二者在成本结构上，云部署初始成本低、按需付费，但长期可能费用累积；本地部署初始投入高、运维负担重，长期单位成本或更低。数据安全方面，云部署依赖服务商专业防护，合规便利却有潜在交叉访问风险；本地部署能自主掌控安全边界，却需应对内部管理漏洞。运维管理上，云部署自动化便捷但难适配特殊流程，本地部署高度定制却运维复杂。 云部署和本地部署有啥区别？ 一、成本结构：短期支出与长期投入的博弈云部署：轻资产运营模式初始成本低：无需采购服务器、存储设备等硬件，初期投入可降低80%以上。按需付费：根据业务需求灵活调整资源，避免资源闲置浪费。隐性成本减少：云服务商负责硬件维护、系统升级和电力消耗，企业无需承担相关费用。潜在风险：随着业务规模扩大，订阅费用可能累积超过本地部署的总拥有成本（TCO）。本地部署：重资产投入路径初始投入高：需一次性投入数十万至数百万用于硬件采购、机房搭建及网络配置。持续运维负担：年均维护成本约占初始投入的20%-30%，且需专职IT团队支持。长期优势：对于稳定运行5年以上的系统，单位成本随时间推移逐渐低于云部署。二、数据安全与合规：控制权与专业能力的权衡云部署：依赖服务商的安全体系专业防护：主流云厂商提供AES-256加密、多地容灾备份及三级等保合规支持，数据可靠性达99.99%。合规便利性：自动满足GDPR、等保2.0等法规要求，减少企业合规人力投入。潜在顾虑：数据存储于第三方平台，存在理论交叉访问风险；部分行业受法规限制需谨慎选择。本地部署：自主掌控的安全边界物理隔离优势：数据完全存储于企业内部服务器，通过自定义防火墙和物理隔离网络实现零外部暴露。主权明确性：避免第三方介入风险，尤其适合金融、医疗等强监管行业。内部挑战：约60%的数据泄露源于内部管理漏洞，需企业自行承担安全责任。三、运维管理：自动化便捷性与定制化需求的冲突云部署：自动化运维提升效率快速响应：资源申请到上线仅需数小时，支持弹性伸缩应对流量高峰。集中管控：通过Web界面统一管理多地域资源，自动完成系统升级与故障替换。局限性：标准化服务难以适配特殊业务流程，网络中断可能导致业务停摆。本地部署：高度定制但运维复杂深度集成：支持与ERP、OA等现有系统无缝对接，适应制造业生产控制、政府涉密网络等场景。离线可用：不依赖互联网，保障金融交易、实时数据采集等业务的连续性。运维挑战：需自建技术团队处理硬件巡检、软件更新及故障排查，人力成本居高不下。决策框架：四步锁定最佳方案第一步：业务特性分析评估业务的数据敏感性、合规要求、流量特征预测未来1-3年的业务增长轨迹和可能的波动性第二步：技术能力评估客观分析现有技术团队的技能结构和人员规模评估企业在安全、运维方面的投入意愿和能力第三步：财务模型测算计算3-5年总体拥有成本，而不仅仅是初期投入评估企业的现金流状况和投资偏好第四步：混合模式考量对于大多数中型以上企业，混合架构正在成为新标准：将核心敏感系统保留在本地，将面向互联网的波动性业务部署在云端。这种模式既保障了关键数据的控制权，又获得了云端的弹性优势。小库主机小编温馨提示：云部署与本地部署并非非此即彼的单选题，而是各有优劣的技术路径。明智的决策者应该超越概念争论，基于企业具体的业务需求、技术实力和财务现状，选择最适合的技术路线。在这个技术快速演进的时代，保持架构的灵活性和决策的开放性，比做出一个"完美"选择更加重要。 最适合的部署方案，就是最能支持业务创新和发展的方案。

在数字化转型的浪潮中，云部署已成为企业不可或缺的选择。然而，面对众多的部署选项，许多技术决策者常常感到困惑：究竟哪种方式最适合我的业务？本文将深入剖析云部署的三种主流方式，从多个维度进行客观对比，帮助您做出明智决策。  一、公有云：成本与弹性的最优解核心特征：公有云是最典型的云部署模式，由云服务商提供共享的基础设施资源，多个租户通过互联网访问相同的计算、存储和网络资源。适用场景：初创企业和中小型企业流量波动明显的互联网业务开发和测试环境数据备份和灾难恢复优势分析：1. 成本效益：采用按需付费模式，无需前期硬件投资，可将资本支出转为运营支出2. 弹性扩展：可根据业务需求快速调整资源规模，轻松应对流量高峰3. 维护简便：服务商负责底层基础设施的维护和升级4. 全球部署：借助服务商的全球数据中心，快速实现业务国际化布局局限性：数据存储在第三方环境，对数据主权有严格要求的行业需要谨慎评估网络性能受互联网质量影响定制化程度相对有限二、私有云：安全与控制的平衡之道核心特征：私有云为企业提供专属的云环境，可以部署在企业自建的数据中心，也可以由第三方托管，但资源完全隔离。适用场景：金融机构、政府单位等监管严格的行业处理敏感数据的企业需要高度定制化的大型企业有特定合规要求的业务系统优势分析：1. 安全保障：物理隔离确保数据完全掌控在企业手中2. 合规支持：更容易满足行业监管要求3. 性能稳定：不受其他租户影响，资源独享4. 深度定制：可根据业务需求进行全方位定制局限性：初始投资较大，需要专业运维团队扩展速度相对较慢总体拥有成本较高三、混合云：灵活与稳健的完美融合核心特征：混合云结合了公有云和私有云的优势，通过专用网络连接，实现工作负载在两种环境间的无缝迁移。适用场景：业务需求波动大的中大型企业数字化转型过程中的传统企业需要兼顾创新与稳定的组织有特定数据驻留要求的国际化企业优势分析：1. 