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現(xiàn)代企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的依賴(lài)越來(lái)越高，但是運(yùn)行大量的數(shù)據(jù)庫(kù)任務(wù)通常是非常耗費(fèi)時(shí)間和資源的。這就需要我們高效地管理數(shù)據(jù)庫(kù)任務(wù)，以提高數(shù)據(jù)庫(kù)的效率。在本文中，我們將討論數(shù)據(jù)庫(kù)job任務(wù)如何提高效率的方法。
目前成都創(chuàng)新互聯(lián)公司已為近1000家的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、網(wǎng)頁(yè)空間、網(wǎng)站改版維護(hù)、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計(jì)、烏達(dá)網(wǎng)站維護(hù)等服務(wù)，公司將堅(jiān)持客戶(hù)導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶(hù)和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長(zhǎng)，共同發(fā)展。
1. 合理優(yōu)化SQL語(yǔ)句
SQL語(yǔ)句是我們與數(shù)據(jù)庫(kù)交互的主要途徑，它的性能直接影響數(shù)據(jù)庫(kù)的工作效率。為了提高SQL語(yǔ)句的性能，我們可以采用以下優(yōu)化方法：使用索引、避免不必要的聯(lián)接、使用子查詢(xún)、使用存儲(chǔ)過(guò)程等。通過(guò)合理優(yōu)化SQL語(yǔ)句，可以有效減少數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)的時(shí)間和資源。
2. 合理安排任務(wù)的執(zhí)行順序
任務(wù)執(zhí)行順序的安排是影響數(shù)據(jù)庫(kù)任務(wù)執(zhí)行效率的因素之一。有些任務(wù)可能會(huì)依賴(lài)于其他任務(wù)的執(zhí)行結(jié)果，因此需要按照一定的順序來(lái)執(zhí)行。如果任務(wù)的執(zhí)行順序過(guò)于隨意，可能會(huì)導(dǎo)致任務(wù)之間的資源競(jìng)爭(zhēng)，從而影響任務(wù)的執(zhí)行效率。因此，合理安排任務(wù)的執(zhí)行順序可以提高數(shù)據(jù)庫(kù)任務(wù)的效率。
3. 合理分配資源
分配資源的合理性是提高數(shù)據(jù)庫(kù)任務(wù)效率的關(guān)鍵之一。我們可以通過(guò)升級(jí)服務(wù)器硬件、增加緩存和內(nèi)存、調(diào)整磁盤(pán)I/O等方式來(lái)擴(kuò)展數(shù)據(jù)庫(kù)的工作效率。此外，對(duì)于需要耗費(fèi)大量資源的任務(wù)，我們也可以采取分配更多資源的方式來(lái)提高任務(wù)執(zhí)行的效率。
4. 監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)庫(kù)的性能
數(shù)據(jù)庫(kù)性能監(jiān)控是優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)任務(wù)效率的重要步驟。我們需要了解數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)行狀況、當(dāng)前資源使用情況、任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間等。通過(guò)數(shù)據(jù)分析和監(jiān)控，我們可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)任務(wù)的瓶頸，以便進(jìn)行相應(yīng)的優(yōu)化措施。
5. 定期維護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)
