本文主要介绍了在功能模块中的一些关键处理思路和流程,以及一些比较典型的问题,都是比较基础的东西。其中的内容,相信还有许多更好的处理方式。水平有限,总结的内容可能存在不足,欢迎大家指正!
使用html5或者jQuery如何实现文本框下拉效果,如下图 CSS布局HTML小编今天和大家分享大神详解最好有可以使用HTML5 list 属性。list 属性需要应用到 input 框上,然后内容写一个自定义的 id 然后在任意位置放一对 datalist 标签,并给 datalist 框一个 id,和 list 属性指向的 id 一致即可。 在 datalist 标签下放列表项。
当前分布式数据库架构有不少,但是总体架构相差不大,主要组件都包含协调节点、数据分片、元数据节点、全局时钟。一种常见的分布式架构如下图:
使用过简书,知乎或 b 站的小伙伴应该都有这样的使用体验:当有其他用户关注我们或者私信我们的行为时,我们会收到相关的消息。 虽然这些功能看上去简单,但其背后的设计是非常复杂的,几乎是一个完成的系统,可以称之为 站内消息系统。
当前集群部署方案是维护一个超大集群,基于物理机器部署,集群规模达 100+ 节点。Druid 集群作为相关核心业务数据项目的下游,可以通过批任务和流任务写入数据,然后相关业务方可以进行 OLAP 实时查询分析。
一、需求缘起 分页需求 互联网很多业务都有分页拉取数据的需求,例如: (1)微信消息过多时,拉取第N页消息 (2)京东下单过多时,拉取第N页订单 (3)浏览58同城,查看第N页帖子 这些业务场景对应的消息表,订单表,帖子表分页拉取需求有这样一些特点: (1)有一个业务主键id, 例如msg_id, order_id, tiezi_id (2)分页排序是按照非业务主键id来排序的,业务中经常按照时间time来排序order by 在数据量不大时,可以通过在排序字段time上建立索引,利用SQL提供的offse
一 前言 纳西姆.尼古拉斯.塔勒布的经典著作《黑天鹅》中对“黑天鹅现象”的定义是
慢查询指的是数据库中查询时间超过了指定的阈值的SQL,这类SQL通常伴随着执行时间长、服务器资源占用高、业务响应慢等负面影响。随着携程酒店业务的不断扩张,再加上大量的SQLServer转MySQL项目的推进,慢查询的数量正在飞速增长,每日的报警量也居高不下,因此慢查询的治理优化已经是刻不容缓,此文主要针对MySQL。
// 加载数据 $("#e11").select2({ placeholder: "Select report type", allowClear: true, data: [{id: 0, text: 'story'},{id: 1, text: 'bug'},{id: 2, text: 'task'}] }); // 加载数组 支持多选 $("#e11_2").select2({ createSearchChoice:function(term, data) { if ($(data).filter(function() { return this.text.localeCompare(term)===0; }).length===0) {return {id:term, text:term};} }, multiple: true, data: [{id: 0, text: 'story'},{id: 1, text: 'bug'},{id: 2, text: 'task'}] }); function log(e) { var e=$(""+e+""); $("#events_11").append(e); e.animate({opacity:1}, 10000, 'linear', function() { e.animate({opacity:0}, 2000, 'linear', function() {e.remove(); }); }); } // 对元素 进行事件注册 $("#e11") .on("change", function(e) { log("change "+JSON.stringify({val:e.val, added:e.added, removed:e.removed})); }) // 改变事件 .on("select2-opening", function() { log("opening"); }) // select2 打开中事件 .on("select2-open", function() { log("open"); }) // select2 打开事件 .on("select2-close", function() { log("close"); }) // select2 关闭事件 .on("select2-highlight", function(e) { log ("highlighted val="+ e.val+" choice="+ JSON.stringify(e.choice));}) // 高亮 .on("select2-selecting", function(e) { log ("selecting val="+ e.val+" choice="+ JSON.stringify(e.choice));}) // 选中事件 .on("select2-removing", function(e) { log ("removing val="+ e.val+" choice="+ JSON.stringify(e.choice));}) // 移除中事件 .on("select2-removed", function(e) { log ("removed val="+ e.val+" choice="+ JSON.stringify(e.choice));}) // 移除完毕事件 .on("select2-loaded", function(e) { log ("loaded (data property omitted for brevity)");}) // 加载中事件 .on("select2-focus", function(e) { log ("focus");}) // 获得焦点事件 .on("select2-blur", function(e) { log ("blur");}); // 失去焦点事件 $("#e11").click(function() { $("#e11").val(["AK","CO"]).trigger("change"); }); 官网文档地址是:http://select2.github.io/select2/#documentation。说再多也没用,最后我们来个实例来证明一下ajax请求远程数据,以截图为准:
Byzer-lang 使用 JDBC 数据源非常简单。目前Byzer-lang内置了 MySQL 的驱动,所以可以直接使用如下代码访问 MySQL:
我们在用hive取数的时候,有的时候只是跑一个简单的join语句,但是却跑了很长的时间,有的时候我们会觉得是集群资源不够导致的,但是很大情况下就是出现了"数据倾斜"的情况。
一、需求缘起 几乎所有的业务系统,都有生成一个唯一记录标识的需求,例如: 消息标识:message-id 订单标识:order-id 帖子标识:tiezi-id 这个记录标识往往就是数据库中的主键,数据库上会建立聚集索引(cluster index),即在物理存储上以这个字段排序。 这个记录标识上的查询,往往又有分页或者排序的业务需求,例如: 拉取最新的一页消息 select message-id/ order by time/ limit 100 拉取最新的一页订单 select order-id/ or
DELETE命令从满足指定条件的表中删除行。可以直接从表中删除行、通过视图删除或删除使用子查询选择的行。通过视图删除受要求和限制的约束,如创建视图中所述。
本文通过介绍如何利用Sqoop对不同数据源进行数据导入,详细描述了Sqoop的导入流程、数据源配置、抽取和加载方式,并通过实例介绍了具体操作。
大部分开发和DBA同行都对分页查询非常非常了解,看帖子翻页需要分页查询,搜索商品也需要分页查询。那么问题来了,遇到上千万或者上亿的数据量怎么快速的拉取全量,比如大商家拉取每月千万级别的订单数量到自己独立的ISV做财务统计;或者拥有百万千万粉丝的公众大号,给全部粉丝推送消息的场景。本文讲讲个人的优化分页查询的经验,抛砖引玉。
MongoDB oplog 记录数据库的所有修改操作,除了用于主备同步;oplog 还能玩出很多花样,比如
针对某个需要做CI/CD的项目,需要将代码库的该设置打开,并为其配置 gitlab-runner。
借着公司代码库迁移到私有Gitlab的契机,我接下持续集成的工作,实现了对Python服务端代码的单元测试、静态代码分析和接口测试的持续集成。总体架构如下:
数据库的死锁,是开发和DBA都非常关注的信息,但是在MySQL中,查看死锁信息却不是非常方便,通过show engine innodb status只能查看最近一次发生的死锁信息,之前的死锁信息会被覆盖掉;这时候我们可以利用pt-deadlock-logger这个工具实现这个需求。
这里我使用了一个纯净的 Ubuntu 环境来进行演示,为了方便,使用了 docker。
前言 先看一个视频,这个视频并不是去演示如何使用微信,而是演示基于wepy开发的微信小程序demo。 点击观看视频 : 【wepy开发的微信小程序demo 】 demo中包含的功能有: 仿微信界面 联
