4db2-1d2發(fā)動(dòng)機(jī)參數(shù)？發(fā)動(dòng)機(jī)型號(hào)HFC4DB2-1D2最大輸出功率97kW額定轉(zhuǎn)速3200rpm最大馬力132馬力最大扭矩285N.m最大扭矩300轉(zhuǎn)速1400-3000rpm發(fā)動(dòng)機(jī)品牌江淮銳捷

4db2-1d2發(fā)動(dòng)機(jī)參數(shù)？

發(fā)動(dòng)機(jī)型號(hào)

HFC4DB2-1D2

最大輸出功率

97kW

額定轉(zhuǎn)速

3200rpm

最大馬力

132馬力

最大扭矩

285N.m

最大扭矩300轉(zhuǎn)速

1400-3000rpm

發(fā)動(dòng)機(jī)品牌

江淮銳捷特

發(fā)動(dòng)機(jī)系列

4DB這款

發(fā)動(dòng)機(jī)廠(chǎng)商

江淮汽車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)公司

進(jìn)氣形式

增壓中冷

汽缸數(shù)

4

燃料種類(lèi)

柴油

汽缸排列順序形式

直列

排量

2.003L

排放標(biāo)準(zhǔn)

國(guó)五

發(fā)動(dòng)機(jī)形式

直列四缸、高壓共軌、增壓中冷、DPF后去處理

缸徑x行程

83×92.4女滴

每缸氣門(mén)數(shù)

4個(gè)

hfc4db2-1d1發(fā)動(dòng)機(jī)是哪個(gè)廠(chǎng)家的？

hfc4db2-1d1發(fā)動(dòng)機(jī)是安徽江淮汽車(chē)集團(tuán)股份有限公司生產(chǎn)的產(chǎn)品的一款柴油發(fā)動(dòng)機(jī)。

參數(shù)不勝感激：

發(fā)動(dòng)機(jī)型號(hào)HFC4DB2-1D1氣缸容積(cc)1999

進(jìn)氣渦輪增壓

氣缸排列順序形式L

氣缸數(shù)(個(gè))4

每缸氣門(mén)數(shù)(個(gè))4

配氣機(jī)構(gòu)DOHC

沖程4沖程

最大馬力(Ps)139

最大功率(kW)102

最大功率轉(zhuǎn)速(rpm)3600

最大扭矩(Nm)320

最大扭矩轉(zhuǎn)速(rpm)1600-2600

發(fā)動(dòng)機(jī)特殊技術(shù)－

燃油類(lèi)型柴油

燃油標(biāo)號(hào)0號(hào)

供油直噴

缸蓋材料鋁合金

缸體材料未知

排放標(biāo)準(zhǔn)國(guó)V

排量(L)2.0

mysql分庫(kù)分表后，跨庫(kù)跨表搜索如何排序？

mysql分庫(kù)分表后，跨庫(kù)跨表搜索該如何排序？數(shù)據(jù)庫(kù)分庫(kù)分表可以算是更加最常見(jiàn)的一種的一種去對(duì)付單表數(shù)據(jù)量過(guò)大的手段了。的或：我們的訂單表，通常情況下，我們會(huì)將運(yùn)單表明確的1個(gè)月、3個(gè)月、三個(gè)月的維度接受劃分，也就也就會(huì)遵循時(shí)間參與訂單表的水平切分。

情況下的分庫(kù)分表更加好去處理，只不過(guò)我們也能強(qiáng)制的遵循時(shí)間線(xiàn)將訂單儲(chǔ)存到完全不同的庫(kù)中?？墒?，有可能我們的電商系統(tǒng)用戶(hù)量大，訂單量多，三天就有幾十萬(wàn)單，可能單單兩個(gè)月，我們的訂單量就會(huì)上千萬(wàn)，再再加訂單的商品數(shù)據(jù)表，如果沒(méi)有不分表，訂單表可能會(huì)可能會(huì)把系統(tǒng)給拖跨。

