TP LINK采购工程师

这是之前在处理一个实时流数据上碰到的。 之前背过很多，类似的关于高并发问题的一些官样文章。初读起来，总感觉索然无味。好像和幼儿园里把大象放进冰箱里的故事一样。 在业务中碰到的情况很特别。 同一个用户，会在同一个时间点有多条订单，即使把时间精确到 00:00:00，依然发现无法区分。前辈提醒后，才发现这其实是一种高并发的情况。 在Flink实时流里，通常碰到高并发的情况下，会进行一次打乱操作。在SQL任务中，我忘记进行了这种操作，后来发现其实是有这样的key by 参数。 大约可以这样处理。 在处理的时候，通过key by 的操作，会将并发数据存储同一个kaf...

情人节转账电话号码都能记错，你是这个👍👍🤣

在 MySQL 中，limit X,Y 的查询中，X 值越大，那么查询速度也就越慢，例如以下示例：limit 0,10：查询时间大概在 20 毫秒左右。limit 1000000,10：查询时间可能是 15 秒左右（1秒等于 1000 毫秒），甚至更长时间。所以，可以看出，limit 中 X 值越大，那么查询速度都越慢。这个问题呢其实就是 MySQL 中典型的深度分页问题。那问题来了，为什么 limit 越往后查询越慢？如何优化查询速度呢？为什么limit越来越慢？在数据库查询中，当使用 LIMIT x, y 分页查询时，如果 x 值越大，查询速度可能会变慢。这主要是因为数据库需要扫描和跳过 ...