在实际生产中,我们经常会遇到类似kafka这种流式数据,并且原始数据并不是我们想要的,需要经过一定的逻辑处理转换为我们需要的数据。鉴于这种需求,本文采用NiFi+Spark Streaming的技术方案设计了一种针对各种外部数据源的通用实时采集处理方法。
很多的时候,在Presto上对数据库跨库查询,例如Mysql数据库。这个时候Presto的做法是从MySQL数据库端拉取最基本的数据,然后再去做进一步的处理,例如统计等聚合操作。
今天是《MySQL核心知识》专栏的第4章,今天跟大家一起聊聊MySQL的简单语法。好了,开始今天的正题。
用hive来做数仓类操作,或者大数据的运算,是没有疑问的,至少在你没有更多选择之前。
学习了HttpClient和Jsoup,就掌握了如何抓取数据和如何解析数据。但是HttpClient对动态数据解析支持不是很友好,所以又学习了HtmlUtil,用于解析动态数据。
为了方面社区用户体验GreatSQL,我们同时还提供Docker镜像,本文详细介绍如何在Docker中部署GreatSQL,并且构建一个MGR集群。
master-slave(n) 读库集群负载均衡器(简单轮询)+时间间隔错峰。 github 地址:https://github.com/Plen-wang/read-loadbalance
说明: 1. 定期装载的周期为每天一次。 2. 每天装载自上次装载后的变化数据 3. 建立源数据库的过渡表用于CDC 4. 建立cdc_time表用于基于时间戳的CDC 5. 因为源库上只有订单销售表有时间属性,所以除了sales_order和sales_order_item拉取变化数据外,其它表都整体拉取到过渡区。实际环境中建议在源表设计上应该有created和last_updated两个时间戳类型的字段。 6. 下表汇总了源库各表的CDC方式
本文的上篇《IM消息机制(一):保证在线实时消息的可靠投递》中,我们讨论了在线实时消息的投递可以通过应用层的确认、发送方的超时重传、接收方的去重等手段来保证业务层面消息的不丢不重。
作者:dcguo 使用 sql 做数仓开发有一段时间了,现做一下梳理复盘,主要内容包括 sql 语法、特性、函数、优化、特殊业务表实现等。 mysql 数据结构 常用 innodb 存储为 B+ 树 特点 多路平衡树,m 个子树中间节点就包含 m 个元素,一个中间节点是一个 page(磁盘页) 默认 16 kb; 子节点保存了全部得元素,父节点得元素是子节点的最大或者最小元素,而且依然是有序得; 节点元素有序,叶子节点双向有序,便于排序和范围查询。 优势 平衡查找树,logn 级别 crud; 单一节点比二
所以说,当公司业务有跨库分析时(一般情况是,业务数据库分布在各个部门),一些数据需要配合其他部门的数据进行关联查询,这个时候可以考虑Presto。但是目前,对于MySQL统计查询在性能上有瓶颈。可考虑将数据按时间段归档到HDFS中,以提高统计效率。
分页器是 Web 开发中常见的功能,看似简单的却经常隐藏着各种奇怪的坑,堪称 WEB 后端开发的一生之敌。
简介:TiCDC 是一款 TiDB 增量数据同步工具,通过拉取上游 TiKV 的数据变更日志,具有将数据还原到与上游任意时刻一致的能力,同时提供开放数据协议(TiCDC Open Protocol),支持其他系统订阅数据变更,TiCDC 可以将数据解析为有序的行级变更数据输出到下游。
火山引擎增长分析 DataFinder 基于 ClickHouse 来进行行为日志的分析,ClickHouse 的主要版本是基于社区版改进开发的字节内部版本。
本文通过利用Docker容器化封装的能力,将含有mysql的镜像直接从仓库拉取下来后,通过命令行运行,并将指定端口映射到本地。然后本地开发的时候,并不需要去关注mysql的配置和安装了,简单来说,就是查询镜像、拉取镜像、运行镜像。简单的三部操作就可以拥有一个配置好的mysql环境了。
本文的上篇《IM消息送达保证机制实现(一):保证在线实时消息的可靠投递》中,我们讨论了在线实时消息的投递可以通过应用层的确认、发送方的超时重传、接收方的去重等手段来保证业务层面消息的不丢不重。
刷帖子翻页需要分页查询,搜索商品也需分页查询。当遇到上千万、上亿数据量,怎么快速拉取全量数据呢? 比如:
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随着互联网的发展,许多网站开始采用动态网页来呈现内容。与传统的静态网页不同,动态网页使用JavaScript等脚本技术来实现内容的动态加载和更新。这给网页爬取带来了一定的挑战,因为传统的爬虫工具往往只能获取静态网页的内容。本文将介绍如何使用Selenium和API来实现动态网页的爬取
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