一般可以分为两类，一个是悲观锁，一个是乐观锁，悲观锁一般就是我们通常说的数据库锁机制，乐观锁一般是指用户自己实现的一种锁机制。
字典（Dictionary）是 Python 中常用的数据结构之一，用于存储键值对（key-value pairs）。字典的特点是可变的、无序的，且键（key）必须是唯一的，但值（value）可以重复。
实际工作中使用过ES的朋友可能会有和静儿一样的感受。ES存储更新从编码上是很方便。如下，Kubernetes的yaml文件完全可以通过json直接序列化一下，一行代码存入ES。
有时在处理元组数据时，我们在执行其版本时会遇到问题，原因是它是不可变的。讨论字典中元组值的版本。这在许多领域都有应用，因为字典通常是web开发和数据科学领域中流行的数据类型。让我们讨论解决这个问题的某
Protocol buffers 是一种语言中立，平台无关，可扩展的序列化数据的格式，可用于通信协议，数据存储等。
WHERE CURRENT OF子句可用于基于游标的嵌入式SQL UPDATE或DELETE语句，以指定位于要更新或删除记录上的游标。 例如:
由于synchronized是采用的是悲观锁策略，并不是特别高效的一种解决方案。 实际上，在J.U.C下的atomic包提供了一系列的操作简单，性能高效，并能保证线程安全的类去 更新基本类型变量，数组元素，引用类型以及更新对象中的字段类型。 atomic包下的这些类都是采用的是乐观锁策略去原子更新数据，在Java中则是使用CAS操作具体实现。
车辆交付履约流程上两个节点（工程项目）A和B， A修改一条数据记录item（工单），然后发消息给B，B也会对item进行修改。
最近组织团队内技术培训，刘聪为分享的一个跟事务和写数据库相关的case（bug）很有代表性。用事务，要小心！
前文我们介绍了Java并发编程中的两个关键字：volatile和synchronized。我们也知道了volatile虽然是轻量级，但不能保证原子性，synchronized可以保证原子性，但是比较重量级。
UPDATE命令更改表中列的现有值。 可以直接更新表中的数据，也可以通过视图进行更新，或者使用括在括号中的子查询进行更新。 通过视图进行更新受制于需求和限制，如CREATE view中所述。
Elasticsearch 最重要的功能之一是它试图摆脱你的方式，让你尽快开始探索你的数据。 要索引文档，你不必首先创建索引，定义映射类型和定义字段 - 你只需索引文档，那么 index，type 和 field 将自动生效。比如：
球友问题：我记得您写过一篇关于建模字段膨胀的问题，对于比如request header response这种动态的对象，是怎么处理来着？
总结：MongoDB 可以每行数据的结构都不同，支持非结构化数据。 区别于 传统的严格结构化数据。
用字典2中的值更新字典1中的值。字典2中与字典1中的键相同，则该键的值更新为字典2的，若字典2中的键字典1中并没有，那就添加该键值对。字典2不改变。
在 Go 语言开发中，大家为了方便，通常会选择使用 ORM 操作数据库，比如使用 XORM 或 GORM 操作 MySQL。
当程序更新一个变量时，如果多线程同时更新这个变量，可能得到期望之外的值。 比如变量 i = 1，A 线程更新 i+1，B 线程也更新i+1，经过两个线程操作之后可能 i 不等于 3，而是等于 2 。 因为 A 和 B 线程在更新变量 i 的时候拿到的 i 都是 1，这就是 线程不安全的更新操作，通常我们会使用 synchronized 来解决这个问题，synchronized 会保证多线程不会同时更新变量 i。
对多线程访问同一个变量，我们需要加锁，而锁是比较消耗性能的，JDk1.5之后， 新增的原子操作类提供了 一种用法简单、性能高效、线程安全地更新一个变量的方式， 这些类同样位于JUC包下的atomic包下，发展 到JDk1.8，该包下共有17个类， 囊括了原子更新基本类型、原子更新数组、原子更新属性、原子更新引用
语法 create table 表名称( 字段名 字段名类型 字段描述符，字段名 字段类型 字段描述符);
数据以逻辑模式格式存储。 例如，日期存储为整数天数，时间存储为从午夜开始的秒数，%List存储为编码字符串。 大多数其他数据，如字符串和数字，不需要转换; 无论当前模式如何，它们都以相同的格式输入、更新和存储。
对于并发控制来说，使用锁是一种悲观的策略。它总是假设每次请求都会产生冲突，如果多个线程请求同一个资源，则使用锁宁可牺牲性能也要保证线程安全。而无锁则是比较乐观的看待这个问题，它会假设每次访问都没有冲突，这样就提高了效率。但是事实难料、这个冲突是避免不了的，无锁也考虑到了肯定会遇到冲突，对于冲突的解决无锁就使用一种比较交换（CAS）的技术来检测冲突。一旦检测到冲突就重试当前操作直到成功为止。
1、在内存中，数据是保存在对象、结构、列表、数组、哈希表、树、等等。这些数据结构在内存之中被优化为CPU可以高效访问和操作的结构（通常这是操作系统的任务，并不需要程序员操心）。
是的。MongoDB Atlas是一种云托管的数据库即服务。有关更多信息，请访问MongoDB Atlas文档。
（一）业务场景 传统离线数仓模式下，日志入库前首要阶段便是ETL，Soul的埋点日志数据量庞大且需动态分区入库，在按day分区的基础上，每天的动态分区1200+，分区数据量大小不均，数万条到数十亿条不等。下图为我们之前的ETL过程，埋点日志输入Kafka，由Flume采集到HDFS，再经由天级Spark ETL任务，落表入Hive。任务凌晨开始运行，数据处理阶段约1h，Load阶段1h+，整体执行时间为2-3h。
