在 java.sql 包中有 3 个接口分别定义了对数据库的调用的不同方式： Statement：用于执行静态 SQL 语句并返回它所生成结果的对象。...PrepatedStatement：SQL 语句被预编译并存储在此对象中，可以使用此对象多次高效地执行该语句。...ResultSet 对象维护了一个指向当前数据行的游标，初始的时候，游标在第一行之前，可以通过 ResultSet 对象 的 next() 方法移动到下一行。调用 next()方法检测下一行是否有效。...获取 ResultSet 中有多少列：调用 ResultSetMetaData 的 getColumnCount() 方法 3....可以在finally中关闭，保证及时其他代码出现异常，资源也一定能被关闭。
SQL 语句被预编译并存储在 PreparedStatement 对象中。 然后可以使用此对象多次高效地执行该语句。...方法2：boolean execute() 在此 PreparedStatement 对象中执行 SQL 语句，该语句可以是任何种类的 SQL 语句。...方法3：ResultSet executeQuery() 在此 PreparedStatement 对象中执行 SQL 查询，并返回该查询生成的 ResultSet 对象...1：addBatch():可以实现ps对sql语句的批处理命令 然后调用executeBatch()去执行批处理命令 接口 Statement 方法1 ：void...以下代码片段创建 ResultSet 对象 rs，创建 ResultSetMetaData 对象 rsmd， 并使用 rsmd 查找 rs 有多少列，以及 rs 中的第一列是否可以在 WHERE
return Boolean.FALSE; } PoolEntryCreator实现了Callable接口，在call()方法里可以看到创建连接的过程。...PoolEntry可以看作是对Connection对象的封装，连接池中存储的连接其实就是一个个的PoolEntry。 这个connectionBag是用来做什么的呢？...sharedList是CopyOnWriteArrayList类型的，写时复制，特别适合这种读多写少的场景。 sharedList中未获取到那就到阻塞队列中等着，看有没有归还的连接可以使用。...去掉索引范围检查：查看源码会发现，FastList的get()方法比ArrayList少了一行代码rangeCheck(index)，这行代码的作用是范围检查，少了这行代码必然会性能更优。...FastList的根据下标删除方法也去掉索引范围检查。 关闭掉Statement之后，我们再回过头来继续往下看。
使用executeUpdate方法是因为在 createTableCoffees 中的 SQL 语句是 DDL （数据定义语言）语句。...创建表，改变表，删除表都是 DDL 语句的例子，要用 executeUpdate 方法来执行。你也可以从它的名字里看出，方法 executeUpdate 也被用于执行更新表 SQL 语句。...在调用方法 execute 之后要做的第一件事情是调用 getResultSet 或 getUpdateCount。...调用方法 getResultSet 可以获得两个或多个 ResultSet 对象中第一个对象；或调用方法 getUpdateCount 可以获得两个或多个更新计数中第一个更新计数的内容。...因此需要调用方法 getUpdateCount 来检查它是哪一种情况。
一维空间的实现 如果在电脑中摸拟一个“小孩子和雪花”相随的动画程序并不难，小孩子和雪花两者都存在于虚拟世界，在同一个维度空间中，稍有一点编程基础的便能实现。...即使增加了很多小孩子，每一个小孩子在运动过程中，其脚下都会有一些雪花，实现思路和前面原理也差不多，只是会多一些运算量，需要计算所有孩子的坐标，并为每一个孩子创建一些雪花并移动小孩子的脚下。...所以在整个实现过程中有两个关键点： 第一关键点就是动态的问题，需要动态、随时获得到小孩子坐标。 第二关键点就是坐标替换的问题，用小孩子的坐标替换雪花坐标。...真实世界中，计算小孩子坐标时，可以设置一个参考值，如以屏幕的左上角或其它位置作为参考原点，只要有参考值，获得小孩子坐标的问题便能解决。...能快速跟踪人物（孩子）的运动，并能计算孩子的坐标，并数字化后存储至虚拟世界。
