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Mysql过程例子

set i = floor(10 + rand() * 50); return i;end $$--修改语句定界符为;delimiter ; --修改语句定界符为$$delimiter $$--创建一个过程 SALESMAN.0001,curdate(), 2000); until i = max_num end repeat; commit;end $$--修改语句定界符为;delimiter ;--调用过程

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性能 - 速度测试

package qqq; import java.util.ArrayList; public class ArrayListTest {     ...

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    基于Docker搭建Gitlab

    修改之后,我们重启一下 gitlab docker restart gitlab 5、创建项目 重启gitlab之后浏览器访问以下: http:10.211.55.4:8090 第一次访问会让我们修改密, 修改密登陆后我们创建第一个项目: 随便起一个项目名: 接着我们就可以进行拉取项目了: 6、拉取项目测试 我们用 git clone 命令拉取一下: git clone http:10.211.55.4 :8090rootniceyoo-demo.git ok,拉取过程会输入root账户及密,至此整个过程就测试完毕。

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    c++实现栈的顺序

    includeusing namespace std;定义栈的最大值常量const int MAX = 1024;c++实现顺序栈class stack {private: 用一个void**的指针指向一个

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    SQLite数据

    SQLite数据1.修改activity_main.xml: 2.建立MyDatavaseHelper:package com.example.sharepreferencetest; import

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    Provenance原理

    Provenance Repository 在Provenance每个FlowFile的历史记录。此历史记录用于提供每个数据的数据沿袭(也称为产销监管链)。 根据“nifi.properties”文件中的指定,Provenance将在完成后的一段时间内保留所有这些来源事件。 该线程按上次修改日期对进行排序,并在超过其中一个条件时删除最旧的文件。Provenance使用了Lucene索引,分为多个碎片。这样做有多种原因。 允许多个线程同时更新。更新时,我们在分区之间循环。每个容器有多个日志,因为我们要内联序列化数据。 我们自己对数据进行编

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    FlowFile原理

    FlowFile充当NiFi的预写日志,因此当FlowFile在系统中流动时,每个更改在作为事务工作单元发生之前都会记录在FlowFile中。 源跟踪 那么我们应该着重关注一下一个FlowFile变更了后是怎么将变更信息到FlowFile(即FlowFile是怎么预写日志的)FlowFileRepository接口在以下接口中,我们看到了一些其他的接口 这个类会在内容里有深入的了解。 FlowFile。 wal.update(serializedRecords, sync); updateContentClaims(records, partitionIndex);} 至此,我们还未看到将变化记录更新到的具体逻辑

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    用Elasticsearch替数据日志方式

    之前的项目中一直使用的是数据表记录用户操作日志的,但随着时间的推移,数据log单表是越来越大「不考虑删除」,再加上近期项目中需要用到Elasticsearch,所以干脆把这些用户日志迁移到ES上来了 MacOS中ES搭建:https:www.cnblogs.comniceyoop12936325.html 由于之前就是使用的AOP+注解方式实现日志记录,而本次依旧采用这种方式,所以改动不大,把保至数据换成 data: elasticsearch: client: reactive: # 要连接的ES客户端 多个逗号分隔 endpoints: 127.0.0.1:9300 # 暂未使用ES 关闭其持久化 key=&type=2,返回如下: 9、最后补充 本节是我拆分出来的一个demo,经测试增删改查是没问题、同时查询方法加入了分页查询,具体细节可以下载本节源自行查看。 源下载链接:https:niceyoo.lanzous.comid0yikf 本文首发于博客园:https:www.cnblogs.comniceyoo 如果你觉得本篇文章对你有所帮助,不如右上角关注一下我

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    数据中的 “行式”和“列式

    传统的关系型数据,如 Oracle、DB2、MySQL、SQL SERVER 等采用行式法(Row-based),在基于行式的数据中, 数据是按照行数据为基础逻辑单元进行的, 一行中的数据在介质中以连续形式在 随着大数据的发展,现在出现的列式和列式数据。它与传统的行式数据有很大区别的。?行式数据是按照行的,行式数据擅长随机读操作不适合用于大数据。 数据以行、列的二维表的形式数据,但是却以一维字符串的方式,例如以下的一个表:?行式数据把一行中的数据值串在一起起来,然后再下一行的数据,以此类推。 在基于列式的数据中, 数据是按照列为基础逻辑单元进行的,一列中的数据在介质中以连续形式在。? 列式数据表包括:Sybase IQ,infobright、infiniDB、GBase 8a,ParAccel, SandDNA Analytics和 Vertica等行式行式(Row-based

