【DB系列】Jooq之事务

在SpringBoot中使用事务比较简单,大部分场景下,直接借助@Transactional注解即可,本文将介绍一下Jooq中使用事务的两种方式

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【DB系列】Jooq之多表联合查询

一般互联网应用,我们不太建议在业务中使用多表联合查询,当然在业务体量比较小的情况下,多表联合查询有时候可以有效减少业务逻辑代码,所以用不用且不说,我们还是有必要了解一下多表的联合查询使用姿势

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【DB系列】Jooq之常用函数使用姿势

在我们的实际业务开发中,某些场景下会借助一些数据库支持的函数来做一些简单的操作,如针对浮点数的取整(ceil, floor),字符串的长度获取(length)等,本文将介绍一下jooq中一些常见的函数使用姿势

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【DB系列】Jooq之聚合查询

上一篇介绍的时候一些Jooq基本的查询使用方式,分组聚合查询,在实际的业务场景中也比较常见,本文将介绍下jooq中,如何使用聚合查询

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【DB系列】Jooq之记录查询基础篇

本文将主要介绍一下JOOQ查询篇的基本使用姿势,如果看完本文,会发现jooq的用法,和写sql基本上没啥两样

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【DB系列】Jooq批量写入采坑记录

前面介绍了jooq的三种批量插入方式,结果最近发现这里面居然还有一个深坑,我以为的批量插入居然不是一次插入多条数据,而是一条一条的插入…,这就有点尬了

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【DB系列】Redis实现分布式锁(应用篇)

分布式锁,应用场景可以说是比较多的,网上随便一查就能搜到很多的文章;那么这里为什么跟着来一篇呢,原因也很简单,别人写的再好再清晰,那也是别人的知识点;自己思考过的、写过的才属于自己;

本篇虽然名为redis实现分布式锁,但也会说一下基于数据库实现分布式锁的思路(至于ZK实现的分布式锁,没玩过zk,就不抄了)

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【DB系列】Redis高级特性之GEO

GEO用于存储地理信息,最直观的就是我们日常使用的地图app中,如果我想查询我所在地的周边餐饮,就可以利用geo中的以(x,y)为圆心,以n为半径,扫描坐标在这个圈内的所有餐饮店,这个case借助redis的geo可以很方便的实现

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【DB系列】Redis高级特性之HyperLoglog

hyperloglog算法,利用非常少的空间,实现比较大的数据量级统计;比如我们前面在介绍bitmap的过程中,说到了日活的统计,当数据量达到百万时,最佳的存储方式是hyperloglog,本文将介绍一下hyperloglog的基本原理,以及redis中的使用姿势

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【DB系列】Redis高级特性之发布订阅

通常来讲,当我们业务存在消息的业务逻辑时更多的是直接使用成熟的rabbitmq,rocketmq,但是一些简单的业务场景中,真的有必要额外的引入一个mq么?本文将介绍一下redis的发布订阅方式,来实现简易的消息系统逻辑

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【DB系列】Redis高级特性之Bitmap使用姿势及应用场景介绍

前面介绍过redis的五种基本数据结构,如String,List, Set, ZSet, Hash,这些属于相对常见了;在这些基本结果之上,redis还提供了一些更高级的功能,如geo, bitmap, hyperloglog,pub/sub,本文将主要介绍Bitmap的使用姿势以及其适用场景,主要知识点包括

  • bitmap 基本使用
  • 日活统计应用场景中bitmap使用姿势
  • 点赞去重应用场景中bitmap使用姿势
  • 布隆过滤器bloomfilter基本原理及体验case

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【DB系列】Jooq之记录更新与删除

前面一篇介绍了Jooq的记录新增,除了利用自动生成的代码来保存数据之外,也可以借助DSL.table() + DSL.field()来实现类sql的写法;本文将介绍curd中的删除和更新的用法

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