數(shù)據(jù)庫(kù)維護(hù)是提高數(shù)據(jù)庫(kù)任務(wù)效率的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。在日常工作中，我們應(yīng)該定期對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行維護(hù)。維護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)涉及到備份、優(yōu)化、清理等操作。通過(guò)定期維護(hù)，可以及時(shí)清理垃圾和無(wú)用數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)的時(shí)間和資源。此外，定期備份可以有效避免數(shù)據(jù)丟失和故障。
提高數(shù)據(jù)庫(kù)任務(wù)效率的重點(diǎn)在于合理優(yōu)化SQL語(yǔ)句、安排任務(wù)執(zhí)行順序、分配資源、監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)庫(kù)性能和定期維護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)。通過(guò)這些措施，我們可以使數(shù)據(jù)庫(kù)更加高效地運(yùn)行，從而提高企業(yè)的工作效率和競(jìng)爭(zhēng)力。
相關(guān)問(wèn)題拓展閱讀：
- 定時(shí)任務(wù)之elastic-job概述
定時(shí)任務(wù)之elastic-job概述
下面這個(gè)例子很好的覆蓋了Quartz最重要的3個(gè)基本要素：
例子中是HelloQuartz。 為什么設(shè)計(jì)成JobDetail + Job，不直接使用Job？這是因?yàn)槿蝿?wù)是有可能并發(fā)執(zhí)行，如果Scheduler直接使用Job，就會(huì)存在對(duì)同一個(gè)Job實(shí)例并發(fā)訪問(wèn)的問(wèn)題。而JobDetail & Job 方式，sheduler每次執(zhí)行，都會(huì)根據(jù)JobDetail創(chuàng)建一個(gè)新的Job實(shí)例，這樣就可以規(guī)避并發(fā)訪問(wèn)的問(wèn)題。
定義Job類(lèi)為HelloQuartz類(lèi)，這是真正的執(zhí)行邏輯所在
當(dāng)當(dāng)是在quartz的基礎(chǔ)上封裝了quartz，對(duì)應(yīng)的有
1.創(chuàng)建一個(gè)org.quartz.Job的實(shí)現(xiàn)類(lèi)，并實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)自己的業(yè)務(wù)邏輯。
public final class LiteJob implements Job {}
2.定義一個(gè)JobDetail，引用這個(gè)實(shí)現(xiàn)類(lèi) 。
3.Scheduler調(diào)度器。
以下舉例說(shuō)明如何使用當(dāng)當(dāng)：
設(shè)置分片參數(shù)，定義Job配置類(lèi)，執(zhí)行計(jì)劃等配置
定義Job類(lèi)
意為簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)，未經(jīng)任何封裝的類(lèi)型。需實(shí)現(xiàn)SimpleJob接口。該接口僅提供單一方法用于覆蓋，此方法將定時(shí)執(zhí)行。與Quartz原生接口相似，但提供了彈性擴(kuò)縮容和分片等功能。
Dataflow類(lèi)型用于處理數(shù)據(jù)流，需實(shí)現(xiàn)DataflowJob接口。該接口提供2個(gè)方法可供覆蓋，分別用于抓取(fetchData)和處理(processData)數(shù)據(jù)。
流式作業(yè)：涉及到兩個(gè)概念分片分批
即上面重寫(xiě)的兩個(gè)方法中
fetchData
用于抓取，如數(shù)據(jù)庫(kù)中的待抓取歌曲中有一個(gè)字段用來(lái)標(biāo)識(shí)該任務(wù)是屬于哪一個(gè)分片，即到時(shí)候會(huì)在哪一個(gè)分片上執(zhí)行。如有兩個(gè)分片，用分片號(hào)0、1表示。1000首待抓取的歌，500首標(biāo)記為0，500首標(biāo)記為1。那么到時(shí)候我們將歌曲的信息作為上下文參數(shù)傳入到fetch方法中，500首歌可以limit 100，每次查出100首歌進(jìn)行處理，這就叫分批，一個(gè)任務(wù)被分成了2片，每片里嘩困檔面按照100首歌一批，分5批執(zhí)行完。
processData
就是按照批次每次處理100首歌，其中100首歌作為一個(gè)子事物，亂亂其中有一首歌拋異?；蛘叱霈F(xiàn)任何失敗，那么都認(rèn)為這個(gè)批次執(zhí)行失敗，下次會(huì)將這個(gè)批次內(nèi)的所有任務(wù)數(shù)據(jù)在執(zhí)行一遍。
