交易表记录了每天交易的客户交易时间、客户号、消费类型和消费金额。其中，交易类型有两种值：消费和转账。
带能量回馈的单相整流器，能够完成单位功率因数整流，控制母线电压，逆变并网等功能。实现能量的双向流动，具备四象限电源功能。
KGML 是 KEGG Markup Language 的简写，用于存储pathway 中的相关元素。虽然通路图很生动，但是由于pathway的复杂性，我们很难只从图片就看到对应的基因等信息，KGML 文件作为存储pathway信息的另外一种格式，就能够很好的解决这个问题。
同学, 还记得上一回说的回龙观大叔面试的故事嘛? 回龙观大叔狂磕mysql(第一回) 经过上一回合的学习, 这位大叔终于找回了点自信, 这次又投了几家公司, 不过现在还没有公司去联系他. 大叔的电脑桌
返回与所给筛选条件相匹配的对象，不是queryset类型，是行记录对象，返回结果有且只有一个，如果符合筛选条件的对象超过一个或者没有都会抛出错误。捕获异常try。
原作者 是不是在等 本文为CDA线下活动分享嘉宾原创作品，转载需授权 去年，乐坛伯乐李宗盛在为某品牌代言时的一句宣言，曾刷爆朋友圈 ——人生没有白走的路，每一步都算数。 上周日，诸葛IO 的产品 VP 于晓松 受邀参加了由CDA数据分析师举办的“探秘数据可视化”数据交流分享沙龙，并围绕《用户行为数据可视化》进行了妙趣横生的解读，现场收获无数迷弟迷妹，今天原景重现当天的分享干货，弥补有些小伙伴无法亲临现场的遗憾！ 数据分析师“必备”的 4大技能 作为挖掘数据、洞察用户，并驱动业务决策的数据分析师需要具备
InnoDB处理数据的过程是发生在内存中的，需要把磁盘中的数据加载到内存中，如果是处理写入或修改请求的话，还需要把内存中的内容刷新到磁盘上。
Kafka 作为大数据技术生态的重要组件，尤其是实时流数据处理场景下，作为分布式生产/消费系统，得到广泛的重用。而 Kafka 在数据生产和消费上，日志是主要的场景。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲 kafka 日志结构的基础。
工作中我们基本上都是用MySQL的InnoDB存储引擎，但是大家有去了解过它的底层存储结构吗，想必绝大部分人不知道，或者说不知道怎么查相关知识，刚好来看这篇文章就对了！
对于 SQL 语句的执行来说，定位 B-TREE 索引中的一条记录，是个举足轻重的能力。
前面我们已经剖析了mysql中InnoDB与MyISAM索引的数据结构，了解了B+树的设计思想、原理，并且介绍了B+树与Hash结构、平衡二叉树、AVL树、B树等的区别和实际应用场景。
从以上例子中，我们可以思考并归纳。能提升效率的核心是：在一开始就尽可能地筛选出准确的数据。
了解了会计的职能后，在学习核算的方法如何算前，我们还得了解一些基础知识，如在什么条件下可以核算、收到钱或有开销时要如何处理等。
在操作系统中,我们执行一个指令去磁盘取数据,那么他会从磁盘取出4KB数据,这个4KB就是一个局部单位,而这4KB数据就是你的指令中取出的数据周围的数据,因为操作系统认为你下一次的数据会从这条数据的周围中取。每次从磁盘读取数据在这里称为一次磁盘IO。那么在Mysql的操作当中,也有这么一个原理。
今天单位值班，有一些时间可以继续完成这篇连载文章。首先祝所有朋友新年快乐！感谢你们在这一年当中对我文章的关注和指点，来年我们共同继续努力！
今天我们来看B站2021年校招笔试题当中的一道算法题，算是很有意思，也有一定的难度。
一个报表的结构大致是几个部分：title、pageHeader、columnHeader、detail、columnFooter、pageFooter、lastPageFooter、summary以及groupHeader、groupfooter。 如下图：
网络诈骗，电信诈骗层出不穷，花样翻新，防不胜防，伤害普通百姓利益。本文通过对目前社会上关于网络电信诈骗新闻进行提取，从中分析当前网络诈骗发展趋势和关键因素，进而构建合理的反诈骗模型。 1、对关键词分析
记录头信息里面有很多属性，最容易理解的就是next_record指针，单链表都会有next指针，这样才会找得到下一个结点，这对于页中的每条记录也是一样，上一条记录需要知道下一条记录在哪里。
