目录 1 需求 2 实现 1 需求 数据库查询出的数据list 集合,转为json 的形式存到redis, 写一个接口,直接查询redis ,将数据返回; 2 实现 String keynew...= "json"; String o = (String)redisUtil.get(keynew); List resultList = JSON.parseArray...resultList); } List user= UserMapper.getStationList(); redisUtil.set(keynew, JSON.toJSON
一、前言 小编今天遇到一个需求,是一个表中有个字段是存放json字符串的,为了减少json字符串的长度,我们里面的实体类字段存储使用第一个字母来,这样数据库的字段大小就可以节省很多。...通俗的说一下哈: 就是实体类上的名字为model、data、time,我们在保存到json字符串中为m、d、t。 别着急,小编接着解释需求哈!! 二、转化前后展示 原来的这样,比较占字段!...小编使用jackson的@JsonProperty()来解决这个问题,使用之后,带来了json字符串和list集合要相互转化,因为要新增和修改!...四、json字符串和list集合相互转化 小编为了省事直接在controller进行测试了哈!!...我们在把json字符串转list集合时,他自动帮我们转化为实体类本来的样子了!是不是干净又卫生哈!! 不过使用会有异常,我们可以try catch就可以了!!
Interlocked 类 为多个线程共享的变量提供原子操作。 使用 Interlocked 类,可以在不阻塞线程(lock、Monitor)的情况下,避免竞争条件。...Decrement() 以原子操作的形式递减指定变量的值并存储结果。 Exchange() 以原子操作的形式,设置为指定的值并返回原始值。...Increment() 以原子操作的形式递增指定变量的值并存储结果。 Add() 对两个数进行求和并用和替换第一个整数,上述操作作为一个原子操作完成。...Read() 返回一个以原子操作形式加载的值。 简单测试一下:简单的自增运算。...for (int i = 0; i < 100_0000; i++) { //sum += 1; Interlocked.Increment(ref sumLock);//以原子操作的形式递增指定变量的值并存储结果
我们将从一个对象存储开始,比如S3或谷歌云存储,作为一个廉价而可靠的存储层。 接下来是查询层,如Athena或BigQuery,它允许您通过一个简单的SQL接口来探索数据湖中的数据。...与拼花地板相比,我们看到了一个非常不同的模式。在Parquet中,我们预先定义了模式,并最终将数据列存储在一起。下面是之前以拼花格式转换的JSON文档示例。...您可以看到用户一起存储在右侧,因为它们都在同一列中。 右侧显示存储在一起的用户 读取器不必解析并在内存中保留对象的复杂表示形式,也不必读取整个行来挑选一个字段。...Athena是一个由AWS管理的查询引擎,它允许您使用SQL查询S3中的任何数据,并且可以处理大多数结构化数据的常见文件格式,如Parquet、JSON、CSV等。...这为您提供了一个非常便宜、可靠的存储所有数据的地方。 从S3中,很容易使用Athena查询数据。Athena非常适合进行探索性分析,它有一个简单的UI,允许您针对S3中的任何数据编写SQL查询。
以下是一个达梦数据库(DM V8)中关于 JSON 字段的 SQL 示例,包括数据脱敏、更新 JSON 字段、删除 JSON 键与值、查询 JSON 中的一个键,以及一些日常使用的示例。 1....数据脱敏示例 假设你的表名为 USER_DATA,有一个 JSON 字段 USER_INFO,其中包含用户的敏感信息。我们将对 email 字段进行脱敏处理。...更新 JSON 字段示例 假设你想在 JSON 字段 USER_INFO 中添加一个新的键 lastLogin,并设置其值为当前时间。...查询 JSON 中的一个键示例 如果你想查询 JSON 字段 USER_INFO 中的 username 值,可以使用以下 SQL: SELECT JSON_VALUE(USER_INFO, '$.username...更新 JSON 字段:可以添加新键或更新现有键。 