pro库
drds库
通道库
查询库
pg库
bi库
tidb库
odps查询
pro库和drds库是线上数据库
通道库属于枢纽用户同步pro和drds的数据，
查询库用于对通道库数据二次同步，用于程序员查看线上问题，oss也是用该数据库
pg是新数据库用于替代pro库，现在正在试用
bi库是通道库数据的二次同步现在正在废弃过程
tidb是最早时候的数据库 后来逐渐被rds替代
odps是大数据查询库，数据来源不详可能是定时任务同步。可以用sql对数据进行查询分析，也可以用udf和mapreduce对数据查询
rds和tidb测试库是同步的，虽然没有改tidb数据的权限，但是只要改rds数据库的内容，tidb自动会把数据同步过来
todo
//udf和mapreduce;
想一个复杂技术场景借助阿里云文档写一个小项目来实现。
完全掌握odps
3月9号完成
pg用法：
1，查询user;
select * from user;
这句话会把库里的当前登录用户查出来，例如使用leo用户登录的该数据库，那么该结果就是leo。而不是用户表里的信息
正确的用法是select * from leo.user 这句话保证了在leo模式下的user表信息
另外select * from leo."user"同样会出错
与pg相似的是tibd
查询引擎是pg引擎，但是语法上有细微差异
查询user表
select * from user;
改语句同样是查看当前登录用户信息
如果想正确查看需要用select * from leo.user;这点跟pg一样
但是还多了另外一个查询方法select * from "user" 这句话语法结构在pg中是完全错误的，但是在这里却可以正确的查出用户表信息
附注：MySQL只能用select * from user 而不能用select * from "user"
drds用法
1，drds用于解决什么问题？
单表记录超过500w条会产生性能影响，为了规避这种情况，需要把大表进行拆分
例如user表有1000w数据，那么就要拆成user1和user2两张表，每张表500w数据。这种是垂直拆分而非水平拆分（水平拆分是表字段太多，拆成多个表，每个表分配一些字段）
垂直拆分之后遇到两个问题，1，怎么查询。2，查询结果怎么合并
drds属于一个中间件，当where 条件包含分表键的时候会根据分标间hash取模，然后找到指定的rds表，多个rds表查询数据合并之后交给用户也是通过drds来实现的
2，rds读写分离能解决drds的问题么？
rds读写分离，确实可以解决写数据时候出现锁表造成延迟读的情况，但是不能解决表数据大的问题，例如多个表进行group by。依旧会产生性能上的瓶颈。
3,drds事物怎么处理
阿里需要第三方开通GTS来实现，每个drds都涉及多个库，要完成一个drds实例多个库之间的事务需要
set autocommit=false //开启事务
select last_txc_xid() //注册一个 GTS 事务
insert/update/delete 等业务 SQL
commit 或者 rollback //全局提交或回滚
set autocommit=true //恢复自动提交
若多个drds实例之间需要事务则需要第一个drds获取xid 就是select last_txc_xid()的值 然后其他的实例设置xid
4,事务嵌套会出现什么情况
尽量不要这么做，drds本质上是一个mq 如果多次把相同的事务注册drds之后 drds有可能会出现混乱
5，代码中怎么实现
通过aop来拦截所有需要GTS事务的方法，每次执行该方法的时候执行select last_txc_xid() 操作
@Component
@Aspect
public class GtsTXCAspect {
@Resource
GtsTxcManager gtsTxcManager;
@Before("within(@org.springframework.stereotype.Service *) && @annotation(limit)")
//拦截所有包含GtsTXC注解的方法
public void gtsTXC(GtsTXC limit) {
if (RdsFlag.isDrdsSwitch()) {
//select last_txc_xid()
gtsTxcManager.enableTXC();
}
}
}
因为在执行select last_txc_xid()之前还需要开启事务
所以要配合 @Transactional；来执行
private boolean checkUsedPromotionFromRedis(Long userId, Integer promotionId, Integer limitCount) {
boolean flag = false;
if (limitCount == null) {
return flag;
}
String key = String.format("%s-%s", RedisEnum.USER_PROMOTION_INFO.getKey(), promotionId);
Integer count = (Integer)redisTemplateUtils.getHashValue(key, valueOf(userId), Integer.class);
if (count != null && count >= limitCount) {
flag = true;
}
return flag;
}
m