ALTER TABLE `table_name` ADD COLUMN `CreateTime` datetime NULL DEFAULT CURRENT...
♣ 题目部分 在Oracle中,如何在不执行SQL的情况下获取执行计划? ♣ 答案部分 1、“EXPLAIN PLAN FOR SQL”不实际执行SQL语句,生成的计划未必是真实执行的计划。...2、SQL*Plus的AUTOTRACE功能,命令:SET AUTOTRACE TRACEONLY EXPLAIN。...除SET AUTOTRACE TRACEONLY EXPLAIN外其它的AUTOTRACE方式均实际执行SQL。...但是,如果该命令后执行的是DML语句,那么该DML语句是确实被Oracle实际执行过的。 本文选自《Oracle程序员面试笔试宝典》,作者:李华荣。
是右边第一个窗口 windows = driver.window_handles driver.switch_to.window(windows[-1]) 通过窗口名切换窗口 driver.title 可以获取当前窗口名...,把所有的窗口遍历一遍,当窗口名和要切换的吻合就停止,都没有切换到最右边的窗口。...windows = driver.window_handles # 获取所有窗口句柄 for i in windows: driver.switch_to.window(i) if(
如何分别获取当前日期的年月日以及在一年中的第几天 import time localtime = time.localtime(time.time()) print(localtime) print(
♣ 问题 在Oracle中,在没有配置ORACLE_HOME环境变量的情况下,如何快速获取数据库软件的ORACLE_HOME目录?...♣ 答案 若配置了ORACLE_HOME环境变量,则可以通过“echo $ORACLE_HOME”来直接获取,如下所示: [oracle@edsir4p1-PROD2 ~]$ echo $ORACLE_HOME...sqlplus -v SQL*Plus: Release 11.2.0.1.0 Production 若没有配置ORACLE_HOME环境变量,则可以通过“more /etc/oratab”来直接获取...11.2.0/dbhome_1:N PROD2:/u01/app/oracle/product/11.2.0/dbhome_1:N 若数据库已启动监听程序,则可以通过“ps -ef|grep tns”来直接获取...,则可以通过pmap命令来查看ORACLE_HOME的路径,pmap提供了进程的内存映射,用于显示一个或多个进程的内存状态。
然后,为每条待插入记录的AUTO_INCREMENT修饰的列分配递增的值。在该语句执行完成之后,再把AUTO-INC锁释放掉。...需要注意的是,在释放锁的时候,不同于一般情况下的读锁和写锁,是在事务执行完成之后自动释放锁。AUTO-INC锁是在当前语句插入完成之后释放的。...采用一个轻量级的锁,在为插入语句生成AUTO_INCREMENT修饰的列分配递增的值时获取该锁,在数值分配完成后就释放该锁。所以采用这种方式的话,必须清楚该插入语句具体的插入数量。...同时,这种方式避免锁表,所以,效率较高。...锁方式; 若值为1,轻量级锁方式; 若值为2,两种方式混着来(就是插入记录数量确定的情况下使用轻量级锁,不确定时采用AUTO-INC锁方式)。
题目: 设线性表中每个元素有两个数据项k1和k2,现对线性表按一下规则进行排序:先看数据项k1,k1值小的元素在前,大的在后;在k1值相同的情况下,再看k2,k2值小的在前,大的在后。...满足这种要求的排序方法是( ) A.先按k1进行直接插入排序,再按k2进行简单选择排序 B.先按k2进行直接插入排序,再按k1进行简单选择排序 C.先按k1进行简单选择排序,再按k2进行直接插入排序...(不知道有没有人有这种想法,反正我第一次做时就是这么想的。但是这种排序方法要多一个对k1分组的时间,时间复杂度增大了)。 另外特别注意“在k1值相同的情况下,再看k2”这句话。...接着讨论要用的算法,题中没有给什么特殊的要求,所以我们要满足的只是“数据项k1,k1值小的元素在前,大的在后;在k1值相同的情况下,再看k2,k2值小的在前,大的在后”。...,可能k2不满足“在k1值相同的情况下,再看k2,k2值小的在前,大的在后”。
# 会出现如下结果: ls ls-output.txt # 自动补齐机制会自动将参数补全。 观察 shell 是如何补齐这一行的。...Alt-* 插入所有可能的匹配项。当需要用到一个以上的匹配项时,将比较有用。 除了以上这些,还有很多组合键可以在 bash man页面的 READLINE 部分获取更多的相关内容列表。...其中,500 是个默认值,关于如何改变这个默认值将在第 11 章介绍。...Alt-< 移动到历史记录列表的开始处。 Alt-> 移动到历史记录列表的结尾处。即当前命令行 Ctrl-R 逆向递增地搜索。从当前命令行向前递增搜索。 Alt-P 逆向非递增地搜索。...前面我们曾提到过,如何通过在感叹号后面跟数字的方式,将来自历史记录列表中的命令插入到命令行中。除了这种方式,还有很多其它的扩展特性。具体如下: (1)历史记录扩展命令 序列 行为 !!
