如何优化数据库？

谢邀~

大概总结一下数据库优化的一些方法，主要是面向程序员的，从DBA的角度如何优化数据库的问题在这里不讨论（因为...我不知道）：

减少磁盘访问

我们都知道，磁盘的读取速度是很慢的，很多时候数据库访问的瓶颈都在这里。而减少磁盘访问的主要方法有：

• 合理使用索引：这里要注意避免索引失效；

• 只通过索引访问数据：合理使用索引的升级版；
  
• 优化SQL执行计划；

减少网络传输

• 分页查询：不同的数据，SQL语句分页的写法不相同，就不在这里举例了；
  

• 只返回需要的字段，尽量减少这样的写法：select * from table；

减少CPU开销

• 使用绑定变量（避免硬解析）；

• 合理使用排序；

• 减少比较操作；减少CPU中的计算；

减少交互次数

• 批量提交，要更新一万条数据的时候，避免一万次与数据库发生一万次操作，而是只提交一次。
  

• 合理的使用存储过程（当然有时候也会造成业务逻辑被写在不同的地方）；

• 使用游标处理结果记录；

增加更多资源

这个最好理解吧，加资源呗，这个是成本最高，不过效果却不一定高的方法。

我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。

数据库分库如何做？

建议使用mycat进行分库分表，具体技术可以到网络下载或者回复交流。这个是目前测试过的kingshard, shardingjdbc，mycat三个中，效率最高的，随时交流

你同意拆分滴滴吗，为什么？

谢邀。@头条科技圈

滴滴现在的问题不是要不要分拆的问题，而是要不要直接取缔和关闭的问题。

在温州少女遇害案发之后，随着舆论压力增加，各地都爆出来不同程度的滴滴的负面新闻。这其中，顺风车的香艳本色已经被充分结局出来了。

28日，上海，重庆等地交通主管部门都已经公开表示，滴滴存在非法营运的问题，如果不能切实改正，将会彻底关闭，查封服务器，态度相当严厉。

滴滴自问世以来，在管理上就一直都是比较困难的。滴滴认为自己是互联网公司，所以一直希望享受互联网平台企业的待遇，但在具体业务上又实际属于城市交通行业。

互联网公司有个明显的特征，就是有全国性影响的企业大多数都是由网信办负责管理的，而地方的行业主管部门则很难插手。除了滴滴，美团和饿了吗这样的外卖平台，也存在类似的问题。

所以滴滴在初期直接越过地方主管部门，采取针对出租车司机和乘客的补贴，来获取市场份额。从而打破了原来各地分散的出租车运营现状，出租车公司在2015年甚至已经被认为离消失不远了。

但是不久后，滴滴就改变了策略，开始鼓励私家车进入网约车运营领域，取消了对出租车司机的补贴，出租车行业更是怨声载道。但同时滴滴这种做法导致的另一个结果是，原本各地都严厉查禁的黑车通过滴滴这个平台合法化了，洗白了。

2016年，交通部出台了规范网约车平台的规定，各地也相继出台了严厉的管理规定，形势完全扭转过来，网约车实际上形同被取消。至少在各地黑车又被禁止了。

这之后，滴滴就处于灰色地带。因为，按照各地出台的规定，能够达到规定要求的车辆极少会加入网约车运营，愿意进入运营的车辆又很难达到要求。所以各地都在严查非法营运，抓到了都会严厉处罚。

面对这种局面，滴滴不仅不思悔改，反而鼓励运营车主知法犯法。比如在上海，很多人都听滴滴车主说过，滴滴私下告诉他们，大胆运营，如果被抓到了，被罚了款，滴滴全额报销。这就等于值了挑战地方行业主管部门的权威。

顺风车业务更是高调打死了色情的擦边球。滴滴顺风车业务板块的宣传几乎都围绕着性暗示作文章，鼓励车主和乘客暧昧的邂逅。也产品设计上，也为车主交流乘客信息提供便利，尤其是女性乘客。

郑州空姐遇害案才让滴滴顺风车的这个灰色暧昧地带被曝光到光天化日之下。但滴滴仍然怙恶不悛，在案发后声称要整改，但过了不久却又偷偷上线了。

此次温州案更让人发指的地方在于，滴滴不仅在产品设计上丝毫没有为乘客提供安全保障，而且还在人命关天的关头拒不配合警方的调查，以至于耽误了宝贵的救援时间。

滴滴公司在被曝光后也是轻描淡写的处理，试图蒙混过关，作为当家人的程维个柳青避重就轻的道歉一直到案发第四天才来，而这时候，各地主管部门都已经开始相继约谈滴滴，滴滴的生存已经遇到了挑战。

