InnoDB的一次更新事务涉及到多个组件和步骤，包括Buffer Pool、BinLog、UndoLog、RedoLog以及物理磁盘。以下是一次完整的事务更新操作过程：加载数据到缓存中（Buffer Pool）：在进行数据更新时，InnoDB首先会在缓冲池（Buffer Pool）中查找该记录是否已经在内存中。如果记录不在内存中，会将需要更新的数据从磁盘文件加载到内存的缓冲池（Buffer Pool）中。缓冲池是InnoDB存储引擎提供的缓存，用于加速数据的读取和修改操作。数据加载到缓冲池后，后续的操作都在缓冲池中进行。写入Undo Log：在更新数据之前，InnoDB会将原始数据的副本写入Undo Log（回滚日志）。Undo Log是用于事务回滚和并发控制的重要组件，是用来保证事务原子性和一致性的一种机制。它记录了事务开始前的数据状态，以便在需要回滚时进行恢复。更新内存数据：接下来，InnoDB会在缓冲池中更新数据。这意味着，当执行update语句时，InnoDB会先更新已经读取到Buffer Pool中的数据，修改操作会直接在内存中进行，而不是立即写入磁盘。此时，缓冲池中的数据被标记为“脏页”，表示与磁盘上的数据不一致。写入Redo Log：为了保证事务的持久性，InnoDB在Buffer Pool中记录修改操作的同时，会先将更新操作写入Redo Log（重做日志）。Redo Log是一种物理日志，记录了事务对数据库的修改操作。通过Redo Log，即使系统发生故障，也可以通过重做日志来恢复事务修改后的状态。提交事务：当事务完成所有的更新操作后，事务被提交。在提交事务时，InnoDB会将事务标记为“准备提交”状态。此时，事务的修改操作仍然在缓冲池中，尚未写入磁盘。写入BinLog：在事务提交之后，InnoDB会将事务的修改操作写入BinLog（归档日志）。BinLog是MySQL的二进制日志，用于记录数据库的所有修改操作。在Binlog中记录的信息包括：事务开始的时间、数据库名、表名、事务ID、SQL语句等。它可以用于数据恢复、主从复制、数据分析和同步等场景。刷新脏页到磁盘：最后，在提交过程完成后，InnoDB会将缓冲池（Buffer Pool）中的脏页刷新到物理磁盘上的数据文件中。这个过程称为“刷脏”。通过刷脏操作，将缓冲池中的修改操作同步到磁盘，确保数据的持久性。然而，这个写入过程并非立即执行，而是由后台线程异步执行的，因此可能会有一定的延迟。总而言之，MySQL会在适当的时机选择将数据写入磁盘以进行持久化。这些步骤保证了事务的原子性、一致性、隔离性和持久性，确保数据库操作的正确执行和数据的完整性。

在MySQL中，回表是指在使用非聚簇索引进行查询时，数据库需要通过非聚簇索引找到对应的主键值，再通过主键索引去查询其他列数据的过程。这一过程增加了I/O开销，往往会显著影响查询性能。以下是一些减少回表、增加查询性能的方法：使用覆盖索引原理：覆盖索引是指索引中包含了查询所需的所有列，这样查询可以直接通过索引获取数据，无需回表。示例：假设有一个名为users的表，包含列id（主键）、name、age和gender，并且有一个基于name的非聚簇索引。执行查询SELECT id, age, gender FROM users WHERE name = 'Alice'; 会先通过name索引找到Alice的id，然后再通过主键索引找到age和gender，这就是典型的回表操作。若创建索引CREATE INDEX idx_name_age_gender ON users (name, age, gender); 那么查询SELECT age, gender FROM users WHERE name = 'Alice';就可以直接通过索引获取数据，无需回表。优化查询语句原理：通过优化查询语句，减少不必要的列选择，可以减少回表操作。示例：原始查询SELECT * FROM users WHERE name = 'Alice'; 优化后查询SELECT id, name FROM users WHERE name = 'Alice'; 只选择需要的列，减少回表的数据量。使用联合索引原理：联合索引可以有效地减少回表操作，尤其是在多条件查询时。示例：假设有一个名为users的表，包含列id（主键）、name、age和gender，创建联合索引CREATE INDEX idx_name_age ON users (name, age); 那么查询SELECT * FROM users WHERE name = 'Alice' AND age = 30;可以更高效地利用索引，减少回表操作。考虑冗余索引原理：在某些情况下，添加冗余索引可以减少回表操作，但需要注意索引的维护成本。示例：在name索引中冗余age列，创建索引CREATE INDEX idx_name_age ON users (name, age);利用索引下推（ICP）原理：MySQL 5.6及以上版本引入了索引条件下推（ICP）技术，可以在扫描索引时直接过滤掉不符合条件的记录，减少回表操作。示例：假设有联合索引(age, gender)，执行查询SELECT * FROM users WHERE age > 25 AND gender = 'male'; ICP技术可以在扫描索引时直接应用age > 25条件，减少回表。其他优化方法合理设计表结构：在设计数据库表结构时，可以考虑将常用的查询字段都包含在索引中，以减少回表操作的发生。使用JOIN代替子查询：在某些情况下，使用JOIN代替子查询可以减少回表操作。例如：子查询：SELECT name FROM users WHERE id IN (SELECT user_id FROM orders WHERE order_date = '2023-10-01');JOIN：SELECT u.name FROM users u JOIN orders o ON u.id = o.user_id WHERE o.order_date = '2023-10-01';小表驱动大表：在连接查询中，优先选择小表作为驱动表，以减少连接操作所需的内存和处理时间。强制索引：当MySQL中的IN子句用于查询千万级数据时，如果未正确设计和使用索引，可能导致索引失效，从而影响查询性能。可以尝试使用强制索引来优化查询。例如：SELECT a.*,sum(b.total_amount) as total from users a left join orders b force index (idx_orders_user_id_total_amount) on a.user_id = b.user_id where b.user_id in (1033,1034,1035,1036,1037,1038) group by a.user_id;

