DynamoDB 是Amazon最新发布的NoSQL产品，那什么是DynamoDB呢？
本文为InfoQ中文站特供稿件，首发地址为：http://www.infoq.com/cn/articles/aws-iam-dive-in。 访问控制，换句话说，谁 能在 什么 情况下访问 哪些 资源或者操作，是绝大部分应用程序需要仔细斟酌的问题。作为一个志存高远的云服务提供者，AWS自然也在访问控制上下了很大的力气，一步步完善，才有了今日的 IAM：Identity and Access Management。如果你要想能够游刃有余地使用AWS的各种服务，在安全上的纰漏尽可能地少，那么，首先需要先深入了
DynamoDB 是 AWS 独有的完全托管的 NoSQL Database。它的思想来源于 Amazon 2007 年发表的一篇论文：Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store。在这篇论文里，Amazon 介绍了如何使用 Commodity Hardware 来打造高可用、高弹性的数据存储。想要理解 DynamoDB，首先要理解 Consistent Hashing。Consistent Hashing 的原理如下图所示：
追求可以在水平方向上无限扩展的大规模分布式数据库，已经导致了专业数据库的爆炸式增长，实际上发布了数十种不同的数据模型和针对超特定用例的整个产品。
ES5 中给我们新增了一些方法，可以很方便的操作数组或者字符串，这些方法主要包括： 数组方法 字符串方法 对象方法 迭代(遍历)方法：forEach()、map()、filter()、some()、every()；
ESLint最初是由Nicholas C. Zakas 于2013年6月创建的开源项目。它的目标是提供一个插件化的javascript代码检测工具。
转一篇他人写的数据库设计技巧，感觉也不一定都正确，开拓一下思路吧。 说到数据库，我认为不能不先谈数据结构。1996年，在我初入大学学习计算机编程时，当时的老师就告诉我们说：计算机程序＝数据结构＋算法。尽管现在的程序开发已由面向过程为主逐步过渡到面向对象为主，但我还是深深赞同8年前老师的告诉我们的公式：计算机程序＝数据结构＋算法。面向对象的程序开发，要做的第一件事就是，先分析整个程序中需处理的数据，从中提取出抽象模板，以这个抽象模板设计类，再在其中逐步添加处理其数据的函数(即算法)，最后，再给类中的数据成员和函数划分访问权限，从而实现封装。 数据库的最初雏形据说源自美国一个奶牛场的记账薄(纸质的，由此可见，数据库并不一定是存储在电脑里的数据^_^)，里面记录的是该奶牛场的收支账目，程序员在将其整理、录入到电脑中时从中受到启发。当按照规定好的数据结构所采集到的数据量大到一定程度后，出于程序执行效率的考虑，程序员将其中的检索、更新维护等功能分离出来，做成单独调用的模块，这个模块后来就慢慢发展、演变成现在我们所接触到的数据库管理系统(DBMS)——程序开发中的一个重要分支。 下面进入正题，首先按我个人所接触过的程序给数据库设计人员的功底分一下类： １、没有系统学习过数据结构的程序员。这类程序员的作品往往只是他们的即兴玩具，他们往往习惯只设计有限的几个表，实现某类功能的数据全部塞在一个表中，各表之间几乎毫无关联。网上不少的免费管理软件都是这样的东西，当程序功能有限，数据量不多的时候，其程序运行起来没有什么问题，但是如果用其管理比较重要的数据，风险性非常大。 ２、系统学习过数据结构，但是还没有开发过对程序效率要求比较高的管理软件的程序员。这类人多半刚从学校毕业不久，他们在设计数据库表结构时，严格按照教科书上的规定，死扣E-R图和3NF(别灰心，所有的数据库设计高手都是从这一步开始的)。他们的作品，对于一般的access型轻量级的管理软件，已经够用。但是一旦该系统需要添加新功能，原有的数据库表差不多得进行大换血。 ３、第二类程序员，在经历过数次程序效率的提升，以及功能升级的折腾后，终于升级成为数据库设计的老鸟，第一类程序员眼中的高人。这类程序员可以胜任二十个表以上的中型商业数据管理系统的开发工作。他们知道该在什么样的情况下保留一定的冗余数据来提高程序效率，而且其设计的数据库可拓展性较好，当用户需要添加新功能时，原有数据库表只需做少量修改即可。 ４、在经历过上十个类似数据库管理软件的重复设计后，第三类程序员中坚持下来没有转行，而是希望从中找出“偷懒”窍门的有心人会慢慢觉悟，从而完成量变到质变的转换。他们所设计的数据库表结构有一定的远见，能够预测到未来功能升级所需要的数据，从而预先留下伏笔。这类程序员目前大多晋级成数据挖掘方面的高级软件开发人员。 ５、第三类程序员或第四类程序员，在对现有的各家数据库管理系统的原理和开发都有一定的钻研后，要么在其基础上进行二次开发，要么自行开发一套有自主版权的通用数据库管理系统。 我个人正处于第三类的末期，所以下面所列出的一些设计技巧只适合第二类和部分第三类数据库设计人员。同时，由于我很少碰到有兴趣在这方面深钻下去的同行，所以文中难免出现错误和遗漏，在此先行声明，欢迎大家指正，不要藏私哦8) 一、树型关系的数据表 不少程序员在进行数据库设计的时候都遇到过树型关系的数据，例如常见的类别表，即一个大类，下面有若干个子类，某些子类又有子类这样的情况。当类别不确定，用户希望可以在任意类别下添加新的子类，或者删除某个类别和其下的所有子类，而且预计以后其数量会逐步增长，此时我们就会考虑用一个数据表来保存这些数据。按照教科书上的教导，第二类程序员大概会设计出类似这样的数据表结构： 类别表_1(Type_table_1) 名称 类型 约束条件 说明 type_id int 无重复 类别标识，主键 type_name char(50) 不允许为空 类型名称，不允许重复 type_father int 不允许为空 该类别的父类别标识，如果是顶节点的话设定为某个唯一值 这样的设计短小精悍，完全满足3NF，而且可以满足用户的所有要求。是不是这样就行呢？答案是NO！Why？ 我们来估计一下用户希望如何罗列出这个表的数据的。对用户而言，他当然期望按他所设定的层次关系一次罗列出所有的类别，例如这样： 总类别 类别1 类别1.1 类别1.1.1 类别1.2 类别2 类别2.1 类别3 类别3.1 类别3.2 …… 看看为了实现这样的列表显示(树的先序遍历)，要对上面的表进行多少次检索？注
三、多用户及其权限管理的设计 开发数据库管理类的软件，不可能不考虑多用户和用户权限设置的问题。尽管目前市面上的大、中型的后台数据库系统软件都提供了多用户，以及细至某个数据库内某张表的权限设置的功能，我个人建议：一套成熟的数据库管理软件，还是应该自行设计用户管理这块功能，原因有二： 1.那些大、中型后台数据库系统软件所提供的多用户及其权限设置都是针对数据库的共有属性，并不一定能完全满足某些特例的需求； 2.不要过多的依赖后台数据库系统软件的某些特殊功能，多种大、中型后台数据库系统软件之间并不完全兼容。否则一旦日后需要转换数据库平台或后台数据库系统软件版本升级，之前的架构设计很可能无法重用。 下面看看如何自行设计一套比较灵活的多用户管理模块，即该数据库管理软件的系统管理员可以自行添加新用户，修改已有用户的权限，删除已有用户。首先，分析用户需求，列出该数据库管理软件所有需要实现的功能；然后，根据一定的联系对这些功能进行分类，即把某类用户需使用的功能归为一类；最后开始建表： 功能表(Function_table) 名称 类型 约束条件 说明 f_id int 无重复 功能标识，主键 f_name char(20) 不允许为空 功能名称，不允许重复 f_desc char(50) 允许为空 功能描述 用户组表(User_group) 名称 类型 约束条件 说明 group_id int 无重复 用户组标识，主键 group_name char(20) 不允许为空 用户组名称 group_power char(100) 不允许为空 用户组权限表，内容为功能表f_id的集合 用户表(User_table) 名称 类型 约束条件 说明 user_id int 无重复 用户标识，主键 user_name char(20) 无重复 用户名 user_pwd char(20) 不允许为空 用户密码 user_type int 不允许为空 所属用户组标识，和User_group.group_id关联 采用这种用户组的架构设计，当需要添加新用户时，只需指定新用户所属的用户组；当以后系统需要添加新功能或对旧有功能权限进行修改时，只用操作功能表和用户组表的记录，原有用户的功能即可相应随之变化。当然，这种架构设计把数据库管理软件的功能判定移到了前台，使得前台开发相对复杂一些。