最近学了怎么解析JSON数据，今天记录一下。 先来一段介绍。 JSON是一种轻量级的数据交换格式，用途非常广泛。...那么在Java中该如何解析JSON数据呢 JSON在JavaScript中解析非常方便，这是因为JSON就是来源于JavaScript，JSON语法是JavaScript对象表示法的子集。...方法就可以读出JSON中的数据。...gson-2.2.4.jar gson是谷歌的一个开源项目，gson的优势在于可以把json直接转成实体类，或者把实体类直接转成json，因为实体类是Java中必不可少的一部分，有利于结构化数据，所以这是一个非常实用的功能...gson还有很多实用的功能，需要在以后的开发中逐渐学习。 上述例子中用到的json数据 上述例子中用到的实体类YoudaoResult.java
接下来，我们将带领大家深入探讨如何在MySQL、PostgreSQL、Redis及MySQL 8这四种流行数据库中实现地理空间查询优化和地理数据分析。...在这个全面的GIS技术指南中，我们将一起揭开数据背后的世界，发现地理空间查询在大数据分析中的无限可能！我们将探讨如何有效存储地理空间数据，实现高效的地理空间数据查询，以及如何进行精准的空间数据分析。...注意事项 在实时更新地理位置数据时，请注意控制更新的频率和粒度，以平衡系统的性能和数据的实时性。 在使用哈希和集合优化查询时，要注意数据的一致性和完整性。...和空间数据时，要注意数据的格式和类型，以确保数据的准确性和查询的正确性。...在处理3D空间数据时，要确保所有的数据都包含完整的3D坐标信息，以避免查询错误。 在使用空间函数进行复杂查询时，要充分理解函数的用法和语义，以构建正确的查询逻辑。
一、 背景描述 在项目交付中，经常有人会问“如何在数据库中查询表的创建时间？” ，那么究竟如何在GaussDB(DWS)中查找对象的创建时间呢？...二、 操作演练 方法1：视图查询方法 DBA_OBJECTS视图存储了数据库中所有数据库对象的相关信息, GaussDB(DWS)支持通过DBA_OBJECTS视图进行查询，字段和详细说明如下： 注意...其中对象的类型object_type字段会包括TABLE、INDEX、VIEW、RULE, PROCEDURE、TYPE、OPERATOR等，查询时可根据该字段进行筛选： image.png 1....GaussDB A数据库对象包括DATABASE、USER、schema、TABLE等。通过修改该配置参数的值，可以只审计需要的数据库对象的操作。...如果对应的二进制位取值为0，表示不审计对应的数据库对象的CREATE、DROP、ALTER操作；取值为1，表示审计对应的数据库对象的CREATE、DROP、ALTER操作。
题目部分 在Oracle中，如何让日期显示为“年-月-日 时:分:秒”的格式？...答案部分 Oracle的日期默认显示为以下格式： SYS@PROD1> select sysdate from dual; SYSDATE --------- 22-DEC-17 阅读不方便，此时可以通过设置...NLS_DATE_FORMAT来让日期显示更人性化，可以有如下几种方式： ① 在会话级别运行命令：“ALTER SESSION SET NLS_DATE_FORMAT='YYYY-MM-DD HH24:...MI:SS';”，只在会话级别起作用。...About Me：小麦苗 ● 本文作者：小麦苗，只专注于数据库的技术，更注重技术的运用 ● 作者博客地址：http://blog.itpub.net/26736162/abstract/1/ ● 本系列题目来源于作者的学习笔记
如果你此前在使用RESTful web服务时，没用过除JSON 以外的文本数据交换格式[11]来进行内容传输，那么你可能会认为二者是不相关的。...这是另一个例子:创建一个具有“application/xml”内容类型和XML主体的苹果。 ? 在XML中检索所有的苹果数据: ? 在JSON中通过id检索apple 2的数据： ?...通过id删除apple 1的数据： ? 在JSON中检索所有苹果的数据： ? 小结 在此我们已经探讨了RESTEasy架构如何在Java web服务中无缝支持XML和JSON数据传输格式。...我这里列举的例子可能有点勉强，生活中我其实从来没有真正需要过水果相关的数据，我也没有在食品行业工作过。...当然，你可以选择其他方式去对系统进行分割，但当你需要一种快速高效、轻量级工具来支持多种数据格式时，RESTEasy真的是个非常不错的选择。