架构灵活：敏感数据存放在私有云，普通业务部署在公有云2. 成本优化：基础负载使用私有云，峰值负载借助公有云弹性3. 风险分散：避免单一供应商锁定4. 平滑演进：支持从传统架构到云原生的渐进式转型局限性：架构设计复杂，技术要求高需要管理多个环境，运维难度较大网络延迟和带宽成本需要重点考虑四、多云策略：避免依赖与优化选择核心特征：多云策略指同时使用两家及以上云服务商的服务，可能是多个公有云组合，也可能是多个私有云组合。适用场景：追求最高程度业务连续性的企业需要利用不同云服务商特色功能的企业希望增强议价能力的大型组织通过不同云服务商服务不同区域业务的跨国公司优势分析：1. 避免锁定：降低对单一供应商的依赖2. 最佳组合：为不同工作负载选择最合适的云平台3. 提升韧性：单个云服务商故障不影响全局业务4. 成本优化：利用供应商间的竞争获取更优价格局限性：管理复杂度最高需要掌握多种技术栈跨云数据传输成本较高五、四种部署方式的多维对比为了更直观地展示差异，我们从六个关键维度进行对比：  六、如何选择适合的云部署方式？选择云部署方式时，建议从以下几个角度进行考量：1. 业务需求：分析业务的关键性、流量模式和性能要求2. 合规要求：评估行业监管政策和数据主权要求3. 技术能力：评估现有团队的技术水平和运维能力4. 成本预算：综合考虑初始投入和长期运营成本5. 发展计划：考虑未来3-5年的业务发展规划实践建议：从小规模试点开始，逐步验证技术路线建立云治理框架，确保可控性和安全性考虑聘请第三方顾问进行客观评估制定清晰的迁移和回滚方案结语云部署没有"一刀切"的最佳方案，每种方式都有其独特的价值和适用场景。重要的是基于企业的实际需求、技术实力和发展战略，选择最适合的部署模式。随着技术的发展和业务需求的变化，云部署策略也需要持续优化和调整。在云时代，灵活性和适应性比任何时候都更加重要。希望本文能为您在云部署的决策过程中提供有价值的参考。

以 Redis Cluster 为例，它是如何在 CAP 中做权衡的？其数据分片和故障转移机制分别体现了对哪些特性的优先保障？

当数据库表数据量达到千万级时，查询性能显著下降，除了添加索引，还有哪些核心优化手段？

数据库的 ACID 特性中，隔离性（Isolation） 是如何通过不同的隔离级别实现的？以 InnoDB 为例，说明其默认隔离级别（可重复读）是如何避免脏读、不可重复读，却仍可能出现幻读的？

华为云提供了丰富的数据库产品矩阵，覆盖关系型、非关系型、数据仓库等多个场景。本文将全面介绍如何使用华为云数据库服务。一、华为云数据库产品矩阵数据库类型主要产品适用场景关系型RDS for MySQL/PostgreSQL/SQL Server传统业务系统、ERP、CRM分布式GaussDB(for MySQL/OpenGauss)金融核心系统、高并发业务NoSQLDDS（文档型）、Redis（缓存）、Cassandra（宽表）物联网、实时推荐、内容管理数据仓库DWS（数据仓库服务）数据分析、BI报表、大数据处理迁移工具DRS（数据复制服务）数据库迁移、同步二、快速入门：创建第一个数据库实例1. 创建RDS for MySQL实例步骤一：登录控制台访问 华为云控制台选择"数据库" > "关系型数据库 RDS"步骤二：配置实例yaml # 实例配置示例实例规格: 2vCPUs | 4GB RAM存储类型: SSD云盘存储空间: 100GB数据库版本: MySQL 8.0虚拟私有云: vpc-default安全组: sg-database步骤三：网络配置建议将数据库部署在私有网络内通过内网地址访问确保安全性如需公网访问，谨慎配置安全组规则2. 通过命令行创建（使用Huawei Cloud CLI）bash # 安装华为云CLIpip install huaweicloud-sdk-cli# 配置认证信息hwcloud configure# 输入AK/SK、区域等信息# 创建MySQL实例hwcloud rds instance create \ --name my-first-db \ --datastore-type MySQL \ --version 8.0 \ --flavor rds.mysql.s1.medium \ --volume size=100,type=ULTRAHIGH \ --vpc-id vpc-123456 \ --subnet-id subnet-123456 \ --security-group-id sg-123456三、数据库连接与管理1. 