事件追蹤的event_trace_rdb_url屬性對(duì)應(yīng)庫(kù)自動(dòng)創(chuàng)建JOB_EXECUTION_LOG和JOB_STATUS_TRACE_LOG兩張表以及若干索引。
JOB_EXECUTION_LOG記錄每次作業(yè)的執(zhí)行 歷史 。分為兩個(gè)步驟：
作業(yè)開(kāi)始執(zhí)行時(shí)向數(shù)據(jù)庫(kù)插入數(shù)據(jù)，除failure_cause和complete_time外的其他字段均不為空。
作業(yè)完成執(zhí)行時(shí)向數(shù)據(jù)庫(kù)更新數(shù)據(jù)，更新is_success, complete_time和failure_cause(如果作業(yè)執(zhí)行失敗)。
JOB_STATUS_TRACE_LOG記錄作業(yè)狀態(tài)變更痕跡表?？赏ㄟ^(guò)每次作業(yè)運(yùn)行的task_id查詢(xún)作業(yè)狀態(tài)變化的生命周期和運(yùn)行軌跡。
可通過(guò)配置多個(gè)任務(wù)監(jiān)聽(tīng)器，在任務(wù)執(zhí)行前和執(zhí)行后執(zhí)行監(jiān)聽(tīng)的方法。監(jiān)聽(tīng)器分為每臺(tái)作業(yè)節(jié)點(diǎn)均執(zhí)行和分布式場(chǎng)景中僅單一節(jié)點(diǎn)執(zhí)行2種。
若作業(yè)處理作業(yè)服務(wù)器的文件，處理完成后刪除文件，可考慮使用每個(gè)節(jié)點(diǎn)均執(zhí)行清理任務(wù)。此類(lèi)型任務(wù)實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，且無(wú)需考慮全局分布式任務(wù)是否完成，請(qǐng)盡量使用此類(lèi)型監(jiān)聽(tīng)器。
步驟：
定義監(jiān)聽(tīng)
將監(jiān)聽(tīng)器作為參數(shù)尺祥傳入JobScheduler
若作業(yè)處理數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)，處理完成后只需一個(gè)節(jié)點(diǎn)完成數(shù)據(jù)清理任務(wù)即可。此類(lèi)型任務(wù)處理復(fù)雜，需同步分布式環(huán)境下作業(yè)的狀態(tài)同步，提供了超時(shí)設(shè)置來(lái)避免作業(yè)不同步導(dǎo)致的死鎖，請(qǐng)謹(jǐn)慎使用。
步驟：
定義監(jiān)聽(tīng)
將監(jiān)聽(tīng)器作為參數(shù)傳入JobScheduler
全路徑：
io.elasticjob.lite.api.strategy.impl.AverageAllocationJobShardingStrategy
策略說(shuō)明：
基于平均分配算法的分片策略，也是默認(rèn)的分片策略。
如果分片不能整除，則不能整除的多余分片將依次追加到序號(hào)小的服務(wù)器。如：
如果有3臺(tái)服務(wù)器，分成9片，則每臺(tái)服務(wù)器分到的分片是：1=, 2=, 3=
如果有3臺(tái)服務(wù)器，分成8片，則每臺(tái)服務(wù)器分到的分片是：1=, 2=, 3=
如果有3臺(tái)服務(wù)器，分成10片，則每臺(tái)服務(wù)器分到的分片是：1=, 2=, 3=
全路徑：
io.elasticjob.lite.api.strategy.impl.OdevitySortByNameJobShardingStrategy
策略說(shuō)明：
根據(jù)作業(yè)名的哈希值奇偶數(shù)決定IP升降序算法的分片策略。
作業(yè)名的哈希值為奇數(shù)則IP升序。
作業(yè)名的哈希值為偶數(shù)則IP降序。
用于不同的作業(yè)平均分配負(fù)載至不同的服務(wù)器。
全路徑：
io.elasticjob.lite.api.strategy.impl.RotateServerByNameJobShardingStrategy
策略說(shuō)明：
根據(jù)作業(yè)名的哈希值對(duì)服務(wù)器列表進(jìn)行輪轉(zhuǎn)的分片策略。
解壓縮elastic-job-lite-console-${version}.tar.gz并執(zhí)行binstart.sh。打開(kāi)瀏覽器訪問(wèn)
elastic-job-lite-console-${version}.tar.gz可通過(guò)mvn install編譯獲取。
