上一篇主要是想说一下大体的思路，就是一个主要的框架，我觉得在做一件事情之前，都需要有一个初略的设计，就是中提的想法，抓住问题的关键点。...这里我只想表示表之间的关联，至于字段我只是写了几个主要的，字段的设计嘛，大家肯定各有各的方式，我想我写出来主要的就可以了。 ? 我的英文比较差，还是直接用中文吧，这样更直接一些。 ...记录打开的页面和相关的信息。 [项目—节点拥有的详细权限] 按钮组，一个功能节点（主要是列表页面）有哪些按钮，比如“添加”按钮，“修改”按钮等。记录按钮的名称、打开的页面和相关的信息。 ...[角色拥有的功能结点] 记录一个角色拥有哪些功能结点，功能结点里面有哪些具体的操作（添加、修改等） 不知道大家的项目的角色是在什么时候诞生的，是在设计的时候吗？...当选中“工作日志”的时候，上面的节点和后面的按钮也会被选中。 上面的信息全部来自数据库，也就是第一个图里的哪些表。 第四个问题还没有更好的解决方法，目前只能在程序里面硬编码。
with 渴求式预加载 可以有效的避免 N+1 问题，用法如下： $books = App\Book::with('author')- get(); 如果有多个关联关系可以用“,”隔开，还可以使用闭包来对关联关系进行限制...），没有筛选功能 with 更像 sql 中的 join，就是你存不存都有执行，存在结果不为空，存在关联结果，不存在结果为空，关联结果为空 whereHas 查询存在的关联关系,还有对应的 whereDoesntHave...,查询不存在的关联关系，像下面这样： // 获取发布文章标题中有first的用户 $users= User::whereHas('posts', function ($query) { $query...，适合查找 存在不存在 感觉 with 更多的用在查看详情的时候，你想知道你的查看对象的具体信息，关联到的内容是怎样的， 而 whereHas 更多的用在筛选，你要把符合条件的关联关系的对象给他找出来。...这就是我对 with 和 whereHas 的一些理解了 以上这篇laravel ORM关联关系中的 with和whereHas用法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
紧接上一篇，将List的扁平结构数据, 转换成树形结构的数据 返回给前端 ， 废话不多说，开撸！ --------------------- 步骤： 1....建Tree 的数据结构（用来做树形结构的数据返回） public class Tree { /// /// ID //...转换后的树形结构数据结果图示 -----------------------开发过程中遇到的问题--------------------------------- 从别人的博客看到这种方式，很高兴...，以为改改，很快就可以实现工作中的功能，结果发现还欠缺点东西，就是要传入的父节点Id值给定的是0 ,写死的。...而我要传入的这个Id值要是动态的，要根据传入的List集合，找出这个集合数据里面的根节点的Id值。 在这上面的代码中并没有给出， 于是我开始折腾，最终从别人的js 代码中找到了别人的解决思路。
/hello hello world 这是为什么呢？它们有什么区别呢？ shell是如何运行程序的 在说明清楚问题之前，我们必须了解shell是如何运行程序的。...内置命令中查找 不同的shell包含一些不同的内置命令，通常不需要shell到磁盘中去搜索。...所以你现在明白为什么你第一次安装jdk或者python的时候要设置环境变量了吧？不设置的话行不行？ 行。这个时候你就需要指定路径了。怎么指定路径？无非就是那么几种，相对路径，绝对路径等等。...你说为什么txt也能执行？注意，Linux下的文件后缀不过是为了方便识别文件类型罢了，以.txt结尾，并不代表一定是文本。...总结 说到这里，想必标题的问题以及下面的问题你都清楚了： 安装Python或者Jdk程序为什么要设置PATH环境变量？如果不设置，该如何运行？ 除了./方式运行自己的程序还有什么方式？
除法运算的定义： ? 这个概念的描述的非常抽象，刚开始学习的同学完全不知所云。这里通过一个实例来说明除法运算的求解过程： 设有关系R、S 如图所示，求R÷S 的结果： ?...求解步骤过程： 第一步：找出关系R和关系S中相同的属性，即Y属性。在关系S中对Y做投影（即将Y列取出）；所得结果如下： ?...第二步：被除关系R中与S中不相同的属性列是X，关系R在属性（X）上做取消重复值的投影为{X1，X2}； 第三步：求关系R中X属性对应的像集Y 根据关系R的记录，可以得到与X1值有关的记录，如图3...第四步：判断包含关系 R÷S其实就是判断关系R中X各个值的像集Y是否包含关系S中属性Y的所有值。...对比即可发现： X1的像集只有Y1，不能包含关系S中属性Y的所有值，所以排除掉X1； 而X2的像集包含了关系S中属性Y的所有值，所以R÷S的最终结果就是X2 ， ?