内网连接示例代码python # Python连接示例import pymysqlimport huaweicloud_sdk_rdsdef get_db_connection(): # 推荐从环境变量获取敏感信息 endpoint = "rds-xxxx.huaweicloud.com" username = "admin" password = os.getenv('DB_PASSWORD') database = "mydb" try: connection = pymysql.connect( host=endpoint, user=username, password=password, database=database, charset='utf8mb4', cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor ) return connection except Exception as e: print(f"Database connection failed: {e}") return None# 使用连接with get_db_connection() as conn: with conn.cursor() as cursor: cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE status = 'active'") results = cursor.fetchall() for row in results: print(f"User: {row['username']}")2. 使用数据库管理工具DAS（数据管理服务）功能：SQL操作窗口实时性能监控慢SQL分析数据库诊断四、数据迁移实战1. 使用DRS迁移本地MySQL到华为云迁移步骤：预检查：源库和目标库兼容性检查全量迁移：基础数据一次性迁移增量同步：实时同步变化数据业务切换：验证后切换流量配置示例：sql -- 创建迁移账号（源数据库）CREATE USER 'migration_user'@'%' IDENTIFIED BY 'SecurePass123!';GRANT SELECT, RELOAD, LOCK TABLES, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'migration_user'@'%';FLUSH PRIVILEGES;2. 使用Data Studio进行数据开发sql -- 创建示例表CREATE TABLE orders ( order_id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, user_id INT NOT NULL, amount DECIMAL(10,2) NOT NULL, status ENUM('pending', 'completed', 'cancelled') DEFAULT 'pending', create_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, INDEX idx_user_id (user_id), INDEX idx_create_time (create_time)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;-- 插入示例数据INSERT INTO orders (user_id, amount, status) VALUES(1001, 299.99, 'completed'),(1002, 159.50, 'pending'),(1003, 599.00, 'completed');五、高级功能与最佳实践1. 自动备份与恢复备份策略配置：全量备份：每周一次，保留4周增量备份：每天一次，保留7天日志备份：每30分钟一次，保留7天恢复示例：bash # 通过CLI创建恢复实例hwcloud rds backup restore \ --instance-id original-instance-id \ --backup-id backup-123456 \ --name restored-instance2. 读写分离配置python # 读写分离连接池配置from sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy.orm import sessionmaker# 写连接（主实例）write_engine = create_engine( 'mysql+pymysql://user:pass@master-endpoint:3306/db')# 读连接（只读实例）read_engine = create_engine( 'mysql+pymysql://user:pass@readonly-endpoint:3306/db')# 使用示例def get_user(user_id): # 使用读实例 with read_engine.connect() as conn: result = conn.execute(f"SELECT * FROM users WHERE id = {user_id}") return result.fetchone()def update_user(user_id, data): # 使用写实例 with write_engine.connect() as conn: conn.execute(f"UPDATE users SET name='{data['name']}' WHERE id={user_id}") conn.commit()3. 