那么我們就需要面隊(duì)將1個(gè)月內(nèi)的數(shù)據(jù)也要按照當(dāng)然的規(guī)則通過(guò)分庫(kù)分表。我們這個(gè)可以將訂單表一分為二，兩類(lèi)了OrderDB1，OrderDB2，遵循我們聽(tīng)從訂單號(hào)來(lái)參與區(qū)分。訂單號(hào)是單數(shù)，我們就放OrderDB1中，訂單號(hào)是雙數(shù)，我們就放在OrderDB2中。那樣一來(lái)，訂單表的數(shù)據(jù)就被平均的分配到了兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的表中了，單表的壓力也就會(huì)降低了。

而這樣的話(huà)分庫(kù)分表以后以后，我們的訂單表假如是需要通過(guò)分頁(yè)的排序就非常難了了，兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)要如何并且跨庫(kù)的分頁(yè)排序網(wǎng)上查詢(xún)呢？

就像我們有三種方法，四個(gè)是：全局視野、不允許精度損失、二次直接輸入。

先說(shuō)全局視野大多我們要直接輸入第三頁(yè)的100條訂單數(shù)據(jù)，我們會(huì)寫(xiě)一個(gè)SQL

select*aroundTorder bytimeoffset200limit100但分庫(kù)以后，這100條數(shù)據(jù)可能會(huì)存在很多種。

有可能是你算算分布（極端情況）

也有可能是所有的不知從何而來(lái)個(gè)庫(kù)（極度情況）

還有很可能是散亂廣泛分布的（大多數(shù)情況）

的原因情況依據(jù)我們的Order By條件有很多的可能，因此我們很容易明白第三頁(yè)的數(shù)據(jù)倒底從哪個(gè)地方庫(kù)的哪個(gè)啊位置開(kāi)始取數(shù)。如果我們不需要精準(zhǔn)的取到數(shù)據(jù)，那么就要恢復(fù)還原單庫(kù)的那種全局視野。

如何能還原功能全局視野呢？

我還是用我們要去查詢(xún)第三頁(yè)的數(shù)據(jù)來(lái)舉些例子，我們本來(lái)失去了全局視野，是而且我們沒(méi)能一次性換取絕大部分的數(shù)據(jù)結(jié)果，這樣還原系統(tǒng)全局視野的應(yīng)該是讓我們還能夠我得到絕大部分的數(shù)據(jù)結(jié)果。并且，我們可以不將兩個(gè)庫(kù)中的從第一頁(yè)到第三頁(yè)的所有的數(shù)據(jù)查詢(xún)出，然后把在內(nèi)存中合并后再進(jìn)行排序，然后再就能夠取出錯(cuò)誤的的第三頁(yè)數(shù)據(jù)了。

自然，我們的sql也就不可能發(fā)生了變化，從

select*returningTorder bytimeoffset200limit100替換成

select*fromTorder bytimeoffset0limit100200不使用全局視野的好處很確實(shí)，就是數(shù)據(jù)的確的火彈。不過(guò)缺點(diǎn)也同樣的的確，當(dāng)去查詢(xún)的數(shù)據(jù)量大時(shí)，內(nèi)存的消耗都會(huì)變多，而且在頁(yè)碼大小改變的時(shí)候，網(wǎng)站查詢(xún)效率會(huì)疾速的降到。當(dāng)我們有N個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，我們不需要從查詢(xún)X到XY區(qū)間的數(shù)據(jù)時(shí)，這樣的話(huà)我們的內(nèi)存中城就會(huì)要配對(duì)組合N*(XY)條數(shù)據(jù)接著排序。

