经常有读者问如何通过 IDE 调试 MySQL 的源码分析锁相关的知识，我整理了一下之前在掘金上的几篇文章，简单介绍一下如何在 Mac 下调试和几个简单的案例。
image.png 订单拆分 选项 1：按相同物料拆分 使用此功能可以将一份现有生产订单拆分成多份订单，所有这些订单都用于生产相同的物料（但在开始日期和时间等方面存在差别）。 CO02执行订单拆
数据是数据科学所有子领域的支柱。无论你正在构建的建筑物的大小或应用如何，你都需要获取和分析数据。大多数情况下，你需要的这些数据都存储在DBMS（数据库管理系统）中。
RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage（血统）记录下来，以便恢复丢失的分区。RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，当该RDD的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。
Locking read（ SELECT ... FOR UPDATE or SELECT ... LOCK IN SHARE MODE），UPDATE以及DELETE语句通常会对通过索引扫描的记录加上 next-key locks ，忽略没有用到索引的那部分where语句。
数据库系统（DBS）是指拥有数据库技术支持的计算机系统 DBA：数据库管理员 DBS包括DB 和
先来看看相关知识点汇总，如下图。首先为了防止歧义进行说明，本课时中提到的“队列“就是指“消息队列“。
如果在MySQL的事务里查询数据，然后在同一事务中插入或更新相关数据，常规的SELECT语句不能提供足够的保护。其他并行的事务可以更新或删除第一个事务里刚查询的相同行。InnoDB支持两种类型的读锁，提供了额外的安全性：
效果： 需求： 1.记录循环滚动； 2.每组记录之间不能有留白； 3.每条记录上移到容器的顶部时要停顿一下； 4.鼠标移入容器时停止滚动，移出时继续滚动。 曾想用的实现方法： 1.使用Marquee：
DOMTree：未经渲染的HTML节点树，如图（a）所示。 VBT(Visual Block Tree)：网页的可视块树模型，如图（b）所示。
背景 MySQL/InnoDB的加锁分析，一直是一个比较困难的话题。我在工作过程中，经常会有同事咨询这方面的问题。同时，微博上也经常会收到MySQL锁相关的私信，让我帮助解决一些死锁的问题。本文，准备就MySQL/InnoDB的加锁问题，展开较为深入的分析与讨论，主要是介绍一种思路，运用此思路，拿到任何一条SQL语句，都能完整的分析出这条语句会加什么锁？会有什么样的使用风险？甚至是分析线上的一个死锁场景，了解死锁产生的原因。 注：MySQL是一个支持插件式存储引擎的数据库系统。本文下面的所有介绍，都是基于I
人们把客观存在的事物以数据的形式存储到计算机中，经历了对现实生活中事物特性的认识、概念化到计算机数据库里的具体表示的逐级抽象过程，即现实世界－概念世界－机器世界三个领域。有时也将概念世界称为信息世界；将机器世界称为存储或数据世界。
老早就计划着这件事了，知道长期使用第三方提供的数据服务可能那天就会挂掉的几率（比如之前的leancloud限制云引擎及域名回收事件），放在第三方或多或少会影响到部分使用其免费服务的群体，但毕竟人家是免费提供到的服务，我们白嫖的就不要在这里说三道四了，只是就事论事来讲数据还是存放在自己的手中最安全可靠。
在当今数据驱动的世界中，信息为王。从客户资料到金融交易，每个组织都依赖数据来做出明智的决策并在竞争中保持领先地位。但随着数据量以前所未有的速度增长，管理和分析所有这些信息很快就会变得不堪重负。这就是关系数据库的用武之地。
冷菠 冷菠，网名悠然（个人主页http://www.orasky.net），资深DBA，著有《Oracle高性能自动化运维》，有近10年的数据库运维、团队管理以及培训经验。曾担任美资企业Senior
本文主要从log4cxx级别、layout、格式化、命名规则、Filter几个方面介绍。
–num-executors: 执行器个数,执行器数可以为节点个数，也可以为总核数(单节点核数*节点数),也可以是介于俩者之间(用于调优) –executor-cores: 执行器核数, 核数可以1，也可以为单节点的内核书，也可以是介于俩者之间(用于调优) –executor-memory: 执行器内存, 可以为最小内存数(单节点内存总数/单节点核数),也可以为最大内存数(单节点内存总数),也可以是介于俩者之间(用于调优)