删除 JSON 键:可以使用 JSON_MODIFY 删除不需要的键。 查询 JSON 键:使用 JSON_VALUE 提取特定的值。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。...序列化与反序列化 按照某种规则,把内存中的数据保存到文件中,文件是一个字节序列,所以必须要把内存数据转换成为字节序列,输出到文件,这就是序列化;反之,从文件的字节恢复到内存,就是反序列化; python...中与json格式的文件,序列化与反序列化用到的是json模块 json模块 dump 将编码结果保存到文件对象或流中 load 从网络或者磁盘中读取json数据,对其中的json数据解码,返回python...数据 dumps 将编码的结果以字符串形式返回 loads 对其中的json数据进行解码,返回python数据 ''' 序列化 ''' def dump(obj, fp, *, skipkeys=False...fp: 序列化到哪个文件中 ensure_ascii:当为false时,写入fp的字符串可以包含非ascii字符,当你的obj中含有中文,必须加上ensure_ascii=False indent
阿里巴巴封装的FastJSON来转换JSON数组形式字符串 package com.zkn.newlearn.json; import com.alibaba.fastjson.JSON; import...方法来解析json数组字符串"); for(Map mapList : listObjectFir){ for (Map.Entry...方法来解析json数组字符串"); for(Object mapList : listObjectThir){ for (Object entry : ((Map...(strArr); System.out.println("利用JSON中的parseArray方法来解析json数组字符串"); for(Object mapList...中的parseArray方法并指定返回类型来解析json数组字符串"); for(Object mapList : listObjectEigh){ for (Object
对于spring-web项目,在数据库设计时,当我们想增加一个字段时,并不希望修改表结构,希望设计一个专用的扩展字段,将增加的扩展字段以一个JSON字符串形式保存在这个专用字段中。...数据发送给前端的时候,我们希望jackson在序列化一个数据库记录对象时以JSON的形式返回这个JSON扩展字段的内容,而不是一个String, 同时前端也能以一个JSON的形式定义这个JSON扩展字段...,服务端在收到请求jackson在反序列化时能自动将这个JSON字段反序列化为String.这样省去了手工写代码转换的过程才是最方便的。...举例说明一下吧,以下是一个数据库记录对象,props字段为一个JSON扩展字段可以存储任意字段数据 public static class JsonTestUser{ private Integer...字段以原始内容输出,也就是一个JSON对象,而不这种带转义符的字符串:{\"phone\":\"13088927898\","email":\"hello@qq.com\"} { "id":0,
它们都属于无服务器交互式查询类型的服务,能够直接对位于云存储中的数据进行访问和查询,免去了数据搬运的麻烦。...因本文主要关注分析云存储中数据的场景,所以两者差异这里不作展开。 对于习惯了Athena/BigQuery相关功能的Azure新用户,自然也希望在微软云找到即席查询云存储数据这个常见需求的实现方式。...我们先以AWS Athena为例来看看所谓面向云存储的交互式查询是如何工作的。我们准备了一个约含一千行数据的小型csv文件,放置在s3存储中,然后使用Athena建立一个外部表指向此csv文件: ?...任务(Job)是ADLA中的核心概念,我们可以新建一个任务,配以一段U-SQL脚本来表达和前面Athena例子中SQL相同的语义:(ADLA没有交互式查询窗口,所以我们把结果落地存储到一个csv文件中)...如今ADLA渐行渐远的背影显得有几分落寞,但将来如果有可能,我们由衷期待它以另一种形式王者归来。 让我们回到本文的主题:面向云存储的交互式数据查询。