上篇文章我们说了，索引页分为7个部分，其中free space会给user recoreds分配空间存储真实数据，直到用完申请新的页。查询拥有page directory，会分成不同的槽点，最小槽点有一个值，最大槽点有1~8个值，查询的时候用二分查找法定位id的槽点，然后遍历当前槽点就好。
前一段时间写SQL比较频繁，有时候想要用group by 来进行分组，却总是报错，今天就总结一下group by 的用法。
图是不同于前面两种数据结构的另一种新的数据结构，线性表中元素与元素之间是被串起来的，每个数据元素只有一个直接前驱和一个直接后继，是一种一对一的数据结构；在树的结构中，数据元素之间有明显的层次关系，并且每一层上的数据元素可能和下一层中多个元素相关，但只能和上一层中的一个元素相关，是一种一对多的数据结构举个例子就是你可以有多个孩子，但是只能有一对父母。但现实中的情况是，人与人之间的关系是复杂的，不是简单的线性关系，也不全是层级关系，而可能交叉相互关系，也就是多对多的数据情况，这就图的一个概念，图是一种多对多的数据结构。
原告：特格尔医药集团股份有限公司 被告：张某某 法院经审理认定事实： 2020年9月21日，特格尔医药与张某某签订书面《劳动合同书》，双方建立劳动关系，劳动合同期限为2020年9月21日起至2023年9月20日止。合同约定张某某在特格尔医药担任高级网络与硬件运维工程师职位。 主要职责为：根据集团的总体战略规划，协助制定和实施集团网络信息规划，建立和健全网络信息管理体系与组织结构；负责计算机周边、机房和网络设备及信息系统的硬件维护，确保数据安全，信息系统高效、有序、稳定运行，为公司员工提供全面、优质的信息应
在日常的IT服务工作中，还是有相当一部分的客户，不明白域名的概念、域名的重要性以及域名能为企业带来什么样的便利，那么笔者就以本文来解释一下，什么是域名？以及域名在实际工作中的妙用。
22/10 周二 小雨转阴 MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。 参考地址: MongoDB 官网地址：https://www.mongodb.com/ MongoDB 官方英文文档：https://docs.mongodb.com/manual/ MongoDB 各平台下载地址：https://www.
Kafka 中的消息是以主题为基本单位进行归类的，各个主题在逻辑上相互独立。每个主题又可以分为一个或多个分区，分区的数量可以在主题创建的时候指定，也可以在之后修改。每条消息在发送的时候会根据分区规则被追加到指定的分区中，分区中的每条消息都会被分配一个唯一的序列号，也就是通常所说的偏移量（offset），具有4个分区的主题的逻辑结构见下图。
看完上篇是不是觉得n_owned这个为啥没提到，哈哈，今天我们来揭秘，
awk是一种编程语言，用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。 数据可以来自标准输入、一个或多个文件，或其它命令的输出。 它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能，是linux/unix下的一个强大编程工具。 它在命令行中使用，但更多是作为脚本来使用。 awk 的处理文本和数据的方式是这样的，它逐行扫描文件，从第一行到最后一行，寻找匹配的特定模式的行，并在这些行上进行你想要的操作如果没有指定处理动作，则把匹配的行显示到标准输出(屏幕)，如果没有指定模式，则所有被操作所指定的行都被处理。 awk 分别代表其作者姓氏的第一个字母因为它的作者是三个人，分别是 Alfred Aho、Brian Kernighan、Peter Weinberger。 gawk是awk的GNU版本，它提供了 Bell 实验室和 GNU 的一些扩展。
前阵子参与了字节跳动后端青训营，其中大项目编写涉及到数据持久化一般选择使用MySQL。由于时间原因，数据库使用我选择了无脑三板斧：1. 建立了索引加速查询、2. 关闭自动提交事务、3. 在需要确保原子性的数据库操作之间手动创建和提交事务。
RocketMQ 是阿里巴巴的分布式消息中间件，在 2012 年开源，在 2017 年成为 Apache 顶级项目。
innodb数据逻辑存储形式为表空间,而每一个独立表空间都会有一个.ibd数据文件,ibd文件从大到小组成：
2019 年 11 月 26 日，本来应该是无比平静的一天，开开会，改改bug，摸摸鱼之后等着下班。刷着新闻的间隙，手机的消息提示音响了起来，收到了一条邮件，平时收到邮件我都会选择稍后处理模式继续摸鱼，但是看到邮件标题后，我感觉摸鱼是摸不得了，怕不是捅了什么篓子，邮件的标题是这样的：