数据定义语言：字段约束 数据库的范式 构造数据库必须遵循一定的规则，这种规则就是范式 目前关系数据库有 6 种范式，一般情况下，只满足第三范式即可 第一范式：原子性 第一范式是数据库的基本要求，不满足这一点就不是关系数据库 数据表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，也不能存在重复的属性。 📷 第二范式：唯一性 数据表中的每条记录必须是唯一的。为了实现区分，通常要为表上加一个列用来存储唯一标识，这个唯一属性列被称作主键列 📷 第三范式：关联性 每列都与主键有直接关系，不存在传递依赖 📷 依
搜索这个特性可以说是无处不在，现在很少有网站或者系统不提供搜索功能了，所以，即使你不是一个专业做搜索的程序员，也难免会遇到一些搜索相关的需求。搜索这个东西，表面上看功能很简单，就是一个搜索框，输入关键字，然后搜出来想要的内容就好了。
回味过去，展望未来，开始分布式数据库探索之旅，首先了解历史，本文大致梳理一下数据库发展过程，从1970年到2018年，数据库的发展过程，仅供参考，交流和学习，感谢您阅读！
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一、基本概念 ---- 1.主键、外键、超键、候选键 超键：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键。一个属性可以为作为一个超键，多个属性组合在一起也可以作为一个超键。超键包含候选键和主键。 候选键：是最小超键，即没有冗余元素的超键。 主键：数据库表中对储存数据对象予以唯一和完整标识的数据列或属性的组合。一个数据列只能有一个主键，且主键的取值不能缺失，即不能为空值（Null）。 外键：在一个表中存在的另一个表的主键称此表的外键。 2.为什么用自增列作为主键 如果我们定义了主键(PRIMARY KEY
本文首先通过“啤酒与尿布”的故事入手，介绍机器学习中常见问题——频繁项挖掘的应用背景；其次，简要介绍频繁项挖掘最常用的两种算法——Apriori算法和FP-growth算法；然后，对于高维度下频繁项数量爆炸的问题，提出几点建议；最后，笔者以多维母机指标为案例，简要介绍频繁项挖掘在腾讯云实际场景中的应用。
在《写数据库同时发mq消息事务一致性的一种解决方案》一文的方案中把分布式事务巧妙转成了数据库事务。我们都知道关系型数据库事务能保证数据一致性，那数据库到底是怎么设计事务这一特性的呢？
constraint可以给键进行重命名，但是在数据字典中，主键名还是显示primary
使用以下步骤为 DNS C2（和 DNS Canaries）配置域，只要您正确设置记录，您就可以使用任何您希望的 DNS 提供商。我建议为每条记录设置约 5 分钟的 TTL。
InnoDB实现标准的行级锁定，其中有两种类型的锁： 共享（S）锁和排他（X）锁。
我们VIP成员很多在2021年春节年前、后，拿到了offer。而且不止一个，有的两个，有的四个，有的六个。这里给我们分享其中一位成员，整理的一家公司的面试题，后续将会陆续发布。
间隙锁的作用 保证某个间隙内的数据在锁定情况下不会发生任何变化。比如mysql默认隔离级别下的可重复读（RR）。
从本月起，我们将从逻辑正确、内容完整的角度全面介绍WiredTiger存储引擎，推出WiredTiger存储引擎系列文章。由于源码体量很大，通读工作量巨大，细节之处如有问题和错误，欢迎大家指出。
本文适用于所有前端开发人员。文章会介绍 PostCSS 的主功能实现原理，不是介绍 api，也不会介绍所有功能的原理，如果有需要了解全部功能或者查阅 API，可查看官方文档：https://postcss.org/api/。
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本文的内容主要以问答方式展开，层层递进分析、解决问题，本文涉及内容会围绕下面三个问题展开。在开始阅读本文内容前，大家不妨先尝试自己回答下面三个问题！
最近，负责一个类财务软件数据计算的性能优化工作。先说下=这项目的情况，一套表格，几十张表格，每张表格数据都是层级结构的，通过序号确定父子级关系，如1，1.1,1.1.1,1.1.2，1.1.3,1.2,1.2.1,1.2.2,1.3.。。。而且，列表数据带表内编辑功能，就跟Excel体验一样。没错，你猜对了，不出意外的，这是个CS项目，前端采用WPF，在计算之前，对应表格数据已经拉取到前端内存中，通过MVVM双向绑定到UI列表。计算公式分横向和纵向，叶子级的都是横向计算，如金额 = 单价 * 数量；父级的纵向计算，如 1.金额 = 1.1金额 + 1.2金额 + 1.3金额。。。很明显，只能先计算叶子级，再逐级往上计算父级，而且是自底向上的。
选项列表布局文件是以preference-headers作为根标签，header 作为子标签常用的属性有android:ico指定选项的图标，android:title指定选项的标题，android:summary指定选项的说明。
