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MySQL 的更新语句

本文将和大家分享 MySQL 更新语句的一些小众语法,及笔者在使用多表关联更新遇到的一些问题。 先来看单表更新的语法: UPDATE [LOW_PRIORITY] [IGNORE] table_reference SET assignment_list [WHERE where_condition] [ORDER BY ...] [LIMIT row_count] 大家可能会觉得奇怪,在更新语句中居然能用 ORDER BY 子句和 LIMIT 子句。没错,ORDER BY 子句用来指定数据行的更新顺序,LIMIT 子句限制数据更新的行数。 我们结合例子来看,创建一张 test 表用来演示,它的表结构及数据如下: CREATE TABLE `test` ( `id` int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `col1` int DEFAULT NULL, `col2` int DEFAULT NULL, `col3` varchar(32) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_IN...

七个知识点轻松掌握Redis高并发高可用!

前言 redis高并发:主从架构,一主多从,一般来说,很多项目其实就足够了,单主用来写入数据,单机几万QPS,多从用来查询数据,多个从实例可以提供每秒10万的QPS。 redis高并发的同时,还需要容纳大量的数据:一主多从,每个实例都容纳了完整的数据,比如redis主就10G的内存量,其实你就最对只能容纳10g的数据量。如果你的缓存要容纳的数据量很大,达到了几十g,甚至几百g,或者是几t,那你就需要redis集群,而且用redis集群之后,可以提供可能每秒几十万的读写并发。小编这里整理了一份详细的Redis思维导图,需要的朋友可以关注公众号:麒麟改bug。 redis高可用:如果你做主从架构部署,其实就是加上哨兵就可以了,就可以实现,任何一个实例宕机,自动会进行主备切换。 redis 实现高并发主要依靠主从架构,一主多从. 对于性能来说,单主用来写入数据,单机几万QPS,多从用来查询数据,多个从实例可以提供每秒 10w 的 QPS。 如果想要在实现高并发的同时,容纳大量的数据,那么就需要 redis 集群。 使用 redis cluster 模式,可以提供每秒几十万的读写并发。 red...

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