复制【入库表】中的【康师傅方便面】,然后在【出库表】中【品名】列的筛选框中粘贴过去即可。
我们都知道Java集合类中的arrayList是线程不安全的。那么怎么证明是线程不安全的呢?怎么解决在并发环境下使用安全的list集合类呢?
之前做过一些项目会用到MySQL中的事物,也会根据需要配置事物的隔离级别,比如下图在切面中添加事物:
Hbase理论知识点概要 问题01:Hbase的功能与应用场景? 功能:Hbase是一个分布式的、基于分布式内存和HDFS的按列存储的、NoSQL数据库 应用:Hbase适合于需要实时的对大量数据进行快速、随机读写访问的场景 问题02:Hbase有什么特点? 分布式的,可以实现高并发的数据读写 上层构建分布式内存,可以实现高性能、随机、实时的读写 底层基于HDFS,可以实现大数据 按列存储,基于列实现数据存储,灵活性更高 问题03:Hbase设计思想是什么? 设计思想
join 是 SQL查询中很常见的一种操作,具体来讲有join,left join, right join,full join等很多形式。具体的原理如下图所示。但其中最常见的还是使用left join 。
因为最近在整理Java集合的源码, 所以今天再来谈谈这个古老的话题,因为后面讲HashMap会用到这个知识点, 所以重新梳理下。 如果不被重写(原生Object)的hashCode和equals是什么样的? 不被重写(原生)的hashCode值是根据内存地址换算出来的一个值。 不被重写(原生)的equals方法是严格判断一个对象是否相等的方法(object1 == object2)。 为什么需要重写equals和hashCode方法? 在我们的业务系统中判断对象时有时候需要的不是一种严
在操作系统领域当中,死锁指的是两个或者两个以上的进程在运行的过程中,因为争夺共同的访问资源而相互等待阻塞,最终导致进程继无法续执行的一种阻塞现象。那么在数据库领域当中死锁又是怎样的表现形式呢?数据库死锁又会带来怎样的问题呢?
字符集指的是一种从二进制编码到某类字符符号的映射。校对规则则是指某种字符集下的排序个规则。
原文链接:https://www.cnblogs.com/double-K/p/9210982.html
记得在自己学习数据库知识的时候特别喜欢看案例,因为优化的手段是容易掌握的,但是整体的优化思想是很难学会的。这也是为什么自己特别喜欢看案例,今天也分享自己做的优化案例。
程序员不要吐槽本文的标题,我知道 AutoExist 不是陷阱也不是 BUG,这只是为了那些没有必要花精力理解这个不需要理解的概念的业务伙伴搜索标题时用的。
其实就是根据 XX_NO 查询一 条数据,然后查询条件和字段数据类型不一致,结果隐式转换导致索引失效而全表扫描……
数据是会骗人的,尤其是平均数据(真实世界会有用户每个月下单2.5次吗?很可能是两个分别下单1次和4次的客户而已),一个中等的平均的用户画像其实完全是用数据创造出来的虚幻的形象。而一个漂亮的平均数所创造出来的这种虚幻景象,往往会给我们的决策造成误导。但是事实上,数据并不会说谎,只是分析数据的人没有做到精准分析而导致对数据呈现的错误解读!因此,Cohort Analysis的分析方法应运而生。
我们前面讲过方差分析,方差分析的应用场景是什么样子的呢?不记得同学可以翻回去看看。当我们要比较两组或者多组均值有没有显著性差异的时候,我们可以用方差分析。请注意,这里面我们提到是两组或者多组之间的均值比较时,我们用方差分析,想一下什么类型的数据可以求均值呢?是不是只有数值类型的数据才可以求均值。也就是所谓的连续型变量。那如果我们要比较两组或者多组之间的分类型变量之间是否有显著性差异呢?这个时候就不可以使用方差分析了,就需要使用专门用于分类变量比较的卡方检验。
但是实际使用上,二者还有一个核心的关键点,就是GENERATE函数可以传递第一参数的上下文,而CROSSJOIN函数不能传递第一参数上下文。
BPDU老化时间从 20秒变成 18秒(3个 hello time乘以时间因子,默认为 3)
随着系统用户量的不断增加,MySQL 索引的重要性不言而喻,对于后端工程师,只有在了解索引及其优化的规则,并应用于实际工作中后,才能不断的提升系统性能,开发出高性能、高并发和高可用的系统。 今天小编首先会跟大家分享一下MySQL 索引中的各种概念,然后介绍优化索引的若干条规则,最后利用这些规则,针对面试中常考的知识点,做详细的实例分析。
2018年11月28日 有两个客户在两个渠道购买了同一产品每人各买2笔 系统应在29日做成交处理, 成交结束后, 更新一张记录表, 记录表根据产品代码和渠道代码作为Unique. 成交使用已客户为维度的多线程成交. // 方法名为虚拟捏造, 并非实际使用方法名 成交方法 chengjiao() 为独立事务; chengjiao() 方法内使用多线程的嵌套事务 NESTED doChengjiao() 伪代码
1、两电脑都在同一个网络环境中,A 电脑访问不到 B 电脑的共享文件。此现象可能是哪些 方面所导致?怎样处理?