原文地址：https://dzone.com/articles/how-to-import-structured-data-into-solr
OpenHarmony ohpm 环境配置等更多内容，请参考如何安装 OpenHarmony ohpm 包[1]
父组件切换行，然后子组件切换tab，子组件内的数据不刷新。 例如父组件为订单，子组件为订单相关商品和相关客户，商品和客户使用tab选项卡组织。 当tab显示商品页时，切换订单，商品页内容跟着切换，然后切换到客户，客户页显示的却不是当前订单的子信息。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 强化学习，除了可以用于单个强化学习智能体和环境的相互作用，也可以用于两个或者多个智能体在某个强化学习环境下的博弈。 关于这种类型的算法，最有名的应该是蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）。 随着AlphaGo和AlphaZero算法在围棋、国际象棋和将棋等棋类领域的广泛应用，并且在这些领域内均取得了相比传统的Alpha-Beta 剪枝算法更加优异的性能，蒙特卡洛树搜索算法作为这些智能体使用的算法也被越来越多的人研究
资产合理分配，是财产安全很重要的方式。但是如何做到合理投资，能够使得收益最大同时风险最低呢？这里就涉及到比较复杂的数学和统计学上的知识。这次就一股票组合投资的案例来说明如何用科学的方法做投资，最终使得收益最大、风险最低。
目录 一、数据结构概要 二、算法概要 三、时间复杂度简介 四、求解时间复杂度 一、数据结构 数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。在各类实际应用问题中，数据元素之间总是存在着各种关系，描述数据元素之间关系的方法称为结构。通常，可根据数据元素之间所存在的关系的不同特征，用4类基本结构予以描述： (1)集合：指结构中的数据元素之间只存在“同属一个集合”的关系。 间 (2)线性结构：指结构中的数据元素之间存在“一个对一个”的关系。 数 (3)树形结构：指结构中的数据元素
Log是关系数据库对计算机行业的伟大贡献。在大数据时代，Log更是基础技术之一。然而在大家热烈讨论GFS, NoSQL，乃至Paxos， LSM tree等词语的时候，Log这个基础技术以及它对大数据行业的巨大贡献却一直以来都被业界所忽略。除了Kafka作者之一Jay Kreps2013年一篇非著名的文章以外，我几乎不能发现太多讨论Log的。不论这种忽略有意无意，都让我觉得有必要写一篇文章。本文结合了Jay的文章的观点和本人在这个领域的实践经验，旨在对我们司空见惯的Log在大数据系统里面的巨大作用做一个
函数 是指一段可以直接被另一段程序调用的程序或代码。 也就意味着，这一段程序或代码在 MySQL 中已经给我们提供了，我们要做的就是在合适的业务场景调用对应的函数完成对应的业务需求即可。 那 么，函数到底在哪儿使用呢？
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 「第一部分 前言」 InnoDB引擎支持行级别锁，实现了四种隔离级别，本文梳理了InnoDB事务系统及锁系统的原理和源码实现，并且对其中一些比较特别的feature做一个简单的介绍。 因为涉及的模块代码非常庞大，部分实现细节并未深入，如有错漏，欢迎指正。 在介绍InnoDB的事务系统和锁系统之前，有必要对一些基本概念做一个简单的回顾。 我们都知道事务的四大属性ACID，这些属性的保证与数据库中的几大模块紧密的耦合在一起： 为了保证原子性Atomicity，数据
事务要保证一组数据库操作，要么全成功，要么全失败。MySQL MyISAM引擎不支持事务，InnoDB支持。
Subversion allows renaming and moving of files and folders. So there are menu entries for delete and rename in the TortoiseSVN submenu.
有些客户端连接框架会默认连接成功后先执行一个 set autocommit=0 的命令。这就导致接下来的查询都在事务中，如果是长连接，就导致了意外的长事务。
注：老内核使用的是vfsmount来描述文件系统的一次挂载，现在内核都使用mount来描述，而vfsmount被内嵌到mount中，主要来描述文件系统的超级块和跟dentry。
数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。
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