数据库走了索引，但查询仍然很慢，可能有以下原因：数据库层面脏页刷新：当数据库执行插入或更新操作时，数据会先在内存中更新，然后写入redo log日志，等到空闲时再同步到磁盘。如果在查询时，数据库正在进行脏页刷新，可能会导致查询变慢。锁竞争：如果查询涉及的表或行被其他事务加锁，当前事务需要等待锁释放才能继续执行，这会导致查询变慢。常见的锁有表锁和行锁。索引层面索引失效：即使字段上有索引，但如果在查询时对该字段进行了函数操作、运算，或者使用了不符合索引规则的条件，可能会导致索引失效，从而使查询走全表扫描，导致速度变慢。索引区分度低：系统在选择是否走索引时，会根据索引的区分度来预测扫描行数。如果索引的区分度低，即不同值的数量较少，系统可能会认为走索引的成本较高，从而选择走全表扫描。SQL语句层面查询条件复杂：如果查询条件复杂，涉及多个条件的组合，或者使用了复杂的逻辑运算符，可能会导致查询优化器无法选择最优的执行计划，从而使查询变慢。使用了不适合的查询方式：例如，使用了子查询，而子查询的结果集较大，可能会导致查询变慢。可以考虑使用join连接来替代子查询。数据层面数据量过大：即使走了索引，当数据量非常大时，索引的查找和数据的读取仍然可能需要较长时间。可以考虑对数据进行分区、分表等操作来减小数据量。数据分布不均匀：如果数据在索引列上的分布不均匀，可能会导致索引的效果不佳。例如，某个索引列上大部分数据都集中在少数几个值上，那么在查询这些值时，索引的作用可能就不明显。硬件层面硬件性能不足：如果数据库服务器的硬件配置较低，例如CPU、内存、磁盘I/O等性能不足，可能会导致查询执行缓慢。可以考虑升级硬件设备来提高性能。

MySQL中操作同一条记录可能会发生死锁，以下是一些可能导致死锁的情况：并发插入相同记录场景复现：创建一个表，插入一条记录，然后开启多个事务同时插入相同的记录。例如：-- 创建表 CREATE TABLE `t` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=11 DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO `t` (`id`) VALUES (1); -- 事务1 begin; insert into t values (2); -- 事务2 begin; insert into t values (2); -- 事务3 begin; insert into t values (2); 原因分析：事务1插入时会添加一个X + Next Lock锁，事务2和事务3的插入意向锁会被阻塞，改为持有S + Next Lock锁。当事务1回滚释放X锁后，事务2和事务3会竞争X锁，由于它们都持有对方需要的S锁，所以会相互等待，导致死锁。并发更新相同记录场景复现：开启多个事务同时更新同一条记录。例如：-- 创建表 CREATE TABLE `tt` ( `a` int, `b` int, PRIMARY KEY (`a`) ) ENGINE=InnoDB; INSERT INTO `tt` VALUES (1, 1); -- 事务1 begin; update tt set b = 1 where a = 1; -- 事务2 begin; update tt set b = 1 where a = 1; 原因分析：事务1在更新时会对记录加X锁，事务2执行时会发现记录已被事务1锁住，所以会等待事务1释放锁。如果事务1一直不提交，事务2就会一直等待，从而导致死锁。并发删除相同记录场景复现：开启多个事务同时删除同一条记录。例如：-- 创建表 CREATE TABLE `dltask` ( `id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'auto id', `a` varchar(30) NOT NULL COMMENT 'uniq.a', `b` varchar(30) NOT NULL COMMENT 'uniq.b', `c` varchar(30) NOT NULL COMMENT 'uniq.c', `x` varchar(30) NOT NULL COMMENT 'data', PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `uniq_a_b_c` (`a`, `b`, `c`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='deadlock test'; INSERT INTO `dltask` VALUES (1, 'a', 'b', 'c', 'data'); -- 事务1 begin; delete from dltask where a = 'a' and b = 'b' and c = 'c'; -- 事务2 begin; delete from dltask where a = 'a' and b = 'b' and c = 'c'; -- 事务3 begin; delete from dltask where a = 'a' and b = 'b' and c = 'c'; 原因分析：在RR隔离级别下，对于满足条件的删除记录，InnoDB会在记录上加next key lock X（对记录本身加X锁，同时锁住记录前的GAP，防止新的满足条件的记录插入）。当多个事务同时执行删除操作时，可能会因为互相等待对方释放next key锁而导致死锁。混合操作相同记录场景复现：一个事务对一条记录进行更新，另一个事务对同一条记录进行删除。例如：-- 创建表 CREATE TABLE `t` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=11 DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO `t` (`id`) VALUES (1); -- 事务1 begin; update t set id = 2 where id = 1; -- 事务2 begin; delete from t where id = 1; 原因分析：事务1在更新记录时会对记录加X锁，事务2在删除记录时也需要对记录加X锁，由于事务1已经持有了X锁，事务2就会等待事务1释放锁，而事务1又在等待事务2完成删除操作，从而导致死锁。间隙锁导致死锁场景复现：当多个事务同时对同一条记录进行范围查询，并试图插入新记录时，可能会因为间隙锁的存在而导致死锁。