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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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
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
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)
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
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
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
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
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