学习 SQL 的时候，大家肯定第一个先学到的就是 select 查询语句了，比如下面这句查询语句：
lag() over() SELECT C.*,LAG(C.column,1) OVER(ORDER BY C.column) FROM Table C; 第一条记录已经无法再取前一条记录，所以LAG()函数返回空。 SQL为意思如下。 LAG(C.CNAME, 1) 表示取前一条记录的CNAME的值。 OVER(ORDER BY C.CNO)表示按CNO来排序，然后决定记录之间的前后关系 lag() over(partition by column order by column)
优化器会根据生成的逻辑执行计划枚举出候选的执行路径，要确保执行的高效，需要在这些路径中选择开销最小、执行效率最高的路径。那么如何评估这些计划路径的执行开销就变得非常关键。代价估算就是来完成这项任务的，基于收集的数据统计信息，对不同的计划路径建立代价估算模型，评估给出代价，为路径搜索提供输入。
总有一条更大的鱼（Always a Bigger Fish）不但是电影情节中的经典桥段，也是各种恶搞的灵感来源——小鱼总是被大鱼吃掉，而大鱼上面始终还有更大的鱼。久而久之，聪明的大鱼或许就不会去吃小鱼了，否则按照传统剧情，它身后会出现一条更大的鱼吃掉自己。让我们完整叙述一下问题：
事务有四大特性ACID分别是：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）
其实这下面每个问题，我都可以讲一篇文章出来！而且这些问题，不是我凭空编的。如下图所示(注意看第三题)
应用程序不再需要使用 Class.forName() 显式地加载 JDBC 驱动程序。在调用 getConnection 方法时，DriverManager 会试着从初始化时加载的那些驱动程序以及使用与当前 applet 或应用程序相同的类加载器显式加载的那些驱动程序中查找合适的驱动程序。
大家好，我渣渣烟。我曾经写过一篇《面试官:讲讲mysql表设计要注意啥》，当时写完后，似乎效果还行！
关系型数据库是基于关系模型的数据库，而关系模型是通过二维表来保存的，所以它的存储方式就是行列组成的表，每一列是一个字段，每一行是一条记录。表可以看作某个实体的集合，而实体之间存在联系，这就需要表与表之间的关联关系来体现，如主键外键的关联关系。多个表组成一个数据库，也就是关系型数据库。
mongodb中的库就类似于传统关系型数据库中库的概念，用来通过不同库隔离不同应用数据。mongodb中可以建立多个数据库。每一个库都有自己的集合和权限，不同的数据库也放置在不同的文件中。默认的数据库为"test"，数据库存储在启动指定的data目录中。
Kafka将消息以topic为单位进行归纳 将向Kafka topic发布消息的程序成为producers. 将预订topics并消费消息的程序成为consumer. Kafka以集群的方式运行，可以由一个或多个服务组成，每个服务叫做一个broker. producers通过网络将消息发送到Kafka集群，集群向消费者提供消息
我们在使用pandas分析处理时间序列数据时，经常需要对原始时间粒度下的数据，按照不同的时间粒度进行分组聚合运算，譬如基于每个交易日的股票收盘价，计算每个月的最低和最高收盘价。
本文转载自博主编程老高的如何取SQL结果集的第一条记录的博客，特此记录一下。 因为之前使用的SQLServer数据库比较多，今天要查询MySQL数据库中的一张表时查询速度很慢，因为里面存放了base64编码的图片信息，半天打不开表。于是想使用SQLServer中SELECT TOP 1 * FROM t_testTbl;的功能呢。这里以SQLSever、MySQL、Oracle这3种主流关系型数据库为例，看一下对应数据库中是如何取SQL结果集的第一条记录。
本文详细的介绍了什么是MVCC？为什么要有MVCC？以及MVCC的内部实现原理：包括Undo Log的版本链是如何组织的，RR、RC两个级别下一致性读是如何实现的等。通过案例、插图，以最通俗易懂的方式，让你彻底掌握MVCC的来龙去脉。
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