深入理解java虛擬機系列初篇(一):為什麼要學習JVM?

前言
本來想着關於寫JVM這個專欄,直接寫知識點乾貨的,但是想着還是有必要開篇講一下為什麼要學習JVM,這樣的話讓一些學習者心裏有點底的感覺比較好…

原因一:面試

不得不說,隨着互聯網門檻越來越高,JVM知識也是中高級程序員階段必問的一個話題!現在不像以前了,以前會點html都好找工作,現在由於學習軟件的人越來越多,而且每年大學生都在畢業(而老一輩的也很少換工作)人只會越來越多,隨便在大街上拉一個頭髮茂盛的大叔都可能就是搞軟件的,現在有一股妖風,不管啥公司都慢慢像阿里這樣的大公司靠近,面試不問點jvm、併發、分佈式都不好意思(雖然公司可能沒有用到,雖然可能僅僅CURD),老是覺得問問這些顯得逼格高點,不管處於什麼原因很多公司的確都是這樣的!

所以我不得不相信很多人一開始接觸 Java 虛擬機只是因為面試需要用到,所以硬着頭皮去學。所以很多人對於為什麼要學虛擬機這個問題,一致的答案皆是:因為面試。

其實學習JVM並不僅僅在於面試,而在於更深入地理解 Java 這門語言,以及為未來排查線上問題打下基礎。其實說白了,還是得先 好(通)好(過)學(面)java(試)….

然而現實就是這樣,畢竟現實源於生活!也正是因為生活學習JVM為了面試的同時也為今後更好的學習java打下了基礎!

原因二:為了深入地理解 Java 這門語言

學習 Java 虛擬機能深入地理解 Java 這門語言。對於剛剛工作一兩年的朋友來說,各個 API 都沒用熟,自然不會去深入研究 Java 中的各種細節。如果你這輩子只甘心做一個平庸的Java碼農,那麼你完全沒有必要去學習JVM相關的知識。

但對於工作了三年以後的朋友來說,很多時候你要解決一個問題必須深入到字節碼層次去分析,你才能得到準確的結論,而字節碼就是虛擬機的一部分。

深入地理解 Java 這門語言實例:

1、我們常用的布爾型 Boolean,我們都知道它有兩個值,true 和 false。但你們知道其實在運行時,Java 虛擬機是沒有布爾型 Boolean 這種類型的。Boolean 型在虛擬機中使用整型的 1 和 0 表示。

2、我們都知道類路徑和類名唯一確定一個類,但事實上並不是這樣。或者說,我們前面說的結論只是表面上的。如果深入到虛擬機層面來說,類加載器、類路徑、類名才唯一決定一個類。也就是說,如果兩個不同的類加載器它們加載同一個 class 類文件,那這兩個類加載器加載的類就是不同的。

以上兩個例子如果你不懂虛擬機的一些基礎知識,那麼你就很難深入理解一些細節。

不說別的,就光和同事聊天,同事說到什麼新生代老年代問你一個GC日誌排查,你沒有JVM基礎,賊尬,那個時候你就只會喊我C牛B….

原因三:學習虛擬機是為了今後更好的解決線上排查問題

學習虛擬機是為線上排查問題打下基礎。我們知道我們一個 Java 應用部署在線上機器上,肯定時不時會出現問題。除去網絡、系統本身問題,很多時候 Java 應用出現問題,就是 Java 虛擬機的內存出現了問題。要麼是內存溢出了,要麼是 GC 頻繁導致響應慢等等。

那如何解決這些問題呢?首先,你必須學會看懂日誌吧。那麼你就必須要看得懂 GC 日誌,這是 Java 虛擬機內容的一部分。你看懂了 GC 日誌,那麼你就得明白什麼是年輕代、老年代、永久代、元數據區等,這些就是 Java 虛擬機的內存模型。你懂了 Java 虛擬機的內存模型,那你就得知道 Java 虛擬機是如何進行垃圾回收的,它們使用的垃圾回收算法是怎樣的,它們有何優缺點。接下來就是各種垃圾回收器的特性。

你看,這一切東西都是相關聯的。你想要解決線上的 Java 應用崩潰問題,那麼你就必須學會 GC 日誌。要看懂 GC 日誌,就必須學習 Java 虛擬機內存模型。要看懂 Java 虛擬機內存模型,你就要學會垃圾回收機制等等。

學習JVM的好處

學習JVM對於一個Java程序員的好處大概可以概括為下六點:

1、能夠明白為什麼Java最早期被稱為解釋型語言,而後來為什麼又被大家叫做解釋與編譯並存的語言(了解JVM中解釋器以及即時編譯器就可以回答這個問題);
2、你能夠理解動態編譯與靜態編譯的區別,以及動態編譯相對於靜態編譯到底有什麼好處(JVM JIT);
3、能夠利用一些工具,jmap, jvisualvm, jstat, jconsole等工具可以輔助你觀察Java應用在運行時堆的布局情況,由此你可以通過調整JVM相關參數提高Java應用的性能;
4、可以清楚知道Java程序是如何執行的;
5、可以明白為什麼Java等高級語言具有可移植性強的特性。 其實這個問題相當於“為什麼C/C++程序員需要學體繫結構與編譯原理?“
6、能夠知道你的頭髮是怎麼沒有的

關於我之後的JVM專欄

其實在開始寫JVM專欄之前就很想寫一個併發編程專欄了,想了很久,最後還是決定先寫一個JVM專欄!學習JVM有一個最大的特點就是….學了就忘,嗯哼~

由於虛擬機種類繁多這裏就不一一列舉,最常用的就是Hotspot虛擬機(翻譯過來就是 熱 地點、斑點,理解為熱點也行)以後該專欄都是以Hotspot虛擬機為準的文章。