例如：-- 创建表 CREATE TABLE `ti` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `uid` int(11) unsigned NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `u_uid` (`uid`) ) ENGINE=InnoDB; INSERT INTO `ti` (`id`, `uid`) VALUES (1, 10), (5, 20), (10, 30); -- 事务1 begin; select * from ti where uid > 15 and uid < 25 for update; -- 事务2 begin; insert into ti (uid) values (20); 原因分析：事务1在进行范围查询时会添加next key lock，锁住了uid = 20这条记录以及它前面的间隙。事务2在插入uid = 20的记录时，会先尝试获取插入意向锁，但由于事务1已经锁住了相应的间隙，事务2的插入意向锁会被阻塞，从而导致死锁。锁升级导致死锁场景复现：当一个事务对一条记录进行多次加锁操作，并且加锁的顺序不一致时，可能会导致锁升级，从而引发死锁。例如：-- 创建表 CREATE TABLE `t` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=11 DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO `t` (`id`) VALUES (1); -- 事务1 begin; select * from t where id = 1 lock in share mode; update t set id = 2 where id = 1; -- 事务2 begin; update t set id = 3 where id = 1; 原因分析：事务1先对记录加了共享锁，然后又试图升级为排他锁进行更新。事务2在事务1升级锁之前也对同一条记录加了排他锁进行更新。由于事务1和事务2都在等待对方释放锁，所以会导致死锁。索引使用不当导致死锁场景复现：当多个事务对同一条记录进行操作，但使用的索引不一致时，可能会导致死锁。例如：-- 创建表 CREATE TABLE `ltb2` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `b` varchar(30) NOT NULL, `c` varchar(30) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `uidx_1` (`b`, `c`) ) ENGINE=InnoDB; INSERT INTO `ltb2` (`id`, `b`, `c`) VALUES (1, '20230717', 'code001'); -- 事务1 begin; update ltb2 set b = '20230718' where b = '20230717' and c = 'code001'; -- 事务2 begin; update ltb2 set c = 'code002' where b = '20230717' and c = 'code001'; 原因分析：事务1和事务2都对同一条记录进行更新，但事务1使用了索引b，事务2使用了索引c。由于MySQL在执行更新操作时会先对索引加锁，所以事务1和事务2可能会因为对不同索引的加锁顺序不一致而导致死锁。两阶段锁导致死锁场景复现：在Innodb存储引擎中，行锁是在需要的时候加上的，但并不是不需要了就直接释放的，而是要等到事务结束才释放。当多个事务对同一条记录进行操作，并且加锁的顺序不一致时，可能会导致死锁。例如：-- 创建表 CREATE TABLE `t` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=11 DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO `t` (`id`) VALUES (1); -- 事务1 begin; update t set id = 2 where id = 1; -- 事务2 begin; update t set id = 3 where id = 1; 原因分析：事务1先对记录加了排他锁，然后事务2也对同一条记录加了排他锁。由于事务1和事务2都在等待对方释放锁，所以会导致死锁。解决方法设置锁的顺序：在程序中设置获得锁的顺序，例如只能按照先获得主键索引 -> 普通索引的顺序获取锁，避免死锁的发生。使用合适的隔离级别：如果业务允许，可以考虑使用较低的隔离级别，如Read Committed，以减少锁的冲突和死锁的可能性。优化SQL语句：确保SQL语句能够正确使用索引，避免全表扫描和不必要的锁。使用事务锁：在事务中合理使用锁，避免长时间持有锁，尽量减少锁的范围和时间。使用死锁检测和超时机制：MySQL提供了innodb_lock_wait_timeout参数来设置超时时间，以及innodb_deadlock_detect参数来检测死锁。可以根据实际情况合理设置这些参数，以处理死锁问题。

数据库发生死锁时，可以采取以下方法解决：预防死锁破坏互斥条件：使资源可同时访问，但很多资源往往不能同时访问，所以这种方法在大多数场合行不通。破坏不可剥夺条件：采用剥夺式调度算法，目前一般仅适用于主存资源和处理器资源的分配，并不适用于所有资源，且会导致资源利用率下降。破坏持有等待条件：采用静态分配策略，一次性申请所有资源。进程要么占有所有资源然后开始执行，要么不占有资源，不会出现占有一些资源等待一些资源的情况。但这种策略严重降低了资源利用率。破坏环路等待条件：采用层次分配策略，将所有资源分成多个层次。一个进程得到某资源后只能申请较高一层的资源；一个资源释放资源只能先释放较高层的资源。按这种策略，不可能出现循环等待链。避免死锁允许系统中同时存在死锁产生的四个必要条件，只要掌握并发进程中与每个进程有关的资源动态申请情况，做出明智和合理的选择，仍然可以避免死锁。可以通过银行家算法来实现，当一个进程申请使用资源的时候，先试探分配给该进程资源，然后通过安全性算法判断分配后系统是否处于安全状态，若不安全则试探分配作废，让该进程继续等待，若能够进入到安全的状态，则就真的分配资源给该进程。检测死锁系统设有专门的机构，当死锁发生时，该机构能检测死锁发生并精确确定与死锁有关的进程和资源。