对最近项目应用redis做一个简单总结，项目中的营业网点资料和客户资料等模块以后的资料量势必会随着业务的扩张会越来越大，可能会造成系统性能瓶颈及用户体验不佳等，所以根据老大的建议，把相应模块对应的表名+表关键字作为key，优先从redis缓存中拿数据，减少对数据库CRUD操作避免负载过大。
我们都知道互联网数据有个特性，大部分场景都是 读多写少，比如：微博、微信、淘宝电商，按照 二八原则，读流量占比甚至能达到 90%
通常我们说的 MySQL 读写分离是指：对于修改操作在主库上执行，而对于查询操作，在从库上执行。主要目的是分担主库的压力。
读写分离的主要目标就是分摊主库的压力。图 1 中的结构是客户端（client）主动做负载均衡，这种模式下一般会把数据库的连接信息放在客户端的连接层。也就是说，由客户端来选择后端数据库进行查询。
在上一篇文章中，我和你介绍了一主多从的结构以及切换流程。今天我们就继续聊聊一主多从架构的应用场景：读写分离，以及怎么处理主备延迟导致的读写分离问题。
MongoDB的写请求写入Primary， secondary从Primary自动获取并且应用oplog来保持和主库的同步， MongoDB 允许用户从Primary 或者 secondary 读取数据。但读数据可能存在以下问题：
当我们面临高并发的查询数据请求时，可以使用主从读写分离的方式，部署多个从库分摊读压力。 大部分互联网业务都是读多写少，因此优先考虑DB如何支撑更高并发查询，首先就需要区分读、写流量，这才方便针对读流量单独扩展，即主从读写分离。
大部分互联网业务都是读多写少，因此优先考虑DB如何支撑更高查询数，首先就需要区分读、写流量，这才方便针对读流量单独扩展，即主从读写分离。
二哈最近都没看Redis，现在回来温习下，现在从Redis的三大缓存开始重新探一探有多深有多浅(*^▽^*)
1、#{}和${}的区别是什么？ 在mybatis配置中，我们经常使用#{}和{}就是这种情况，这种可能会造成sql注入，#{}对应着就是预处理的"?"，所以两种都可以使用的时候推荐#{}。 2、My
bigkey简单来说就是存储本身的key值空间太大，或者hash，list，set等存储中value值过多。
集合：类似于关系数据库中的表，储存多个文档，结构不固定，如可以存储如下文档在一个集合中
这是所有SELECT语句的必选元素。 通常，选择项指的是FROM子句中指定的表中的一个字段。 选择项由下列一个或多个项组成，多个项之间用逗号分隔:
本文探讨了Debug Headers的常见优点，所能提供的信息，为CDN调试的相关内容提供全面指导。
2) 类可以继承，也可以实现接口；结构不能继承，但可以实现接口。 3) 类可以有显式声明的无参数构造函数；结构不能包含显式的无参数构造函数。 4) 结构中不能有实例字段初始值设定，但类没有任何限制。 5) 类的构造函数里面可以不用对所有字段进行初始化；结构的构造函数里面必须对所有字段进行初始化。 6) 类可以有析构函数，但结构不行。
上篇文章谈到了Redis分布式锁，实际上就是为了解释为什么做缓存采用Redis而不使用map/guava。缓存分为本地缓存和分布式缓存。以 Java 为例，使用自带的 map /guava 实现的是本地缓存，最主要的特点是轻量以及快速，生命周期随着 JVM 的销毁而结束。而且在多实例状态下缓存不具有唯一性。使用 Redis 作缓存称为分布式缓存，在多实例状态下共用一份缓存数据，缓存具有一致性。所以说在分布式下最合适的缓存方案就是采用Redis实现分布式缓存。
要进行Oracle SQL调优，您必须了解查询优化器。优化器是内置软件，用于确定语句访问数据的最有效方法。
目前非常流行的RDBMS PostgresSQL已经在几周前发布了它的第10个版本。由于Postgres的可靠性、节约成本、成熟，当然还有它的开源，已经21岁的Postgres在开发者之中仍旧非常流行。
在学习HBase（Google BigTable 的开源实现）的时候，我们面临的最为困难的地方就是需要你重构你的思路来理解 BigTable 的概念。
Table_open_cache_overflows 就是上面说的淘汰的instance（table cache）的数量
方法区：主要是存储类信息，常量池（static 常量和 static 变量），编译后的代码（字
conn=connect(host='localhost',port=3306,user='root',password='123456',database='student',charset='utf8')