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： selectidfromtwherenum=0； 3、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时...三、Java方面（重点内容） 1、尽可能的少造对象； 2、合理摆正系统设计的位置。大量数据操作，和少量数据操作一定是分开的。...，如何提高数据库的性能?...2、调整数据库 若对该表的查询频率比较高，则建立索引；建立索引时，想尽对该表的所有查询搜索操作， 按照where选择条件建立索引，尽量为整型键建立为有且只有一个簇集索引，数据在物理上按顺序在数据页上，缩短查找范围...因为人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，特别是对数据量不是特别大的数据库操作时，是否建立索引和使用索引的好坏对程序的响应速度并不大，因此程序员在书写程序时就忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异
在一个千万级的数据库查寻中，如何提高查询效率？ 1、数据库设计方面： A. 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 B....并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时,查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用...， C.使用jDBC链接数据库操作数据 D.控制好内存，让数据流起来，而不是全部读到内存再处理，而是边读取边处理； E.合理利用内存，有的数据要缓存 ---- 如何优化数据库，如何提高数据库的性能?...2）调整数据库 若对该表的查询频率比较高，则建立索引；建立索引时，想尽对该表的所有查询搜索操作， 按照where选择条件建立索引，尽量为整型键建立为有且只有一个簇集索引，数据在物理上按顺序在数据页上，缩短查找范围...因为人们在 使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，特别是对数据量不是特别大的数据库操作时，是否建立索引和使用索引的好坏对程序的响应速度并不大，因此程序员在书写程序时就忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异
从上面的示例中很容易看出，用10Hz的采样率，8bit位存储采样点数值时，记录2秒的数据一共会产生2X10X8 = 160个bit位，而用16bit位来存储采样点数据时，记录1秒的数据也会产生1X10X16...wav格式也是一种无损格式，它是依据规范在pcm数据前添加44字节长度用来填充一些声明信息的，wav格式可以直接播放。...而百度语音识别接口中后两种格式都需要经过编码算法处理，通常会有不同程度的精度损失和体积压缩，所以在使用后两种数据时必然会存在额外的编解码时间消耗，所以不难看出，各种格式之间的选择其实就是对时间和空间的权衡...但无论如何，相关的基本原理是一致的。...首先在上面示例中向输出通道透传数据时，改为自己存储数据，将输入数据打印在控制台后可以看到缓冲区大小设置为4096时，每个chunk中获取到的输入数据是一个长度为4096的Float32Array定型数组
♣ 题目部分 在Oracle中，如何查询表的DML操作数据变化量？...另外，DBMS_STATS.FLUSH_DATABASE_MONITORING_INFO可以将内存（SGA）中的数据快速刷新到数据字典SYS.MON_MODS_ALL$中。...在默认情况下，数据库每天会将SGA中表的DML操作和MON_MODS$表的数据合并（MERGE）到MON_MODS_ALL$中，也可以通过DBMS_STATS.FLUSH_DATABASE_MONITORING_INFO...需要注意的是，在作者实际测试过程中发现，Oracle并不是严格按照每15分钟将SGA中的DML刷新到MON_MODS$表中，而且也不是严格按照每天1次的规律刷新MON_MODS$表的数据到MON_MODS_ALL...设置为TYPICAL或ALL时，表的MONITORING特性将被启用。
这里的主要参与者是 Apache Parquet、Apache Avro 和 Apache Arrow。它是物理存储，实际文件分布在存储层上的不同存储桶中。...数据湖文件格式有助于存储数据，在系统和处理框架之间共享和交换数据。这些文件格式具有其他功能，例如拆分能力和模式演变。 在选择哪种数据湖文件格式时，Apache Parquet 似乎更占优势。...文件格式擅长以压缩方式存储大数据并将其返回以进行面向列的分析查询，但是它们缺乏额外的特性，例如 ACID 事务和对关系数据库中每个人都知道的标准 ANSI SQL 的支持。...优化在解决小文件问题时特别有效，您会随着时间的推移摄取小文件，但查询数千个小文件很慢，优化可以将文件重新碎片化为更大的文件，从而在许多方面提高性能。...当需要在不移动数据的情况下快速查询多个数据源时可以利用数据虚拟化技术[65]。 总结 在本文中我们了解了数据湖和Lakehouse之间的区别。2022 年市场在做什么，如何将数据湖变成数据湖。
