数据库job任务如何提高效率？(数据库job任务)

现代企业对数据库的依赖越来越高，但是运行大量的数据库任务通常是非常耗费时间和资源的。这就需要我们高效地管理数据库任务，以提高数据库的效率。在本文中，我们将讨论数据库job任务如何提高效率的方法。

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1. 合理优化SQL语句

SQL语句是我们与数据库交互的主要途径，它的性能直接影响数据库的工作效率。为了提高SQL语句的性能，我们可以采用以下优化方法：使用索引、避免不必要的联接、使用子查询、使用存储过程等。通过合理优化SQL语句，可以有效减少数据库查询的时间和资源。

2. 合理安排任务的执行顺序

任务执行顺序的安排是影响数据库任务执行效率的因素之一。有些任务可能会依赖于其他任务的执行结果，因此需要按照一定的顺序来执行。如果任务的执行顺序过于随意，可能会导致任务之间的资源竞争，从而影响任务的执行效率。因此，合理安排任务的执行顺序可以提高数据库任务的效率。

3. 合理分配资源

分配资源的合理性是提高数据库任务效率的关键之一。我们可以通过升级服务器硬件、增加缓存和内存、调整磁盘I/O等方式来扩展数据库的工作效率。此外，对于需要耗费大量资源的任务，我们也可以采取分配更多资源的方式来提高任务执行的效率。

4. 监控数据库的性能

数据库性能监控是优化数据库任务效率的重要步骤。我们需要了解数据库的运行状况、当前资源使用情况、任务的执行时间等。通过数据分析和监控，我们可以及时发现数据库任务的瓶颈，以便进行相应的优化措施。

5. 定期维护数据库

数据库维护是提高数据库任务效率的一个重要环节。在日常工作中，我们应该定期对数据库进行维护。维护数据库涉及到备份、优化、清理等操作。通过定期维护，可以及时清理垃圾和无用数据，减少数据库查询的时间和资源。此外，定期备份可以有效避免数据丢失和故障。

提高数据库任务效率的重点在于合理优化SQL语句、安排任务执行顺序、分配资源、监控数据库性能和定期维护数据库。通过这些措施，我们可以使数据库更加高效地运行，从而提高企业的工作效率和竞争力。

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• 定时任务之elastic-job概述

定时任务之elastic-job概述

下面这个例子很好的覆盖了Quartz最重要的3个基本要素：

例子中是HelloQuartz。 为什么设计成JobDetail + Job，不直接使用Job？这是因为任务是有可能并发执行，如果Scheduler直接使用Job，就会存在对同一个Job实例并发访问的问题。而JobDetail & Job 方式，sheduler每次执行，都会根据JobDetail创建一个新的Job实例，这样就可以规避并发访问的问题。

定义Job类为HelloQuartz类，这是真正的执行逻辑所在

当当是在quartz的基础上封装了quartz，对应的有

1.创建一个org.quartz.Job的实现类，并实现实现自己的业务逻辑。

public final class LiteJob implements Job {}

2.定义一个JobDetail，引用这个实现类 。

3.Scheduler调度器。

以下举例说明如何使用当当：

设置分片参数，定义Job配置类，执行计划等配置

定义Job类

意为简单实现，未经任何封装的类型。需实现SimpleJob接口。该接口仅提供单一方法用于覆盖，此方法将定时执行。与Quartz原生接口相似，但提供了弹性扩缩容和分片等功能。

Dataflow类型用于处理数据流，需实现DataflowJob接口。该接口提供2个方法可供覆盖，分别用于抓取(fetchData)和处理(processData)数据。

流式作业：涉及到两个概念分片分批

即上面重写的两个方法中

fetchData

用于抓取，如数据库中的待抓取歌曲中有一个字段用来标识该任务是属于哪一个分片，即到时候会在哪一个分片上执行。如有两个分片，用分片号0、1表示。1000首待抓取的歌，500首标记为0，500首标记为1。那么到时候我们将歌曲的信息作为上下文参数传入到fetch方法中，500首歌可以limit 100，每次查出100首歌进行处理，这就叫分批，一个任务被分成了2片，每片里哗困档面按照100首歌一批，分5批执行完。

processData

就是按照批次每次处理100首歌，其中100首歌作为一个子事物，乱乱其中有一首歌抛异常或者出现任何失败，那么都认为这个批次执行失败，下次会将这个批次内的所有任务数据在执行一遍。

事件追踪的event_trace_rdb_url属性对应库自动创建JOB_EXECUTION_LOG和JOB_STATUS_TRACE_LOG两张表以及若干索引。