如果想要更深入的理解JVM推薦看周志明老師的《深入理解Java虛擬機》。實戰類型的,可以看葛一鳴老師的《實戰Java虛擬機》

為了方便大家學習JVM,不用去網上找相關書籍,博主準備了周志明老師的《深入理解Java虛擬機》电子書,慢慢啃吧hhhhhhhh…

周志明老師的《深入理解Java虛擬機》:
提取碼:i3xz

以下是本JVM專欄的文章:

盡量抽空更新…

再次提醒:學習JVM有一個最大的特點就是….學了就忘,嗯哼~

最後,歡迎各位關注我的公眾號,一起探討技術,嚮往技術,追求技術…

參考:
《深入理解Java虛擬機》

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01-MyBatis啟動流程分析

目錄

MyBatis簡單介紹

MyBatis是一個持久層框架,使用簡單,學習成本較低。可以執行自己手寫的SQL語句,比較靈活。但是MyBatis的自動化程度不高,移植性也不高,有時從一個數據庫遷移到另外一個數據庫的時候需要自己修改配置。

一個Mybatis最簡單的使用列子如下:

public class UserDaoTest {

    private SqlSessionFactory sqlSessionFactory;

    @Before
    public void setUp() throws Exception{
        ClassPathResource resource = new ClassPathResource("mybatis-config.xml");
        InputStream inputStream = resource.getInputStream();
        sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(inputStream);
    }

    @Test
    public void selectUserTest(){
        String id = "{0003CCCA-AEA9-4A1E-A3CC-06D884BA3906}";
        SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
        CbondissuerMapper cbondissuerMapper = sqlSession.getMapper(CbondissuerMapper.class);
        Cbondissuer cbondissuer = cbondissuerMapper.selectByPrimaryKey(id);
        System.out.println(cbondissuer);
        sqlSession.close();
    }

}
  • 從配置文件(通常是XML文件)得到SessionFactory;
  • 從SessionFactory得到SQLSession;
  • 通過SqlSession進行CRUD和事務的操作;
  • 執行完相關操作之後關閉Session。

啟動流程分析

本博客只涉及創建SessionFactory,以及從SessionFactory獲取SqlSession的流程。具體執行Sql的流程會在其他博客中分析。

ClassPathResource resource = new ClassPathResource("mybatis-config.xml");
InputStream inputStream = resource.getInputStream();
sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(inputStream);

通過上面代碼發現,創建SqlSessionFactory的代碼在SqlSessionFactoryBuilder中,進去一探究竟:

//整個過程就是將配置文件解析成Configration對象,然後創建SqlSessionFactory的過程
//Configuration是SqlSessionFactory的一個內部屬性
public SqlSessionFactory build(InputStream inputStream, String environment, Properties properties) {
    try {
      XMLConfigBuilder parser = new XMLConfigBuilder(inputStream, environment, properties);
      return build(parser.parse());
    } catch (Exception e) {
      throw ExceptionFactory.wrapException("Error building SqlSession.", e);
    } finally {
      ErrorContext.instance().reset();
      try {
        inputStream.close();
      } catch (IOException e) {
        // Intentionally ignore. Prefer previous error.
      }
    }
  }
    
  public SqlSessionFactory build(Configuration config) {
    return new DefaultSqlSessionFactory(config);
  }

下面我們看下解析配置文件過程中的一些細節。

先給出一個配置文件的列子:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE configuration
        PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN"
        "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">
<configuration>
    <!--SqlSessionFactoryBuilder中配置的配置文件的優先級最高;config.properties配置文件的優先級次之;properties標籤中的配置優先級最低 -->
    <properties resource="org/mybatis/example/config.properties">
      <property name="username" value="dev_user"/>
      <property name="password" value="F2Fa3!33TYyg"/>
    </properties>

    <!--一些重要的全局配置-->
    <settings>
    <setting name="cacheEnabled" value="true"/>
    <!--<setting name="lazyLoadingEnabled" value="true"/>-->
    <!--<setting name="multipleResultSetsEnabled" value="true"/>-->
    <!--<setting name="useColumnLabel" value="true"/>-->
    <!--<setting name="useGeneratedKeys" value="false"/>-->
    <!--<setting name="autoMappingBehavior" value="PARTIAL"/>-->
    <!--<setting name="autoMappingUnknownColumnBehavior" value="WARNING"/>-->
    <!--<setting name="defaultExecutorType" value="SIMPLE"/>-->
    <!--<setting name="defaultStatementTimeout" value="25"/>-->
    <!--<setting name="defaultFetchSize" value="100"/>-->
    <!--<setting name="safeRowBoundsEnabled" value="false"/>-->
    <!--<setting name="mapUnderscoreToCamelCase" value="false"/>-->
    <!--<setting name="localCacheScope" value="STATEMENT"/>-->
    <!--<setting name="jdbcTypeForNull" value="OTHER"/>-->
    <!--<setting name="lazyLoadTriggerMethods" value="equals,clone,hashCode,toString"/>-->
    <!--<setting name="logImpl" value="STDOUT_LOGGING" />-->
    </settings>

    <typeAliases>

    </typeAliases>

    <plugins>
        <plugin interceptor="com.github.pagehelper.PageInterceptor">
            <!--默認值為 false,當該參數設置為 true 時,如果 pageSize=0 或者 RowBounds.limit = 0 就會查詢出全部的結果-->
            <!--如果某些查詢數據量非常大,不應該允許查出所有數據-->
            <property name="pageSizeZero" value="true"/>
        </plugin>
    </plugins>