概述 git commit 时使用 emoji 为本次提交打上一个 “标签”, 使得此次 commit 的主要工作得以凸现，也能够使得其在整个提交历史中易于区分与查找。...提交格式 git commit 时，提交信息遵循以下格式： :emoji1: your commit info 初次提交示例： git commit -m ":tada: Initialize Repo..." 具體的git emoji 規範網址 圖片網址 https://gitmoji.carloscuesta.me/ Suggested Emojis Emoji Raw Emoji Code Description...: :arrow_up: when upgrading dependencies :arrow_down: :arrow_down: when downgrading dependencies :fast_forward...: :snowflake: changing Configuration, Usually together with :penguin: or :ribbon: or :rocket: :ribbon
并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时,查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用...3)java方面：重点内容 a.尽可能的少造对象。 b.合理摆正系统设计的位置。大量数据操作，和少量数据操作一定是分开的。大量的数据操作，肯定不是ORM框架搞定的。...，如何提高数据库的性能?...2）调整数据库 若对该表的查询频率比较高，则建立索引；建立索引时，想尽对该表的所有查询搜索操作， 按照where选择条件建立索引，尽量为整型键建立为有且只有一个簇集索引，数据在物理上按顺序在数据页上...因为人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，特别是对数据量不是特别大的数据库操作时，是否建立索引和使用索引的好坏对程序的响应速度并不大，因此程序员在书写程序时就忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异
本文介绍了每种云数据仓库的优缺点，并深入探讨了在选择云数据仓库时需要考虑的因素。 什么是数据仓库？ 数据仓库是一种将来自不同来源的数据带到中央存储库的系统，以便为快速检索做好准备。...其中，从多种来源提取数据、把数据转换成可用的格式并存储在仓库中，是理解数据的关键。 此外，通过存储在仓库中的有价值的数据，你可以超越传统的分析工具，通过 SQL 查询数据获得深层次的业务洞察力。...不同提供商的产品在成本或技术细节上存在差异，但也有一些共同点。比如，他们的云数据仓库非常可靠。尽管可能会出现断电或其他故障，但数据复制和其他可靠性功能能够确保数据得到备份并快速检索。...数据以柱状格式存储，以便进行更好的压缩和查询。 云计算替代品比内部部署的数据仓库具有更强的扩展性，速度更快，只需几分钟就能上线，并且总是更新。...根据他们的需求，IT 团队应确保他们选择的提供商提供存储和查询相关数据类型的最佳基础设施。 可扩展性选择提供商时，企业要考虑的另一个因素是存储和性能的可扩展性。
不仅仅是cpu，内存的消耗也是十分巨大的，尤其像是Java这样的语言，对内存的压力非常大。其次，使用JSON进行序列化，会导致某些数据类型（浮点数）的精度丢失。...Apache Arrow是什么 数据格式：arrow 定义了一种在内存中表示tabular data的格式。这种格式特别为数据分析型操作（analytical operation）进行了优化。...不仅如此，Arrow还定义了IPC格式，序列化内存中的数据，进行网络传输，或者把数据以文件的方式持久化。 开发库：arrow定义的格式是与语言无关的，所以任何语言都能实现Arrow定义的格式。...（这里并没有讨论dictionary encoding的情况） 反思 在传统的编程世界中，数据只存放与oltp database中（比如说MySQL），application通过JDBC或者ODBC等标准接口和数据库进行交互...在一个分布式数据库的实现中，可能会有许多的query executor节点并行产生结果集。arrow的格式可以让客户端并行读取各个节点产生的结果集。
Apache Arrow正是针对这个需求而产生的，它提供了一种高性能、跨平台、内存中的数据交换格式，能够更加高效地进行数据交换和处理，支持多种编程语言，如C++, Python, Java, Go等，并提供了一系列...定义Arrow格式：定义与Arrow框架兼容的数据结构格式。这些格式在Rust中通常采用结构体来表示，如StructArray和PrimitiveArray等。...集成到Arrow生态系统中：一旦Arrow数据结构在Rust中实现完成，就需要将其集成到整个Arrow生态系统中。...然而，像Avro一样，它也没有像Arrow这样的列式存储能力，这是进行高效分析查询所必需的。总结本文讨论了在现代数据生态系统中高性能数据交换格式的重要性。...在现代数据生态系统中，Apache Arrow因其高性能和灵活性而越来越受欢迎。Apache Arrow支持多种编程语言，包括Python、Java、C++等。