但是，当用户数较大(10人以上)，或日后软件升级的概率较大时，这个代价是值得的。 四、简洁的批量m:n设计 碰到m:n的关系，一般都是建立3个表，m一个，n一个，m:n一个。但是，m:n有时会遇到批量处理的情况，例如到图书馆借书，一般都是允许用户同时借阅n本书，如果要求按批查询借阅记录，即列出某个用户某次借阅的所有书籍，该如何设计呢？让我们建好必须的3个表先： 书籍表(Book_table) 名称 类型 约束条件 说明 book_id int 无重复 书籍标识，主键 book_no char(20) 无重复 书籍编号 book_name char(100) 不允许为空 书籍名称 …… 借阅用户表(Renter_table) 名称 类型 约束条件 说明 renter_id int 无重复 用户标识，主键 renter_name char(20) 不允许为空 用户姓名 …… 借阅记录表(Rent_log) 名称 类型 约束条件 说明 rent_id int 无重复 借阅记录标识，主键 r_id int 不允许为空 用户标识，和Renter_table.renter_id关联 b_id int 不允许为空 书籍标识，和Book_table.book_id关联 rent_date datetime 不允许为空 借阅时间 …… 为了实现按批查询借阅记录，我们可以再建一个表来保存批量借阅的信息，例如： 批量借阅表(Batch_rent) 名称 类型 约束条件 说明 batch_id int 无重复 批量借阅标识，主键 batch_no int 不允许为空 批量借阅编号，同一批借阅的batch_no相同 rent_id int 不允许为空 借阅记录标识，和Rent_log.rent_id关联 batch_date datetime 不允许为空 批量借阅时间 这样的设计好吗？我们来看看为了列出某个用户某次借阅的所有书籍，需要如何查询？首先检索批量借阅表(Batch_rent)，把符合条件的的所有记录的rent_id字段的数据保存起来，再用这些数据作为查询条件带入到借阅记录表(Rent_log)中去查询。那么，有没有什么办法改进呢？下面给出一种简洁的批量设计方案，不需添加新表，只需修
DynamoDB 是亚马逊 AWS 的一种高性能、全托管的 NoSQL 数据库服务。作为一种数据源，DynamoDB 能够提供高度可扩展性、低延迟和可靠性。它支持多种数据类型和数据模型，包括键-值、文档和图形数据。DynamoDB 的数据模型非常灵活，可以根据需要对数据进行读取和写入。此外，DynamoDB 还提供了强大的数据查询和扫描功能，可以根据指定的条件快速查找和获取数据。DynamoDB 还支持 ACID 事务，可以确保数据一致性和完整性。DynamoDB 可以轻松地与其他 AWS 服务集成，例如 Lambda、API Gateway、Elasticsearch 等，可以构建高效、高可用的应用程序和服务。
我们也可以简单的认为类就是构造函数的另外一种写法,通过验证,构造函数能实现的在类里也能实现
python中的常用判断语句if....elif....else,while if if的用法：
云中树莓派（5）：利用 AWS IoT Greengrass 进行 IoT 边缘计算
AWS IoT 平台为了保证终端设备通信的安全性，终端设备与 AWS IoT 平台的 MQTT 通信使用基于证书的 TLS 1.2 双向认证体系。即 IoT 平台会验证当前设备使用的证书是否可信，同时，终端设备也会验证 IoT 平台使用的 CA 证书是否可信。
HTML5＋CSS3＋JavaScript Web 前端开发案例教程（慕课版）【不推荐】，微信读书中找到的学习Web前端书籍，第8章开始啦，耶(＾－＾)V
其中，主键列指定了 PRIMARY KEY 约束，强制该列的值在表中唯一，并且使用 AUTO_INCREMENT 关键字，表示该列的值会自动递增生成。
判断（if）语句 目标 开发中的应用场景 if 语句体验 if 语句进阶 综合应用 01. 开发中的应用场景 生活中的判断几乎是无所不在的，我们每天都在做各种各样的选择，如果这样？如果那样？…… 程序
生活中的判断几乎是无所不在的，我们每天都在做各种各样的选择，如果这样？如果那样？……
除了正常运行模式，ECMAscript 5添加了第二种运行模式："严格模式"（strict mode）。顾名思义，这种模式使得Javascript在更严格的条件下运行。