监控与告警设置关键监控指标：CPU使用率（阈值：>80%）内存使用率（阈值：>85%）磁盘使用率（阈值：>90%）活跃连接数（阈值：>最大连接的80%）告警配置示例：bash # 创建CPU使用率告警hwcloud ces alarm create \ --name "rds-cpu-alert" \ --metric-name cpu_util \ --threshold 80 \ --comparison-operator ">" \ --alarm-action "notification=urn:smn:region:project:topic-name"六、成本优化建议实例选型：根据业务负载选择合适规格存储优化：使用冷热数据分离策略自动启停：为开发测试环境配置自动启停计划预留券：长期使用的实例购买预留券节省成本七、安全最佳实践网络隔离：使用VPC和子网隔离数据库访问控制：配置安全组和白名单数据加密：启用TDE透明数据加密审计日志：开启SQL审计功能定期轮转：定期更换数据库密码总结华为云数据库服务提供了从入门到企业级的完整解决方案。通过本文的指导，您可以快速上手并在生产环境中高效使用华为云数据库。关键要点包括：根据业务需求选择合适的数据库产品使用DRS工具简化迁移过程配置监控告警确保服务稳定性实施安全最佳实践保护数据资产通过成本优化策略降低总体拥有成本建议在实际使用中结合华为云官方文档和最佳实践指南，逐步构建稳定高效的数据库架构。

wrong answer {"error_code":"disk_head_action_error","score":"0.0000","timestamp":"25967","action":"read","role":"player","disk":"1","message":"Non-jump actions must end with a '#'."}                                                          PS E:\competition\huawei_competition>      这个是详细报错内容，

数据库与AI的融合正在推动着数据管理与分析进入一个全新的时代。数据库借助AI发展的方式主要体现在以下几个方面：一、自动化与智能化管理自动化数据库调优：通过机器学习模型，AI可以分析数据库的查询模式和性能瓶颈，自动优化索引、查询计划和资源分配。AI能够持续学习和改进，从而保持数据库的高效运行。预测性维护：利用历史数据和机器学习算法，AI可以预测未来的数据趋势和性能问题，提前采取措施，避免潜在的问题发生。智能查询优化：AI可以实时分析正在执行的查询，动态调整查询计划，提高查询效率。智能数据清洗：自动识别和纠正数据中的错误和不一致，提高数据质量。二、数据处理与分析能力的提升支持多模态数据：随着AI应用生成的数据量增加且类型多样化（结构化、半结构化和非结构化），数据库需要具备处理和存储不同类型数据的能力。AI技术可以帮助数据库更好地处理这些多模态数据，满足复杂的数据需求。向量检索与索引：在AI时代，支持向量检索已经成为显性需求。通过集成向量检索功能，数据库可以更高效地处理基于向量的查询，满足深度学习和机器学习模型的训练与预测需求。复杂数据分析：AI应用对复杂数据分析提出更高的需求，数据库需要支持复杂SQL查询优化，提升查询性能。未来数据库需要支持精确/模糊查询的复杂融合查询，以满足深度学习和机器学习模型的训练与预测需求。三、数据安全性增强异常检测与行为分析：通过机器学习算法，数据库AI可以实时监控数据库的操作和访问行为，检测异常活动。当检测到异常行为时，AI可以自动触发安全策略，如限制访问、锁定账户或通知管理员。自动化安全策略：数据库AI可以根据安全威胁和风险评估，自动生成和应用安全策略，如配置防火墙规则、加密策略和访问控制策略。四、跨平台与多云支持随着云计算的发展，数据库需要支持更多的数据库平台和云环境。AI技术可以帮助数据库实现更灵活的跨平台和多云支持，提供更加可扩展的解决方案。五、实际应用案例电商平台：通过自动化调优和智能查询优化，电商平台将数据库响应时间缩短了30%，同时降低了服务器资源消耗。金融机构：通过异常检测和行为分析，金融机构成功防止了一次大规模的数据泄露事件，保护了客户的敏感信息。这些案例展示了数据库借助AI技术在提升性能、优化管理、增强安全性等方面的实际应用效果。综上所述，数据库借助AI技术可以实现自动化与智能化管理、提升数据处理与分析能力、增强数据安全性以及实现跨平台与多云支持等多方面的优势。这些优势将推动数据库技术不断向前发展，为各行各业提供更加高效、智能的数据解决方案。

