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現(xiàn)在有很多的項目，對計數(shù)器的實現(xiàn)甚是隨意，比如在實現(xiàn)網(wǎng)站文章點擊數(shù)的時候，是這么設(shè)計數(shù)據(jù)表的，如：”article_id, article_name, article_content, article_author, article_view……在article_view中記錄該文章的瀏覽量。詐一看似乎沒有問題。對于小站，比如本博客，就是這么做的，因為小菜的博客難道會涉及并發(fā)問題嗎?答案顯而易見，一天沒多少ip，而且以后不會很大。

言歸正傳，對文章資訊類為主的項目，在瀏覽一個頁面的時候不但要進(jìn)行大量的查(查詢上文的記錄，已經(jīng)所屬分類的名字、熱門文章資訊評論、tag等)，還要進(jìn)行寫操作(更新瀏覽數(shù)點擊數(shù))。把文章的詳細(xì)內(nèi)容和計數(shù)器放在一張表盡管對開發(fā)很方便，但是會造成數(shù)據(jù)庫的壓力過大(不然為什么大項目都要分庫分表呢)。

那么，分兩張表存放就好了么?一張表存文章詳細(xì)信息，另一張表單獨存計數(shù)器。

代碼如下:

create table `article_view`(

`article_id` int(11) not null,

`view` int(11) not null,

primary key (`article_id`)

)engine=innodb;

這種方式，雖然分擔(dān)了文章表的壓力，但是每當(dāng)有一個進(jìn)程請求更新的時候，都會產(chǎn)生全局的互斥鎖，只能串行，不能并行。在高并發(fā)下會有較長的等待時間。

另一種比較好的辦法是對每一個文章的計數(shù)器不是一行，而是多行，比如吧，一百行。每次隨機(jī)更新其中一行，該文章的瀏覽數(shù)就是所有行的和。

代碼如下:

create table `article_view`(

`article_id` int(11) not null,

`pond` tinyint(4) not null comment '池子，就是用來隨機(jī)用的',

`view` int(11) not null,

primary key (`article_id`,`pond`)

)engine=innodb;

小訪問量的隨機(jī)池子100個肯定多了，三五個足矣。每次訪問的時候，隨機(jī)一個數(shù)字(1-100)作為pond，如何該pond存在則更新view+1，否則插入，view=1。借助duplicate key，不然在程序里是實現(xiàn)得先select，判斷一下再insert或者update。

代碼如下:

insert into `article_view` (`article_id`, `pond`, `view`) values (`123`, rand()*100, 1) on duplicate key update `view`=`view`+1

獲取指定文章的總訪問量的時候：

代碼如下:

select sum(`view`) from `article_view` where `article_id`='123'

ps：凡事都是雙刃劍。為了更快的讀我們通常要犧牲一些東西。在讀比較多的表要加快讀的速度，在寫較多的表要加快寫的速度。各自權(quán)衡。在加快讀的速度的時候，我們犧牲的并不僅僅是寫的性能，還有開發(fā)成本，開發(fā)變的更復(fù)雜，維護(hù)成本等。所以并不是讀的速度越快越好，需要找一個平衡點。

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