♣ 题目部分 在Oracle中，如何查询数据库系统或当前会话的Redo和Undo的生成量？...♣ 答案部分 答案：反映Undo、Redo生成量的统计指标分别是： l Redo：redo size l Undo：undo change vector size 1、查询数据库系统Redo生成量，可以通过...V$SYSSTAT视图查询，如下所示： SELECT NAME, VALUE FROM V$SYSSTAT WHERE NAME = 'redo size'; 2、查看当前会话的Redo...生成量，可以通过V$MYSTAT或V$SESSTAT视图查询，如下所示： CREATE OR REPLACE VIEW VW_REDO_SIZE_LHR AS SELECT VALUE REDO_SIZE...ST.STATISTIC# AND ST.NAME = 'undo change vector size') UNDO FROM DUAL; & 说明： 有关Redo和Undo的查询实验更多相关内容可以参考我的
2.4时序型数据库前 10 名 图2-4：时序型数据库前 10 名 时序型数据库的榜首是 InfluxDB....在图型数据库前 10 名中，只有三个数据库的分数较 11 月出现轻微涨幅，榜首的 Neo4j 就是其中之一。...Neo4j 是一个嵌入式的、基于磁盘的、高性能的、具备完全的事务特性的 Java 持久化引擎，也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。...2.6检索型数据库前 10 名 图2-6：检索型数据库前 10 名 检索型数据库的榜首是 Elasticsearch(ES)....Cassandra 跟 Hadoop 生态中的 HBase 一样，是列式存储的数据库，最初由 Facebook 开发，用于储存收件箱等简单格式数据，集 Google BigTable 的数据模型与 Amazon
它允许您在数据所在的任何地方进行查询”。 使用 MinIO 存储数据时，实际上几乎没有数据存在何处的限制。...Ramakrishnan 提到了一个使用案例，在该案例中，从 Snowflake 查询了外部表，“首次提取数据需要几秒钟，然后之后的查询都只需几毫秒...所以我们知道其中有很多缓存，他们已经在做这方面的工作...就地查询 Snowflake 的外部表在 MinIO 的对象存储中实现的就地查询功能为企业带来了许多优势。其中最值得注意的是，在分布式环境中的数据不再需要移动。...根据使用情况和数据的速度，当涉及到数据管道时，新数据往往在数据传输到 Snowflake 之前就已经生成。...总体意义 对象存储的总体意义可能在于其提供高度详细的非结构化和半结构化数据的元数据描述，并且这些数据可以在规模上快速检索。
而 JDBC/ODBC 作为与数据库交互的主流标准，在应对大规模数据读取和传输时显得力不从心，无法满足高性能、低延迟等数据处理需求。...Flight SQL 的高速数据传输链路在 Apache Doris 中，查询结果以列存格式的 Block 组织。...在之前版本中，如需将这些数据通过 MySQL Client 或 JDBC/ODBC 驱动传输至目标客户端时，需要先将 Block 序列化为行存格式的 Bytes，如果目标客户端是类似 Pandas 的列存数据科学组件或列存数据库...在绝大多数读取场景中，Arrow Flight SQL 的性能提升超 20 倍，而在部分场景中甚至实现了百倍的性能飞跃，为大数据处理和分析提供了强有力的保障。...其原因是 Arrow 数据格式与 Doris 中的 Block 数据格式的转换速度非常快，相较于 CSV 与 Block 格式之间的转换，其速度提升了 10 倍之多，并且 Arrow 数据格式对 Map
由于业界没有统一规范的定义，他们合作的首个项目就是设计出了一个内存表视图的标准，并在不同语言都给出实现以证明可以在不同语言中共享数据，也就是说，你可以高效地将数据从Java到C++，或者Python。...自此，arrow项目创立。 在项目早期，最重要的是设计出一套与语言无关的内存表结构，并一定要方便分析处理。除此之外，还需要将各种格式、类型的数据转换、转出为这个标准格式的库。...在有了这样一个语言无关的内存数据格式，他们开始思考如何避免重复代码。 实现 故事讲完了，现在让我们一起来探索下arrow的设计。...Arrow不应该是json、protobuf之流，后者适用于磁盘层面的数据存储交互。Arrow应当作为各个语言、组件中的一种数据格式库，应该是运行时的数据存储交互！...对每个batch record平均行数256K时，在单节点传输时的性能对比（因为flight多节点时可以平行传输数据流）： [性能对比] 使用场景 最过经典的非PySpark莫属，此外还有sparklyr
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