优化在进行MySQL的优化之前，必须要了解的就是MySQL的查询过程，很多查询优化工作实际上就是遵循一些原则，让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。注：优化有风险，涉足需谨慎  优化可能带来的问题？优化不总是对一个单纯的环境进行，还很可能是一个复杂的已投产的系统；优化手段本来就有很大的风险，只不过你没能力意识到和预见到；任何的技术可以解决一个问题，但必然存在带来一个问题的风险；对于优化来说解决问题而带来的问题，控制在可接受的范围内才是有成果；保持现状或出现更差的情况都是失败！优化的需求？稳定性和业务可持续性，通常比性能更重要；优化不可避免涉及到变更，变更就有风险；优化使性能变好，维持和变差是等概率事件；切记优化，应该是各部门协同，共同参与的工作，任何单一部门都不能对数据库进行优化！所以优化工作，是由业务需要驱使的！ 优化什么？在数据库优化上有两个主要方面：即安全与性能。安全->数据可持续性；性能->数据的高性能访问。 优化的范围有哪些？存储、主机和操作系统方面：主机架构稳定性；I/O规划及配置；Swap交换分区；OS内核参数和网络问题。应用程序方面：应用程序稳定性；SQL语句性能；串行访问资源；性能欠佳会话管理；这个应用适不适合用MySQL。数据库优化方面：内存；数据库结构（物理&逻辑）；实例配置。不管是设计系统、定位问题还是优化，都可以按照这个顺序执行。 优化维度数据库优化维度有四个：硬件、系统配置、数据库表结构、SQL及索引。 优化选择：优化成本：硬件>系统配置>数据库表结构>SQL及索引。优化效果：硬件<系统配置<数据库表结构<SQL及索引。 优化思路定位问题点吮吸：硬件-->系统-->应用-->数据库-->架构（高可用、读写分离、分库分表）。处理方向：明确优化目标、性能和安全的折中、防患未然。 硬件优化主机方面：根据数据库类型，主机CPU选择、内存容量选择、磁盘选择：平衡内存和磁盘资源；随机的I/O和顺序的I/O；主机 RAID卡的BBU（Battery Backup Unit）关闭。 CPU的选择：CPU的两个关键因素：核数、主频根据不同的业务类型进行选择：CPU密集型：计算比较多，OLTP - 主频很高的cpu、核数还要多IO密集型：查询比较，OLAP - 核数要多，主频不一定高的 内存的选择：OLAP类型数据库，需要更多内存，和数据获取量级有关。OLTP类型数据一般内存是Cpu核心数量的2倍到4倍，没有最佳实践。 存储方面：根据存储数据种类的不同，选择不同的存储设备；配置合理的RAID级别（raid5、raid10、热备盘）；对与操作系统来讲，不需要太特殊的选择，最好做好冗余（raid1）（ssd、sas、sata）。raid卡：主机raid卡选择：实现操作系统磁盘的冗余（raid1）；平衡内存和磁盘资源；随机的I/O和顺序的I/O；主机raid卡的BBU（Battery Backup Unit）要关闭。 网络设备方面使用流量支持更高的网络设备（交换机、路由器、网线、网卡、HBA卡）注意：以上这些规划应该在初始设计系统时就应该考虑好。 服务器硬件优化自带管理设备：远程控制卡（FENCE设备：ipmi ilo idarc）、开关机、硬件监控。第三方的监控软件、设备（snmp、agent）对物理设施进行监控。存储设备：自带的监控平台。EMC2（hp收购了）、 日立（hds）、IBM低端OEM hds、高端存储是自己技术，华为存储。系统优化CPU：基本不需要调整，在硬件选择方面下功夫即可。 内存：基本不需要调整，在硬件选择方面下功夫即可。 SWAP：MySQL尽量避免使用swap。阿里云的服务器中默认swap为0。 IO ：raid、no lvm、ext4或xfs、ssd、IO调度策略。 Swap调整(不使用swap分区)/proc/sys/vm/swappiness的内容改成0（临时），/etc/sysctl. conf上添加vm.swappiness=0（永久）这个参数决定了Linux是倾向于使用swap，还是倾向于释放文件系统cache。在内存紧张的情况下，数值越低越倾向于释放文件系统cache。当然，这个参数只能减少使用swap的概率，并不能避免Linux使用swap。 数据库优化按方向分类：SQL优化方向：执行计划、索引、SQL改写。架构优化方向：高可用架构、高性能架构、分库分表。按照分类设计：存储引擎，字段类型，范式与逆范式功能：索引，缓存，分区分表。架构：主从复制，读写分离，负载均衡。合理SQL：测试，经验。 数据库参数优化调整实例整体（高级优化，扩展）：thread_concurrency：# 并发线程数量个数sort_buffer_size：# 排序缓存read_buffer_size：# 顺序读取缓存read_rnd_buffer_size：# 随机读取缓存key_buffer_size：# 索引缓存thread_cache_size：# (1G—>8, 2G—>16, 3G—>32, >3G—>64) 连接层（基础优化）设置合理的连接客户和连接方式：max_connections # 最大连接数，看交易笔数设置 max_connect_errors # 最大错误连接数，能大则大connect_timeout # 连接超时max_user_connections # 最大用户连接数skip-name-resolve # 跳过域名解析wait_timeout # 等待超时back_log # 可以在堆栈中的连接数量 SQL层（基础优化）query_cache_size：查询缓存 >>> OLAP类型数据库,需要重点加大此内存缓存，但是一般不会超过GB。对于经常被修改的数据，缓存会立马失效。我们可以实用内存数据库（redis、memecache），替代他的功能。 存储引擎层（innodb基础优化参数）default-storage-engineinnodb_buffer_pool_size # 没有固定大小，50%测试值，看看情况再微调。