    <environments default="development">
        <environment id="development">
            <transactionManager type="JDBC"/>
            <dataSource type="POOLED">
                <property name="driver" value="com.mysql.jdbc.Driver"/>
                <property name="url" value="jdbc:mysql://10.59.97.10:3308/windty"/>
                <property name="username" value="windty_opr"/>
                <property name="password" value="windty!234"/>
            </dataSource>
        </environment>
    </environments>

    <databaseIdProvider type="DB_VENDOR">
        <property name="MySQL" value="mysql" />
        <property name="Oracle" value="oracle" />
    </databaseIdProvider>

    <mappers>
        <!--這邊可以使用package和resource兩種方式加載mapper-->
        <!--<package name="包名"/>-->
        <!--<mapper resource="./mappers/SysUserMapper.xml"/>-->
        <mapper resource="./mappers/CbondissuerMapper.xml"/>
    </mappers>

</configuration>

下面是解析配置文件的核心方法:

private void parseConfiguration(XNode root) {
    try {
      //issue #117 read properties first
      //解析properties標籤,並set到Configration對象中
      //在properties配置屬性后,在Mybatis的配置文件中就可以使用${key}的形式使用了。
      propertiesElement(root.evalNode("properties"));
      
      //解析setting標籤的配置
      Properties settings = settingsAsProperties(root.evalNode("settings"));
      //添加vfs的自定義實現,這個功能不怎麼用
      loadCustomVfs(settings);
        
      //配置類的別名,配置后就可以用別名來替代全限定名
      //mybatis默認設置了很多別名,參考附錄部分
      typeAliasesElement(root.evalNode("typeAliases"));
        
      //解析攔截器和攔截器的屬性,set到Configration的interceptorChain中
      //MyBatis 允許你在已映射語句執行過程中的某一點進行攔截調用。默認情況下,MyBatis 允許使用插件來攔截的方法調用包括:
      //Executor (update, query, flushStatements, commit, rollback, getTransaction, close, isClosed)
        //ParameterHandler (getParameterObject, setParameters)
        //ResultSetHandler (handleResultSets, handleOutputParameters)
        //StatementHandler (prepare, parameterize, batch, update, query)
      pluginElement(root.evalNode("plugins"));
      
      //Mybatis創建對象是會使用objectFactory來創建對象,一般情況下不會自己配置這個objectFactory,使用系統默認的objectFactory就好了
      objectFactoryElement(root.evalNode("objectFactory"));
      objectWrapperFactoryElement(root.evalNode("objectWrapperFactory"));
      reflectorFactoryElement(root.evalNode("reflectorFactory"));
       
      //設置在setting標籤中配置的配置
      settingsElement(settings);
   
      //解析環境信息,包括事物管理器和數據源,SqlSessionFactoryBuilder在解析時需要指定環境id,如果不指定的話,會選擇默認的環境;
      //最後將這些信息set到Configration的Environment屬性裏面
      environmentsElement(root.evalNode("environments"));
        
      //
      databaseIdProviderElement(root.evalNode("databaseIdProvider"));
        
      //無論是 MyBatis 在預處理語句(PreparedStatement)中設置一個參數時,還是從結果集中取出一個值時, 都會用類型處理器將獲取的值以合適的方式轉換成 Java 類型。解析typeHandler。
      typeHandlerElement(root.evalNode("typeHandlers"));
      //解析Mapper
      mapperElement(root.evalNode("mappers"));
    } catch (Exception e) {
      throw new BuilderException("Error parsing SQL Mapper Configuration. Cause: " + e, e);
    }
}

上面解析流程結束後會生成一個Configration對象,包含所有配置信息,然後會創建一個SqlSessionFactory對象,這個對象包含了Configration對象。

下面是openSession的過程:

private SqlSession openSessionFromDataSource(ExecutorType execType, TransactionIsolationLevel level, boolean autoCommit) {
    Transaction tx = null;
    try {
      final Environment environment = configuration.getEnvironment();
      final TransactionFactory transactionFactory = getTransactionFactoryFromEnvironment(environment);
      tx = transactionFactory.newTransaction(environment.getDataSource(), level, autoCommit);
      //獲取執行器,這邊獲得的執行器已經代理攔截器的功能(見下面代碼)
      final Executor executor = configuration.newExecutor(tx, execType);
      //根據獲取的執行器創建SqlSession
      return new DefaultSqlSession(configuration, executor, autoCommit);
    } catch (Exception e) {
      closeTransaction(tx); // may have fetched a connection so lets call close()
      throw ExceptionFactory.wrapException("Error opening session.  Cause: " + e, e);
    } finally {
      ErrorContext.instance().reset();
    }
  }
//interceptorChain生成代理類,具體參見Plugin這個類的方法
public Executor newExecutor(Transaction transaction, ExecutorType executorType) {
    executorType = executorType == null ? defaultExecutorType : executorType;
    executorType = executorType == null ? ExecutorType.SIMPLE : executorType;
    Executor executor;
    if (ExecutorType.BATCH == executorType) {
      executor = new BatchExecutor(this, transaction);
    } else if (ExecutorType.REUSE == executorType) {
      executor = new ReuseExecutor(this, transaction);
    } else {
      executor = new SimpleExecutor(this, transaction);
    }
    if (cacheEnabled) {
      executor = new CachingExecutor(executor);
    }
    executor = (Executor) interceptorChain.pluginAll(executor);
    return executor;
  }

到此為止,我們已經獲得了SqlSession,拿到SqlSession就可以執行各種CRUD方法了。

簡單總結

對於MyBatis啟動的流程(獲取SqlSession的過程)這邊簡單總結下:

  • SqlSessionFactoryBuilder解析配置文件,包括屬性配置、別名配置、攔截器配置、環境(數據源和事務管理器)、Mapper配置等;解析完這些配置後會生成一個Configration對象,這個對象中包含了MyBatis需要的所有配置,然後會用這個Configration對象創建一個SqlSessionFactory對象,這個對象中包含了Configration對象;
  • 拿到SqlSessionFactory對象后,會調用SqlSessionFactory的openSesison方法,這個方法會創建一個Sql執行器(Executor),這個Sql執行器會代理你配置的攔截器方法
  • 獲得上面的Sql執行器后,會創建一個SqlSession(默認使用DefaultSqlSession),這個SqlSession中也包含了Configration對象,所以通過SqlSession也能拿到全局配置;
  • 獲得SqlSession對象后就能執行各種CRUD方法了。

SQL的具體執行流程見後續博客。

一些重要類總結:

  • SqlSessionFactory
  • SqlSessionFactoryBuilder
  • SqlSession(默認使用DefaultSqlSession)
  • Plugin、InterceptorChain的pluginAll方法

附錄

MyBatis內置別名轉換

//TypeAliasRegistry
registerAlias("string", String.class);

registerAlias("byte", Byte.class);
registerAlias("long", Long.class);
registerAlias("short", Short.class);
registerAlias("int", Integer.class);
registerAlias("integer", Integer.class);
registerAlias("double", Double.class);
registerAlias("float", Float.class);
registerAlias("boolean", Boolean.class);

registerAlias("byte[]", Byte[].class);
registerAlias("long[]", Long[].class);
registerAlias("short[]", Short[].class);
registerAlias("int[]", Integer[].class);
registerAlias("integer[]", Integer[].class);
registerAlias("double[]", Double[].class);
registerAlias("float[]", Float[].class);
registerAlias("boolean[]", Boolean[].class);

registerAlias("_byte", byte.class);
registerAlias("_long", long.class);
registerAlias("_short", short.class);
registerAlias("_int", int.class);
registerAlias("_integer", int.class);
registerAlias("_double", double.class);
registerAlias("_float", float.class);
registerAlias("_boolean", boolean.class);

registerAlias("_byte[]", byte[].class);
registerAlias("_long[]", long[].class);
registerAlias("_short[]", short[].class);
registerAlias("_int[]", int[].class);
registerAlias("_integer[]", int[].class);
registerAlias("_double[]", double[].class);
registerAlias("_float[]", float[].class);
registerAlias("_boolean[]", boolean[].class);

registerAlias("date", Date.class);
registerAlias("decimal", BigDecimal.class);
registerAlias("bigdecimal", BigDecimal.class);
registerAlias("biginteger", BigInteger.class);
registerAlias("object", Object.class);

registerAlias("date[]", Date[].class);
registerAlias("decimal[]", BigDecimal[].class);
registerAlias("bigdecimal[]", BigDecimal[].class);
registerAlias("biginteger[]", BigInteger[].class);
registerAlias("object[]", Object[].class);

registerAlias("map", Map.class);
registerAlias("hashmap", HashMap.class);
registerAlias("list", List.class);
registerAlias("arraylist", ArrayList.class);
registerAlias("collection", Collection.class);
registerAlias("iterator", Iterator.class);

registerAlias("ResultSet", ResultSet.class);

參考

https://blog.csdn.net/luanlouis/article/details/40422941

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理解PostgreSQL的模式、表、空間、用戶間的關係

在平時的工作中,我們經常接觸到數據庫表用戶以及角色的使用,由於經常使用默認的數據庫表空間模式(Schema),所以我們往往忽略了數據庫表空間和模式的概念以及作用。

接下來,先介紹一下模式和表空間的定義以及作用。

什麼是Schema?

一個數據庫包含一個或多個已命名的模式,模式又包含表。模式還可以包含其它對象, 包括數據類型函數操作符等。同一個對象名可以在不同的模式里使用而不會導致衝突; 比如,herschemamyschema都可以包含一個名為mytable的表。 和數據庫不同,模式不是嚴格分離的:只要有權限,一個用戶可以訪問他所連接的數據庫中的任意模式中的對象。

我們需要模式的原因有好多:

  • 允許多個用戶使用一個數據庫而不會幹擾其它用戶。
  • 把數據庫對象組織成邏輯組,讓它們更便於管理。
  • 第三方的應用可以放在不同的模式中,這樣它們就不會和其它對象的名字衝突。

模式類似於操作系統層次的目錄,只不過模式不能嵌套。

什麼是表空間?

表空間是實際的數據存儲的地方。一個數據庫schema可能存在於多個表空間,相似地,一個表空間也可以為多個schema服務。

通過使用表空間,管理員可以控制磁盤的布局。表空間的最常用的作用是優化性能,例如,一個最常用的索引可以建立在非常快的硬盤上,而不太常用的表可以建立在便宜的硬盤上,比如用來存儲用於進行歸檔文件的表。

PostgreSQL表空間、數據庫、模式、表、用戶、角色之間的關係

角色與用戶的關係

PostgreSQL中,存在兩個容易混淆的概念:角色/用戶。之所以說這兩個概念容易混淆,是因為對於PostgreSQL來說,這是完全相同的兩個對象。唯一的區別是在創建的時候:

1.我用下面的psql創建了角色custom:

CREATE ROLE custom PASSWORD 'custom';

接着我使用新創建的角色custom登錄,PostgreSQL給出拒絕信息:

FATAL:role 'custom' is not permitted to log in.

說明該角色沒有登錄權限,系統拒絕其登錄

2.我又使用下面的psql創建了用戶guest:

CREATE USER guest PASSWORD 'guest';

接着我使用guest登錄,登錄成功

難道這兩者有區別嗎?查看文檔,又這麼一段說明:CREATE USER is the same as CREATE ROLE except that it implies LOGIN. —-CREATE USER除了默認具有LOGIN權限之外,其他與CREATE ROLE是完全相同的。

為了驗證這句話,修改custom的權限,增加LOGIN權限:

ALTER ROLE custom LOGIN;

再次用custom登錄,成功!那麼事情就明了了:

CREATE ROLE custom PASSWORD ‘custom’ LOGIN 等同於 CREATE USER custom PASSWORD ‘custom’.

