重用sql语句
简化复杂的sql操作，在编写查询后，可以方便地重用它而不必知道他的基本查询细节。
使用表的组成部分而不是整个表。
保护数据。可以给用户授予表的特定部分的访问权限而不是整个表的访问权限。
更改数据格式和表示。视图可返回与底层表的表示和格式不同的数据。在视图创建之后，可以用与表基本相同的方式利用它们。可以对视图执行select操作，过滤和排序数据，将视图联结到其他视图或表，甚至能添加和更新数据。
重要的是知道视图仅仅是用来查看存储在别处的数据的一种设施。视图本身不包含数据，因此它们返回的数据时从其他表中检索出来的。在添加和更改这些表中的数据时，视图将返回改变过的数据。
因为视图不包含数据，所以每次使用视图时，都必须处理查询执行时所需的任一检索。如果你使用多个联结和过滤创建了复杂的视图或者嵌套了视图，可能会发现性能下降得很厉害。因此，在部署使用了大量视图的应用前，应该进行测试。与表一样，视图必须唯一命名；
可以创建任意多的视图；
为了创建视图，必须具有足够的访问权限。这些限制通常由数据库管理人员授予。
视图可以嵌套，可以利用从其他视图中检索数据的查询来构造一个视图。
Order by 可以在视图中使用，但如果从该视图检索数据select中也是含有order by，那么该视图的order by 将被覆盖。
视图不能索引，也不能有关联的触发器或默认值
视图可以和表一起使用利用create view 语句来进行创建视图
使用show create view viewname；来查看创建视图的语句
用drop view viewname 来删除视图
更新视图可以先drop在create，也可以使用create or replace view。BEGIN
SELECT AVG( prod_price) as priceaverage FROM products;
END;MySQL> CREATE PROCEDURE prod(
out pl decimal(8,2),
out ph decimal(8,2),
out pa decimal(8,2)
)
begin
select Min(prod_price) into pl from products;
select MAx(prod_price) into ph from products;
select avg(prod_price) into pa from products;
end;
call PROCEDURE(@pricelow,@pricehigh,@priceaverage);
select @pricelow;
select @pricehigh;
select @pricelow,@pricehigh,@priceaverage;CREATE PROCEDURE ordertotal(
IN innumber int,
OUT outtotal decimal(8,2)
)
BEGIN
SELECT Sum(item_price * quantity) FROM orderitems WHERE order_num = innumber INTO outtotal;
end //
CALL ordertotal(20005,@total);
select @total; // 得到20005订单的合计
CALL ordertotal(20009,@total);
select @total; //得到20009订单的合计
CREATE PROCEDURE ordertotal(
IN onumber INT,
IN taxable BOOLEAN,
OUT ototal DECIMAL(8,2)
)COMMENT 'Obtain order total, optionally adding tax'
BEGIN
-- declear variable for total
DECLARE total DECIMAL(8,2);
-- declear tax percentage
DECLARE taxrate INT DEFAULT 6;
-- get the order total
SELECT Sum(item_price * quantity) FROM orderitems WHERE order_num = onumber INTO total;
-- IS this taxable?