但是尽量设置不要超过物理内存70%innodb_file_per_table=(1,0)innodb_flush_log_at_trx_commit=(0,1,2) # 1是最安全的，0是性能最高，2折中binlog_syncInnodb_flush_method=(O_DIRECT, fdatasync)innodb_log_buffer_size # 100M以下innodb_log_file_size # 100M 以下innodb_log_files_in_group # 5个成员以下,一般2-3个够用（iblogfile0-N）innodb_max_dirty_pages_pct # 达到百分之75的时候刷写 内存脏页到磁盘。log_binmax_binlog_cache_size # 可以不设置max_binlog_size # 可以不设置innodb_additional_mem_pool_size #小于2G内存的机器，推荐值是20M。32G内存以上100M SQL优化1. 选取最适用的字段属性MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。2. 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如，我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉，就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来，然后将结果传递给主查询，如下所示：DELETE  FROM customerinfo WHERE CustomerID  NOT in (SELECT customerid FROM salesinfo)使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。但是，有些情况下，子查询可以被更有效率的连接（JOIN）..替代。例如，假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来，可以用下面这个查询完成： SELECT *  FROM customerinfo WHERE customerid  NOT IN (SELECT customerid FROM salesinfo)如果使用连接（JOIN）..来完成这个查询工作，速度将会快很多。尤其是当salesinfo表中对CustomerID建有索引的话，性能将会更好，查询如下： SELECT *  FROM customerinfo LEFT JOIN salesinfo ON customerinfo.customerid = salesinfo.customerid WHERE salesinfo.customerid   IS NULL连接（JOIN）..之所以更有效率一些，是因为MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。3. 使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表MySQL从4.0的版本开始支持union查询，它可以把需要使用临时表的两条或更多的select查询合并的一个查询中。在客户端的查询会话结束的时候，临时表会被自动删除，从而保证数据库整齐、高效。使用union来创建查询的时候，我们只需要用UNION作为关键字把多个select语句连接起来就可以了，要注意的是所有select语句中的字段数目要想同。下面的例子就演示了一个使用UNION的查询。 SELECT name,phone  FROM client UNIONSELECT name,birthdate  FROM author  UNIONSELECT name,supplier FROM product4. 事务尽管我们可以使用子查询（Sub-Queries）、连接（JOIN）和联合（UNION）来创建各种各样的查询，但不是所有的数据库操作都可以只用一条或少数几条SQL语句就可以完成的。更多的时候是需要用到一系列的语句来完成某种工作。在这种情况下，当这个语句块中的某一条语句运行出错的时候，整个语句块的操作就会变得不确定起来。设想一下，要把某个数据同时插入两个相关联的表中，可能会出现这样的情况：第一个表中成功更新后，数据库突然出现意外状况，造成第二个表中的操作没有完成，这样，就会造成数据的不完整，甚至会破坏数据库中的数据。要避免这种情况，就应该使用事务，它的作用是：要么语句块中每条语句都操作成功，要么都失败。换句话说，就是可以保持数据库中数据的一致性和完整性。事物以BEGIN关键字开始，COMMIT关键字结束。在这之间的一条SQL操作失败，那么，ROLLBACK命令就可以把数据库恢复到BEGIN开始之前的状态。BEGIN;  INSERT   INTO   salesinfo   SET   customerid=14;  UPDATE   inventory   SET   quantity =11   WHERE   item='book';COMMIT;事务的另一个重要作用是当多个用户同时使用相同的数据源时，它可以利用锁定数据库的方法来为用户提供一种安全的访问方式，这样可以保证用户的操作不被其它的用户所干扰。