這就是ROLE/USER的區別。

數據庫與模式的關係

模式(schema)是對數據庫(database)邏輯分割。

在數據庫創建的同時,就已經默認為數據庫創建了一個模式–public,這也是該數據庫的默認模式。所有為此數據庫創建的對象(表、函數、試圖、索引、序列等)都是創建在這個模式中的:

1.創建一個數據庫mars

CREATE DATABASE mars;

2.用custom角色登錄到mars數據庫,查看數據庫中的所有模式:\dn

显示結果只有public一個模式。

3.創建一張測試表

CREATE TABLE test(id integer not null);

4.查看當前數據庫的列表:\d;

显示結果是表test屬於模式public.也就是test表被默認創建在了public模式中。

5.創建一個新模式custom,對應於登錄用戶custom

CREATE SCHEMA custom;

ALTER SCHEMA custom OWNER TO custom;

6.再次創建一張test表,這次這張表要指明模式

CREATE TABLE custom.test (id integer not null);

7.查看當前數據庫的列表: \d

显示結果是表test屬於模式custom.也就是這個test表被創建在了custom模式中。

得出結論是:數據庫是被模式(schema)來切分的,一個數據庫至少有一個模式,所有數據庫內部的對象(object)是被創建於模式的。用戶登錄到系統,連接到一個數據庫后,是通過該數據庫的search_path來尋找schema的搜索順序,可以通過命令SHOW search_path;具體的順序,也可以通過SET search_path TO 'schema_name'來修改順序。

官方建議是這樣的:在管理員創建一個具體數據庫后,應該為所有可以連接到該數據庫的用戶分別創建一個與用戶名相同的模式,然後,將search_path設置為$user,即默認的模式是與用戶名相同的模式。

表空間與數據庫的關係

數據庫創建語句:

CREATE DATABASE dbname;

默認的數據庫所有者是當前創建數據庫的角色,默認的表空間是系統的默認表空間pg_default

為什麼是這樣的呢?

因為在PostgreSQL中,數據的創建是通過克隆數據庫模板來實現的,這與SQL SERVER是同樣的機制。由於CREATE DATABASE dbname並沒有指明數據庫模板,所以系統將默認克隆template1數據庫,得到新的數據庫dbname。(By default, the new database will be created by cloning the standard system database template1)

template1數據庫的默認表空間是pg_default,這個表空間是在數據庫初始化時創建的,所以所有template1中的對象將被同步克隆到新的數據庫中。

相對完整的語法應該是這樣的:

CREATE DATABASE dbname TEMPLATE template1 TABLESPACE tablespacename;
ALTER DATABASE dbname OWNER TO custom;

1.連接到template1數據庫,創建一個表作為標記:

CREATE TABLE test(id integer not null);

向表中插入數據

INSERT INTO test VALUES (1);

2.創建一個表空間:

CREATE TABLESPACE tsmars OWNER custom LOCATION '/tmp/data/tsmars';

在此之前應該確保目錄/tmp/data/tsmars存在,並且目錄為空。

3.創建一個數據庫,指明該數據庫的表空間是剛剛創建的tsmars

CREATE DATABASE dbmars TEMPLATE template1 OWNERE custom TABLESPACE tsmars;
ALTER DATABASE dbmars OWNER TO custom;

4.查看系統中所有數據庫的信息:\l+

可以發現,dbmars數據庫的表空間是tsmars,擁有者是custom;

仔細分析后,不難得出結論:

在PostgreSQL中,表空間是一個目錄,裏面存儲的是它所包含的數據庫的各種物理文件

總結

表空間是一個存儲區域,在一個表空間中可以存儲多個數據庫,儘管PostgreSQL不建議這麼做,但我們這麼做完全可行。一個數據庫並不知直接存儲表結構等對象的,而是在數據庫中邏輯創建了至少一個模式,在模式中創建了表等對象,將不同的模式指派該不同的角色,可以實現權限分離,又可以通過授權,實現模式間對象的共享,並且還有一個特點就是:public模式可以存儲大家都需要訪問的對象。

表空間用於定義數據庫對象在物理存儲設備上的位置,不特定於某個單獨的數據庫。數據庫是數據庫對象的物理集合,而schema則是數據庫內部用於組織管理數據庫對象的邏輯集合,schema名字空間之下則是各種應用程序會接觸到的對象,比如表、索引、數據類型、函數、操作符等。

角色(用戶)則是數據庫服務器(集群)全局範圍內的權限控制系統,用於各種集群範圍內所有的對象權限管理。因此角色不特定於某個單獨的數據庫,但角色如果需要登錄數據庫管理系統則必須連接到一個數據庫上。角色可以擁有各種數據庫對象。

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學習數據倉庫之構建

    數據庫有三級模型的概念,在這裏,數據倉庫也是有着三級模型並且是有着相似的思路。

1.概念模型

“信息世界”中的信息結構,也常常借用關係數據庫設計中的E-R方法,不過在數據倉庫的設計是以主題替代實體。

根據業務的範圍和使用來劃分主題

劃分的方法是首先要確定系統邊界,包括了解決策者需求(關注點),需求類型。通過對業務系統的詳細說明,確定數據覆蓋範圍,對數據進行梳理,列出數據主題詳細的清單,了解源數據狀況。

對每個數據主題都作出詳細的解釋,然後經過歸納、分類,整理成各個數據主題域,確定系統包含的主題。列出每個數據主題域包含哪些部分,並對每個數據主題域作出詳細的解釋,最後劃分成主題域概念模型。