个人对于laravel orm 中对于一对多关系的理解 文章表 article，文章自然可以评论，表 comment 记录文章的评论，文章和评论的关系就是一对多，一篇文章可以有多个评论。...在 comment 表中有字段article 记录评论所属文章，文章和评论的关系如下： article：id … … comment : id … … article_id 在 comment 表中有关联...article 的外键 article_id,所以在 Comment 模型中是 belongsTo方法,在 Article 模型中是hasMany方法 在文章的模型 Article 中，则可以有如下的方法来关联评论...'(这里是关联外键的字段名，这个例子就是 article_id 字段), ‘id'(对应关联模型的主键，这里的 id 是关联 article 表的id)); } 对应的在 Comment 模型中，则可以有如下的方法来关联文章...'(这里是关联外键的字段名，这个例子就是 article_id 字段), ‘id'(对应关联模型的主键，这里的 id 是关联 article 表的id)); } 以上这篇浅谈laravel orm 中的一对多关系
其中的社交达人也成了我们的茶余饭后： "你关注了谁" "她有多少粉丝" "这个网红出事了" "那个人突然爆火" 就像最近的”张同学“ 今天咱们就来研究一下： 如何存储社交软件中的「好友、粉丝关系」 01...以上就是在内存中存储的两种方式。...最后说说硬盘的存储方式吧，对于持久层来说就是单纯的数据库表设计了，最粗暴的方式就是创建一个中间关系表就像这样： user_id frend_id 1 2 1 4 1 6 2 3 2 5 3 6 4 5...除此之外，我们还可以选择更专业的非关系型数据库：社交存储的图形数据库，如Neo4J等。...今天我们通过"如何存储「好友、粉丝关系」"这一命题 分别了解了 图 graph 这一数据结构 以及两种存储方式： 邻接矩阵 Adjacency Matrix 邻接表 Adjacency List
本篇文章目标是处理在数据集中存在列分隔符或分隔符的特殊场景。对于Pyspark开发人员来说，处理这种类型的数据集有时是一件令人头疼的事情，但无论如何都必须处理它。...从文件中读取数据并将数据放入内存后我们发现，最后一列数据在哪里，列年龄必须有一个整数数据类型，但是我们看到了一些其他的东西。这不是我们所期望的。一团糟，完全不匹配，不是吗?...我们已经成功地将“|”分隔的列(“name”)数据分成两列。现在，数据更加干净，可以轻松地使用。...要验证数据转换，我们将把转换后的数据集写入CSV文件，然后使用read. CSV()方法读取它。...现在的数据看起来像我们想要的那样。
在查看网页源码的时候经常会发现带有类似 ?v=13566 或者 ?version=15678 的 CSS 和 JS 文件。如下所示： <script src="w3h5.js?...原理： 例如 .htaccess 设置<em>的</em> CSS、JS 缓存都有一个过期时间，如果在访客<em>的</em>浏览器<em>中</em>已经缓存了这些文件，在这些缓存未过期之前，浏览器只会优先从缓存<em>中</em>读取这些 CSS 和 JS 文件，如果你在服务器上修改了这些文件...如原先HTML<em>中</em><em>的</em>CSS调用语句如下： 改一下文件名就可以了： <link rel="stylesheet" href...如原先 HTML 中的 CSS 调用语句如下： 注意：部分代理缓存服务器不会缓存网址中包含 "?" 的资源，所以方法二可能会导致你原先的缓存功能失效，可以改用第一种方法。
目录 1-0常见的浮点数 1-1浮点数在内存中的存储引入 1-2浮点数存的规则 1-3浮点数取的规则 1-4重新研究引入的那一题：（结合存和取） 1-6关于这个浮点型和整型的输出转换： 1-7 完结...，可使用软件everything里搜索） 1-1浮点数在内存中的存储引入 先来看一道题引入 #include //浮点型数据在内存中的存储 int main() { int...，同时按照整数（浮点数）的视角拿出来是正常的 2.但是按整数（浮点数）的方式存进去，同时按照浮点数（整数）的视角拿出来不正常（和我们开始想的不一样）的 总结： 从这里我们可以看出整数和浮点数在内存中的存储方式是有区别的...M表示有效数字，1<=M<2 2^E表示指数位： 浮点型数据写成二进制时各个位的位权： 举例子： 对于float: S表示的数据占1bite E表示的数据占8bite M表示的数据占23bite...-6关于这个浮点型和整型的输出转换： 1.较长型数据转换成短型数据输出时，其值不能超出短型数据允许的值范围，否则 转换时将出错。