https://medium.com/disney-streaming/the-cdn-edge-debug-headers-can-be-your-best-friend-af06cfd9f2db
最近遇到mysql开启gtid做复制时，主从同步断开，从库出现1236错误，导致同步无法进行，本文就这问题记录下处理步骤
在上一篇文章中，我们讨论了 Hudi 表中的数据布局，并介绍了 CoW 和 MoR 两种表类型，以及它们各自的权衡。在此基础上我们现在将探讨 Hudi 中的读取操作是如何工作的。
Condition接口位于java.util.concurrent.locks包下，实现类有 AbstractQueuedLongSynchronizer.ConditionObject和 AbstractQueuedSynchronizer.ConditionObject。Condition将Object监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象，以便通过将这些对象与任意Lock实现组合使用。其中，Lock替代了synchronized方法的使用及作用，Condition替代了Object监视器方法的使用及作用。Condition的await方法代替Object的wait；Condition的signal方法代替Object的notify方法；Condition的signalAll方法代替Object的notifyAll方法。Condition实例在使用时需要绑定到一个锁上，可以通过newCondition方法获取Condition实例。Condition实现可以提供不同于Object监视器方法的行为和语义，比如受保证的通知排序，或者在执行通知时不需要保持一个锁。
要求 修改数据库 Django shell 数据级联（一对多） 元信息 定义字段 模型过滤 创建对象4种方式 查询集 过滤器 获取单个对象 字段查询 时间 聚合函数 跨关系查询 F对象 Q对象 学习课程 1.修改数据库 ① 在settings中的DATABASES中进行修改 ‘ENGINE’: ‘django.db.backends.mysql’, ’NAME‘ ： 数据库名字 ’USER‘： 用户名字 ’PASSWORD‘：密码 ’HOST‘： 主机 ’PORT‘： 端口号 注意：引号加不加“”都
本篇内容基于JDK7，涉及Condition常用方法。 1.概述 Condition接口位于java.util.concurrent.locks包下，实现类有 AbstractQueuedLongSynchronizer.ConditionObject和 AbstractQueuedSynchronizer.ConditionObject。Condition将Object监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象，以便通过将这些对象与任意Lock实现组合使用。其中，Loc
读写分离的主要目的就是分摊主库的压力。上图中的结构是客户端主动做负载均衡，这种模式下一般会把数据库的连接信息放在客户端的连接层。由客户端来选择后端数据库进行查询
动态SQL是指在运行时准备并执行的SQL语句。在动态SQL中，准备和执行SQL命令是单独的操作。通过动态SQL，可以以类似于ODBC或JDBC应用程序的方式在InterSystems IRIS中进行编程（除了要在与数据库引擎相同的进程上下文中执行SQL语句）。动态SQL是从ObjectScript程序调用的。
MySQL的最新版本8.0.22于2020年10月19日正式发行。这一版本里面有哪些变化，让我们快速浏览一下。
其中提到的 nvcuvid 则是 Nvidia GPU 硬解码的核心，并且是由官方提供支持，因此可以放心使用。
在本节中，我们将通过一个示例说明如何利用JDBC对数据库进行增删查改等各种操作，以及怎样对结果集中的数据进行处理。 我们假设现在数据库中有一张表tbl_user用来存放用户信息。为了简便起见，我们只设了3个字段：用户名vcUsername、密码vcPassword和注册日期dtRegDate。 新用户注册时要将客户的相关信息存入数据库；用户登录时要进行密码验证；用户注销时要将其信息删除；用户修改自己的信息时要对数据库中的数据进行修改。 在这个示例中我们将调用示例13
python是款面向对象、直译式计算机程序设计语言，同时也是一种功能强大而完善的通用型语言，具有非常简洁而清晰的语法特点，适合完成各种高层任务，几乎可以在所有的操作系统中运行。