2.邏輯模型

邏輯模型的設計是數據倉庫實施中最重要的一步,因為它直接反映了數據分析部門的實際需求和業務規則,同時對物理模型的設計和實現具有指導作用。它的特點就是通過實體和實體之間的關係勾勒出整個企業的數據藍圖和規劃。邏輯模型一般遵循第三範式,與概念模型不同,它主要關注細節性的業務規則,同時需要解決每個主題包含哪些概念範疇和跨主題域的繼承和共享的問題。

根據需求列出需要分析的主題,需求目標緯度指標,緯度層次分析的指標,分析的方法、數據來源等

對於一些緯度存在層次問題,比如說產品存在產品的類別,產品的子類別以及具體的產品

 

 

 在邏輯模型設計中需要考慮粒度層次的劃分。數據倉庫的粒度層次劃分直接影響了數據倉庫模型的設計,通常細粒度的數據模型直接從企業模型選取實體作為邏輯模型的實體,而粗粒度的數據模型需要經過匯總計算得到相應的實體。粒度決定企業數據倉庫的實現方式、性能、靈活性和數據倉庫的數據量。

粒度指的是描述數據的綜合程度。粒度規定了數據倉庫潛在的能力和靈活性,如果沒有粒度級別的變化,數據倉庫將不能回答需要低於所採用細節級的問題。同時,粒度級別是數據庫規模的主要決定因素之一,對操作的開銷及性能都有顯著影響。

數據粒度越小,信息越細,數據量越大;顆粒粒度越大就忽略了眾多的細節,數據量越小。

 3.物理模型

 將邏輯模型轉變為物理模型包括以下幾個步驟:

(1)實體名(Entity) 轉變為表名(Table)。

(2)屬性名(Attribute) 轉換為列名(Column) ,確定列的屬性(Property) 。

(3)確定表之間連接主鍵和外鍵屬性或屬性組。

 

     在物理模型設計中同時要考慮數據的存儲結構、存取時間、存儲空間利用率、維護代價等。根據數據的重要程度、使用頻率和響應時間將數據分類,不同類數據分別存放在不同存儲設備中,重要性高、經常存取並對反應時間要求高的數據存放在高速存儲設備上:存取頻率低或對存取響應時間要求低的數據可以存放在低速存儲設備上。根據數據量設定存儲塊、緩衝區大小和個數。

兩大類物理模型

數據倉庫的的數據模型相對數據庫更簡單一些,根據事實表和維度表的關係,主要有星形結構模型雪花型結構模型兩種。

當所有維表都直接連接到“事實表”上時,整個圖解就像星星一樣,故將該模型稱為星型模型。

星型架構是一種非規範化的結構,多維數據集的每一個維度都直接與事實表相連接,所以數據有一定的冗餘,如在商店維度表中,存在省A的城市B以及省A的城市C兩條記錄,那麼省A的信息分別存儲了兩次,即存在冗餘。

雪花型架構相對於星形架構的優點是,能夠直接利用現有的數據庫建模工具進行建模,提高工作效率;以後對維度表的變更會更加靈活,而星形結構會牽涉到大量的數據更新:由於不存在數據冗餘,因此數據的裝載速度會更快。雪花型架構通過去除了數據冗餘,通過最大限度地減少數據存儲量以及聯合較小的維表來改善查詢性能。

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(25)ASP.NET Core EF查詢(複雜查詢運算符、原生SQL查詢、異步查詢)

1.複雜查詢運算符

在生產場景中,我們經常用到LINQ運算符進行查詢獲取數據,現在我們就來了解下生產場景經常出現幾種複雜查詢運算符。

1.1聯接(INNER JOIN)

藉助LINQ Join運算符,可根據每個源的鍵選擇器連接兩個數據源,並在鍵匹配時生成值的元組。

var query = from blog in _context.Set<Blog>()
            join post in _context.Set<Post>()
                on blog.BlogId equals post.BlogId
            select new { blog, post };

SQL:

SELECT [blog].[BlogId], [blog].[Createtime], [blog].[Updatetime], [blog].[Url], [post].[PostId], [post].[BlogId], [post].[Content], [post].[Title]
FROM [Blog] AS [blog]
INNER JOIN [Post] AS [post] ON [blog].[BlogId] = [post].[BlogId]

SQL Server Profiler:

1.2左聯接(Left Join)

雖然Left Join不是LINQ運算符,但關係數據庫具有常用於查詢的Left Join的概念。LINQ查詢中的特定模式提供與服務器上的LEFT JOIN相同的結果。

var query = from blog in _context.Set<Blog>()
            join post in _context.Set<Post>()
                on blog.BlogId equals post.BlogId into grouping
            from post in grouping.DefaultIfEmpty()
            select new { blog, post };

SQL:

SELECT [blog].[BlogId], [blog].[Createtime], [blog].[Updatetime], [blog].[Url], [post].[PostId], [post].[BlogId], [post].[Content], [post].[Title]
FROM [Blog] AS [blog]
LEFT JOIN [Post] AS [post] ON [blog].[BlogId] = [post].[BlogId]

SQL Server Profiler:

1.3分組(GroupBy)

LINQ GroupBy運算符創建IGrouping<TKey, TElement>類型的結果,其中TKey和TElement可以是任意類型。此外,IGrouping實現了IEnumerable<TElement>,這意味着可在分組后使用任意LINQ運算符來對其進行組合。

var query = from blog in _context.Set<Blog>()
            group blog by blog.Url into g
            select new
            {
                g.Key,
                Count = g.Count()
            };

SQL:

SELECT [blog].[Url] AS [Key], COUNT(*) AS [Count]
FROM [Blog] AS [blog]
GROUP BY [blog].[Url]