在企业数据库设计中,经常会遇到一个需求,就是希望把操作之前的数据保留下来,能够看到操作之前是什么数据,操作之后是什么数据。对于这种需求,我们可以使用保留历史数据或者使用版本来实现。
Hbase 中的每张表都通过行键 (rowkey) 按照一定的范围被分割成多个子表(HRegion),默认一个 HRegion 超过 256M 就要被分割成两个,由 HRegionServer 管理,管理哪些 HRegion 由 Hmaster 分配。 HRegion 存取一个子表时,会创建一个 HRegion 对象,然后对表的每个列族 (Column Family) 创建一个 store 实例, 每个 store 都会有 0个或多个 StoreFile 与之对应,每个 StoreFile 都会对应一个 HFile , HFile 就是实际的存储文件,因此,一个 HRegion 还拥有一个 MemStore 实例。
线上给某个表执行新增索引SQL, 然后整个数据CPU打到100%, 连接数暴增到极限, 最后导致所有访问数据库的应用都奔溃.
(1) Hbase一个分布式的基于列式存储的数据库,基于Hadoop的hdfs存储,zookeeper进行管理。
InnoDB与MyISAM有两处不同: 1)InnoDB支持事务; 2)默认采用行级锁(也可以支持表级锁)
1、一张表,里面有ID自增主键,当insert了17条记录之后,删除了第15,16,17条记录,再把Mysql重启,再insert一条记录,这条记录的ID是18还是15 ? 2、MySQL的技术特
分表是个目前算是比较炒的比较流行的概念,特别是在大负载的情况下,分表是一个良好分散数据库压力的好方法。
在上一篇文章最后,我给你留了一个关于加锁规则的问题,今天,我们就从这个问题说起吧。
MySQL逻辑架构 MySQL逻辑架构.png 优化与执行 MySQL会解析查询,创建内部数据结构(解析树),对齐进行优化(重写查询、决定表的读取顺序、选择合适的索引); 使用explain,可以解释
在一年前我写过一篇关于分布式事务的文章: 再有人问你分布式事务,把这篇扔给他,在这篇文章中我详细介绍了分布式事务是什么,实现分布式事务有哪些常用的方案,但是其中的东西很多是偏于理论,很多读者对其真正在实战上的使用可能还是有点差距。所以在前几次文章的更新中,我介绍了很多关于Seata(一款由阿里开源的分布式事务框架)的内容,如果大家对Seata不是很熟悉的可以阅读下面的内容:
昨天面试了一个MYSQL的DBA, 在面试的过程中有一个项目经营,某银行的MYSQL数据到MONGODB 的数据迁移. 我比较好奇,多问了两句
前一篇文章聊了 Kafka 和日志,有读者希望我能更加深入的说下日志,解释下为什么没有日志这个概念,就没有现在的大数据,没有现在的数据库,为什么笔者会对日志这个概念推崇备至。所以有了这一篇文章。
2、了解到原来应用连接的是主库,随即上主库查看执行计划,如下,可以看到执行计划是不一样的,从库性能没问题,而主库性能有问题,初步可以断定,就是统计信息不准确的原因。于是让开发先将连接修改到从库,问题得到解决,接着继续分折统计信息不正确的原因。
各位小伙伴有没遇到这个奇葩情况:业务逻辑对两个表加了事务操作,A表的存储引擎是InnoDB,B表的存储引擎却是MyISAM。事务要回滚时,麻烦就来了hhh,B表它回滚不了,那小伙伴打算要怎么处理~
本文将重点探讨数据处理层中数据仓库的建设。早期的数据服务中存在不少问题,虽然在做运营Dashboard系统时,对后台数据服务进行了梳理,构建了数据处理的底层公共库等,但是仍然存在一些问题:
打个比方,如果把找工作理解成考大学,面试就是高考,市面上的“真题”就是模拟试卷。我们会很容易倾向于在面试前寻找对应公司的面试“真题”,重点准备,期待“押题”成功。但实际上,即使面试同一家公司,它会有不同部门,不同业务线,不同面试官,即使遇到同一面试官,他也不一定就每次考察完全一样的内容。想想高考中那些考的好的同学,他们肯定不是靠“押题”才能取得好成绩吧,他们大多靠的是平常积累及对知识点灵活掌握,那面试也一样啊。执着于搜题,把面试题当做重点进行“复习”,还不如自己划出“考纲”,各个知识点逐一检查掌握情况,复习的更全面呢。
现在一提到Redis的第一反应就是快、单线程,但是Redis真的快吗?真的是单线程吗?