设计一个关系型数据库很重要的一部分是将数据拆分成具有相关关系的数据表，然后将数据以符合这种关系的逻辑方式整合到一起。...如果要以关系型数据库的方式来反应它的话，我们可以创建两张表: Dog 表和 Owner 表，其中 Dog 表通过 owner id 来引用 Owner 表中的数据，或者 Owner 表通过 dog id...一对多关系 再假设，一个主人可以养多只狗狗，现在上面的关系就变成了一对多关系。我们之前定义的数据库 schema 并不需要改变，仍然使用同样的表结构，因为在 “多” 这一方的表中已经有了关联键。...由于一只狗狗可以有多个主人，我们需要在同一个 dog id 上能够匹配多个不同的 owner id。由于 dogId 是 Dog 表的主键，我们不能直接在 Dog 表中添加同样 id 的多条数据。...为了解决这个问题，我们需要创建一个 associative 表 (也被称为连接表)，这个表来存储 (dogId, ownerId) 的数据对。
在计算机中，通常使用补码来表示和存储有符号整数，因为它可以简化算术运算。 部分类型数据的存储 在内存中，整数的存储通常是以二进制形式表示的。整数占用的存储空间取决于其数据类型的位数。...大小端字节序和字节序判断 我们以一个数据为开始，来观察它在内存中的存储 #include int main() { int a = 0x11223344; return 0;...这种方式符合我们阅读整数的习惯，也使得多字节整数在内存中的表示更加直观。 而在小端字节序中，整数的低位字节存储在内存的低地址处，高位字节存储在内存的高地址处。...这种周期性行为是底层数据类型和算术操作直接的结果。这也说明了为什么在实际编程中很重要的一点，那就是确保不会意外地造成数据类型溢出，因为这会导致不可预期的行为。...这正是因为浮点数在内存中存储的特殊性 浮点数在内存中的存储遵循IEEE 754标准，是目前最广泛使用的浮点数表示方法。
一、整数在内存中的存储 计算机中有3中二进制存储方法，即原码、补码、反码 正整数的原码、反码、补码都相同 负整数原码、反码、补码各不相同： 原码：直接将数值按照正负数的形式翻译成⼆进制得到的就是原码。...反码：将原码的符号位不变，其他位依次按位取反就可以得到反码。 补码：反码+1就得到补码。 对于整型数据，数据内存其实存放的是补码 why？ 在计算机系统中，数值⼀律⽤补码来表⽰和存储。...大小端的介绍 其实超过⼀个字节的数据在内存中存储的时候，就有存储顺序的问题，按照不同的存储顺序，我们分为⼤端字节序存储和⼩端字节序存储，下⾯是具体的概念： ⼤端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的...⼩端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的低地址处，⽽数据的⾼位字节内容，保存在内存的⾼地址处。...三、浮点数在内存中的存储 常⻅的浮点数：3.14159、1E10等，浮点数家族包括： float、double、long double 类型。
---- 数据在内存中的存储：： 整型及其浮点型存储方式: 1.数据类型介绍 内置类型: char 字符型 short 短整型 int 整型 long 长整型 long long 更长的整型 C99标准中引入...注：数据在内存中存储的是补码的二进制序列，只是显示的时候将其十六进制化. 3.大小端字节序介绍及判断 大小端介绍： 大端存储模式：是指数据的低位保存在内存的高地址中，而数据的高位保存在内存的低地址中....小端存储模式：是指数据的低位保存在内存的低地址中，而数据的高位保存在内存的高地址中....#include 大端存储模式：是指数据的低位保存在内存的高地址中，而数据的高位保存在内存的低地址中....小端存储模式：是指数据的低位保存在内存的低地址中，而数据的高位保存在内存的高地址中.