可以通过查看数据库管理系统提供的相关视图或日志来检测死锁，例如在 MySQL 中，可以通过查看 information_schema.INNODB_TRX、INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCKS 和 INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCK_WAITS 等视图来了解当前的事务和锁等待情况，也可以通过查看错误日志或使用 SHOW ENGINE INNODB STATUS 命令来获取死锁相关的信息。在 SQL Server 中，可以查询 sys.dm_exec_requests 视图来查看当前的锁等待情况。解除死锁自动死锁回滚：利用数据库管理系统的自动死锁检测和回滚功能，及时解除死锁。例如，MySQL 的 InnoDB 存储引擎会定期运行死锁检测算法，一旦发现死锁，就会回滚其中一个事务以解除死锁。手动干预：通过监控系统视图，手动终止发生死锁的事务。可以先通过查询相关视图找到发生死锁的事务，然后使用数据库管理系统提供的命令来终止这些事务，例如在 MySQL 中，可以使用 KILL 命令来终止进程。抢占资源：从涉及死锁的一个或多个进程中抢占资源，把夺得的资源再分配给涉及死锁的进程直至死锁解除。撤销进程：逐个撤销涉及死锁的进程，回收资源直至死锁解除。优化事务设计减少事务大小：尽量将大事务拆分成多个小事务，减少事务的持续时间，从而减少持有锁的时间，降低与其他事务发生冲突的可能性。固定资源访问顺序：如果所有事务都按照相同的顺序访问资源，那么死锁的可能性就会大大降低。例如，如果有多个表或资源需要锁定，总是按照相同的顺序（如字典顺序）锁定这些资源。避免长时间的事务：尽量减少事务的执行时间，避免长时间占用锁。可以通过优化业务逻辑、减少不必要的操作或使用异步处理等方式来缩短事务的执行时间。调整隔离级别根据实际需求选择合适的隔离级别。例如，在可以接受幻读的情况下，使用读已提交（READ COMMITTED）隔离级别可以降低死锁的风险。但需要注意的是，降低隔离级别可能会引入其他并发问题，需要根据具体的业务场景进行权衡。监控和日志记录实施监控和日志记录来跟踪死锁和性能瓶颈。这可以帮助识别导致死锁的具体事务和操作，从而进行针对性的优化。可以通过数据库管理系统提供的性能监控工具或第三方监控工具来实时监控数据库的性能指标，包括死锁的发生频率和持续时间等。

面向对象检测的AI算法有许多经典模型，以下是一些常见的：基于锚点的物体检测器Faster R-CNN：这是一种两阶段的目标检测模型，利用区域提议网络（RPN）生成候选框，再通过全卷积网络（FCN）进行分类和定位。YOLO（You Only Look Once）：这是一种单阶段的目标检测模型，以其快速的检测速度和较高的准确性而闻名。YOLO系列包括YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4等版本，每个版本都有不同的改进和优化。SSD（Single Shot Multibox Detector）：这也是一种单阶段的目标检测模型，通过单个神经网络进行预测，解决了多尺度目标检测的问题。无锚式物体检测器CenterNet：这种模型消除了对预定义的锚框的需要，直接预测对象的中心或角。FCOS（Fully Convolutional One-Stage Object Detection）：这是一种全卷积的一级目标检测模型，直接预测对象的中心及其高度和宽度，而不依赖于预定义的锚。CornerNet：这种模型通过预测对象的角来检测对象，而不依赖于预定义的锚。基于Transformer的检测器DETR（Detection Transformer）：这是一个完整的对象检测框架，其中整个检测过程（包括特征提取、对象检测和边界框预测）都是使用transformers完成的。DETR消除了对区域建议网络、锚框或非最大抑制的需要。Vision Transformer (ViT)：将图像视为一系列面片，并使用Transformer对全局关系进行建模，用于对象检测任务。Swin Transformer：一个分层的Transformer，在非重叠窗口上运行，使其计算效率更高，更适合下游对象检测任务。其他经典模型Mask R-CNN：这是一个强大的通用对象实例分割框架，不仅可对图像中的目标进行检测，还可以对每一个目标给出一个高质量的分割结果。R-FCN（Region-based Fully Convolutional Network）：这是一种基于区域的全卷积网络，通过全卷积神经网络生成一个3x3的位置敏感卷积实现对位置信息编码，完成预测，实现对象检测。EfficientDet：这是一种一阶段的对象检测网络，基于EfficientNet网络作为基础网络，使用多尺度双向金字塔特征融合技术，其中权重特征融合使用了交叉尺度链接与权重快速归一化融合。这些模型各有优缺点，适用于不同的应用场景。在选择模型时，需要根据具体的任务需求、计算资源和数据集特点来进行选择。

自监督学习和监督学习是机器学习领域中的两种不同的学习范式，它们在数据标注需求、学习方法、应用场景和数据要求等方面存在显著差异。自监督学习与监督学习的对比对比维度自监督学习监督学习数据标注需求无需人工标注需要大量人工标注数据学习方法利用数据自身生成监督信号根据预先标记的数据进行训练应用场景无监督环境下的特征学习分类、回归和预测等问题数据要求无需人工标记的数据，但需要能够从数据本身派生标签的数据需要有大量标记的数据进行训练模型训练包括预训练和微调两个步骤直接使用标记数据进行训练常见任务对比学习、预文本任务等分类、回归等优势降低人工标注成本，提高模型表征能力训练数据集的标签准确可靠，模型精度和泛化能力高挑战任务设计复杂，训练资源需求大，可解释性问题依赖高质量标注数据，标注成本高昂未来方向跨学科结合，高效模型设计，可解释性增强优化模型结构，提升模型性能自监督学习与监督学习的选择自监督学习的优势：自监督学习在没有人工标注的情况下，通过从输入数据本身派生标签进行学习，特别适用于数据标注成本高昂、专业标注人员稀缺的情况。自监督学习能够从无标签数据中挖掘有用的信息，提高模型表征能力，同时避免了人工标注的繁琐工作。监督学习的优势：监督学习在训练数据集已知的情况下，通过学习输入与输出之间的映射关系来进行模型训练，适用于数据标注充足且明确的任务。监督学习的模型具有较高的精度和泛化能力，因为训练数据集的标签是准确可靠的。大规模数据集的选择对于大规模数据集，自监督学习可能更为适用，因为：标注成本：大规模数据集的标注成本通常很高，自监督学习可以通过设计预训练任务，从未标注的数据中生成标签，从而降低标注成本。模型性能：自监督学习能够学习到更加通用的数据表示，从而提升下游任务的性能，这对于大规模数据集来说尤为重要。数据多样性：大规模数据集通常具有更高的数据多样性，自监督学习可以通过对比学习等方法，更好地捕捉数据的内在结构和特征。然而，监督学习在某些情况下仍然是不可替代的，例如在需要高精度预测的场景下，监督学习的模型可能会表现得更好。因此，在实际应用中，需要根据具体任务的特点和数据的实际情况来选择合适的学习方法。