再比如，在 Seata 里面，如果是使用数据库作为 TC 集群的存储工具，那么这段时间内该 TC 就是处于不可用状态。你可以简单的理解为：基础组件的错误导致服务不可用。...方法：整个方法从代码行数上来看都可以直观的看到变化，至少没有看到抛出异常了。...你想，如果仅仅用 41 位来表示时间戳，那么时间戳的最大值就是 2 的 41 次方，转化为十进制是这么多 ms：然后再转化为时间：也就是说，在雪花算法里面，41 位时间戳最大可以表示的时间是 2039-...只有继续分裂了：看到这个分裂的时候，你有没有嗦出一丝味道，是不是有点意思了？因为在节点 A 上生成的任何 ID 都一定小于在节点 B 上生成的任何 ID，节点 B 和节点 C 同理。...仔细阅读之后发现有些地方写的不够清晰，对于读者理解起来有一定的门槛，所以想要把自己在这个过程中学习到的东西分享出来，当自己的补充资料。【创作提纲】1、雪花算法的简介。2、新版雪花算法的简介。
大家好，又见面了，我是全栈君，祝每个程序员都可以多学几门语言。...同样的雪花 时间限制： 1000 ms | 内存限制： 65535 KB 难度：4 描写叙述 You may have heard that...题意：雪花有六个角，分别赋给他们长度，依照顺时针输入，问你在输入的雪花中有没有全然一样的....分析：依照传统的做法时间是O（n^2），由于数据非常大所以说会超时，要换一种方法，要用到散列表（大神们讲的非常具体，我就现丑了）。 这道题的比較也蛮奇特的。
在数据仓库的建设过程中，根据事实表与维表的关系，经常将数据模型分为星型模型、雪花模型及星座模型，那么，这几种数据模型有什么区别呢？在前期规划设计时，又应该选择星型模型，雪花模型还是星座模型呢？...星型模型 星型模型中只有一张事实表，以及0张或多张维表，事实表与维表通过主键外键相关联，维表之间不存在关联关系，当所有维表都关联到事实表时，整个图形非常像一种星星的结构，所以称之为“星型模型”。...其他模型可以通过一定的转换，变为星型模型。 星型模型的缺点是存在一定程度的数据冗余。因为其维表只有一个层级，有些信息被存储了多次。比如一张包含国家、省份、地市三列的维表，国家列会有很多重复的信息。...对比 三种数据模型特点对比如下： 属性 星型模型（星座模型） 雪花模型 事实表 1张或多张 1张或多张 维表 一级维表 多层级维表 数据总量 多 少 数据冗余度 高 低 可读性 高 低 表个数 少 多...雪花模型在关系型数据库中（MySQL/Oracle）更加常见。在具体规划设计时，应结合具体场景及两者的优缺点来进行设计，找到一个平衡点去开展工作。
MyBatis如何利用RowBounds实现通用分页 在查询数据库时，如果没有limit语句，则ResultSet中会包含所有满足条件的数据， RowBounds在处理分页时，只是简单的把offset...MyBatisPage类相当于一个适配器，用于适配Page接口与RowBounds，但为何给DAO一个RowBounds对象时，却没有实现分页效果，原因是MyBatis判断方法的参数中有没有RowBounds...参数是在产生接口的代理时，而不是在方法调用的时候。...对象，它是MapperProxy类，这里的处理调用比较深，在MapperProxy类中可以发现，每一个DAO接口上的方法都会对应一个MapperMethod类的对象，MapperMethod类中有一个内部类...有两种方式，一种是RowBounds作为参数传入Service，另一种是使用适配器，这个适配器很简单，写个RowBounds的子类，在子类中覆盖hashCode&equals方法，在Service中使用新的类