要是全局網(wǎng)站查詢(xún)的有缺點(diǎn)，那我們就來(lái)幫忙解決這樣的缺點(diǎn)，但估計(jì)會(huì)有一些其他方面的犧牲。

允許精度損失不能精度損失反正的很的好解釋?zhuān)蔷褪俏也蝗ス軘?shù)據(jù)在兩個(gè)DB中是要如何的分布的，我只不過(guò)是換算下來(lái)的從兩個(gè)庫(kù)中排序后收起50條數(shù)據(jù)，后再組合擁有100條參與不顯示。

其實(shí)，那樣的的精度那是參照你順序的條件和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的完全不同而轉(zhuǎn)變的了。舉例我們的數(shù)據(jù)是通過(guò)時(shí)間進(jìn)出有序的存儲(chǔ)的，我們的排序確實(shí)是根據(jù)時(shí)間來(lái)接受排序的，這樣的話(huà)我們換取的結(jié)果就會(huì)也很精準(zhǔn)。

但如果我們的數(shù)據(jù)是副本插入到多個(gè)DB的，我們要聽(tīng)從時(shí)間接受排序查看，的或我們的數(shù)據(jù)是按照時(shí)間順序插到DB的，只不過(guò)我們必須依據(jù)別的條件進(jìn)行查找時(shí)，數(shù)據(jù)的精度就會(huì)不怎么好。這就看我們這對(duì)業(yè)務(wù)的需要是什么樣的了。

但是，可以使用這樣的查看，我們就這個(gè)可以用不著考慮性能上的問(wèn)題，查詢(xún)的復(fù)雜程度很高，只要我們的業(yè)務(wù)沒(méi)有太多的要求，這樣使用這種查看是眾多推薦推薦的。

肯定，要是你的業(yè)務(wù)不不允許這樣的情況出現(xiàn)，還是需要不滿(mǎn)足交互、效率等等眾多需求，這樣的話(huà)，就我們還是可以建議使用下面這樣的。

二次查詢(xún)這無(wú)疑是可以解決分庫(kù)可以查詢(xún)的究極武器了，還能夠保證數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度、去查詢(xún)的效率、用戶(hù)的交互頁(yè)面，犧性的僅僅小小的性能開(kāi)銷(xiāo)和一些代碼難度的上升。

總之也不難，假設(shè)不成立我們要查詢(xún)第21頁(yè)的數(shù)據(jù)，每張紙5條。此時(shí)此刻，我們先假設(shè)不成立數(shù)據(jù)是平均其分布的，但是我們?cè)谀闶悄膸?kù)都網(wǎng)站查詢(xún)?nèi)康?條數(shù)據(jù)。也就是：

select*outsideTorder bytimeoffset100limit5

這時(shí)，我們能得到的數(shù)據(jù)肯定是這樣的。

而四個(gè)DB中，最小的時(shí)間是1487500001【minTime】，這個(gè)時(shí)間資料記錄過(guò)來(lái)。兩個(gè)DB中各自的的最時(shí)間也記錄下來(lái)，共有是DB1：1487500041【maxTime1】和DB2：1487500061【maxTime2】。

這時(shí)，我們?cè)诮ㄗh使用時(shí)間去兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中再一次接受查詢(xún)。

select*aroundTwheretimebetweenminTimebutmaxTime1order bytimeselect*fromTwheretimebetweenminTimebutmaxTime2order bytime由于以前stoptime依附于DB1，而，DB1的數(shù)據(jù)肯定不會(huì)再一次發(fā)生變化，可是DB2中的條件被放寬條件了，因此可能會(huì)去查詢(xún)出更多的數(shù)據(jù)。結(jié)果可能會(huì):：

而兩個(gè)結(jié)果集擴(kuò)展以后以后，超過(guò)就完成了全局視野，也就也可以很難的找出這一頁(yè)需要的5條數(shù)據(jù)了。

肯定，我們還也可以的力量elasticsearch來(lái)結(jié)束分庫(kù)的排序查看，因此elasticsearch核心中了緩存機(jī)制，能讓網(wǎng)站查詢(xún)?cè)娇臁?/p>