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独行快，众行远，致敬每一位与华为携手同行的开发者​        2024年12月14至15日，2024华为开发者年度盛典在华为松山湖基地成功举办。这是一场华为公司面向全球开发者的年度技术交流分享盛典        盛典期间，与会技术大咖们通过参与华为开发者总决赛、年度开发者特别奖项颁奖典礼、Open Speech、主题圆桌、技术体验、应用展示等丰富精彩的活动，探讨AI时代的技术生态、碰撞创新开发的火花、体验最新的产品技术，上演了一场开发者圈的“全明星周末”。         时隔三年2021~2024，今年很有幸作为优秀开发者，受邀前往华为松山湖交流学习（21年那会儿只开放了三丫坡（https://bbs.huaweicloud.com/blogs/306999），今年2024不仅重游三丫坡，还把溪村也逛了个明明白白），这次收获颇丰，也认识了许多志同道合的朋友们，也学到了一些当下的新兴技术！来吧，和我一起看看这几天的游记和心得：搬好小板凳开始喽     13号周五一早交接完工作马不停蹄的赶紧 赶车-->赶地铁-->赶飞机-->赶地铁-->赶车-->入场办理并签到-->熟悉大会流程安排-->环境熟悉……总的来说第一天就是除了赶路就是赶路（让我想起一句话：星光不问赶路人，没有到不了的地方）准备工作的操作      14号好戏开始了，一大早快速洗漱吃早餐集队前往溪村（神神秘秘的哈哈哈），莫名感觉有点小兴奋是不是有好事发生      松山湖那如诗如画的环境为盛典提供了绝佳的背景。园区内现代化的建筑与自然美景相得益彰，一踏入会场，就能感受到一种科技与自然融合的独特氛围，仿佛预示着华为开发者们在创新道路上既有着高科技的严谨，又有着对自然和谐的追求。早上天气不是很好，有点冷，和小伙伴们裹的厚厚的一路跟随小助手-圆圆的指引前往M3大礼堂不得不说这溪村是真的大，真的气派，迫不及待想要去逛个遍，言归正传，先去大礼堂签个到，签完走进去就看见一个大舞台，顿时感觉不简单（是不是这就是那神神秘秘的事情）果不其然，在这进行了一年一度的华为云社区年度开发者特别奖项颁奖典礼，很有幸这波颁奖典礼里有我——十佳版主激动的心颤抖的手，兴高采烈地走上了领奖舞台颁奖结束咱社区也来一个大合照十佳版主、优秀博主、建议官等等、社区的博主版主们……以及我们背后默默付出的华为云社区小助手们、领导老师们颁奖结束就到了自由活动，和好兄弟们、咱社区大助手高总一起合照打卡  参观学习的时间，有丰富多彩的论坛、圆桌、开发者钱眼各类技术展台……数不胜数一个字：“学”，学就完了，学完旁边还有小帐篷可以进去实践操作，学以致用；融合华为云、鲲鹏、昇腾、鸿蒙等技术生态的多元能力，打造最AI、最前沿的产品及解决方案，包括基于华为AI模型的自动化植树机器人、将华为云以及鸿蒙系统和星闪等技术应用于为特殊人士打造的AI情绪交流、、基于端云协同的疲劳驾驶检测系统、通过华为云技术用AIGC快速完成家庭3D空间的自动设计、基于华为鸿蒙技术打造文旅行业标准化平台等。学完走走逛逛，领略一下溪村的美丽风景📍华为松山湖欧洲小镇 | 闯进童话镇尖顶红墙，魔法氛围感直接拉满。漫步其间，一步一景，从卢森堡的浪漫街角，瞬移到布鲁日的古朴运河，各国风情建筑无缝衔接。在这里，科技与梦幻撞个满怀，工作和生活诗意交织，连打工人的疲惫都被一键清空。📸 根本拍不够，下次还来“续杯”快乐！话不多说直接上图：天气一会儿晴一会儿阴的，但是不得不说是真的美，风景随着天气不断变化      松山湖基地最令人感动的地方，莫过于它体现出的人与自然的和谐共处。在这里，科技的发展并没有破坏自然的宁静与美丽，反而与自然相得益彰。员工们在这样的环境中工作，既能享受到现代科技带来的便利，又能随时亲近自然，放松身心。大家在这里游览，也能深刻体会到人类与自然可以如此友好地相处，共创美好未来。第一天就是在溪村学习、参观、大家相互交流第二天也是很赶的一天，也是起来一大早。早上有一个“多元根生态创新技术”的闭门圆桌会议、下午就是最激动人心也是最为重量级的年终盛典闭门圆桌上认识了一堆行业精英大佬等等一堆大佬面对面交流畅聊软、硬、边、端、云等全面融合，以华为云为统一底座，进一步协同鲲鹏、昇腾、鸿蒙、GaussDB等根生态讨论学习结束后马不停蹄的前往三丫坡，要开始着手准备下午的颁奖典礼“在科技的极客江湖中，有一群无畏的探索者，他们以代码为剑，以创意为盾，在技术的迷宫中披荆斩棘，不断突破自我，将一个又一个构思变成现实，他们的见解如智慧的火种，点燃同行们创新的激情，站在科技浪潮的前沿，用独特的极客精神，激励着更多的开发者投身于这场永无止境的科技冒险中”      毋庸讳言，生态的“潮起潮落”、新旧更替，总是伴随着时代的变迁、市场的巨变。恰如王希海在本次盛典所说，“在当前数字化与AI时代，以云为底座的创新生态，以大模型为代表的创新技术，正在加快数字应用与实体经济深度融合。”这意味着，作为用代码改变世界的开发者们，又一次面临前所未有的发展机遇与挑战。“ 独行快，众行远”，未来能有更多的开发者成为同路人，携手共进，共同推进行业进步，共创美好未来。

2024年在转眼间就来到了年末，马上将要迎接全新的2025。过几天就是元旦啦，提前祝大家新年快乐！这一整年，我们都在努力生活，认真工作，得到了时间，也收获了成长。这一年，我们经历了无数次想放弃，无数次想换岗位的纠结。这一年，我们开心的聚会，快乐的团建。这一年，在华为云社区的陪伴下我们收获了许许多多……一晃就要到了2025年，新的一年又有新的计划，新的打算。2024的征程尚未远去，那一路的奋斗与荣耀如同璀璨星光仍在心头闪耀。而此刻，我们已站在新的起点，2025像一场盛大的冒险在前方张开怀抱，让我们带着过去的热情与经验，无畏地冲向新的一年！2024如同一条奔腾不息的河流，载着我们的梦想与努力流过岁月。如今，站在这河流的交汇处，我们眺望2025，那是一片等待我们开拓与耕耘的新土地，带着过往的智慧，我们要稳步前行。2024像是一座桥梁，连接着我们的过去与未来。现在，我们已经走过这座桥，站在2025的桥头堡，望向那充满希望的远方，那是新的征程，新的希望在召唤我们前行。新的一年，一定有新的目标，带着目标出发，我们才有坚定的方向。祝愿大家2024一帆风顺，事业长虹。在这里大家一起来谈谈对2024的总结和2025的展望吧​ ​ ​