SQL Server Profiler:

分組的聚合運算符出現在Where或OrderBy(或其他排序方式)LINQ運算符中。它在SQL中將Having子句用於Where子句。

var query = from blog in _context.Set<Blog>()
            group blog by blog.Url into g
            where g.Count() > 0
            orderby g.Key
            select new
            {
                g.Key,
                Count = g.Count()
            };

SQL:

SELECT [blog].[Url] AS [Key], COUNT(*) AS [Count]
FROM [Blog] AS [blog]
GROUP BY [blog].[Url]
HAVING COUNT(*) > 0
ORDER BY [Key]

SQL Server Profiler:

EF Core支持的聚合運算符如下所示:
●Avg
●Count
●LongCount
●Max
●Min
●Sum

1.4SelectMany

藉助LINQ SelectMany運算符,可為每個外部元素枚舉集合選擇器,並從每個數據源生成值的元組。

var query0 = from b in _context.Set<Blog>()
                from p in _context.Set<Post>()
                select new { b, p };

var query1 = from b in _context.Set<Blog>()
                from p in _context.Set<Post>().Where(p => b.BlogId == p.BlogId).DefaultIfEmpty()
                select new { b, p };

var query2 = from b in _context.Set<Blog>()
                from p in _context.Set<Post>().Select(p => b.Url + "=>" + p.Title).DefaultIfEmpty()
                select new { b, p };

SQL:

SELECT [b].[BlogId], [b].[Createtime], [b].[Updatetime], [b].[Url], [p].[PostId], [p].[BlogId], [p].[Content], [p].[Title]
FROM [Blog] AS [b]
CROSS JOIN [Post] AS [p]

SELECT [b].[BlogId], [b].[Createtime], [b].[Updatetime], [b].[Url], [t0].[PostId], [t0].[BlogId], [t0].[Content], [t0].[Title]
FROM [Blog] AS [b]
CROSS APPLY (
    SELECT [t].[PostId], [t].[BlogId], [t].[Content], [t].[Title]
    FROM (
        SELECT NULL AS [empty]
    ) AS [empty]
    LEFT JOIN (
        SELECT [p].[PostId], [p].[BlogId], [p].[Content], [p].[Title]
        FROM [Post] AS [p]
        WHERE [b].[BlogId] = [p].[BlogId]
    ) AS [t] ON 1 = 1
) AS [t0]

SELECT [b].[BlogId], [b].[Createtime], [b].[Updatetime], [b].[Url], [t0].[c]
FROM [Blog] AS [b]
CROSS APPLY (
    SELECT [t].[c]
    FROM (
        SELECT NULL AS [empty]
    ) AS [empty]
    LEFT JOIN (
        SELECT ([b].[Url] + N'=>') + [p].[Title] AS [c]
        FROM [Post] AS [p]
    ) AS [t] ON 1 = 1
) AS [t0]

SQL Server Profiler:

好了,這裏就不多寫關於LINQ其他示例了,如果需要了解的小夥伴們,可以移步“”這裏了解。

2.原生SQL查詢

有一些複雜業務場景,使用LINQ查詢可能會導致SQL查詢效率低下並不適用,那麼這時候就需要到原生SQL查詢了。EF Core為我們提供FromSql擴展方法基於原始SQL查詢。 FromSql只能在直接位於DbSet<>上的查詢根上使用。

var blogs = _context.Blog.FromSql("SELECT * FROM dbo.Blog").ToList();

原生SQL查詢可用於執行存儲過程。

var blogs = _context.Blog
    .FromSql("EXECUTE dbo.GetMostPopularBlogs")
    .ToList();

2.1原始SQL查詢使用參數化

向原始SQL查詢引入任何用戶提供的值時,必須注意防範SQL注入攻擊。除了驗證確保此類值不包含無效字符,還要將值與SQL文本參數化處理。
下面的示例通過在SQL查詢字符串中包含形參佔位符並提供額外的實參,將單個形參傳遞到存儲過程。雖然此語法可能看上去像String.Format語法,但提供的值包裝在DbParameter中,且生成的參數名稱插入到指定{0}佔位符的位置。

var url = "http://blogs.msdn.com/webdev";
var blogs = _context.Blog
    .FromSql("EXECUTE dbo.GetMostPopularBlogForUrl {0}", url)
.ToList();

SQL:

exec sp_executesql N'EXECUTE dbo.GetMostPopularBlogForUrl @p0
',N'@p0 nvarchar(4000)',@p0=N'http://blogs.msdn.com/webdev'

SQL Server Profiler:


還可以構造DbParameter並將其作為參數值提供。由於使用了常規SQL參數佔位符而不是字符串佔位符,因此可安全地使用FromSql:

var urlParams = new SqlParameter("Url", "http://blogs.msdn.com/webdev");
var blogs = _context.Blog
    .FromSql("EXECUTE dbo.GetMostPopularBlogForUrl @Url", urlParams)
.ToList();

SQL:

exec sp_executesql N'EXECUTE dbo.GetMostPopularBlogForUrl @Url
',N'@Url nvarchar(28)',@Url=N'http://blogs.msdn.com/webdev'

SQL Server Profiler:

2.2使用LINQ編寫SQL

可使用LINQ運算符在初始的原始SQL查詢基礎上進行組合。EF Core將其視為子查詢,並在數據庫中對其進行組合。下面的示例使用原始SQL查詢,該查詢從表值函數 (TVF) 中進行選擇。然後,使用LINQ進行篩選和排序,從而對其進行組合。

var searchTerm = "http://blogs.msdn.com/visualstudio";
var blogs = _context.Blog
    .FromSql($"SELECT * FROM dbo.Blog")
    .Where(b => b.Url == searchTerm)
    .Include(c=>c.Post)
    .OrderByDescending(b => b.Createtime)
.ToList();

