此,半同步复制虽好在低延时的网络中使用。
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