什么被存储在PreparedStatement对象中？？ 更让人感觉疑惑的是Statement。...对就是Statement，公开课老师说：“同一条sql语句（字符串都是相同的）在Statement对象中多次执行时，Statement只会对当前sql文编译一次，编译后存储在Statement中，在之后的执行过程中...其中校验语法，和编译所花的时间可能比执行SQL语句花的时间还要多。 注意：可执行函数存储在MySQL服务器中，并且当前连接断开后，MySQL服务器会清除已经存储的可执行函数。...因为sql语句变化那么多，如果对所有函数缓存，那么对于内存的消耗也是非常巨大的。 如果你不确定普通sql语句的函数是否被存储，那要怎么做呢？？...因为如果只是开启预编译的话效率还没有不开启预编译效率高，大家可以做一下性能测试，其中性能测试结果在这篇博客中有写到，探究mysql预编译，而在MySQL中开启预编译和开启缓存，其中的查询效率和不开启预编译和不开启缓存的效率是持平的
星状模型的一个变种是雪花模型，可以类比雪花（❄️）图案，其特点是在维度表中会进一步进行二次细分，将一个维度分解为几个子维度。比如品牌和产品类别可能有单独的表格。...列压缩 将所有数据分列存储在一块，带来了一个意外的好处，由于同一属性的数据相似度高，因此更易压缩。 如果每一列中值阈相比行数要小的多，可以用位图编码（ bitmap encoding[2] ）。...对于 CPU 的瓶颈可以使用： 列式存储和压缩可以让数据尽可能多地缓存在 L1 中，结合位图存储进行快速处理。 使用 SIMD 用更少的时钟周期处理更多的数据。...其与关系数据库中的视图（View）区别在于，视图是虚拟的、逻辑存在的，只是对用户提供的一种抽象，是一个查询的中间结果，并没有进行持久化（有没有缓存就不知道了）。...当然，现实中，一个表中常常有多个维度，比如 3-9 中有日期、产品、商店、促销和客户五个维度。但构建数据立方的意义和方法都是相似的。
使用executeUpdate方法是因为在 createTableCoffees 中的 SQL 语句是 DDL （数据定义语言）语句。...当执行某个已存储过程 或动态执行未知 SQL 字符串（即应用程序程序员在编译时未知）时，有可能出现多个结果的情况，尽管这种情况很少见。...在调用方法 execute 之后要做的第一件事情是调用 getResultSet 或 getUpdateCount。...调用方法 getResultSet 可以获得两个或多个 ResultSet 对象中第一个对象；或调用方法 getUpdateCount 可以获得两个或多个更新计数中第一个更新计数的内容。...因此需要调用方法 getUpdateCount 来检查它是哪一种情况。
—预计算，应尽量多地预先计算聚合结果，在查询时应该尽量利用预计算的结果得出查询结果，从而避免直接扫描可能无限增大的原始记录 二、定义 Cube 2.1、什么是 Cube Cube 即多维立方体，也叫数据立方体...雪花模型：如果将星型模型中某些维度的表再做规范，抽取成更细的维度表，然后让维度表之间也进行关联，那么这种模型成为雪花模型（雪花模型可以通过一定的转换，变为星型模型） ?...逐层构建将一项大任务划分为几个步骤，每个步骤都基于前一步骤的输出，因此它可以重复使用先前的计算，并且还可以避免在两者之间出现故障时从头开始计算。这使它成为一种可靠的算法。...同一个 Cube 下不同的 Segment 的结构定义、构建过程、优化方法、存储方式等完全相同。...在挑选连续 Segments 的过程中： 如果遇到已经有个别 Segment 的时间长度已经超过 28 天，那么系统会跳过该 Segment，从它之后的所有 Segment 中挑选连续的积累超过 28
在以往单体系统，ID我们常用主键自增进行设置，这种ID生成方法在单体项目是可行的，但是对于分布式系统，分库分表之后，就不适应了，比如订单表数据量太大了，分成了多个库，如果还采用数据库主键自增的方式，就会出现在不同库...id一致的情况，很显然不符合业务的，那出现这个情况，有没有办法能够解决呢？...4、常用方法 解决方案一般有以下8种，可以根据自己项目需求进行设计调整 UUID 数据库自增 号段模式 Redis 生成ID 雪花算法（SnowFlake） 百度 Uidgenerator 美团 Leaf...缺点： 不同数据库语法或实现不同，数据库迁移的时候需要处理 在单个数据库或读写分离或一主多从多情况下，只有一个主库可以生成ID，有单点故障的风险 在性能达不到要求的情况下比较难以扩展 数据迁移或者系统数据合并比较麻烦...throw new DistributedIdException("获取数据库自增ID失败"); } } 3、号段模式 这种模式针对数据库自增的优化方案，也是现在生成分布式 ID 的一种方法