SQL:

exec sp_executesql N'SELECT [b].[BlogId], [b].[Createtime], [b].[Updatetime], [b].[Url]
FROM (
    SELECT * FROM dbo.Blog
) AS [b]
WHERE [b].[Url] = @__searchTerm_1
ORDER BY [b].[Createtime] DESC, [b].[BlogId]',N'@__searchTerm_1 nvarchar(4000)',@__searchTerm_1=N'http://blogs.msdn.com/visualstudio'

exec sp_executesql N'SELECT [b.Post].[PostId], [b.Post].[BlogId], [b.Post].[Content], [b.Post].[Title]
FROM [Post] AS [b.Post]
INNER JOIN (
    SELECT [b0].[BlogId], [b0].[Createtime]
    FROM (
        SELECT * FROM dbo.Blog
    ) AS [b0]
    WHERE [b0].[Url] = @__searchTerm_1
) AS [t] ON [b.Post].[BlogId] = [t].[BlogId]
ORDER BY [t].[Createtime] DESC, [t].[BlogId]',N'@__searchTerm_1 nvarchar(4000)',@__searchTerm_1=N'http://blogs.msdn.com/visualstudio'

SQL Server Profiler:

3.異步查詢

當在數據庫中執行查詢時,異步查詢可避免阻止線程。異步查詢對於在客戶端應用程序中保持響應式UI非常重要。 異步查詢還可以增加Web應用程序中的吞吐量,即通過釋放線程,以處理其他Web應用程序中的請求。

public async Task<IActionResult> Index()
{
    var id1 = Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString();

    var blogs = await _context.Blog.ToListAsync();

    var id2 = Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString();

    return View(blogs);
}

當我們運行以上代碼時候,通過在關鍵字await上下文加入兩段獲取線程ID代碼,我們會看到如下結果:

看到兩段線程代碼輸出ID結果沒有?從上圖可以觀察到,當我們在進入某個視圖或者方法時候,執行到await某一個方法,當前線程不會一直等待下去,會立馬回收到線程池,供其他地方調用!當該await方法返回數據時候,才從線程池調用空閑線程執行await方法下文餘下的步驟。所以UI界面才不會進入假死狀態。

參考文獻:

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前國務卿柯瑞 找柯林頓、狄卡皮歐「結盟」抗暖化

摘錄自2019年12月2日世界新聞網報導

全球暖化和氣候變遷的影響已經成為國安問題,甚至被喻為將可能導致「第三次世界大戰」,前國務卿柯瑞(John Kerry)近日召集許多有影響力人士,如國會議員、軍事專家及好萊塢名人等,組成跨黨派聯盟——「第零次世界大戰」(World War Zero),聯合對抗氣候變遷。

該組織成員除了前總統柯林頓(Bill Clinton)和卡特(Jimmy Carter),也聚集許多好萊塢名人如影星李奧納多‧狄卡皮歐(Leonardo DiCaprio)、史汀(Sting)及艾希頓庫奇(Ashton Kutcher)等人;該組織成員目前約60人,目標是在明年募到超過1000萬元資金,並舉辦跨黨派的「氣候會談」。

柯瑞在1日連同組織成員之一,共和黨籍前加州州長阿諾‧史瓦辛格( Arnold Schwarzenegger),對於聯盟的成立發言表示:「沒有任何國家真正把事情做好,他們甚至把問題變得更糟,所以我們才召集這些人」。

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馬拉威保護區采采蠅暴增 民憂非洲昏睡病再起

摘錄自2019年12月7日公共電視報導

馬拉威國家公園520隻大象,最近剛遷到新的野生動物保護區,希望能促進繁衍,但沒想到經常與大象共生的采采蠅,數量也大為增加,由於采采蠅會傳染寄生蟲,釀成致命的非洲昏睡病,附近民眾非常擔憂。

采采蠅不論公母都會吸血,被牠叮咬的話,就可能感染非洲錐蟲症,症狀跟瘧疾非常類似,很容易被誤診,釀成致命危險。「非洲錐蟲症」又稱為非洲昏睡病,主要出現在非洲撒哈拉以南的36個國家,初期症狀是發燒、頭痛,如果侵入腦部引起腦膜炎,可能導致神智不清,癲癇、昏睡不醒而死。非洲昏睡病在1890年代曾經造成數十萬人死亡,重創區域畜牧業跟農業,世界衛生組織直到2008年才控制住這種疾病。

動保NGO團體African Parks經營經理羅伯特說,「這有點諷刺,因為這是成功(大象遷移)的負面效應,動物數量增加所造成的後果之一,就是采采蠅的數量也增加了。」

為了防止非洲昏睡病擴散,動保團體跟馬拉威政府合作,在大象保護區內設置了600個陷阱與標靶,用采采蠅喜歡的藍色布料誘捕消滅牠們。此外也將增加醫療專業人手,並加強訓練,提高早期確診率,減少死亡病例。

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不放心東奧食安 南韓擬自運食材、偵測核食

摘錄自2019年12月5日公共電視報導

明年東京奧運,南韓奧會考量到食品安全,計畫購買輻射偵測器,針對代表團在奧運期間可能吃到的食物偵測,也打算運送自家食材前往日本。讓選手不必擔心吃到2011年福島核災可能遭污染的在地食品。

南韓執政共同民主黨議員申東坤說:「我們將從南韓盡可能帶很多食材過去,也因可能過境會面臨困難,例如肉品跟魚。我們會用各種形式帶食物,即使我們獲得在地韓國餐廳支援,我們還是會檢測輻射採取補充措施,供應安全的食品。」       

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