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    聊聊MySQL系

    聊聊MySQL系早就耳闻TiDB,一直没实操,这两天不忙的功夫,在测试机上手操作了一把TiDB,这个国产NewSQL的杰出表,协议基本兼容MySQL,想必这也是TiDB顺利攫取用户的重要亮点 数据也融入了兼容NoSQL的元素,降低了以往Schema预定义的硬伤。但MySQL扩展的硬伤依旧在,相比时下一些互联网应用的分布式而言,运维成本还是相当高。 Oracle收购Sun之后,MySQL委身于一家商业数据公司,业界普遍不看好MySQL的未来,MariaDB一度有替MySQL的人气,但目前看来,似乎没什么改观。 TiDB由国内技术创业公司PingCAP研发,协议级兼容MySQL,作为新一NewSQL的数据类型,发展势头迅猛。 的排名上发现上,我还真不知道有它的在,市场份额也在不断的被其它。?

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    数据的仓

    数据(Database):数据的仓 高效地和处理数据的介质(介质主要是两种:磁盘和内) 数据系统:DBS(Database System):是一种虚拟系统,将多种内容关联起来的称呼 DBS = DBMS + DB DBMS:Database Management System,数据管理系统,专门管理数据 DBA:Database Administrator,数据管理员 行记录:rowrecord 列字段:columnfield 数据的分类 基于介质的不同:分为关系型数据(SQL)和非关系型数据(NoSQL:Not Only SQL) 关系型数据yu非关系型数据 什么是关系型数据 是一种建立在关系模型(数学模型)上的数据 关系模型:一种所谓建立在关系上的模型

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    内容原理

    Content Repository 内容就是本地所有FlowFiles内容的地方,通常是三个中最大的。该利用不变性和写时复制来最大提升读写速度和保证线程安全性。 与JVM Heap具有垃圾回收过程一样,当需要空间时可以回收无法访问的对象,在NiFi中在一个专用线程来分析内容中未使用的内容。将FlowFile的内容标识为不再使用后,它将被删除或档。 内容由磁盘上的文件集合组成,这些文件被打包到Containers和Sections中。Section是Container的子目录。可以将Container视为内容的根目录。 但是,内容可以由许多Container组成。这样做是为了使NiFi可以并行利用多个物理分区。 要访问内容,内容会使用Resource Claims的属性向下钻取到磁盘上的特定文件,然后在从文件流式传输内容之前寻找资源声明指定的偏移量。

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    七牛镜像 WordPress 插件 的

    WordPress 界中使用七牛云的博主可能都知道“我爱水煮鱼”开发的一个七牛镜像 WordPress 插件。 该插件确实是为WordPress 博客使用七牛云提供了便利,但随着鱼叔的更新,感觉越发臃肿起来,遂将核心提取出来,将该插件化。 因为Jeff 只使用到其中主题静态文件的转,所以Jeff 直接在主题的functions.php 文件中添加如下:将主题自带的 CSS 和 JS 文件替换成七牛镜像 define(CDN_HOST 上诉来自七牛镜像 WordPress 插件的最初版本(应该是0.1 吧)。如果你的主题有使用 timthumb,使用上面后截图功能可能会失效。 解决方法:一是将相关路径修改为静态相对路径而非函数路径;或者直接弃用 timthumb,使用七牛云 图片缩略图功能取 timthumb.php(强烈建议!)

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    RabbitMQ源分析系列三:消息

    下面是客户端的发送:$client = new Client(127.0.0.1, 5672, guest, guest); 设置正常交换机、队列 $type = topic; $routingKey State1); {Msgs, Acks} -> Msgs1 = queue:in(DQ, Msgs), State1#ch{tx = {Msgs1, Acks}} end}; end;上面删除了一些非关键 SlaveWhenPublished 只有在从的时候才为true noreply(deliver_or_enqueue(Delivery, SlaveWhenPublished, State1)); 中间的还比较多 用消息索引本身对SEGMENT_ENTRY_COUNT取整,相关可以看下 rabbit_queue_index:add_to_journal。? 如何保证消息的不丢呢,即如果写入journal文件成功了,但没有刷新到索引的持久化文件中如何恢复,可以看下 rabbit_variable_queue:init, RabbitMQ启动的时候启动每个队列之前会调用它来从

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    Flutter持久化之数据(sqflite)详解