商品表(第2种) ID 标题 参数内容 1 某某商品 {json字符串} 2 某某商品 {json字符串} 其中json字符串的值可以是以下内容 {"品牌":"测试内容","产地"...多字段存储数据的优点 1、查询性能:当需要经常对数据库中的特定字段进行查询、排序或过滤时,使用多个字段通常能提供更好的性能。也可以利用索引来加速这些操作。...单字段存储JSON值的优点 1、灵活性:可以轻松地存储和查询非结构化或半结构化数据,无需事先定义所有可能的字段。当数据结构发生变化时,不需要修改数据库表结构。...单字段存储JSON值的缺点 1、查询性能:对JSON字段进行复杂查询时,性能通常不如对多个字段进行查询。特别是当需要跨多个JSON字段进行联合查询或排序时,以及数据条数过多时,性能问题可能更加突出。...如果应用需要频繁地对特定字段进行查询、排序或过滤,并且数据结构相对稳定,那么可以选择多字段存储。 如果应用需要处理非结构化或半结构化数据,并且数据结构经常变化,那么可以选择单字段存储json值的方式。
目录 目录 0x01 写在前面 0x01 写在前面 今天遇到的,查了很多资料,发现这种形式的基本上没看到,圈子里某个师傅发了一个国外的链接, 参考了一下,最后成功构造poc。...name和value的值共同构成了json格式的值,利用了双引号的闭合,学到了,以后有很多测试都可以用着这方式测试,所以记下来。...> "" )); $data_string = json_encode...true); curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, array( 'Content-Type: application/json...> 抓包处理的时候发现依旧不行,并没有执行CSRF。(并不存在referer和token的前提) 具体原因现在依旧不清楚,于是求租,然后有大师傅解释: 你如果用PHP写CSRF的POC是会失败的。
前几天我和一位同事讨论了我的微服务将用来公开特定数据集的接口的设计。数据由我的微服务保存在 Elastic Search 中,并根据最终用户将选择的过滤器以不同的形式由 UI 使用和呈现。...将您的数据保存在 S3 中并让消费者使用 Athena/Presto/BigQuery 在其上运行查询怎么样?在这个用例中封装数据发生了什么?...我们以错误的方式看待这个问题。 内部数据 VS 公开数据 真正的区别应该是您定义为服务的“内部”数据或状态,以及您定义为服务的“公开”数据。问题不在于您选择使用哪种技术存储数据。...Amazon Athena 就是一个很好的例子,因为它通过多台服务器并行运行您的查询,因此您的数据消费者可以利用 Athena 的强大功能进行快速的大数据查询。有什么选择?...API 是否会是您将在内部传递给 Athena 并将结果分页给消费者的通用字符串? 相同的概念可以应用于 Couchbase、DynamoDB、Aurora 或任何其他数据存储。
在加入到数据库的时候,对应的字段是代码编号,但是查询的时候,我们要展示,不能只是展示编号,要展示的是编号对应的具体的值,所以,我们需要在xml里面进行套语句。...也就是在查询语句里面套 (select name from SCHOOK where name='11' and CODE=DM)as dm,
1、事出有因 实战问题:有数百万数据需要导入 Elasticsearch 做性能对比测试,但当前数据存储在 Mysql 中,且核心字段以 Json 字符串形式存储。Mysql 存储如下所示: ?...2.2 Json 字段的处理方案 2.2.1 方案一:遍历 Mysql,解析Json。 逐行遍历 Mysql,把 Json 字符串字段解析为单个字段,更新到Mysql中。...processor 1:json 处理。 将 wb_detail 源字符串 变成 wb_json json串。 wb_json 属于中间过度字段。 processor 2:script 处理。...将 wb_json json 串中的字段逐个字段切分。 processor 3:remove 删除字段处理。 删除中间过度字段 wb_json。...数据源 json 字符串已经拆分为独立字段:area、loc、author 等。 拆分结果达到预期,就加了管道预处理一下,没有写一行脚本。 5、小结 ?