当前的OKR中已经全面接入动态压测模型了,不仅仅是效率的提升,还带来了一个非常意外的收获。 动态模型让工作更加轻松。...以往压测,在没有历史数据参考的情况下,一般都是选一个保守的递增策略加上一个足够大的最大值。即使遇到有参考依据的,一般也会将最大QPS值调大已防止出现最后压力不足尴尬。...在压测过程中,这种自动递增的压测方式,需要大量精力投入监控上。不仅让人精神疲惫也让我在某段时间直接变成了单线程工作机器。 PS:安全值指在不触发报警保障业务稳定的值。...自动化如何选择用例 Java&Go高性能队列之channel性能测试 动态模型之动态增减【FunTester测试框架】 白盒测试扫盲 6个重要的JVM性能参数 Java&Go三种HTTP客户端性能测试...测试人员常用借口 又双叒叕一行代码:Map按值排序 基于爬虫的测试自动化经验分享 利用闭包实现自定义等待方法
很简单,正常来说只要不是不是有人手贱或者出于泄愤的目的进行干扰,系统的时间漂移是一个在毫秒级别的极短的时间。 所以可以在获取 ID 的时候,记录一下当前的时间戳。...最后,算出来的值,就是当前这个节点的初始值,即 timestampAndSequence。...在单节点里面,它肯定是单调递增的,但是如果是多个节点呢? 在多个节点的情况下,单独看某个节点的 ID 是单调递增的,但是多个节点下并不是全局单调递增。...那么 Seata 的改良版的雪花算法在不具备“全局的单调递增性”的情况下,是怎么达到减少数据库的页分裂的目的的呢?...比如还是这个图: 上次插入的是记录 8,本次插入 9,判断为递增插入,所以采用插入点分裂,所以才有了上面这个图片。 好,那么问题就来了,请听题: 假设出现了这种情况,阁下又该如何应对?
所以可以在获取 ID 的时候,记录一下当前的时间戳。...然后在下一次过来获取的时候,对比一下当前时间戳和上次记录的时间戳,如果发现当前时间戳小于上次记录的时间戳,所以出现了时钟回拨现象,对外抛出异常,本次 ID 获取失败。...在单节点里面,它肯定是单调递增的,但是如果是多个节点呢?在多个节点的情况下,单独看某个节点的 ID 是单调递增的,但是多个节点下并不是全局单调递增。...那么 Seata 的改良版的雪花算法在不具备“全局的单调递增性”的情况下,是怎么达到减少数据库的页分裂的目的的呢?...比如还是这个图:上次插入的是记录 8,本次插入 9,判断为递增插入,所以采用插入点分裂,所以才有了上面这个图片。好,那么问题就来了,请听题:假设出现了这种情况,阁下又该如何应对?
,如果当前时间戳小于等于上一次生成ID的时间戳,就一直循环获取,直到获得一个更大的时间戳。...序列号重复:如果多个线程在同一毫秒内生成ID,且没有加锁的情况下,可能会导致序列号重复。这是因为多个线程同时读取了相同的时间戳,然后递增序列号。...举个例子,假设你的公司的业务评估只需要运行10年,而不是默认的69年。然而,你的集群节点数量可能会超过1024个。在这种情况下,你可以对雪花算法进行调整。...例如,在单机环境下生成的ID是递增的,但在多台机器上生成的ID只是大致呈递增趋势,并不能严格保证递增。这是因为多台机器之间的时钟可能存在差异,导致生成的ID不是严格按照时间顺序递增。...然而,对于大多数应用场景而言,这种大致的递增趋势已经足够满足需求。总而言之,雪花算法是一种常用的ID生成算法,通过时间戳和序列号的组合生成唯一的ID。
O(1) 的空间复杂度,该如何解决这道题目呢?...图片 在本题中,通过头指针和尾指针维护当前连续子数组的和值窗口: 当前窗口的和值大于 s ,那么头指针向后移动一位; 当前窗口的和值小于 s ,那么尾指针向后移动一位; 图片 三、153....有了这一关键信息,对于任一中间数,都可以将其与当前搜索区间的最后一个元素相比较,从而知道当前中间数在哪一个递增序列上,而所求的最小值存在于第二个递增序列的头部,那么不断将搜索区间往这一方向收缩,即可得到最小值...寻找旋转排序数组中的最小值】的进阶题型。 在 153 中,只需要将搜索区间不断向第二个递增区间收缩,即可得到最小值。...而本题中的目标值的位置并不确定,所以在每次确定搜索区间时,需要考虑很多种情况: 如果当前搜索区间只落在一个递增区间上,那么和一般的处理方法没什么异样; 如果当前搜索区间横跨两个递增区间,那么就需要根据中间数在第一个递增区间还是第二个递增区间上分别处理