5. 锁定表尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法，但却因为它的独占性，有时会影响数据库的性能，尤其是在很大的应用系统中。由于在事务执行的过程中，数据库将会被锁定，因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。如果一个数据库系统只有少数几个用户来使用，事务造成的影响不会成为一个太大的问题；但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统，例如访问一个电子商务网站，就会产生比较严重的响应延迟。其实，有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。 LOCK TABLE inventory WRITE SELECT quantity  FROM   inventory   WHERE Item='book';...UPDATE   inventory   SET   Quantity=11   WHERE Item='book';UNLOCKTABLES这里，我们用一个select语句取出初始数据，通过一些计算，用update语句将新值更新到表中。包含有WRITE关键字的LOCKTABLE语句可以保证在UNLOCKTABLES命令被执行之前，不会有其它的访问来对inventory进行插入、更新或者删除的操作。6. 使用外键锁定表的方法可以维护数据的完整性，但是它却不能保证数据的关联性。这个时候我们就可以使用外键。例如，外键可以保证每一条销售记录都指向某一个存在的客户。在这里，外键可以把customerinfo表中的customerid映射到salesinfo表中customerid，任何一条没有合法customerid的记录都不会被更新或插入到salesinfo中。CREATE  TABLE   customerinfo( customerid   int primary key) engine = innodb;​CREATE  TABLE   salesinfo( salesid int not null,customerid  int not null, primary key(customerid,salesid),foreign key(customerid) references customerinfo(customerid) on delete cascade)engine = innodb;注意例子中的参数 「on delete cascade」。该参数保证当customerinfo表中的一条客户记录被删除的时候，salesinfo表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除。如果要在MySQL中使用外键，一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表InnoDB类型。该类型不是MySQL表的默认类型。定义的方法是在CREATE TABLE语句中加上engine=INNODB。如例中所示。7. 使用索引索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX(),MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。那该对哪些字段建立索引呢？一般说来，索引应建立在那些将用于JOIN,WHERE判断和ORDERBY排序的字段上。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。对于一个ENUM类型的字段来说，出现大量重复值是很有可能的情况例如customerinfo中的“province”..字段，在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助；相反，还有可能降低数据库的性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引，也可以使用ALTERTABLE或CREATEINDEX在以后创建索引。此外，MySQL从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。全文索引在MySQL中是一个FULLTEXT类型索引，但仅能用于MyISAM类型的表。对于一个大的数据库，将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTERTABLE或CREATEINDEX创建索引，将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中，执行过程将会非常慢。8. 优化的查询语句绝大多数情况下，使用索引可以提高查询的速度，但如果SQL语句使用不恰当的话，索引将无法发挥它应有的作用。