IF taxable THEN
-- yes ,so add taxrate to the total
SELECT total+(total/100*taxrate)INTO total;
END IF;
-- finally ,save to out variable
SELECT total INTO ototal;
END;CREATE TRIGGER deleteorder BEFORE DELETE ON orders FOR EACH ROW
BEGIN
INSERT INTO archive_orders(order_num,order_date,cust_id) values (OLD.order_num,OLD.order_date,OLD.cust_id);
END;
----------------------------------------------------------------
CREATE TABLE archive_orders(
order_num int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
order_date datetime NOT NULL,
cust_id int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (order_num),
KEY fk_orders1_customers1 (cust_id),
CONSTRAINT fk_orders1_customers1 FOREIGN KEY (cust_id) REFERENCES customers
(cust_id)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=20011 DEFAULT CHARSET=utf8恢复操作的基本原理：冗余
恢复机制涉及的两个关键问题
如何建立冗余数据
数据转储（backup）
登录日志文件（logging）
如何利用这些冗余数据实施数据库恢复数据转储定义：如何使用
数据库遭到破坏后可以将后备副本重新装入
重装后备副本只能将数据库恢复到转储时的状态
转储方法
静态转储与动态转储
海量转储与增量转储 1）定义：转储期间允许对数据库进行存取或修改。转储和用户事务可以并发执行。
2）优点：不用等待正在运行的用户事务结束；不会影响新事务的运行。
3）实现：必须把转储期间各事务对数据库的修改活动登记下来，建立日志文件后备副本加上日志文件就能把数据库恢复到某一时刻的正确状态。 1）定义：每次转储全部数据库
2）特点：从恢复角度，使用海量转储得到的后备副本进行恢复更方便一些。 1）定义：每次只转储上一次转储后更新过的数据
2）特点：如果数据库很大，事务处理又十分频繁，则增量转储方式更实用更有效。 各个事务的开始标记(BEGIN TRANSACTION)
各个事务的结束标记(COMMIT或ROLLBACK)
各个事务的所有更新操作
以上均作为日志文件中的一个日志记录 事务标识（标明是哪个事务）
操作类型（插入、删除或修改）
操作对象（记录内部标识）
更新前数据的旧值（对插入操作而言，此项为空值）
更新后数据的新值（对删除操作而言, 此项为空值）进行事务故障恢复
进行系统故障恢复
协助后备副本进行介质故障恢复基本原则
登记的次序严格按并行事务执行的时间次序
必须先写日志文件，后写数据库事务故障：事务在运行至正常终止点前被终止
恢复方法
由恢复子系统应利用日志文件撤消（UNDO）此事务已对数据库进行的修改
事务故障的恢复由系统自动完成，对用户是透明的，不需要用户干预
事务故障的恢复步骤 重做(REDO) 队列: 在故障发生前已经提交的事务
这些事务既有BEGIN TRANSACTION记录，也有COMMIT记录
撤销 (Undo)队列: 故障发生时尚未完成的事务
这些事务只有BEGIN TRANSACTION记录，无相应的COMMIT记录 反向扫描日志文件，对每个UNDO事务的更新操作执行逆操作 正向扫描日志文件，对每个REDO事务重新执行登记的操作装入最新的后备副本，使数据库恢复到最近一次转储时的一致性状态。
对于静态转储的数据库副本，装入后数据库即处于一致性状态
对于动态转储的数据库副本，还须同时装入转储时刻的日志文件副本，利用恢复系统故障的方法（即REDO+UNDO），才能将数据库恢复到一致性状态。首先扫描日志文件，找出故障发生时已提交的事务的标识，将其记入重做队列。
然后正向扫描日志文件，对重做队列中的所有事务进行重做处理。
介质故障的恢复需要DBA介入
DBA的工作
重装最近转储的数据库副本和有关的各日志文件副本
执行系统提供的恢复命令，具体的恢复操作仍由DBMS完成利用日志技术进行数据库恢复存在两个问题
搜索整个日志将耗费大量的时间
REDO处理：事务实际上已经执行，又重新执行，浪费了大量时间
具有检查点（checkpoint）的恢复技术
在日志文件中增加检查点记录（checkpoint）
增加重新开始文件，并让恢复子系统在登录日志文件期间动态地维护日志
检查点记录的内容
建立检查点时刻所有正在执行的事务清单
这些事务最近一个日志记录的地址
重新开始文件的内容
记录各个检查点记录在日志文件中的地址
动态维护日志文件的方法T对数据库所做的修改一定都已写入数据库
写入时间是在这个检查点建立之前或在这个检查点建立之时