在不与用户直接交互的后台应用中，运行 Service 会消耗系统资源，这可能会影响前台应用的正常运行。Android 8.0 及更高版本「不允许后台应用运行后台服务」，需要通过 startForegroundService() 指定为前台服务运行，或者使用 JobScheduler 替代。
本文来源：https://www.percona.com/blog/2020/10/02/how-to-use-check-constraint-in-mysql-8/
唯一索引允许空值的存在，空值将视为。如果由单列组成唯一索引，则此列仅允许一个空值存在；如果由多列组成唯一索引，则值与空值的组合仅允许一个存在。
FIPS（Federal Information Processing Standards）是美国联邦政府的一套信息处理标准，包括了密码的复杂度要求。这些要求通常包括密码长度、使用多种字符类别（大写字母、小写字母、数字和特殊字符）等。
作者：matrix 被围观: 1,836 次 发布时间：2014-04-23 分类：兼容并蓄 零零星星 | 9 条评论 »
200 – OK 201 – Created 202 – Accepted 203 – Non-Authoritative Information (for DNS) 204 – No Content 205 – Reset Content 206 – Partial Content
迭代(遍历)方法: forEach()、map()、 filter()、 some()、 every() ;
上一篇文章我们介绍了声明式UI描述和自定义组件的基本用法,现在我们系统的看看自定义组件的结构、成员函数、变量等.在 《遥遥领先,HaemonyOS的ArkTS应用入门实操》文章里面我们讲解了 ArkTS 的基本代码组成,这里我们看看具体的组件结构.
调试 JavaScript 中的异步代码有时就像在雷区中穿梭。你不知道 console.log 会在何时何地打印出来，也不知道代码是如何执行的。
本文介绍如何升级Truffle到v5.0.0的方法便于编译使用Solidity v0.5.0，同时也介绍了一下Solidity v0.5.0新特性。
DynamoDB 属于AWS 专有的 NoSQL 数据库服务。其实和Mongod类似。
在ArkUI中，UI显示的内容均为组件，由框架直接提供的称为系统组件，由开发者定义的称为自定义组件。在进行 UI 界面开发时，通常不是简单的将系统组件进行组合使用，而是需要考虑代码可复用性、业务逻辑与UI分离，后续版本演进等因素。因此，将UI和部分业务逻辑封装成自定义组件是不可或缺的能力。
原创文章，转载请务必将下面这段话置于文章开头处（保留超链接）。 本文转发自技术世界，原文链接 http://www.jasongj.com/sql/cte/ CTE or WITH WITH语句通常被称为通用表表达式（Common Table Expressions）或者CTEs。 WITH语句作为一个辅助语句依附于主语句，WITH语句和主语句都可以是SELECT，INSERT，UPDATE，DELETE中的任何一种语句。 例讲CTE WITH语句最基本的功能是把复杂查询语句拆分成多个简单的部分，如下
Elasticsearch由一些Elasticsearch进程(Node)组成集群，用来存放索引(Index)。为了存放数据量很大的索引，Elasticsearch将Index切分成多个分片(Shard)，在这些Shard里存放一个个的文档(document)。通过这一批shard组成一个完整的index。并且，每个Shard可以设置一定数量的副本(Replica)，写入的文档同步给副本Shard，副本Shard可以提供查询功能，分摊系统的读负载。在主Shard所在Node（ES进程）挂掉后，可以提升一个副本Shard为主Shard，文档继续写在新的主Shard上，来提升系统的容灾能力。
接下来几篇文章会对JUC并发包里面的锁工具类做下梳理，如：ReentrantLock、