在 MongoDB 中，数据备份和恢复是确保数据安全的关键操作。以下是几种常见的方法来实现 MongoDB 的数据备份和恢复：备份数据使用 mongodump 命令：mongodump 是一个官方提供的命令行工具，用于导出 MongoDB 数据库的内容到 BSON 文件中。备份所有数据库：mongodump --out <backup-directory>备份特定数据库：mongodump --db <database-name> --out <backup-directory>备份特定集合：mongodump --db <database-name> --collection <collection-name> --out <backup-directory>文件系统快照：对于基于磁盘存储引擎（如 WiredTiger）的 MongoDB 实例，可以通过创建文件系统级别的快照来备份数据。这种方法通常适用于虚拟机环境或支持快照功能的存储系统。步骤：停止写入操作。确保所有正在运行的操作都已完成。创建快照。恢复写入操作。使用复制集/分片集群：MongoDB 的复制集可以提供自动的数据冗余，这是通过将数据同步到多个节点实现的。如果主节点发生故障，可以快速切换到副本节点继续服务，并且可以从副本节点恢复数据。步骤：确保你的 MongoDB 部署在一个健康的复制集中。当需要恢复时，可以选择一个最新的健康副本作为新的主节点。MongoDB Atlas（Cloud Manager）备份：如果你使用的是 MongoDB Atlas 或 Cloud Manager，它们提供了自动化备份解决方案，包括按需备份、定期备份以及点对点恢复等功能。设置：登录到 MongoDB Atlas 控制台。选择集群并配置备份策略。执行备份和恢复操作。恢复数据使用 mongorestore 命令：mongorestore 用来从 mongodump 导出的文件中恢复数据。恢复所有数据库：mongorestore <backup-directory>恢复特定数据库：mongorestore --db <database-name> <backup-directory>恢复特定集合：mongorestore --db <database-name> --collection <collection-name> <backup-file-path>文件系统快照恢复：将快照恢复到 MongoDB 数据目录。重启 MongoDB 服务。复制集恢复：在复制集中提升一个副本为新的主节点。或者从副本节点手动拷贝数据到一个新的实例。MongoDB Atlas 恢复：通过 Atlas 控制台选择合适的备份点。按照指示进行恢复操作。注意事项在进行备份和恢复之前，务必停止所有写入操作，尤其是在使用 mongodump 或文件系统快照时。对于生产环境，建议在非工作时间执行备份和恢复，以减少对业务的影响。定期测试备份和恢复流程，确保备份的有效性。考虑备份文件的安全性和完整性，例如加密备份文件并将其存储在安全的地方。

MongoDB 是一个流行的 NoSQL 数据库，以下是一些常用的管理命令：数据库操作use <database>：切换到指定的数据库，如果数据库不存在，则创建一个新的数据库。show dbs：显示所有数据库的列表。db.dropDatabase()：删除当前使用的数据库。集合操作<tiangong type="reference" index="1-3">db.createCollection("<collection_name>")</tiangong>：显式创建一个集合。show collections：显示当前数据库中的所有集合。<tiangong type="reference" index="6-5">db.<collection_name>.drop()</tiangong>：删除指定的集合。文档操作<tiangong type="reference" index="6-6">db.<collection_name>.insertOne(<document>)</tiangong>：向集合中插入一个文档。<tiangong type="reference" index="6-7">db.<collection_name>.insertMany([<document1>, <document2>,...])</tiangong>：向集合中插入多个文档。db.<collection_name>.find()：查询集合中的所有文档。db.<collection_name>.findOne(<query>)：查询集合中符合条件的一个文档。db.<collection_name>.updateOne(<query>, <update>)：更新集合中符合条件的一个文档。db.<collection_name>.updateMany(<query>, <update>)：更新集合中符合条件的多个文档。db.<collection_name>.deleteOne(<query>)：删除集合中符合条件的一个文档。db.<collection_name>.deleteMany(<query>)：删除集合中符合条件的多个文档。索引操作db.<collection_name>.createIndex({<field>: 1})：在指定字段上创建升序索引。db.<collection_name>.createIndex({<field>: -1})：在指定字段上创建降序索引。db.<collection_name>.dropIndex("<index_name>")：删除指定的索引。用户管理<tiangong type="reference" index="1-8">db.createUser({user: "<username>", pwd: "<password>", roles: ["<role>"]})</tiangong>：创建一个新用户。db.auth("<username>", "<password>")：验证用户的登录。show users：显示当前数据库中的所有用户。<tiangong type="reference" index="6-9">db.dropUser("<username>")</tiangong>：删除指定的用户。其他操作db.stats()：显示当前数据库的状态信息。db.version()：显示 MongoDB 服务器的版本号。db.getMongo()：显示当前数据库的连接信息。这些命令是 MongoDB 管理的基础，通过它们可以完成数据库、集合、文档的增删改查操作，以及用户管理和索引操作等。在实际使用时，可以根据具体需求组合使用这些命令。