前面的两篇文章《2万字图解map》，《从应用层面细说map》从原理层面和应用层面分别介绍了内建map是如何实现的、如何使用，以及使用过程中需要注意的地方。本篇文章将介绍sync.Map的使用和实现分析，通过图解的方式分析p的状态，为什么有expunged状态的存在。建议结合前两篇文章一起阅读，能够更深入的理解map。
视图是保存在数据库中的 SELECT 查询，其内容由查询定义，因此，视图不是真实存在 的基础表，而是从一个或者多个表中导出的虚拟的表。同真实的表一样，视图包含一系列带 有名称的列和行数据，但视图中的行和列数据来自由定义视图的查询所引用的表，并且在引
在处理大型数据时，Redis 作为我们的非关系型数据库经常出现在解决方案之中。然而，在使用 Redis 的过程中，有一些问题可能会悄无声息地影响我们的系统性能，其中最具代表性的就是 Big Key 问题。
概述 了解执行计划对数据库性能分析很重要，其中涉及到了语句性能分析与存储，这也是写这篇文章的目的，在了解执行计划之前先要了解一些基础知识，所以文章前面会讲一些概念，学起来会比较枯燥，但是这些基础知识非常重要。 目录 概述 基础概念 怎样缓存执行计划 SQL Server自动删除执行计划 重新编译执行计划 测试 执行计划相关系统视图 手动清空缓存执行计划 测试索引更改对执行计划的影响 测试增加字段对执行计划的影响 总结 基础概念 SQL Server 有一个用于存储执行计划和数据缓冲区
最近一段时间群里经常有人开始问MOGNODB 的问题，我觉得后面会开始在大量写一些MONGODB 的东西，原来从mongodb 3.2开始弄想起来也有6-7年时间了，相比传统的DBA 对于MONGODB 应该是非常了解和熟悉的，但是我错了，截止到现在，传统的DBA 对于MONGODB 一部分人还是一头雾水，时代不同了，不会MOGNODB 的DBA，如同你吃饭，只有刀叉，没有筷子，筷子更简单，更多变，适应的场景和变化更多，所以这是一个必备的技能，REDIS + MONGODB + MYSQL OR REDIS + POSTGRESQL + MONGODB 这属于DBA铁三角，不信你可以看看招聘信息。
主主复制的原理实际上是主从复制的原理，让两台服务器互为主从，就实现了主主复制。以下介绍主从复制原理：
MySQL优化 MySQL 优化方案 对于 **MySQL** 的性能优化，大部分情况下都是想减少查询所消耗的时间；而一个查询是由很多个环节组成，那么就需要从每个环节消耗时间进行入手。 📷 配置优化（连接） 当客户端连接到服务端有可能服务端连接数不够导致应用程序获取不到连接而报出 **Mysql: error 1040: Too many connections**** **的错误。一般情况下可以从两个方面去解决连接数不够的问题： 对于服务端来说，可以增加服务端的可用连接数（**MySQL 8.0.
上期推文我们根据单细胞初探（seurat基础流程）（2021公开课配套笔记）学习并搭建了基本的单细胞转录组下游分析流程，其中很重要的一个知识点就是Seurat对象，熟悉Seurat对象内部结构对我们掌握各个分析究竟是在进行什么样的处理很有帮助。
作为架构师或者开发人员，说到数据库性能优化，你的思路是什么样的？或者具体一点，如果在面试的时候遇到这个问题：你会从哪些维度来优化数据库，你会怎么回答？
面试指南系列，很多情况下不会去深挖细节，是小六六以被面试者的角色去回顾知识的一种方式，所以我默认大部分的东西，作为面试官的你，肯定是懂的。
MySQL是一个更好的NoSQL数据库。当考虑到NoSQL的使用案例，比如对Key/Value键值存储来讲，MySQL在性能、易用性和稳定性方面更有意义。MySQL毕竟是一款成熟稳定的产品，在互联网上有大量的在线教程，范围从操作到失败案例，从主从复制到其它不同模式的应用，不一而足。基于这个原因，MySQL相比其他新兴并没有经过多年洗礼的NoSQL来讲，确实有一定的优势。
针对这个报错，我们首先要考虑是不是在从库中误操作导致的。结果发现，我们在从库中进行了一条针对有主键表的 sql 语句的插入，导致主库再插入相同 sql 的时候，主从状态出现异常。发生主键冲突的报错。
LINQ（Language Integrated Query，语言集成查询）提供了类似于SQL的语法，能对集合进行遍历、筛选和投影。一旦掌握了LINQ，你就会发现在开发中再也离不开它。
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