下面是应该注意的几个方面。首先，最好是在相同类型的字段间进行比较的操作在MySQL3.23版之前，这甚至是一个必须的条件。例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较；但是作为特殊的情况，在CHAR类型的字段和VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候，可以将它们进行比较。其次，在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作例如，在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时，将会使索引不能发挥应有的作用。所以，下面的两个查询虽然返回的结果一样，但后者要比前者快得多。第三，在搜索字符型字段时，我们有时会使用LIKE关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。SELECT *  FROM books  WHERE name  like   "MySQL%"但是如果换用下面的查询，返回的结果一样，但速度就要快上很多：SELECT *  FROM books  WHERE name >=  "MySQL"  and name <"MySQM"最后，应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换，因为转换过程也会使索引变得不起作用。

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云服务器访问云数据库，不在同一区域的然后我用公网连接云服务器，能够访问云数据库内网吗

云数据库：1组建比较吃网速，线下活动现场的网络条件有限，会浪费时间影响体验。2没有体验版本，运用若不删除会产生费用ai应用引擎：1不自行添加模块的话功能较为局限2功能模块较少codearts：1体验很好平台的流畅度很好，简单易操作2可以向0代码再发展，更易上手，使开发者减负

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云技术精髓活动笔记分享 - 云上的存储引言在云计算的生态系统中，数据存储是核心的组成部分。为了帮助入门级开发者更好地理解和应用云存储技术，本笔记将详细记录华为云技术精髓认证课程中“云上的存储”章节的学习内容和心得体会。目录存储云服务概览对象存储服务OBS云硬盘服务EVS与本地磁盘弹性文件服务SFS1. 存储云服务概览云存储服务是一种通过网络提供可扩展、灵活、按需访问的数据存储解决方案。它允许用户存储和检索数据，而无需直接管理底层硬件。1.1 云存储的类型块存储：提供块级别的数据存储，适用于虚拟机实例。文件存储：提供文件级别的数据存储，适用于需要文件系统接口的应用。对象存储：提供非结构化数据的存储，适用于大容量数据。1.2 云存储的优势可扩展性：根据需求动态调整存储容量。高可用性：数据在多个位置复制，确保数据不会丢失。成本效益：按使用量付费，无需前期大量投资。2. 对象存储服务OBS对象存储服务（OBS）是一种适用于存储非结构化数据的服务，例如图片、视频和日志文件。2.1 OBS的特点高可靠性：数据多副本存储。可扩展性：自动扩展存储容量。低成本：按实际使用量付费。2.2 OBS的使用场景大数据分析：存储大量非结构化数据。网站托管：提供静态网站内容。备份与归档：长期存储备份数据。3. 云硬盘服务EVS与本地磁盘云硬盘服务（EVS）是一种高性能的块存储服务，它提供持久化的数据存储，适用于数据库和高性能计算场景。3.1 EVS的特点高性能：低延迟，高IOPS。持久性：数据持久存储，实例删除后数据依然保留。灵活性：支持在线扩展容量和快照功能。3.2 EVS与本地磁盘的比较性能：EVS通常提供更高的IOPS和吞吐量。成本：本地磁盘成本较低，但可扩展性差。持久性：EVS提供数据持久性，本地磁盘则不具备。4. 弹性文件服务SFS弹性文件服务（SFS）是一种分布式文件存储服务，它支持标准的文件系统接口，适用于需要共享文件存储的应用场景。4.1 SFS的特点高性能：支持高并发访问。易用性：兼容POSIX标准，易于集成现有应用。弹性：按需扩展文件系统容量。4.2 SFS的使用场景多媒体处理：存储和处理大量视频和音频文件。分布式应用：需要共享文件存储的分布式应用。开发和测试环境：提供灵活的文件存储解决方案。实验心得通过实验，我深刻理解了不同云存储服务的使用场景和配置方法。在实践中，我学会了如何根据不同的应用需求选择合适的存储服务。例如，对于需要高IOPS的数据库应用，我会选择EVS；而对于需要大容量、低成本存储的媒体文件，我会选择OBS。学习方法分享理论结合实践：通过实际操作来加深对理论知识的理解。多资源学习：利用官方文档、在线课程和社区论坛等多种资源。案例分析：研究实际案例，理解不同存储服务在现实世界中的应用。结语云存储是云计算中不可或缺的一部分，它为数据的存储、管理和分析提供了强大的支持。通过本课程的学习，我们不仅掌握了云存储的基础知识，还学会了如何在实际应用中选择合适的存储服务。希望这份笔记能为其他学员的学习提供参考和帮助。