三数之和 题目描述：给你一个包含 n 个整数的数组 nums，判断 nums 中是否存在三个元素 a，b，c ，使得 a + b + c = 0 ？请你找出所有和为 0 且不重复的三元组。 注意：答案中不可以包含重复的三元组。 示例说明请见LeetCode官网。 来源：力扣（LeetCode）undefined 链接：https://leetcode- cn.com/problems/3sum/undefined 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。 解法一：暴力破解法 首先
随着开发者在家工作或在小型工作室工作，游戏资产，包括极其巨大的资产，需要能够随时提供给世界各地的人使用。
例如：UserService，但是以下情景例外：DO / BO / PO / DTO / VO。
本文档主要介绍如何实时迁移AWS DynamoDB数据到腾讯云TcaplusDB。TcaplusDB是腾讯推出的一款全托管NoSQL数据库服务，专为游戏设计，立志于打造面向全球的精品云存储产品，提供高性能、低成本、易扩展、稳定、安全的存储服务。TcaplusDB与DynamoDB类似，数据模型采用的是KV和文档两种类型，以表为组织管理单位。相对DynamoDB表的schema-free模式，TcaplusDB采用的是schema架构，即需要用户提前定义好表的schema，但与传统关系型表结构定义相比，TcaplusDB支持更丰富的数据结构，如支持多层嵌套，满足多样化的数据定义需求。
在不那么遥远的旧 IT 时代，有这样一个段子——假如把数据库们”聚在一起“开会”。 Oracle: 我们需要企业级数据库。 MySQL: Oracle 不开源。 PostgreSQL: MySQL 的
这里还有数据库相关的优质文章：快戳我，快戳我? 前言： 使用SQL语言时，要注意SQL语言对大小写并不敏感，一般使用大写。所有符号一定是西文标点符号（虽然是常识，但我还是提一嘴） 文章有点长，大家要
使用SQL语言时，要注意SQL语言对大小写并不敏感，一般使用大写。所有符号一定是西文标点符号（虽然是常识，但我还是提一嘴）
2） 因为 Set 存储的是不重复的对象，依据 hashCode 和 equals 进行判断，所以 Set 存储的对象必须重写这两个方法。
反例：直接使用toArray无参方法存在问题，此方法返回值只能是Object[]类，若强转其它类型数组将出现ClassCastException错误。 5. 【强制】使用工具类Arrays.asList()把数组转换成集合时，不能使用其修改集合相关的方法，它的add/remove/clear方法会抛出UnsupportedOperationException异常。 说明：asList的返回对象是一个Arrays内部类，并没有实现集合的修改方法。Arrays.asList 体现的是适配器模式，只是转换接口，后台的数据仍是数组。
设计模式专题（十二）——状态模式 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 状态模式（State）是指当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为，这个对象看起来像是改变了其类。状态模式主要解决对象的状态转换表达式过于复杂的情况，把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类当中，可以把复杂的判断逻辑简化。 当状态的变化，会涉及很多的步骤，则用状态模式可以让流程更清晰，并更利于维护。 状态模式的优点，在于将内部的复杂局部状态变化分割出来，将复杂的状态行为分离出去。 状态模式和策略模式相似，是将不同的状态
Python逻辑运算的简介以及使用~ 逻辑运算 在程序开发中，通常 在判断条件时，会需要同时判断多个条件 只有多个条件都满足，才能够执行后续代码，这个时候需要使用到 逻辑运算符 逻辑运算符 可以把 多个条件 按照 逻辑 进行 连接，变成 更复杂的条件 Python 中的 逻辑运算符 包括：与 and／或 or／非 not 三种 and 条件1 and 条件2 与／并且 两个条件同时满足，返回 True 只要有一个不满足，就返回 False 条件 1 条件 2 结果 成立 成立 成立 成立 不成立 不成立
知识要点 DML语句 插入行到表中 删除表中的行 更新表中的行 控制事务
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