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本文探讨了InnoDB存储引擎如何通过索引实现行级锁,强调了索引在数据库查询优化中的重要作用,同时指出其可能带来的性能和空间消耗问题。此外,还介绍了Redis的不同数据结构(如String、Hash、List、Set、SortedSet)及其适用场景,以及Redis的高性能特性。针对缓存问题,提出了缓存穿透、缓存雪崩的解决方案。最后,提到了MySQL存储过程的优缺点。
索引对于InnnoDb 支持行级锁

innoDB的行锁是通过索引加锁实现的,意味着只有通过索引检索数据时,innoDB才会使用行锁,否则使用表锁

索引的好处

1、索引大大减小了服务器需要扫描的数据量
2、索引可以帮助服务器避免排序和临时表
3、索引可以将随机IO变为书序IO
4、索引对于InnoDB(对索引支持行级锁)

索引的缺点

1.索引会降低insert update delete的更新速度,因为更新表时不仅要保存数据还要保存索引文件
2.索引会占用磁盘空间,不乱建索引(大表组合索引)会使索引文件膨胀很快
3.某个数据列有大量重复数据,索引的效果就会很低
4.数据量较小的表,进行全表扫描更高效
5.同一个表索引的总数是16个

redis类型的使用场景
String

普通的key/ value 存储都可以归为此类,享受Redis的定时持久化

Hash

Hash结构可以使你像在数据库中Update一个属性一样只修改某一项属性值。

List

关注列表,粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现. list的实现为一个双向链表,即可以支持反向查找和遍历,更方便操作,不过带来了部分额外的内存开销

Set

存储一个列表数据,又不希望出现重复数据时。求交集、并集、差集等操作,可以非常方便的实现如共同关注、共同喜好、二度好友等功能

Sorted Set

当你需要一个有序的并且不重复的集合列表,那么可以选择sorted set数据结构。另外还可以用Sorted Sets来做带权重的队列

redis快的原因
  • 完全基于内存,绝大部分请求是纯内存操作,非常快速

  • 数据结构简单,对数据操作也简单

  • 采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件,也不存在多进程或多线程切换导致cpu消耗

  • 使用多路I/O,非阻塞IO

  • redis 参考

缓存击穿 缓存穿透 和 缓存雪崩分别指什么有什么应对方法
  • 缓存穿透
    缓存到期,mysql查询不到数据,每次查询都会查询数据库,易被恶意攻击。 解决办法:缓存空数据,但缓存时间设置短一些

  • 缓存雪崩
    一批数据同时间缓存过期从而导致数据库压力。 解决办法:设置不同的缓存周期,添加一些随机因子,确保数据不再同时间段内过期。

  • 缓存击穿
    是指一个key非常热点,在不停的扛着大并发。当这个key在失效的瞬间,持续的大并发就穿破缓存,直接请求数据库。 可以考虑永不过期

长连接与短连接的区别
  • 短连接:客户端和服务器每进行一次HTTP操作,就建立一次连接,任务结束就中断连接.
  • 长连接:客户端和服务器之间用于传输HTTP数据的TCP连接不会关闭,客户端再次访问这个服务器时,会继续使用这一条已经建立的连接。
Mysql 存储过程
  • 情景
    存储过程是一些SQL语句的集合,在我们需要写一大串MYSQL时,或者SQL语句中需要设置一些变量,这时候我们就需要用到存储过程。
  • 优点
    1、存储过程可封装,并隐藏复杂的商业逻辑
    2、存储过程可以回传值,并可以接收参数
    3、存储过程无法使用SELECT指令来运行,因为它是子程序
    4、存储过程可以用在数据校验
  • 缺点
    1、定制于特定的数据库上,因为支持的编程语言不同。使用有局限性
    2、存储过程性能的调教,受限于各种数据库系统
考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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