【文創漫談】留言系統 | 標示全部為已讀 | 標示未讀為已讀 | 程式設計 | 創作者

標示全部為已讀失效

最近發現留言系統中，"標示全部為已讀"的速度明顯變慢，甚至有時會失效。許多使用者都報告遇到了相同的問題。可喜的是現已修好，速度快多了。通常這是程式設計中一個常見的漏洞。系統沒有充分考慮到整體容量問題與效能，才導致了這樣的情況。以下是說明我以前碰到案例的示範與處理方法。當系統開始顯示緩慢或出現其他問題時，通常是因為程式設計中的一些問題所致。這可能是由於系統負載過重、程式碼效能問題或資料庫管理不當等原因所引起的。

一般留言系統資料表

通常設計一個留言系統的資料表(假設為messages)可以考慮以下欄位：

message_id：留言的唯一識別符，主鍵。

user_id：留言的使用者識別符，外鍵參考到使用者資料表中的使用者ID。

content：留言的內容，可以是文字或者其他格式。

timestamp：留言的時間戳記，記錄留言被創建的日期和時間。

is_read：標記留言是否已讀，可以是布林值（true/false）或者整數（0代表未讀，1代表已讀）。

tags：留言的標籤，可以是一個字串或者多個標籤的集合。

這是一個簡單的留言系統資料表設計，可以根據具體需求進一步擴充或調整欄位。例如，可以添加回覆留言的功能，以及相應的欄位來記錄回覆的關係。另外，還可以考慮添加欄位來記錄留言的讚數、回覆數等其他相關信息。以上是一般留言資料的結構。

再來考慮筆數多寡

假設每個人每天平均有100則留言，在平台系統中有假如有50萬個使用者，那麼每天就會產生50萬 * 100 =5千萬筆留言資料。而從在假如留言系統啟用至今大約120天，因此理論上總共應該有60億筆資料。(實際應較少，因有許多會員為非活躍會員)

標示全部為已讀

第一種方法是每次都從龐大的資料庫中撈取屬於特定使用者的資料，然後將每一筆未讀取的資料標記為已讀。這樣的做法需要處理該會員12萬筆資料中的每一筆，因此是一個龐大的操作。每次都將12萬筆資料全部重新寫入標記為1，這效率低下的。

如果要將上表中所有留言資料都標記為已讀取，可以使用下面的 SQL 語法：

UPDATE messages SET is_read = 1 where user_id = 'A';

這條 SQL 語句將會將 messages 資料表中該使用者為 A 之所有記錄的 is_read 欄位都設置為 1，表示已讀取。這樣就完成了將所有留言資料都標記為已讀取的操作。

標示未讀為已讀

另外一種方法則是先從資料庫中撈取屬於特定使用者的資料，然後僅對未讀取的資料進行修改，將其改為已讀。這樣的做法僅需要處理未讀取資料的部分，假設這次只有90筆資料需要修改，而不是每次都處理整個12萬筆資料。這兩種方法的效率差異極大，第二種方法明顯更為節省時間和資源。

假設資料表名稱為 messages，未讀取的資料以 is_read 欄位表示，0代表未讀取，1代表已讀取。下面是將該使用者為A的所有未讀取的留言改為已讀取的 SQL 語法：

UPDATE messages SET is_read = 1 WHERE user_id = 'A' AND is_read = 0;

這條 SQL 語句將會將使用者為 A 之所有 is_read 欄位為 0（未讀取）的記錄更新為 1（已讀取）。這樣就完成了將所有未讀取的留言改為已讀取的操作。

資料量膨脹

隨著留言系統中資料量的增加，留言的數量也會不斷增加。如果現在系統中有60億筆資料，而在未來4個月可能會增加到120億筆。如果系統沒有擴充容量，則效能將逐漸降低。在處理如此龐大的資料量時，系統可能會面臨查詢速度變慢、資料處理時間增加等問題。這可能會導致系統反應速度變慢，用戶體驗下降，甚至影響系統的穩定性。

檢查系統的架構和程式碼

要解決這些問題，需要仔細檢查系統的架構和程式碼，找出潛在的瓶頸和效能問題。可能需要進行程式碼優化、資料庫優化或增加硬體資源等措施，以改善系統的效能。此外，定期進行系統監控和性能測試也至關重要，可及時發現問題並加以解決，確保系統的順暢運作。

高峰時段避開使用

對於使用者來說，如果確實遇到系統緩慢或其他問題，可以嘗試採取更輕量的操作方式，或在高峰時段避開使用，以減輕系統負載。同時，也可以向系統管理員反饋問題，協助他們更快地找到解決方案。

系統可能需要進行擴充容量

為了應對這種情況，系統可能需要進行擴充容量，例如增加伺服器資源、優化資料庫結構等，以確保系統能夠處理更大量的資料而不影響效能。同時，也需要定期進行系統監控和性能測試，及時發現問題並進行調整，以確保系統的順暢運作。

程式優化

因此，選擇適當的寫法可以大大提高系統的效能和效率，特別是在面對龐大資料量時。例如上面的兩個語法只差了 "AND is_read = 0"，也就是範圍從"所有"縮小到"未讀"，前者是12萬筆，後者只有90筆，相差之大可想而知。兩者耗時，兩者相差1300倍。這是很驚人的差距。而魔鬼就藏在這小小的細節裡。

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