4db2-1d2發(fā)動機參數(shù)？發(fā)動機型號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)動機品牌江淮銳捷

4db2-1d2發(fā)動機參數(shù)？

發(fā)動機型號

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)動機品牌

江淮銳捷特

發(fā)動機系列

4DB這款

發(fā)動機廠商

江淮汽車發(fā)動機公司

進氣形式

增壓中冷

汽缸數(shù)

4

燃料種類

柴油

汽缸排列順序形式

直列

排量

2.003L

排放標準

國五

發(fā)動機形式

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

每缸氣門數(shù)

4個

hfc4db2-1d1發(fā)動機是哪個廠家的？

hfc4db2-1d1發(fā)動機是安徽江淮汽車集團股份有限公司生產(chǎn)的產(chǎn)品的一款柴油發(fā)動機。

參數(shù)不勝感激：

發(fā)動機型號HFC4DB2-1D1氣缸容積(cc)1999

進氣渦輪增壓

氣缸排列順序形式L

氣缸數(shù)(個)4

每缸氣門數(shù)(個)4

配氣機構(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)動機特殊技術(shù)－

燃油類型柴油

燃油標號0號

供油直噴

缸蓋材料鋁合金

缸體材料未知

排放標準國V

排量(L)2.0

mysql分庫分表后，跨庫跨表搜索如何排序？

mysql分庫分表后，跨庫跨表搜索該如何排序？數(shù)據(jù)庫分庫分表可以算是更加最常見的一種的一種去對付單表數(shù)據(jù)量過大的手段了。的或：我們的訂單表，通常情況下，我們會將運單表明確的1個月、3個月、三個月的維度接受劃分，也就也就會遵循時間參與訂單表的水平切分。

情況下的分庫分表更加好去處理，只不過我們也能強制的遵循時間線將訂單儲存到完全不同的庫中?？墒?，有可能我們的電商系統(tǒng)用戶量大，訂單量多，三天就有幾十萬單，可能單單兩個月，我們的訂單量就會上千萬，再再加訂單的商品數(shù)據(jù)表，如果沒有不分表，訂單表可能會可能會把系統(tǒng)給拖跨。

那么我們就需要面隊將1個月內(nèi)的數(shù)據(jù)也要按照當(dāng)然的規(guī)則通過分庫分表。我們這個可以將訂單表一分為二，兩類了OrderDB1，OrderDB2，遵循我們聽從訂單號來參與區(qū)分。訂單號是單數(shù)，我們就放OrderDB1中，訂單號是雙數(shù)，我們就放在OrderDB2中。那樣一來，訂單表的數(shù)據(jù)就被平均的分配到了兩個數(shù)據(jù)庫的表中了，單表的壓力也就會降低了。

而這樣的話分庫分表以后以后，我們的訂單表假如是需要通過分頁的排序就非常難了了，兩個數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)要如何并且跨庫的分頁排序網(wǎng)上查詢呢？

就像我們有三種方法，四個是：全局視野、不允許精度損失、二次直接輸入。

先說全局視野大多我們要直接輸入第三頁的100條訂單數(shù)據(jù)，我們會寫一個SQL

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

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個庫（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的數(shù)據(jù)倒底從哪個地方庫的哪個啊位置開始取數(shù)。如果我們不需要精準的取到數(shù)據(jù)，那么就要恢復(fù)還原單庫的那種全局視野。

如何能還原功能全局視野呢？

我還是用我們要去查詢第三頁的數(shù)據(jù)來舉些例子，我們本來失去了全局視野，是而且我們沒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，我們可以不將兩個庫中的從第一頁到第三頁的所有的數(shù)據(jù)查詢出，然后把在內(nèi)存中合并后再進行排序，然后再就能夠取出錯誤的的第三頁數(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，就是數(shù)據(jù)的確的火彈。不過缺點也同樣的的確，當(dāng)去查詢的數(shù)據(jù)量大時，內(nèi)存的消耗都會變多，而且在頁碼大小改變的時候，網(wǎng)站查詢效率會疾速的降到。當(dāng)我們有N個數(shù)據(jù)庫，我們不需要從查詢X到XY區(qū)間的數(shù)據(jù)時，這樣的話我們的內(nèi)存中城就會要配對組合N*(XY)條數(shù)據(jù)接著排序。

要是全局網(wǎng)站查詢的有缺點，那我們就來幫忙解決這樣的缺點，但估計會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，那就是我不去管數(shù)據(jù)在兩個DB中是要如何的分布的，我只不過是換算下來的從兩個庫中排序后收起50條數(shù)據(jù)，后再組合擁有100條參與不顯示。

其實，那樣的的精度那是參照你順序的條件和數(shù)據(jù)存儲的完全不同而轉(zhuǎn)變的了。舉例我們的數(shù)據(jù)是通過時間進出有序的存儲的，我們的排序確實是根據(jù)時間來接受排序的，這樣的話我們換取的結(jié)果就會也很精準。

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

但是，可以使用這樣的查看，我們就這個可以用不著考慮性能上的問題，查詢的復(fù)雜程度很高，只要我們的業(yè)務(wù)沒有太多的要求，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)，還是需要不滿足交互、效率等等眾多需求，這樣的話，就我們還是可以建議使用下面這樣的。

二次查詢這無疑是可以解決分庫可以查詢的究極武器了，還能夠保證數(shù)據(jù)的精準度、去查詢的效率、用戶的交互頁面，犧性的僅僅小小的性能開銷和一些代碼難度的上升。

總之也不難，假設(shè)不成立我們要查詢第21頁的數(shù)據(jù)，每張紙5條。此時此刻，我們先假設(shè)不成立數(shù)據(jù)是平均其分布的，但是我們在你是哪庫都網(wǎng)站查詢?nèi)康?條數(shù)據(jù)。也就是：

select*outsideTorder bytimeoffset100limit5

這時，我們能得到的數(shù)據(jù)肯定是這樣的。

而四個DB中，最小的時間是1487500001【minTime】，這個時間資料記錄過來。兩個DB中各自的的最時間也記錄下來，共有是DB1：1487500041【maxTime1】和DB2：1487500061【maxTime2】。

這時，我們在建議使用時間去兩個數(shù)據(jù)庫中再一次接受查詢。

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，因此可能會去查詢出更多的數(shù)據(jù)。結(jié)果可能會:：

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

肯定，我們還也可以的力量elasticsearch來結(jié)束分庫的排序查看，因此elasticsearch核心中了緩存機制，能讓網(wǎng)站查詢越快。