为什么联接不好或“慢”。我知道我再听一次。我找到了这句话
问题在于联接相对较慢,尤其是在非常大的数据集上,如果联接较慢,则您的网站也很慢。从磁盘上获取所有这些单独的信息位并再次将它们重新组合在一起需要花费很长时间。
来源
我一直以为他们很快,尤其是在查找PK时。他们为什么“慢”?
可伸缩性是关于预计算(缓存),扩展或将重复的工作缩减为基本要件的全部目的,以最大程度地减少每个工作单元的资源使用量。为了实现良好的伸缩性,您无需做任何不需要做的事情,而实际上,您可以确保所做的事情能尽可能高效地完成。
在这种情况下,连接两个单独的数据源当然相对较慢,至少与不将它们连接起来相比,因为您需要在用户请求的位置进行实时工作。
但是请记住,替代方案是根本不再拥有两个单独的数据。您必须将两个不同的数据点放在同一记录中。您不能在没有结果的情况下将两个不同的数据合并在一起,因此请确保您了解了这些取舍。
好消息是现代关系数据库 擅长 联接。您不应该真正认为连接良好而使用良好的数据库会导致连接速度变慢。有许多的可扩展性,友好的方式吃生的加入,让他们 多
快:
我可能会说 关系数据库根本存在的主要原因是允许您有效地进行联接
*。当然不仅仅是存储结构化数据(您可以使用csv或xml之类的平面文件构造来实现此目的)。我列出的一些选项甚至可以让您预先完全建立连接,因此在发出查询之前已经完成了结果-
就像您对数据进行了非规范化一样(以降低写入操作的速度为代价)。
如果加入速度较慢,则可能是您未正确使用数据库。
仅在这些其他技术失败之后才可以进行非规范化。真正判断“失败”的唯一方法是设定有意义的性能目标并根据这些目标进行衡量。
如果您还没有衡量的话,甚至考虑去规范化还为时过早。
*即,作为实体存在于不同于表的单独集合中。真正的rdbms的另一个原因是安全的并发访问。
我已经阅读了几篇关于将域对象转换为DTO的文章和Stackoverflow文章,并在我的代码中试用了它们。说到测试和可伸缩性,我总是面临一些问题。我知道以下三种将域对象转换为DTO的可能解决方案。大部分时间我都在使用Spring。 解决方案1:服务层中用于转换的私有方法 第一个可能的解决方案是在服务层代码中创建一个小的“助手”方法,将检索到的数据库对象转换为我的DTO对象。 赞成的意见: 易于实施
我正在用spark处理数据,它可以处理一天的数据(40G),但用OOM处理一周的数据失败了: null
在我工作的公司,我们计划更新和重新编码我们12年的在线销售网络应用程序。 我们的客流量有点高;每天超过10万个销售订单意味着在web应用程序上每天至少有100万个交互。 我想用NodeJS作为web服务器,集成到我们的ERP系统中,运行在Oracle Exadata数据库上。 我的问题是:性能对我们来说是非常非常关键的,我不确定NodeJS的可伸缩性是否足以应付如此高的事务数。 我在网上读了一些博
问题内容: 我正在使用以下查询: 令人惊讶的是,该语句不包含错误值为NULL的行。我的意图是仅筛选错误值为连接错误’‘的行。我需要提供其他条件(或错误为NULL)以检索正确的结果。 为什么MYSQL会滤除带有NULL值的结果?我以为IN关键字会返回一个布尔结果(1/0),现在我知道某些MYSQL关键字不返回布尔值,它也可能会返回NULL ....但是为什么将NULL当作特殊值呢? 问题答案: 这个
ScalingEntry SPI 名称 详细说明 ScalingEntry 弹性伸缩入口 已知实现类 详细说明 MySQLScalingEntry 基于 MySQL 的弹性伸缩入口 PostgreSQLScalingEntry 基于 PostgreSQL 的弹性伸缩入口
背景 Apache ShardingSphere 提供了数据分片的能力,可以将数据分散到不同的数据库节点上,提升整体处理能力。 但对于使用单数据库运行的系统来说,如何安全简单地将数据迁移至水平分片的数据库上,一直以来都是一个迫切的需求; 同时,对于已经使用了 Apache ShardingSphere 的用户来说,随着业务规模的快速变化,也可能需要对现有的分片集群进行弹性扩容或缩容。 简介 Sha