要想学习编程，就必须了解二进制，它是计算机处理数据的基础。 内存条是一个非常精密的部件，包含了上亿个电子元器件，它们很小，达到了纳米级别。...我们可以给每一种组合赋予特定的含义，例如，可以分别用 1101000、00011100、11111111、00000000、01010101、10101010 来表示 C、语、言、中、文、网 这几个字，...1PB = 1024TB = 250Byte 1EB = 1024PB = 260Byte 我们平时使用计算机时，通常只会设计到 KB、MB、GB、TB 这几个单位，PB 和 EB 这两个高级单位一般在大数据处理过程中才会用到...你看，在内存中没有abc这样的字符，也没有gif、jpg这样的图片，只有0和1两个数字，计算机也只认识0和1。...所以，计算机使用二进制，而不是我们熟悉的十进制，写入内存中的数据，都会被转换成0和1的组合。 我们将在《C语言调试》中的《查看、修改运行时的内存》一节教大家如何操作C语言程序的内存。
传统数仓 传统数仓有几个特点： 数据具有历史性 基于文件存储 以表为形态，自带元数据存储（比如Hive） 在数仓的数据是其他数据的拷贝或者拷贝的加工 传统数仓需要拷贝数据的重要原因是因为基于数据和存储需要尽可能的近...数据中台 数据中台设计立足点本身是数据和存储分离的。...数据中台也有一个全局的元数据管理系统，管理也是以表为主，粒度到字段级别。数据中台这个元信息包含了各个子存储的元信息，以数据中台需要的形态进行组织。...通过数据中台的数据地图，以及数据中台到各数据源的建立好的管道，那么我们就可以很好的找到我们要的数据以及对他们进行关联和处理，分析，甚至进一步成为机器学习的素材。...结论 数仓是数据中台的一个重要组成部分，也是元数据的一个重要来源，但是随着技术的发展，数据和存储必定是分离的，这就需要一个新的元信息系统（数据地图）来进行承载。
划分了之后，就能更好的学习，所以在对数据在内存的存储的学习中，我们学习完了整数在内存中的存储。接下来就学习另一大块浮点数在内存中的存储。...整数在内存中的存储练习题 大小端字节和字节序判断（练习1） 基础知识点认知 对于内部字节为多个的单个数据来说，有大小端存储模式 那么为什么会存在大小端存储模式呢？...到这我们的整数在内存中的存储就结束了，接下来将给大家讲述单个数据另一大块：浮点数在内存中的存储。...浮点数在内存中的存储 浮点数在内存中的存储都是以二进制形式存储。...(对于浮点数在内存中的计算在之后的文章会讲到，现在还没到时候) 全文总结 这就是数据在内存中的存储，分为整数和浮点数两大块，现在讲完了（之后可能还会再讲一些与其相关的知识点，但现在已把最重要的点都讲完
整形在内存中的存储 对于整形来说，数据存放在内存中其实存放的是补码。原因在于，使用补码，可以将符号位和数值域同一处理。...大小端介绍 大端字节序存储：把一个数据的低位字节数处的数据存放在内存的高地址处，高位字节处的数据存放在内存的低地址处 小端字节序存储：把一个数据的低位字节数处的数据存放在内存的低地址处，高位字节处的数据存放在内存的低地址处...浮点型在内存中的存储 我们先看一个例子： 如果我们浮点型在内存中的存储方式与整形相同的话，第一个*pfloat的值应该为9.000000，可是我们看到结果却是0.000000。...显然，浮点型与整形在内存中的存储方式不同。...因为打印时是有符号的整形，第一位是0（是正数），原码等于补码，直接转成十进制的数后，结果就是一个很大的数。 以上就是数据在内存中的存储的简单介绍。
，那么转化到ElasticSearch里面，如何或者怎样来处理这些带有关系的数据。...当然，现实数据肯定是有关系的，那么在es里面是如何处理和管理这些带有关系的数据呢？...二，使用nested[object]类型，存储拥有多级关系的数据 在方案一里面，我们指出了array存储的数组对象，并不是严格意义的关系，因为第二层的数据是没有分离的，如果想要分离，就必须使用nested...在使用parent/children管理关联关系时，es会在每个shard的内存中维护一张关系表，在检索时，通过has_parent和has_child过滤器来得到关联的数据，这种模式下父文档与子文档也是独立的...，所以适合更新频繁的场景 （4）排序和评分操作比较麻烦，需要额外的脚本函数支持 每种方式都有其合适的应用场景，所以具体实践中，我们要根据实际的业务场景选择合适的存储方式。
血缘数据流程 从采集、存储到平台展示的数据全流程： [血缘数据流程] 在查询平台的部分数据查询展示 [数据查询展示] 三、我的具体实践 1、版本选择 这里我们采用了 Nebula v3.0.0、Nebula...实时监控调度平台 监控每个任务实例，通过依赖节点获取上下游的关系，将关系实时打入到 MySQL 和 Nebula 中，更新 Nebula Graph 数据通过 Spark Connector 实现。...定时调度矫正数据 通过 MySQL 中的血缘关系，通过 Spark 任务定时校正 Nebula 数据，更新数据同样通过 Spark Connector 实现。...`%s', failed: %s", query, resp.getErrorMessage)) System.exit(1) } } //获取ResultSet中的各个列名及数据...("\"([^\"]*)\"") // 上一步长的所有节点数组 // 判断节点的父节点, 方便存储 var parentNode = new mutable.ArrayBuffer
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