当更新一个变量的时候，多出现数据争用的时候可能出现所意想不到的情况。这时的一般策略是使用synchronized解决，因为synchronized能够保证多个线程不会同时更新该变量。然而，从jdk 5之后，提供了粒度更细、量级更轻，并且在多核处理器具有高性能的原子操作类。因为原子操作类把竞争的范围缩小到单个变量上，这可以算是粒度最细的情况了。
本篇讲解Elasticsearch中非常重要的一个概念：Mapping，Mapping是索引必不可少的组成部分。
使用mybatis-plus进行数据库交互，默认开启null不更新设置，在新增数据后，编辑页面将字段值清除后（date类型，int类型，为避免默认值传入，model全部使用包装类型初始化为null）无法将null值更新至数据库
◆背景介绍 2020年6月，商品系统从SAP、中间层等接入的商品数据越来越多且更新频繁，商品数据库主从更新数据量大，约每分钟54万多条更新，约八分钟就会产生大于1G的Binlog文件，在数据库IO能力一定的情况下，发生数据同步延迟，影响写入与读出的及时性，进而影响到商品基础系统的可用性。 如果仅是从翻阅代码的角度去分析，会花费大量人力。抛开系统本身，当商品多个应用都在读写商品库，并在数据库层起到数据汇总和集中反馈的情况下，分析这个点是一个较好的方向。 ◆分析模型 把Binlog解析成Sql 纯文本，解析出来
MongoDB在插入一条数据后，会自动增加一个_id自动，作为主键，如果插入的文档省略了id字段，则会自动生产一个Object_id字段
您不能简单地通过输入 dict2 = dict1 来复制一个字典，因为 dict2 只会成为 dict1 的引用，对 dict1 的更改也会自动应用于 dict2。
老师、同学们，有人遇到过这个问题么，索引中有一个 integer 数组字段，然后通过脚本获取数组下标为1的值作为运行时字段，发现返回的值是乱的，并不是下标为1的值， 具体如下:
验证：一张具备自更新字段的表，如果新增一个字段，原表数据的update_time字段是否会更新？
“$match”可以筛选出需要的记录，那么如果想只返回部分字段，又应该怎么做呢？这时就需要使用关键字“$project”。
数据没变，提交更新，返回false; 数据变，提交更新，返回true; 返回的不是false 而是0 你要用恒等判断 是否提交失败
如果需要原子更新引用类型变量的话，为了保证线程安全，atomic也提供了相关的类：
Elasticsearch Mapping用于定义文档。比如：文档所拥有的字段、文档中每个字段的数据类型、哪些字段需要进行索引等。本文将先后从mapping type、mapping parameter、mapping field和mapping explosion这四个维度展开。
Protobuf（Protocol Buffers） 是一种轻量级的数据序列化协议，由 Google 开发。它可以用于结构化数据的序列化和反序列化，使得数据在不同系统之间进行传输和存储更加高效。
今天跟大家分享有关数据透视表入门的技巧！ 数据透视表是excel附带功能中为数不多的学习成本低、投资回报率高、门槛低上手快的良心技能！ 对于日程的排序、汇总、转换、提取等，他都可用统统拿下，替代了很
又很久没有写博客了 这篇笔记是边学边记的 当时比较仓促 所以有的地方可能会比较乱 但是大概的方法写的还是比较清楚了 等有时间回头再好好整理一下这篇文章。
MySQL 中字符串既可以用单引号也可以用双引号，而 Oracle 中只能用单引号。
在对课程表进行数据抽取时，由于课表结构的原因，需要在原始表字段名作为第一行数据，并对原始字段名进行替换。
有时候我们需要对数据进行分析操作，比如一些统计操作、联表查询等，这个时候简单的查询操作就搞不定这些需求，因此就需要使用聚合操作来完成。
小编遇到一个json序列化非常消耗CPU性能的问题。情况大概是这样的，接口查询的是某对象的属性，该对象的属性有上千个，采用的是JSON存储的，在用Go反序列化到内存结构体的时候，非常消耗CPU。也就是说采用JSON编解码有大量字段对象的场景，往往会出现性能瓶颈。而与之对应的protobuf在编解码时性能要优于json,下面主要对protobuf编码原理做个分析，弄懂protobuf编码效率很高的原因。
在Python中是一个无序的数据值集合，用于像存储map一样存储数据值，与其他只将单个值作为元素的数据类型不同，Dictionary持有key和value，即键值对。
在搜索业务上摸爬滚打3年，使用的Es版本也从1.x升级到了5.x，扮演的角色也逐渐从Es的使用方变为维护方，这里大致汇总了使用Es过程中踩的一些坑以及一些注意事项，也会穿插一下我们的解法。
通过将 结构化的数据 进行 串行化（序列化），从而实现 数据存储 / RPC 数据交换的功能
Java从JDK1.5开始提供了java.util.concurrent.atomic包，方便程序员在多线程环境下，无锁的进行原子操作。原子变量的底层使用了处理器提供的原子指令，但是不同的CPU架构可能提供的原子指令不一样，也有可能需要某种形式的内部锁,所以该方法不能绝对保证线程不被阻塞。
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