CConvert::Split(const std::string& src, const std::string& separator, std::vector& dest) //字符串分割到数组...{ //参数1:要分割的字符串;参数2:作为分隔符的字符;参数3:存放分割后的字符串的vector向量 string str = src; string substring; string::size_type
实现概述 技术架构组件 实现步骤概览 第一步:构建数据湖的基础 第二步:选择并查看数据集 第三步:在 Athena 中搭建架构 第四步:数据转换与优化 第五步:查询和验证数据 第六步:将更多数据添加到表...• Amazon Athena:用于查询存储在 S3 Express One Zone 中的数据。 • Amazon Glue:数据目录和 ETL 作业。.../artifacts/athena-ctas-insert-into-blog/ 第三步:在 Athena 中搭建架构 在 Athena 控制台中执行查询。...刚才创建的表有一个日期字段,日期格式为 YYYYMMDD(例如 20100104),新表按年份分区,使用 Presto 函数 substr(“date”,1,4) 从日期字段中提取年份值。...此外,通过将数据与计算资源置于同一亚马逊云科技可用区,客户不仅可以更灵活地扩展或缩减存储,而且能够以更低的计算成本运行工作负载,降低了总体成本。
图2.未经处理和包装的原生状态“水库” (1)数据湖是有一个中心化的存储,所有的数据以它本来的形式【包括结构化数据(关系数据库数据),半结构化数据(CSV、XML、JSON等),非结构化数据(电子邮件,...Amazon Athena 是一种交互式查询服务,让您能够轻松使用标准SQL分析Amazon S3中的数据。只需指向存储在 Amazon S3中的数据,定义架构并使用标准SQL开始查询。...由于Athena是一种无服务器服务,因此客户不需要管理基础设施,而且只为他们运行的查询付费。Athena可以自动扩展,并行执行查询,所以即便是大型数据集和复杂的查询,也能很快获得查询结果。...使用Athena分析Amazon S3中的数据就像编写SQL查询一样简单。Athena使用完整支持标准SQL的Presto,可以处理各种标准数据格式,包括CSV、JSON、ORC和Parquet。...因为Athena使用多个可用区的计算资源执行查询,而且使用Amazon S3作为底层数据存储,所以它具有高可用性和持久性,数据冗余存储在多处基础设施中,并且是每处基础设施上的多个设备上。
数据湖是一个集中的、有组织的、安全的数据存储环境,可以存储您的任意规模的结构化和非结构化数据。您可以按原样存储数据,而无需先对其进行结构化。...您可以运行包括:仪表板、可视化、大数据处理、实时分析和机器学习等各种类型的分析和处理,以更好地指导决策制定。...只需在 AWS 管理控制台中单击几下,客户即可将 Athena 指向自己在 S3 中存储的数据,然后开始使用标准 SQL 执行临时查询并在数秒内获取结果。...Athena 没有服务器服,因此没有需要设置或管理的基础设施,客户只需为其执行的查询付费。您可以使用 Athena 处理日志、执行即席分析以及运行交互式查询。...Athena 可以自动扩展并执行并行查询,因此可快速获取结果,对于大型数据集和复杂查询也不例外。
▲图13-6 使用数据湖ETL流水线处理数据 在这里,ETL流水线使用Amazon Athena对存储在Amazon S3中的数据进行临时查询。...使用Amazon Athena,你可以在数据存储时直接从Amazon S3中查询,也可以在数据转换后查询(从聚合后的数据集)。...Pig的Latin脚本包含关于如何过滤、分组和连接数据的指令,但Pig并不打算成为一种查询语言。Hive更适合查询数据。Pig脚本根据Pig Latin语言的指令,编译并运行以转换数据。...11 Amazon Athena Amazon Athena是一个交互式查询服务,它使用标准ANSI SQL语法在Amazon S3对象存储上运行查询。...Amazon Athena元数据存储与Hive元数据存储的工作方式相同,因此你可以在Amazon Athena中使用与Hive元数据存储相同的DDL语句。
在项目中,有需求需要对一个text类型的大字段进行搜索,结果发现一个比较有意思的问题,本来用的是%LIKE%这样的模糊匹配模式,竟然要一模一样的字符串才能匹配到,后来输出这个两个字符串比较了一下,发现查询前...encode过的字符串两端是多一个一对双引号的,而数据库字段的值在两端也有双引号,但当它们并不是一样的情况下,引号的位置就不同了,这个是导致模糊匹配不出来的原因,解决的办法也简单,只要把传进来的值在进行...json_encode后,执行一下去除双引号的操作就可以了。