MongoDB 简介MongoDB 是一个开源、跨平台的文档型数据库，旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。它支持的数据结构非常松散，是类似 JSON 的 BSON 格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。MongoDB 的特点包括高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。它支持的数据结构非常松散，是类似 JSON 的 BSON 格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。MongoDB 最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。MongoDB 的部署MongoDB 的部署可以根据不同的操作系统平台进行，以下是一些常见的部署方式：在 Linux 上部署 MongoDB安装 MongoDB：下载 MongoDB 的安装包，可以从 MongoDB 官方网站 下载适合您操作系统的版本。解压安装包到指定目录，例如：tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-rhel70-7.0.14.tgz -C /usr/local/创建软链接：ln -s /usr/local/mongodb-linux-x86_64-rhel70-7.0.14/ /usr/local/mongodb创建数据和日志目录：mkdir /usr/local/mongodb/{data,logs}touch /usr/local/mongodb/logs/mongodb.log设置环境变量：vim /etc/profileexport MONGODB_HOME=/usr/local/mongodbexport PATH=$MONGODB_HOME/bin:$PATH生效环境变量：source /etc/profile修改配置文件：vim /etc/mongodb.conf# 指定数据库路径dbpath=/usr/local/mongodb/data# 指定 MongoDB 日志文件logpath=/usr/local/mongodb/logs/mongodb.log# 使用追加的方式写日志logappend=true# 端口号port=27017# 方便外网访问bind_ip=0.0.0.0fork=true# 以守护进程的方式运行 MongoDB，创建服务器进程#auth=true# 启用用户验证#bind_ip=0.0.0.0# 绑定服务 IP，若绑定 127.0.0.1，则只能本机访问，不指定则默认本地所有 IP#replSet=single# 开启 oplog 日志用于主从复制启动和关闭服务：# 启动mongod -f /etc/mongodb.conf# 关闭mongod --shutdown -f /etc/mongodb.conf验证：ps -ef|grep mongodbnetstat -ntlp|grep 27017安装 MongoDB Shell：下载安装包：wget https://downloads.mongodb.com/compass/mongosh-2.3.2-linux-x64.tgz解压：tar fx mongosh-2.3.2-linux-x64.tgz修改命令目录：cp mongosh-2.3.2-linux-x64/bin/mongosh /usr/local/bin/登录：# 不需要认证mongosh# 需要认证mongosh mongodb://192.168.9.25:27017/admin -u "admin" -p "abc123456"在 Windows 上部署 MongoDB下载 MongoDB：从 MongoDB 官方网站 下载适合您操作系统的版本。选择 ZIP 安装包，因为它只需要解压就可以使用。解压 MongoDB 安装包：将下载的 ZIP 文件解压到您选择的目录，例如 D:\Tool\mongodb-win32-x86_64-windows-4.4.24。启动 MongoDB 服务：创建一个和 bin 目录同级的 data 文件夹，并在 data 文件夹下创建 db 和 log 子文件夹，其中 db 文件夹用于储存数据库文件，logs 文件夹用于储存日志文件。在 MongoDB 的 bin 文件夹下打开命令行窗口，输入以下命令启动 MongoDB 服务：mongod --dbpath=..\data\db启动之后可以看到 MongoDB 的默认端口是 27017。在浏览器中输入 localhost:27017，如果得到提示就能证明 MongoDB 启动成功。在命令行窗口按 Ctrl+c 结束以上命令，然后输入以下命令创建 mongodb.log 日志文件：mongod --logpath=..\data\logs\mongodb.log使用配置文件启动 MongoDB 服务：在使用配置文件的方式启动 MongoDB 服务之前，需要创建一个和 bin 目录同级的 conf 文件夹，并在文件夹下面创建 mongdb.conf 文件来存放配置文件信息。打开文本编辑器，创建一个自定义文件，将以下配置添加到文件中：systemLog: destination: "file" path: "E:\\mongoDB_data\\log\\mongod.log"storage: dbPath: "E:\\mongoDB_data\\db"net: port: 27017 bindIp: 192.168.10.62进入 bin 目录下，使用命令行窗口，使用命令的形式让 MongoDB 指定配置文件启动：mongod -f..\conf\mongodb.conf若想关闭 MongoDB 服务，只需关闭命令行窗口或者按 Ctrl+c。以上是 MongoDB 在 Linux 和 Windows 上的基本部署步骤，具体的部署方式可能会根据您的操作系统版本和 MongoDB 的版本有所不同。在部署过程中，您可能需要根据实际情况调整一些配置参数，以确保 MongoDB 能够在您的环境中正常运行。