登錄
提供兩種賬戶(hù)，管理員及訪客，管理員擁有全部操作權(quán)限，訪客僅擁有察看權(quán)限。默認(rèn)管理員用戶(hù)名和密碼是root/root，訪客用戶(hù)名和密碼是guest/guest，可通過(guò)confauth.properties修改管理員及訪客用戶(hù)名及密碼。
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注冊(cè)中心、事件追蹤數(shù)據(jù)源管理
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作業(yè)和服務(wù)器維度狀態(tài)查看
操作作業(yè)禁用啟用、停止和刪除等生命周期
事件追蹤查詢(xún)
備注：
請(qǐng)使用JDK1.7及其以上版本
請(qǐng)使用Zookeeper 3.4.6及其以上版本
請(qǐng)使用Maven 3.0.4及其以上版本
注冊(cè)中心在定義的命名空間下，創(chuàng)建作業(yè)名稱(chēng)節(jié)點(diǎn)，用于區(qū)分不同作業(yè)，所以作業(yè)一旦創(chuàng)建則不能修改作業(yè)名稱(chēng)，如果修改名稱(chēng)將視為新的作業(yè)。作業(yè)名稱(chēng)節(jié)點(diǎn)下又包含4個(gè)數(shù)據(jù)子節(jié)點(diǎn)，分別是config, instances, sharding, servers和leader。
config節(jié)點(diǎn)
作業(yè)配置信息，以O(shè)N格式存儲(chǔ)
instances節(jié)點(diǎn)
作業(yè)運(yùn)行實(shí)例信息，子節(jié)點(diǎn)是當(dāng)前作業(yè)運(yùn)行實(shí)例的主鍵。作業(yè)運(yùn)行實(shí)例主鍵由作業(yè)運(yùn)行服務(wù)器的IP地址和PID構(gòu)成。作業(yè)運(yùn)行實(shí)例主鍵均為臨時(shí)節(jié)點(diǎn)，當(dāng)作業(yè)實(shí)例上線時(shí)注冊(cè)，下線時(shí)自動(dòng)清理。注冊(cè)中心監(jiān)控這些節(jié)點(diǎn)的變化來(lái)協(xié)調(diào)分布式作業(yè)的分片以及高可用。 可在作業(yè)運(yùn)行實(shí)例節(jié)點(diǎn)寫(xiě)入TRIGGER表示該實(shí)例立即執(zhí)行一次。
sharding節(jié)點(diǎn)
作業(yè)分片信息，子節(jié)點(diǎn)是分片項(xiàng)序號(hào)，從零開(kāi)始，至分片總數(shù)減一。分片項(xiàng)序號(hào)的子節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)詳細(xì)信息。每個(gè)分片項(xiàng)下的子節(jié)點(diǎn)用于控制和記錄分片運(yùn)行狀態(tài)。節(jié)點(diǎn)詳細(xì)信息說(shuō)明：
servers節(jié)點(diǎn)
作業(yè)服務(wù)器信息，子節(jié)點(diǎn)是作業(yè)服務(wù)器的IP地址?？稍贗P地址節(jié)點(diǎn)寫(xiě)入DISABLED表示該服務(wù)器禁用。 在新的cloud native架構(gòu)下，servers節(jié)點(diǎn)大幅弱化，僅包含控制服務(wù)器是否可以禁用這一功能。為了更加純粹的實(shí)現(xiàn)job核心，servers功能未來(lái)可能刪除，控制服務(wù)器是否禁用的能力應(yīng)該下放至自動(dòng)化部署系統(tǒng)。
leader節(jié)點(diǎn)
作業(yè)服務(wù)器主節(jié)點(diǎn)信息，分為election，sharding和failover三個(gè)子節(jié)點(diǎn)。分別用于主節(jié)點(diǎn)選舉，分片和失效轉(zhuǎn)移處理。
leader節(jié)點(diǎn)是內(nèi)部使用的節(jié)點(diǎn)，如果對(duì)作業(yè)框架原理不感興趣，可不關(guān)注此節(jié)點(diǎn)。
我是 「翎野君」 ，感謝各位朋友的：
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新聞標(biāo)題：數(shù)據(jù)庫(kù)job任務(wù)如何提高效率？(數(shù)據(jù)庫(kù)job任務(wù))
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