mysql积累

INSERT INTO t_ent_service(ent_id,service_id) SELECT * FROM (SELECT '1','2') AS tmp

WHERE NOT EXISTS

(SELECT 1 FROM t_ent_service WHERE ent_id ='1' AND service_id='2')

AND

(SELECT 1 FROM t_ent WHERE ent_id = '1243434312')

AND

(SELECT 1 FROM t_service WHERE service_id = '2325235235235256')

 

 

 

 INSERT INTO t_ent_service(ent_id,service_id,service_status,licence_num,service_exp_time,service_start_time,customized_patams) 
SELECT '1','2',1,20,'123',SYSDATE(),'备注信息' FROM DUAL
WHERE NOT EXISTS
(SELECT 1 FROM t_ent_service WHERE ent_id ='1' AND service_id='2')
AND
(SELECT 1 FROM t_ent WHERE ent_id = '1243434312')
AND
(SELECT 1 FROM t_service WHERE service_id = '2325235235235256') 

 

 

http://stackoverflow.com/questions/3164505/mysql-insert-record-if-not-exists-in-table

### 关于 MySQL 中间件的实现方案与经验分享 #### 什么是 MySQL 中间件? MySQL 中间件是一种位于应用程序和数据库之间的软件层,用于管理和优化数据库访问。它可以提供诸如读写分离、分库分表、负载均衡等功能,从而提升系统的可扩展性和性能。 --- #### 常见的 MySQL 中间件及其功能特点 以下是几种常见的 MySQL 中间件解决方案: 1. **MyCat** MyCat 是一款开源的分布式数据库中间件,支持 SQL 解析、分片规则定义以及高可用性配置。其核心功能包括但不限于: - 支持水平分片和垂直分片[^1]。 - 提供透明化的读写分离机制。 - 可以通过自定义逻辑实现复杂的路由策略。 2. **ShardingSphere** ShardingSphere 是 Apache 软件基金会旗下的项目,提供了完整的分布式数据库生态系统。它不仅能够处理分库分表的需求,还集成了治理中心和代理模式的支持。主要特性如下: - 数据分片:基于键值分布算法完成数据分区[^2]。 - 高度灵活的 SQL 兼容能力。 - 动态调整拓扑结构的能力。 3. **Cobar** Cobar 曾经是一个非常流行的 MySQL 中间件产品,但由于维护停止,逐渐被其他替代品取代。尽管如此,它的设计理念仍然值得借鉴,尤其是在早期阶段对于大规模 OLTP 场景的应用价值显著。 4. **ProxySQL** ProxySQL 主要专注于高性能查询缓存和连接池管理,适合需要精细化控制客户端请求路径的企业级场景。具体优势有: - 查询重写功能可以减少不必要的复杂操作。 - 对慢查询日志分析更加友好[^3]。 --- #### MySQL 中间件的最佳实践建议 为了充分发挥 MySQL 中间件的作用,在设计和部署过程中需要注意以下几个方面: 1. **合理规划分库分表策略** 根据业务需求制定清晰的数据划分原则,例如按照时间维度或者用户 ID 进行切分。同时应尽量简化 SQL 结构,避免过多依赖 JOIN 操作。 2. **引入链路追踪工具** 在分布式环境下,借助 Dapper 或者 Zipkin 类似的框架可以帮助定位潜在瓶颈所在位置[^5]。这有助于快速诊断问题并改进整体效率。 3. **利用多线程缓冲区增强吞吐量表现** 如果硬件资源允许的话,则可以通过设置多个 Buffer Pools 来改善并发条件下的响应速度。 4. **定期评估索引有效性** 即便采用了先进的中间件技术,仍需持续关注底层物理表的设计质量。删除冗余或无用的索引项能有效降低磁盘 I/O 开销。 5. **实施全面的安全防护措施** 包括身份验证流程加固、敏感字段加密传输等方面的工作均不可忽视。 --- ```python # 示例代码片段:模拟简单的分库分表逻辑 def get_database_name(user_id): shard_count = 8 # 总共分为8个子库 return f"db_{user_id % shard_count}" def execute_query(user_id, query): db_name = get_database_name(user_id) connection_string = f"{db_name}.example.com" with create_connection(connection_string) as conn: cursor = conn.cursor() result = cursor.execute(query).fetchall() return result ``` 上述函数展示了如何依据 `user_id` 计算目标数据库名称,并执行相应的查询语句。 ---
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