参考链接: 使用Python进行鼠标和键盘自动化 在计算机上打开程序和进行操作的最直接方法就是,直接控制键盘和鼠标来模仿人们想要进行的行为,就像人们坐在计算机跟前自己操作一样,这种技术被称为“图形用户界面自动化...你需要知道如何解决可能发生的问题。...1.3.2 获取鼠标位置 position()函数可以返回当前鼠标的位置,即由x,y组成的元组 1.4 控制鼠标交互 随着我们知道了鼠标在屏幕上的位置,我们就可以学着来点击,拖动和滚动鼠标。 ...单位的意义在每个操作系统和应用上不一样,所以你必须试验,看看在你的情况下滚动多远。滚动发生在鼠标的当前位置。传递正整数表示向 上滚动,传递负整数表示向下滚动。 ...,意为着RGB的颜色值 1.5.2 分析屏幕快照 假设你的 GUI 自动化程序中,有一步是点击蓝色选项。
O(1) 的空间复杂度,该如何解决这道题目呢?...图片 在本题中,通过头指针和尾指针维护当前连续子数组的和值窗口:当前窗口的和值大于 s ,那么头指针向后移动一位;当前窗口的和值小于 s ,那么尾指针向后移动一位;图片三、153....有了这一关键信息,对于任一中间数,都可以将其与当前搜索区间的最后一个元素相比较,从而知道当前中间数在哪一个递增序列上,而所求的最小值存在于第二个递增序列的头部,那么不断将搜索区间往这一方向收缩,即可得到最小值...寻找旋转排序数组中的最小值】的进阶题型。 在 153 中,只需要将搜索区间不断向第二个递增区间收缩,即可得到最小值。...而本题中的目标值的位置并不确定,所以在每次确定搜索区间时,需要考虑很多种情况:如果当前搜索区间只落在一个递增区间上,那么和一般的处理方法没什么异样;如果当前搜索区间横跨两个递增区间,那么就需要根据中间数在第一个递增区间还是第二个递增区间上分别处理
基于数据库多实例主键自增 上面我们大致讲解了数据库主键自增的方式,讨论的时单机部署的情况,如果要以此提高ID生成的效率,可以横向扩展机器,平衡单点数据库的压力,这种方案如何实现呢?...优点 每秒能够生成百万个不同的ID,性能佳。 时间戳值在高位,中间是固定的机器码,自增的序列在地位,整个ID是趋势递增的。 能够根据业务场景数据库节点布置灵活挑战bit位划分,灵活度高。...原方案我们每次获取ID都需要去读取一次数据库,这在高并发和大数据量的情况下很容易造成数据库的压力,那能不能一次性获取一批ID呢,这样就无需频繁的造访数据库了。...,这样能够有效解决这种冲突问题,而且采用双buffer的方式,在当前号段消耗了10%的时候就去检查下一个号段有没有准备好,如果没有准备好就去更新下一个号段,当当前号段用完了就切换到下一个已经缓存好的号段去使用...下面简要梳理下流程: 当前获取ID在buffer1中,每次获取ID在buffer1中获取 当buffer1中的Id已经使用到了100,也就是达到区间的10% 达到了10%,先判断buffer2中有没有去获取过
但是如果把订单ID按照数字递增的话,别人能够很容易猜到你有多少订单了,这种情况就可以需要一种非数字递增的方式进行ID的生成。...,同时还有个步长值,比如1000,那么获取下一个值得时候最大值为2001,即最大的没有使用的值。...这种情况下的优点为: 1. 容灾性能好,如果DB出现问题,因为数据放到内存中,还是可以支撑一段时间。 2. 8个Byte可以满足业务生成ID使用。 3....当然把这个号段设置成QPS大小的600倍,这样数据库挂了10-20分钟内还是可以继续提供服务的。 以上一直提到了一个问题,就是ID递增,咱们如何解决这个问题呢。...因为中间10位是表示不同的节点,那么不同的节点生成的ID就不会存在递增的情况。 这些思路都是某公司已经实现了的,如果有兴趣继续研究的话,那么在GITHUB上搜索下开源的Leaf可以直接拿着使用的。
他们分散在敌国的四周,依靠通信兵相互通信来协商进攻意向及进攻时间。 军中可能有叛徒,可能向其他的将军发送错误的指令。在这种情况下如何保持战争指令的统一性进而获取胜利便成为了一个问题。...区块的校验与投票 在每个区块头上,都会有区块body的Hash校验值。...如果是最后n个区块连续宕机,则按照当前轮的最后一个区块的hash值判断下一轮的顺序,按照递增每个区块加一个出块interval的算法进行计算,判断当前打包的节点并进行打包。...当超过n/2的节点宕机的时候,所有节点会自动停止出块,直到超过1/2的节点存活。 这种方案的复杂度在最好情况下是:消息复杂度O(n^2), 时间复杂度O(1)。...基于这种路由策略的拜占庭容错机制,系统可以保证在少于n/2的节点宕机或者叛变的情况下,系统不会出现分叉,是一种用计算资源换容错性的方案。
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