换句话说，如果不是已经到了生死存亡的紧要关头，程维和柳青未必会正式道歉。但即便是这个倒逼出来的道歉声明中，滴滴仍然避重就轻，不谈具体的整改措施，只是说要把顺风车业务下线，整改后再上线。

不客气的说，作为一个互联网公司，滴滴这些年来不仅没有严守不做恶的底线，反而在大张旗鼓的鼓励作恶，破坏行业规则，破坏原本正常的行业秩序，更是在多次出现恶性案件的时候丝毫没有愧疚之心。至于滴滴顺风车的宣传，更是等于公然宣传，快来跟我们一起干坏事。

这样的公司如果还要继续存在下去，真是天理不容。

何为数据库电影？

谢邀，数据库电影是从国外引进的一个全新概念，国内研究还比较少。它的英文名是Database Cinema。顾名思义，它是基于数据库的电影，技术基础是大数据和信息建模。

1.数据库电影的后台有海量的影视资源，每一帧都以数据单元的形式存储，并可以根据逻辑调取。

2.看一场数据库电影相当于玩一个完全开放式的游戏，你可以选取故事的开头，有无数可能性地走向。

3.可以没有开头也没有结尾，观众本身就是导演，参与感更强。观众创造的故事可能成为意义深刻的优秀作品。

不知大家玩过一款叫Minecraft的游戏没有，你的世界你做主，完全开放的形式，拥有无限可能。

网络拆分盘项目？靠谱吗？

这东西看运气吧。

拆分其实就是倍增，利用货币的流通性进行炒作。跟互助，虚拟货币特征差不多的，区别的只是周期和交易方式。互助的流动周期最快，所以风险是转嫁给后面的人，（控盘的人算是个例外），因为越到后面，所需要的资金链越庞大，一旦参加的人开始撤资，基本就崩盘了。可以说是最快崩盘的。而虚拟货币前期也是稳定在增值的，通过市场炒作形成小范围交易，进而慢慢扩大交易范围，当被大范围 人任何，允许了大范围流通和交易，虚拟货币就从低价值升值到高价值，最后进入了自由交易状态，靠差价赚钱。资金链如果可以坚持到上市那一天，那么就赚大了。因为前期持币没有进入市场的自由交易状态，价格只向上波动。

最后来说拆分，拆分里面有电子币，比互助好的地方就是控制了倍增时间，比如两个月翻倍一次，或者是3个月翻倍一次这样，通过数量的增长来达到持有电子币的用户手里的量增值，但是单个电子币的价值不断波动后回复原点，以此抵消部分泡沫。后面的拆分周期还会根据市场情况变化，比如发型的电子币变多，那么拆分会越来越慢，也就是参与的人越多，赚钱越慢，这也是一个很好的规避风险的办法，拆分与虚拟货币不同之处在于一个是电子币的倍增和裂变，一个是单个币值的增长，所以前者靠操控市场参与人员来达到控盘目的，十分容易，后者主要是进入上市达到自由流通的目的。

所以互助是越早做的越赚钱，拆分是所有加入的都赚钱，但是前面加入的赚钱快，虚拟货币是上市前加入的赚钱，上市后的就跟比特币和 股票一样，自由波动交易了。对比来说，拆分和虚拟货币前期的风险是比较小的，互助风险最大，但是就互联网本身的特点来说，只要是互联网投资项目，就存在随时跑路的风险，因为你不知道他的老底在哪里，即使有实体也可能只是个空壳。而且这种倍增式的投资方式一般国内的技术不过关，人一多就关网，而且资金限制，都做不长，大多都是国外的项目，但是国外的，在国内来真实性就更难查了。

我做互联网类似投资项目从14年起，到16年，做过很多，了解过很多，绝大部分都跑路了，目前拆分做的比较成功的也就SMI，MBI，虚拟币就DGC我看着做起来的。你上网搜很多人提到拆分里面有WK ，更早的还有FXP，我都投过，因为前期投互助亏了，可惜最后还是亏了。分析了很多东西，看公司实力，团队实力，项目里面奖金制度以及风险控制，可是公司技术太low，或者是操盘者贪婪，导致最终血本无归。

在这个行当赚到钱的大都是一些本身有一定资金基础的，自己投资的大，然后带别人做的也大，还要运气好，才能赚到钱。因为钱越多，认识的有钱人越多，回本越快，风险自然就小了，像我属于那种小门小户的穷人，而且运气不怎么样，投一个倒闭一个，别人投了2年都挺好，还赚钱，我观察了一年以后投的都会倒闭，这就是运气。如果有工作还是劝你兢兢业业勤勤恳恳的。

