6月 25

如果我做双色球报表系统性能会如何

  双色球有人中了5.7亿,各种怀疑的声音也此起彼伏。有人说停售到开奖直播中间有一段时间是在算出现概率。我对是否在算并不感兴趣,我倒是想知道,如果在算要用什么样子的服务器

,会有多大压力。实际值2012072期销售349310588元,共174655294注。我用一台很老的dell 2850 来试验,双核3.2主频的单cpu,4G内存,ide接口硬盘。 Centos 5.4 64位系统,mysql5。

  写个脚本产生随机数来模拟彩票投注。根据投注号产生MD5码,取MD5的前两位作为分表依据。
  需要速度,所以开始用C来作,因学艺不精,C写的东西速度很慢,并且也没有找到原因,我将c的代码放在最后,如有朋友能帮忙解决烦请告知。最后还是用python来做。通过初步试验,

产生100万数据并入库需要3分多钟,如果产生1.8亿需要12个多小时。最后决定只产生一张表的数据,一张表数据100万。取MD5前两位,如果每张表都是100万,总共能产生2.56亿注,这个值

可以满足测试要求。

  产生表的SQL如下:

CREATE TABLE `dt_00` ( \
             `Id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, \
             `CreateUnixTime` varchar(13) NOT NULL, \
             `RedBlue` varchar(21) DEFAULT NULL, \
             `HashValues` varchar(32) DEFAULT NULL, \
             `SaleId` int(11) DEFAULT NULL, \
             PRIMARY KEY (`Id`), \
             KEY `i_RedBlue` (`RedBlue`), \
             KEY `i_HashValues` (`HashValues`) \
             ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

  产生投注的脚本如下,因为开始考虑到要放到256张表里,所以就没有做成批量入库,而是做成生成SQL语句,5000条提交一次。:

#!/bin/env python
# ----------------------------------------
# Filename:    rand.py
# Revision:    1.0
# Date:        2012-06-24
# Web:        http://www.simonzhang.net
# Author:      simonzhang
# Email:       simon-zzm@163.com
# ----------------------------------------
import random
import time
import MySQLdb
import hashlib


def mysql_run(sql):
    try:
        db = MySQLdb.connect(host = '192.168.1.41', user = 'double', passwd = 'ball', db = 'doubleball')
        cursor = db.cursor()
    except MySQLdb.Error, e:
        print "Error %d:%s" % (e.args[0], e.args[1])
        exit(1)
    try:
        result_set = ''
        cursor.execute('%s' % sql)
        result_set = cursor.fetchall()
        cursor.close()
        db.close()
        return  result_set
    except MySQLdb.Error, e:
        print "Error %d:%s" % (e.args[0], e.args[1])
        cursor.close()
        db.close()


def create_sql():
    z = 0
    _tmp_di = []
    while (z < 6):
        red = random.randint(1, 33)
        count_rand_di = 0
        if len(_tmp_di) > 0:
            for i in _tmp_di:
                if red == i:
                    count_rand_di += 1
        if count_rand_di == 0:
            _tmp_di.append(red)
            z += 1
    _tmp_di.sort()
    blue = random.randint(1, 16)
    _result_di = ''
    for j in xrange(6):
        if j == 1:
            _result_di = "%s" % _tmp_di[j]
        else:
            _result_di += " %s" % _tmp_di[j]
    _get_md5 = hashlib.md5("%s+%s" % (_result_di, blue)).hexdigest()
    if _get_md5[0:2] == "00":
       _create_sql = "INSERT INTO  dt_00(CreateUnixTime,RedBlue,HashValues) VALUES (\'%s\',\'%s+%s\',\'%s\');" % (int(time.time()), _result_di, blue, _get_md5)
    else:
       _create_sql = ""
    return _create_sql


def write_time():
    _open_file = open("history.txt", "ab")
    get_time = time.localtime()
    _open_file.write("%s-%s-%s %s:%s:%s\n" % (get_time[0], get_time[1], get_time[2], get_time[3], get_time[4], get_time[5]))
    _open_file.close()


def main():
    _get_sql = ''
    for i in xrange(1000000):
        _loop_status = 0
        while _loop_status == 0:
            _tmp_sql = create_sql()
            if len(_tmp_sql) >2:
                _loop_status = 1
        _get_sql += _tmp_sql
        if i % 5000  == 0:
            print i
            mysql_run("%scommit;" % _get_sql)
            _get_sql = ''


if __name__ == "__main__":
    write_time()
    main()
    write_time()

  运行完毕使用sql分组统计,查看分组和排序结果SQL如下,运行一次用时6.693秒。

SELECT
	count(*) AS c,
	RedBlue,
	HashValues
FROM
	dt_00 d
GROUP BY
	d.HashValues
ORDER BY
	c DESC

  结论:因为要保证速度和稳定,所以购买系统应该是各省有各省的一套系统,然后准实时向中心汇数据,所以汇总需要的时间基本可以忽略。统计是按照分表的方式进行计算,然后在合

并结果,从计算效率来看,如果使用Dell R420高配的服务器,即使只有一台,系统也可以在3-5分钟产生出所有的分析报表(这个是估算,因为不知道需要多少统计表,也不知道需要统计的

逻辑)。如果是用oracle数据库应该会更安全快速。

  我写失败的C代码:

#include 
#include 
#include 

/*快速排序*/
void quickSort(int a[],int left,int right)
{
  int i,j,temp;
  i=left;
  j=right;
  temp=a[left];
  if (left>right)
    return;
  while(i!=j)
  {
    while(a[j]>=temp && j>i)
      j--;
    if(j>i)
      a[i++]=a[j];
    while (a[i]<=temp && j>i)
      i++;
    if(j>i)
      a[j--]=a[i];
  }
  a[i]=temp;
  quickSort(a,left,i-1);
  quickSort(a,i+1,right);
}

void main()
{
   int i,z;
   int red,blue;
   int count_rand_di;
   int di[6];
   char result_di[30]="";
   z=0;
   while(z<6)
   {
      srand(time(0)); 
      red=1+(int)(33.0*rand()/(RAND_MAX+1.0));
      count_rand_di=0;
      for(i=0;i

  编译命令:
gcc rand.c -o rand -Wall

参考资料:

http://baike.baidu.com/view/19016.htm

9月 17

ORACLE 重建过度占用的空间

[整理人:张子萌]
数据库的undotbs或临时空间占用过太(自动扩展造成),磁盘空间有点紧,所以先考虑重建一下环节压力。

创建新的UNDO表空间

1)创建新的undo空间
SQL> CREATE UNDO
TABLESPACE UNDOTBS2
DATAFILE ‘/u02/UNDOTBS2.dbf’ SIZE 2048M
AUTOEXTEND
ON NEXT 10M MAXSIZE UNLIMITED ;
2)切换使用新的undo空间
SQL> ALTER SYSTEM SET UNDO_TABLESPACE = UNDOTBS2;
3)删除原始的undo空间
SQL> DROP TABLESPACE UNDOTBS1 INCLUDING CONTENTS AND DATAFILES;

重建临时表空间

1)创建新的临时表空间
SQL> CREATE temporary
TABLESPACE TEMP2
TEMPFILE ‘/u02/temp2.DBF’ SIZE 512M
REUSE AUTOEXTEND
ON NEXT 1M MAXSIZE UNLIMITED;
2) 改变缺省临时表空间
SQL> ALTER DATABASE DEFAULT temporary TABLESPACE TEMP2;
3)删除原来临时表空间
SQL> DROP TABLESPACE TEMP1 INCLUDING CONTENTS AND DATAFILES;