在进行恢复处理时，没有必要对事务T执行REDO操作建立两个事务队列
UNDO-LIST
REDO-LIST
把ACTIVE-LIST暂时放入UNDO-LIST队列，REDO队列暂为空如有新开始的事务Ti，把Ti暂时放入UNDO-LIST队列
如有提交的事务Tj，把Tj从UNDO-LIST队列移到REDO-LIST队列 对REDO-LIST中的每个事务执行REDO操作如果数据库只包含成功事务提交的结果，就说数据库处于一致性状态。保证数据一致性是对数据库的最基本的要求。
事务是数据库的逻辑工作单位
DBMS保证系统中一切事务的原子性、一致性、隔离性和持续性
DBMS必须对事务故障、系统故障和介质故障进行恢复
恢复中最经常使用的技术：数据库转储和登记日志文件
恢复的基本原理：利用存储在后备副本、日志文件和数据库镜像中的冗余数据来重建数据库UNDOUNDO + REDO重装备份并恢复到一致性状态 + REDO可以提高系统故障的恢复效率
可以在一定程度上提高利用动态转储备份进行介质故障恢复的效率镜像技术可以改善介质故障的恢复效率 1.串行执行：每个时刻只有一个事务运行，其他事务必须等到这个事务结束后方能运行。
2.交叉并发方式： 多个事务同时存取同一数据（共享资源）
存取不正确的数据，破坏事务一致性和数据库一致性 1）丢失修改（lost update）
2）不可重复读（non-repeatable read）
3）读脏数据（dirty read） 1）对并发操作进行正确的调度
2）保证事务的隔离性
3）保证数据库的一致性 1）封锁（locking）（主要使用的）
2）时间戳（timestamp）
3）乐观控制法（optimistic scheduler）
4）多版本并发控制（multi-version concurrency control ，MVCC）
封锁协议在运用X锁和S锁对数据对象加锁时，需要约定一些规则：封锁协议（Locking Protocol）何时申请X锁或S锁、持锁时间、何时释放对封锁方式制定不同的规则，就形成了各种不同的封锁协议。常用的封锁协议：三级封锁协议三级封锁协议在不同程度上解决了并发问题，为并发操作的正确调度提供一定的保证。1、一级封锁协议事务T在修改数据R之前，必须先对其加X锁，直到事务结束（commit/rollback）才释放。一级封锁协议可以防止丢失修改如果是读数据，不需要加锁的，所以它不能保证可重复读和不读“脏”数据。2、 二级封锁协议 在一级封锁协议的基础（写要加X锁，事务结束释放）上，增加事务T在读入数据R之前必须先对其加S锁，读完后即可释放S锁。（读要加S锁，读完即释放） 在一级封锁协议基础上增加事务T在读取数据R之前必须先对其加S锁，直到事务结束后释放。 要求每个事务必须一次将所有要使用的数据全部加锁，否则就不能继续执行。
存在的问题：降低系统的并发度；难以实现精确确定封锁对象 预先对数据对象规定一个封锁顺序，所有事务都按这个顺序实施封锁。
存在的问题： 方法：超时法和事务等待图法
1）超时法：如果一个事务的等待时间超过了规定的时限，就认为发生了死锁
优点：实现简单
缺点：误判死锁；时限若设置太长，死锁发生后不能及时发现。
2）事务等待图法：用事务等待图动态反映所有事务的等待情况事务 1）在对任何数据进行读写操作以前，首先要申请并获得对该数据的锁。
2）在释放一个锁之后，事务不再申请和获得其他任何的锁。 封锁粒度和系统的并发度和并发控制的开销密切相关
封锁的粒度越大，数据库所能够封锁的数据单元就越少，并发度就越低，系统开销也 1）提高了系统并发度
2）减少了加锁和解锁的开销我主要使用Ruby来执行此操作，但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式，例如使用这个yaml文件，它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组，因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目，而且您最终需要稍后验证大小)。此外，0和1的索引变成了魔数(MagicNumber)，并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时，我的意思是head...”)。散列也不合适，因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题，但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类？ 最佳
我正在尝试使用Curbgem执行以下POST以解析云curl-XPOST\-H"X-Parse-Application-Id:PARSE_APP_ID"\-H"X-Parse-REST-API-Key:PARSE_API_KEY"\-H"Content-Type:image/jpeg"\--data-binary'@myPicture.jpg'\https://api.parse.com/1/files/pic.jpg用这个:curl=Curl::Easy.new("https://api.parse.com/1/files/lion.jpg")curl.multipart_form_
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