以下是在工作中更新全表或利用逻辑数据库更新所有实体表可能引发的问题：一、性能方面查询性能下降如果在业务高峰期进行全表更新，数据库的查询操作会受到严重影响。因为更新操作会占用大量的系统资源，如CPU、内存和磁盘I/O。例如，在一个在线商城系统中，在促销活动期间（高并发查询场景）进行全表更新，可能会导致用户查询商品信息、查看购物车等操作变得非常缓慢。全表更新可能会使数据库的索引失效或者需要重新构建索引。例如，在MySQL中，当更新了表中的数据列，如果这些列是索引的一部分，索引可能需要重新调整。这一过程会消耗额外的时间和资源，进一步影响数据库的整体性能。长时间锁表全表更新通常会对表加锁。在关系型数据库（如Oracle、SQL Server等）中，长时间的锁表可能会导致其他事务等待，从而影响系统的并发处理能力。例如，一个财务系统中，如果对包含所有财务数据的表进行全表更新，其他涉及该表的财务报表查询、数据录入等事务可能会被阻塞，直到更新操作完成。二、数据一致性方面数据丢失风险如果在更新过程中出现意外情况，如系统崩溃、网络中断等，可能会导致数据部分更新或者处于不一致的状态。例如，在更新一个包含用户订单信息的全表时，更新到一半系统突然断电，如果没有完善的事务处理机制，可能会丢失部分订单的更新信息或者使订单状态变得混乱。数据关联性破坏在一个包含多个实体表且表之间存在关联关系（如外键约束）的逻辑数据库中，全表更新可能会破坏这种关联关系。例如，在一个学生管理系统中，有学生表和选课表，通过学生ID关联。如果在更新学生表的全表时，没有正确处理与选课表的关联关系，可能会导致选课表中的学生ID与更新后的学生表中的学生ID不匹配，从而破坏数据的完整性。三、资源消耗方面日志文件膨胀数据库在执行全表更新操作时，会产生大量的日志记录。例如，在Oracle数据库中，这些日志记录会占用大量的存储空间，导致日志文件快速膨胀。如果不及时清理或管理，可能会影响数据库的正常运行，甚至耗尽磁盘空间。备份和恢复复杂性增加全表更新后的数据库备份和恢复操作会变得更加复杂。因为更新后的数据状态与更新前有很大差异，在进行数据恢复时，可能需要更多的步骤和资源来确保数据能够恢复到正确的状态。例如，在一个企业的重要业务数据库中，如果需要从全表更新后的备份中恢复数据，可能需要考虑更新操作对数据结构、索引等方面的影响，增加了恢复的难度和时间成本。数据完整性问题：如果在更新过程中发生错误，可能会导致部分数据更新成功，部分数据更新失败，从而破坏数据的完整性。例如，如果在更新多个相关表时，其中一个表的更新失败，可能会导致数据不一致。性能问题：更新全表或大量数据可能会导致数据库性能下降，尤其是在生产环境中。这可能会影响到其他正在进行的数据库操作，甚至导致系统停机。并发访问问题：如果多个用户或进程同时尝试更新相同的数据，可能会导致并发访问问题，如死锁或数据冲突。备份和恢复问题：在进行大规模更新之前，如果没有进行适当的数据备份，一旦更新出现问题，可能无法恢复到之前的状态。逻辑错误：如果更新逻辑不正确，可能会导致错误的数据被更新，从而影响业务逻辑的正确性。索引问题：更新操作可能会影响数据库的索引结构，如果索引没有得到适当的维护，可能会导致查询性能下降。为了避免这些问题，建议在进行全表更新或大规模更新时采取以下措施：备份数据：在进行任何更新操作之前，确保对数据进行了备份，以便在需要时可以恢复到之前的状态。使用事务：将更新操作包装在事务中，以确保所有更新操作都能正确执行，并且可以回滚到事务之前的状态。分批更新：如果表非常大，可以考虑分批次进行更新，以减少对数据库性能的影响。监控和日志：在执行更新操作时，监控数据库的性能，并查看日志文件以诊断可能出现的问题。优化索引：在更新之前，考虑是否需要重新评估和优化索引，以提高更新操作的性能。避免锁表：尽可能避免使用LOCK TABLES，因为它会阻止其他用户访问表。使用LOW_PRIORITY：如果使用LOW_PRIORITY选项，更新操作将在没有其他读取操作时才执行，这可以减少对生产环境的影响。使用IGNORE：如果使用IGNORE选项，即使更新操作中出现错误，也不会停止更新过程。分析执行计划：使用EXPLAIN关键字分析更新操作的执行计划，以找出可能的性能瓶颈。

EXPLAIN 是一个非常有用的工具，用于分析 SQL 查询的执行计划，帮助优化查询性能。然而，它的可靠性取决于多种因素，包括数据库版本、查询的复杂性、数据分布等。以下是一些关键点：一、EXPLAIN 的基本功能及可靠性基本功能EXPLAIN 可以用来查看 SQL 语句的执行效果，帮助选择更好的索引和优化查询语句，解决大部分的性能问题。它能提供查询的执行计划信息，如查询中表的读取顺序、数据读取操作的类型、哪些索引可以使用、哪些索引被实际使用、表之间的引用以及每张表有多少行被优化器查询等。可靠性方面在很多情况下，EXPLAIN 的结果是可靠的。例如，它可以准确地显示查询是否使用了索引，以及使用了哪些索引。然而，EXPLAIN 提供的信息也存在一定的局限性。例如，它显示的 rows 列是预估的扫描行数，这个数值可能并不准确。二、影响 EXPLAIN 可靠性的因素数据库版本差异不同版本的数据库可能会对 EXPLAIN 的输出结果产生影响。例如，MySQL 5.0 和 MySQL 8.0 在 EXPLAIN 的输出格式和内容上可能存在差异。查询复杂性对于简单的查询，EXPLAIN 的结果通常比较可靠。但对于复杂的查询，尤其是包含多个子查询、联合查询和复杂条件的查询，EXPLAIN 的结果可能会变得复杂且难以准确解读。数据分布数据在表中的分布情况会影响 EXPLAIN 的结果。如果数据分布不均匀，例如某些列的值存在严重的偏斜，那么 EXPLAIN 提供的预估信息可能与实际执行情况存在较大偏差。三、EXPLAIN 的局限性执行计划与实际执行的差异EXPLAIN 显示的是查询的执行计划，但实际执行时可能会因为系统负载、缓存等因素而有所不同。例如，在高并发环境下，查询的执行时间可能会受到其他并发查询的影响，而这种影响在 EXPLAIN 的结果中可能无法体现。无法反映所有性能问题虽然 EXPLAIN 可以帮助发现很多性能问题，但它并不能反映所有可能影响性能的因素。例如，它无法直接显示查询是否会导致数据库的锁竞争，而锁竞争可能是导致性能下降的重要原因。四、使用 EXPLAIN 的建议结合实际执行情况分析不能仅仅依赖 EXPLAIN 的结果来优化查询，还需要结合实际的执行情况进行分析。可以通过在不同的环境和负载条件下测试查询的性能，来验证 EXPLAIN 结果的准确性。关注关键指标在分析 EXPLAIN 的结果时，应重点关注 type 列，因为它显示了连接使用的类别和是否使用了索引，这是分析性能瓶颈的关键项之一。同时，Extra 列也很重要，它包含了很多额外的信息，如是否使用了文件排序、是否有临时表等，这些信息能提供很多关于查询性能的线索。使用扩展功能可以使用 EXPLAIN EXTENDED 来获取额外的查询优化信息，通过 SHOW WARNINGS 命令可以得到优化后的查询语句，从而看出优化器优化了什么。如果查询是基于分区表的，使用 EXPLAIN PARTITIONS 可以显示查询将访问的分区，这有助于分析分区相关的性能问题。