数据库分区是什么？

关于数据库分区，分表，分库，我通俗易懂的来举几个栗子，看过还不懂，你打我。。。

村里一家四口人(老爹叫A)有两儿子(分别是A1，A2)，长大了要自己种地了，就嚷嚷着要分家，把村东的一块地给大儿子A1，村西的给二儿子A2，但是这时候户口本上记录的还是一家四口(对外显示还是一家人)，国土局统计村西土地面积的时候直接让A去汇报，然后A去让A2测量并汇报，不涉及到A1！

这就是分区:对外只展示一张表，但是表内部分区到不同的磁盘上，只需要其中一部分数据的时候可直接映射相应的区进行查找，避免了全表扫描，提升了查找，插入数据的性能，一般是数据库层面实现的，如下图所示:

分区可分为水平分区和垂直分区，通常水平分区用的比较多，算法有按照某个字段的大小等，某个字段的hash分等等！

啥是分表呢？还是上面那一家子，分家了之后，户口也变了，变成了三家，国土局让上报数据的时候，需要分别通知三家进行，比如只需要村西的统计，那么还是只用找二儿子A2就行了(三家已经是单独的数据库表了)

分表:对外展示多张小表，业务代码访问之前，需要先通过计算分表策略算法，来选择具体访问哪一张表，和分区一样，避免了全表的访问，分表如下图示:

分库:跟分表有异曲同工之妙，但是分库的级别为数据库级别(按上面的例子，就得提升到村子级别了)，简单来说就算是你一个库是关系型数据库，一个库是nosql数据库也是可以称为分库的，这对于库的引擎，连接方式都可以有不同的实现！

分库通常在不同的数据库服务节点上，避免单库宕机对全部数据服务带来的影响，同时也提供了更大的数据库并发能力！
关于分库，分表，分区是不是很简单？

现在分库分表使用的更加的广泛，业界也提供了大量成熟的数据库中间件来提供分库分表，比如mycat，sharding-jdbc等等，只需要根据业务选择合适的分库分表策略，结合相应组件就能轻松搭建起一个分库分表数据服务，不过随之而来的全局唯一数据，统计，连接查询等才是更加需要关注的，更多的技术分享，敬请关注。。。

数据库中间件是什么？

我从早期的amoeba读写分离，druid，tddl分库分表，现在在使用公司自己的数据库组件！也来交流下数据库中间件！

数据库中间件可以说是分布式，高并发系统架构中一定会用的！

一般来说，一个复杂系统里面会有消息中间件（生产者和消费者之间通信的），数据库中间件（服务与数据库之间通信的），服务中间件（连接多个服务的）等等！

何为中间件？就是连接两个系统并做特殊处理的组件！

何为数据库中间件？业务应用系统通过数据库中间件对数据库进行操作（增删改查，分库分表，读写分离，性能监控等）的组件！

中间件特点:就是对解耦的两个系统进行通信，互相解耦，中间件具备扩展性，可替换性！同时集中式的管理，监控！提供高可用性，大容量，高并发的解决方式！

数据库中间件的分类:

没有严格分类，根据功能可以分为:

1，读写分离，分库分表这种跟业务息息相关的中间件！

2，数据库之间进行同步和迁移的中间件

3，增量消费数据的中间件！

数据库中间件有哪些产品呢？

分库分表组件:Cobar，mycat，tddl，DDB，Sharding-jdbc！

增量消费组件:canal，Erosa！

同步和迁移数据组件:Otter，DRC，DataX！

伴随着大容量，高并发的分布式系统的变迁，中间件技术也日益发展，但是不同的中间件都是开发公司为了满足自身业务需要进行开发的组件，所以选择中间件的时候一定要酌情处理，必要时需要自己定向开发中间件！

我们公司就用了自己开发的dmds数据库中间件！满足自己的业务需要！

有需要了解数据库中间件怎么玩的朋友，可以私聊我，咱们一块交流，我知无不答！

大家对拆分盘怎么看？

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一个三分钟的视频让你收获三年的干货！这个老师很有水平

AGK拆分盘怎么样？

AGk拆分盘就是让你一直找下线投钱然后你坐享分成，类似庞氏骗局，天上不会掉饼，不要老想着坐发白日梦，好好干活，认真过实在日子好。

AGk拆分盘又称拆分金融到现在约有2年的历史，是新加坡华人创建的。