    前言 数据是我们常用的方式之一,对大批量数据有增、删、改、查操作需求时,我们就会想到使用数据,Flutter中提供了一个sqflite插件供我们用于大量数据执行CRUD操作。 sqflite是一款轻量级的关系型数据,类似SQLite。在Flutter平台我们使用sqflite来同时支持Android 和iOS。 数据操作方法介绍 1. 插入操作 插入数据操作有两个方法: Future

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    我的数据访问函数的源(四)—— 过程部分,包括过程的参数的封装

    * 2008 4 25 更新 * 我的数据访问函数的源。整个类有1400行,原先就是分开来写的,现在更新后还是分开来发一下吧。 第四部分:过程部分,包括过程的参数,主要是对过程的参数的封装。 过程的参数部分         #region 过程的参数部分——清除和添加参数         #region 清除参数                    清除SqlCommand的过程的参数 ——取参数的返回值                    按序号返回参数值,一般在执行完过程后使用                    序号          返回参数的内容         public         #region 运行过程返回记录(DataSet、DataTable、不返回记录集)                    运行过程返回DataSet。

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    NLP 最佳实践

    包含构建 NLP 系统的示例和最佳实践,在 jupyter notebook 和实用程序函数中提供。 知识的重点是最先进的方法和常见的场景,这些方法和场景在研究文本和语言问题的研究人员和实践者中很流行。 在一个迁移学习、transformer 和深度架构的时,我们相信预训练模型为许多现实问题提供了统一的解决方案,并允许轻松处理不同的任务和语言。 内容 下面是中介绍的常用 NLP 场景的摘要。每个场景都在一个或多个使用模型和实用程序核心的 jupyter notebook 示例中演示。? 当需求超出预构建认知的范围时,当你想要搜索自定义机器学习方法时,你会发现此非常有用。

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    Oracle 数据结构

    Oracle数据结构by:授客 QQ:1033553122 数据结构Oracle数据由物理和逻辑结构组成。物理结构由操作系统可见、可被操作的物理文件组成,好比数据的数据文件。 下图显示了拥有3个联机重做日志文件组,每组2个成员的数据。对于每个组,为了最大的可用性,每个成员在不同的磁盘。? 关于密文件(Password File) 数据使用密文件来验证具有SYSDBA、SYSOPER连接权限的管理员用户。对于以SYSDBA、SYSOPER权限远程连接来说,密文件是必不可少的。 密文件于数据本身之外,因此可在数据还没启动之前,对DBA进行验证。 当使用DBCA创建数据时,DBCA会创建一个仅包含一条记录:“SYS用户”的密文件。 分配给表空间的数据对象放在该表空间的物理数据文件中。 当创建oracle数据时,会自动创建一些表空间,比如SYSTEM,SYSAUX表空间。 表空间提供了定位物理上的数据的一种方法。

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    数据结构

    数据结构数据结构是怎样的? 记录是按照行的,但是数据的读取不是以行为单位,否则一次读取只能处理一行,效率很低。 数据管理空间的基本单位是页(Page)快速回顾一遍数据结构:一页可以多个行记录(Row) ,先是表空间(Tablespace),表空间包含段(segement),还在区(Extent), ,表空间的对象是段,在一个表空间中可以有多个段,一个段只能属于一个表空间,数据可以有多个表空间,表空间从管理上划分为系统表空间、用户表空间、撤销表空间、临时表空间。 oracle 中使用块表页数据 IO 最小单位是页,与数据相关的内容会在页结构中,数据页包括7个部分,分别是文件头(File Header),页头(Page Header),最大最小记录(Inflimum 页目录用来每组最后一条记录的地址偏移量,这些地址偏移量会按照先后顺序起来,每组的地址偏移量称为 slot ,每个槽相当于指针指向了不同组的最后一个记录。?总结一下 ?

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    管理(一):

    里面的商品进进出出,或者商品的位置移来移去,还有商品过保质期等,仓表实际是动态变化的,我们知道在没有使用计算机的年,进销账都是手工记录的,面对实时变化的,手工记录显然不是很方便, 通过计算机及专门的仓系统,我们只需要记录好每一次的进出、移动等,计算机系统会帮我们自动计算商品的实时。如上面的表,其实就是一张实时表,它所表达的就是当前这一刻仓的实际情况。 ,通过了解表的基本结构, 表的变化,可以更好的了解仓管理。 仓管理的很多工作都是围绕进行的,这个我们在后续的话题里讨论,希望本次内容对你有所帮助,谢谢! 长按二维即刻加入我们,如果你是以上行业公司中的IT从业人士加运营小哥微信后可入群交流。

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