JOB_EXECUTION_LOG记录每次作业的执行 历史 。分为两个步骤：

作业开始执行时向数据库插入数据，除failure_cause和complete_time外的其他字段均不为空。

作业完成执行时向数据库更新数据，更新is_success, complete_time和failure_cause(如果作业执行失败)。

JOB_STATUS_TRACE_LOG记录作业状态变更痕迹表。可通过每次作业运行的task_id查询作业状态变化的生命周期和运行轨迹。

可通过配置多个任务监听器，在任务执行前和执行后执行监听的方法。监听器分为每台作业节点均执行和分布式场景中仅单一节点执行2种。

若作业处理作业服务器的文件，处理完成后删除文件，可考虑使用每个节点均执行清理任务。此类型任务实现简单，且无需考虑全局分布式任务是否完成，请尽量使用此类型监听器。

步骤：

定义监听

将监听器作为参数尺祥传入JobScheduler

若作业处理数据库数据，处理完成后只需一个节点完成数据清理任务即可。此类型任务处理复杂，需同步分布式环境下作业的状态同步，提供了超时设置来避免作业不同步导致的死锁，请谨慎使用。

步骤：

定义监听

将监听器作为参数传入JobScheduler

全路径：

io.elasticjob.lite.api.strategy.impl.AverageAllocationJobShardingStrategy

策略说明：

基于平均分配算法的分片策略，也是默认的分片策略。

如果分片不能整除，则不能整除的多余分片将依次追加到序号小的服务器。如：

如果有3台服务器，分成9片，则每台服务器分到的分片是：1=, 2=, 3=

如果有3台服务器，分成8片，则每台服务器分到的分片是：1=, 2=, 3=

如果有3台服务器，分成10片，则每台服务器分到的分片是：1=, 2=, 3=

全路径：

io.elasticjob.lite.api.strategy.impl.OdevitySortByNameJobShardingStrategy

策略说明：

根据作业名的哈希值奇偶数决定IP升降序算法的分片策略。

作业名的哈希值为奇数则IP升序。

作业名的哈希值为偶数则IP降序。

用于不同的作业平均分配负载至不同的服务器。

全路径：

io.elasticjob.lite.api.strategy.impl.RotateServerByNameJobShardingStrategy

策略说明：

根据作业名的哈希值对服务器列表进行轮转的分片策略。

解压缩elastic-job-lite-console-${version}.tar.gz并执行binstart.sh。打开浏览器访问

elastic-job-lite-console-${version}.tar.gz可通过mvn install编译获取。

登录

提供两种账户，管理员及访客，管理员拥有全部操作权限，访客仅拥有察看权限。默认管理员用户名和密码是root/root，访客用户名和密码是guest/guest，可通过confauth.properties修改管理员及访客用户名及密码。

功能列表

登录安全控制

注册中心、事件追踪数据源管理

快捷修改作业设置

作业和服务器维度状态查看

操作作业禁用启用、停止和删除等生命周期

事件追踪查询

备注：

请使用JDK1.7及其以上版本

请使用Zookeeper 3.4.6及其以上版本

请使用Maven 3.0.4及其以上版本

注册中心在定义的命名空间下，创建作业名称节点，用于区分不同作业，所以作业一旦创建则不能修改作业名称，如果修改名称将视为新的作业。作业名称节点下又包含4个数据子节点，分别是config, instances, sharding, servers和leader。

config节点

作业配置信息，以ON格式存储

instances节点

作业运行实例信息，子节点是当前作业运行实例的主键。作业运行实例主键由作业运行服务器的IP地址和PID构成。作业运行实例主键均为临时节点，当作业实例上线时注册，下线时自动清理。注册中心监控这些节点的变化来协调分布式作业的分片以及高可用。 可在作业运行实例节点写入TRIGGER表示该实例立即执行一次。

sharding节点

作业分片信息，子节点是分片项序号，从零开始，至分片总数减一。分片项序号的子节点存储详细信息。每个分片项下的子节点用于控制和记录分片运行状态。节点详细信息说明：

servers节点

作业服务器信息，子节点是作业服务器的IP地址。可在IP地址节点写入DISABLED表示该服务器禁用。 在新的cloud native架构下，servers节点大幅弱化，仅包含控制服务器是否可以禁用这一功能。为了更加纯粹的实现job核心，servers功能未来可能删除，控制服务器是否禁用的能力应该下放至自动化部署系统。

leader节点

作业服务器主节点信息，分为election，sharding和failover三个子节点。分别用于主节点选举，分片和失效转移处理。

leader节点是内部使用的节点，如果对作业框架原理不感兴趣，可不关注此节点。

我是 「翎野君」 ，感谢各位朋友的：

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