所以，大数据的数仓建模需要通过建模的方法更好的组织、存储数据，以便在性能、成本、效率和数据质量之间找到最佳平衡点。...性能：雪花模型由于存在维度间的关联，采用3NF降低冗余，通常在使用过程中，需要连接更多的维度表，导致性能偏低；星型模型反三范式，采用降维的操作将维度整合，以存储空间为代价有效降低维度表连接数，性能较雪花模型高...ETL：雪花模型符合业务ER模型设计原则，在ETL过程中相对简单，但是由于附属模型的限制，ETL任务并行化较低；星型模型在设计维度表时反范式设计，所以在ETL过程中整合业务数据到维度表有一定难度，但由于避免附属维度...Data Vault模型是一种中心辐射式模型，其设计重点围绕着业务键的集成模式。这些业务键是存储在多个系统中的、针对各种信息的键，用于定位和唯一标识记录或数据。...模型选择和设计的原则： 数仓模型的选择是灵活的，不局限于某一种模型方法； 数仓模型的设计也是灵活的，以实际需求场景为导向； 模型设计要兼顾灵活性，可扩展，而对终端用户透明性； 模型设计要考虑技术可靠性和实现成本
在集群高并发环境下，要保证分布式唯一全局ID的生成，是一个很重要的问题。传统的方式如自增、UUID 等方法在分布式环境下容易出现问题，因此需要采用特殊的方案来解决。...雪花算法通过机器节点编号和序列号两部分保证了分布式环境下的唯一性，同时也解决了自增等方式在分布式环境中产生冲突的问题。...这种方法相比雪花算法还增加了数据中心标识，让标识更加完备，并且解决了单点故障的问题，提高了系统的可用性。...时间：ObjectId 中包含了一个 4 字节 Unix 的时间戳，精确到秒级 机器标识：一个 ObjectId 中有三个字节用来记录机器标识，可以将机器 IP 地址进行 hash 算法得出 随机数：剩余的...在实际应用中，以上方法都能够很好地解决分布式环境下唯一全局 ID 的生成问题。无论选择哪种方式，都需要在实际应用过程中根据业务需求定制化开发，比如加入机器号、数据中心等信息，以便于做唯一性校验。
初始化过程：回顾刚开 始介绍的加载配置⽂件的过程中，会对mybatis-config.xm l中的各个标签都进⾏ 解析，其中有mappers 标签⽤来引⼊mapper.xml⽂件或者配置mapper接...> select * from user where id=#{id} 这样的⼀个select标签会在初始化配置⽂件时被解析封装成⼀个MappedStatement对象，然后存储在...//在不考虑存储过程的多ResultSet的情况，普通的查询，实际就⼀个ResultSet，也 就是说，multipleResults最多就⼀个元素。...并封装成ResultSetWrapper对象 ResultSetWrapper rsw = getFirstResultSet(stmt); //获得ResultMap数组 //在不考虑存储过程的多...// resultSetCount ++ resultSetCount++; } //因为'mappedStatement.resultSets'只在存储过程中使
DataSource 在 JDBC 规范中代表的是一种数据源，核心作用是获取数据库连接对象 Connection。在日常开发过程中，我们通常会基于 DataSource 获取 Connection。...从接口的命名上看，我们可以判断该接口起到一种包装器的作用。...ResultSet 一旦我们通过 Statement 或 PreparedStatement 执行了 SQL 语句并获得了 ResultSet 对象，就可以使用该对象中定义的一大批用于获取 SQL 执行结果值的工具方法...这是使用 JdbcTemplate 实现带有自增主键数据插入的一种标准做法，你可以参考这一做法并应用到日常开发过程中。...那么有没有更加简单的实现方法呢？
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