前段时间给大家分享了阿里的数仓建设《阿里数据仓库研发规范》,本文主要讲解下创业型公司是如何建设数仓的。本文将重点探讨数据处理层中数据仓库的建设,有提到早期的数据服务中存在不少问题,虽然在做运营Dashboard系统时,对后台数据服务进行了梳理,构建了数据处理的底层公共库等,但是仍然存在一些问题:
两年前,class这个词进入了我的世界,但class并不是我封装思想的启蒙师。 在此之前,让我初次领略封装的强大之物是电子元件的引脚和它的真值表。 下面的例子希望你可以好好理解一下:怎么在逻辑上实现一位二进制的加法的逻辑运算单元 如果你看不下去,就直接return到第6小点
项目中使用mysql作为数据存储,需要定期将库表中的数据按照给定格式生成报表。根据导出周期的不同分为:日报、周报、月报、季报、年报等格式。
在很多“经验丰富”的服务端工程师看来,实现产品需求的功能非常简单,无非是一系列接口和服务,通过不断地堆代码即可实现,这是一种典型的“战术性编程”思维。
数据链路层,作为OSI第二层,里面包含的设备就是交换机,包含的协议通常是一些局域网和广域网协议,那些协议的定位是什么呢,就是当设备之间连线线连好之后,所组成的网络是一个什么样的架构,设备之间通信需要些什么样的规则,每一个节点的地址使用什么样的格式,在通讯的时候发送的数据在二层应该封装一个什么样的报头,里面包含什么样的内容,这些,都是数据链路层决定的。
但是在我们的日常开发当中,「并不是所有的表一定要满足三大范式」,有时候冗余几个字段可以少关联几张表,带来的查询效率的提升有可能是质变的
前言:废话 之前宝宝出生,然后又忙着考试。 虽然考试很简单,但是必须要一次过,所以沉浸在两本书的海洋之中,好在天道酬勤,分别以自己满意的分数(87、81)通过了考试。 上周又用Python帮朋友实现网页爬虫(爬虫会在pandas后面进行分享) 所以好久木有更新,还是立两天一更的Flag吧! 一天一更有点受不了了~~~~ pandas主要有DataFrame和Series两种数据类型。 DataFrame类似于一张Excel表,Series类似于Excel中的某一列。 最初笔者想要学习和分享Pandas主要是
比如一个类表示汽车,另一个类表示飞机。现在你希望创建一个新的类,使得它既可以像汽车一样在地上跑,又可以像飞机一样在天上飞,即这个新的类继承这两个基类的属性和行为,同时拥有汽车和飞机的特性。那这就是一个多继承。
解答:Object 类在 Java 中被视为所有类的基础和起点。这是因为在 Java 中,所有的类都默认继承自 Object 类,无论是 Java 内置的类,还是用户自定义的类。这种设计使得所有的 Java 对象都能够调用一些基本的方法,例如 equals(), hashCode(), toString() 等,这些方法都在 Object 类中被定义。
大家好,今天要和大家分享的是POSTGRESQL监控的问题, 关于监控可能有一些同学觉得监控无非是针对CPU 内存 以及 磁盘进行一些简单的监控,
对于这一个问题不清楚的同学可以参考下面的连接,我们为什么要研发 vacuum 稳定性平台,以及我的系统设计和一些界面等。
题目要求我们查询另外的一张表user_system_data,我们只需要把当前要执行的sql语句闭合,然后再输入查询另外一张表的sql语法即可。
图中,紫色部分即代表哈希表,也称为哈希数组(默认数组大小是16,每对key-value键值对其实是存在map的内部类entry里的),数组的每个元素都是一个单链表的头节点,跟着的绿色链表是用来解决冲突的,如果不同的key映射到了数组的同一位置处,就会采用头插法将其放入单链表中。
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