'sessionTable'=>"{{%session}}", 'name' => 'advanced-frontend', ], 再某个数据中中创建...数据库结构： 控制器： 插入的数据.
借助Apache组织的工具类完成md5初级加密 1. 导入maven坐标 <dependency> <groupId>commons-code...
今天来介绍把树形结构存入数据库的第二种方法——路径枚举法。 还是借用上一篇的栗子，为了方便大家查阅，我把图又原样搬过来了。...在上一个解决方案中能轻而易举做到的事情，在这个方案中却有些麻烦了，因为需要对path字段进行字符串处理，去掉“/”+自身id才是直接上司的path值。...FROM employees2 e1,employees2 e2 WHERE e2.ename='小天' AND e2.path like concat(e1.path,'/%'); 这里就能体现这种存储结构的优势了...image.png 不用像之前那样写一大段存储过程了，简单粗暴。 小结一下，存储路径的方式在进行多级查询的时候十分方便，而在查询直接上下级的时候稍微复杂一点。...还有一个很明显的缺点，那就是path的大小是指定的，所以理论上是不能进行无限层级的存储的，path值设置的越大，浪费的空间就越多。 至此，本篇介绍完毕，之后还会介绍其他方法，欢迎大家继续关注！
今天来看看一个比较头疼的问题，如何在数据库中存储树形结构呢？ 像mysql这样的关系型数据库，比较适合存储一些类似表格的扁平化数据，但是遇到像树形结构这样有深度的人，就很难驾驭了。 ...举个栗子：现在有一个要存储一下公司的人员结构，大致层次结构如下： image.png （画个图真不容易。。） 那么怎么存储这个结构？并且要获取以下信息： 1.查询小天的直接上司。 ...方案一、(Adjacency List)只存储当前节点的父节点信息。 ...这种方法的优点是存储的信息少，查直接上司和直接下属的时候很方便，缺点是多级查询的时候很费劲。所以当只需要用到直接上下级关系的时候，用这种方法还是不错的，可以节省很多空间。...后续还会介绍其它存储方案，并没有绝对的优劣之分，适用场合不同而已。 本篇至此告一段落，欢迎大家继续关注。
今天介绍将树形结构存储在数据库中的第三种方法——终结表（原谅我这生硬的翻译。。）。 ...只要在关系表中查找root_id为老王eid，depth大于0的node_id即可 SELECT e1.eid,e1.ename 下属 FROM employees3 e1,employees3 e2,...，而且可以让另一张表只存储跟节点紧密相关的信息，看起来更简洁。...至此，树形结构在数据库中存储的三种方式就介绍完了，接下来对比一下三种方法： 方案一：Adjacency List 优点：只存储上级id，存储数据少，结构类似于单链表，在查询相邻节点的时候很方便。...当然，也可以再自己创新出其他更好的存储方案，如果有更好的想法，欢迎提出交流。 至此三种方案全部介绍完毕，欢迎大家继续关注。
我们可以有一个单独的表来存储地方评论： 1.LocationID（8字节） 2.ReviewID（4字节）：唯一标识一个审阅，假设任何位置都不会有更多超过2^32条评论。...3.ReviewText（512字节） 4.评分（1字节）：一个地方从十颗星中得到多少颗星。 类似地，我们可以有一个单独的表来存储地点和评论的照片。...6.基本系统设计和算法 在高层次上，我们需要存储和索引上面描述的每个数据集（地点、评论等）。对于查询这个庞大数据库的用户来说，索引应该是高效的，因为在搜索附近的地方时，用户希望实时看到结果。...每个位置将存储在单独的一行中，由LocationID唯一标识。每个地方的经度和纬度将分别存储在两个不同的列中，并执行快速搜索；这两个字段都应该有索引。...在我们的系统中，一个总的数字可以代表这种受欢迎程度，例如，一个地方十颗星中有多少颗星（这是用户给出的不同排名的平均值）？ 我们将把这个数字存储在数据库和四叉树中。
假如要存储微博维度（微博的计数，转发数、赞数等等）的数据，你可以这么设计表结构： 以微博 ID 为主键，转发数、评论数、点赞数和浏览数分别为单独一列，这样在获取计数时用一个 SQL 语句就搞定了。...比如微博用户量和发布的微博量增加迅猛，计数存储数据量级也飞速增长，而 MySQL 数据库单表的存储量级达到几千万的时候，性能上就会有损耗。...所以为了尽量减少服务器的使用，我们考虑给计数服务增加 SSD磁盘，然后将时间上比较久远的数据 dump 到磁盘上，内存中只保留最近的数据。...当我们要读取冷数据的时候，使用单独的 I/O 线程异步地将冷数据从 SSD 磁盘中加载到一块儿单独的 Cold Cache 中。...这个方式适用于冷热数据明显的场景，你在使用时需要考虑如何将内存中的数据做换入换出。
等数据库的结构化表中，或存储在 MongoDB 或 CouchDB 等文档数据库中。...我们将重点关注通常存储在 RDBMS 系统中的结构化数据，如代码中所示，但此处描述的方法也适用于文档数据库。...将 GenAI 与数据库结合使用 企业中的大多数关键业务数据都是以关系方式组织和存储的，SQL 仍然是人们查询这些数据以获取见解的主要方式。...因此，在进行任何数据摄取之前，我们需要设计一个“文档构建计划”，据此我们决定如何将数据库中每个感兴趣的实体转换为要摄取的 Vectara JSON 文档。...结论 许多企业数据驻留在结构化数据库表中，在这篇博文中，我们研究了如何将此类数据引入 Vectara，特别是从表的每一行创建 Vectara“文档”对象的常用方法，以实现强大的语义搜索、问答和对话式
举个例子，系统的流量是每秒1000次请求，对数据库请求也是 1000次/s ，单独如果流量增加10倍，系统可以扩容，正常提供服务，但是数据库就成了瓶颈。...无状态的服务和组件更容易扩展，但是数据库这样的存储服务是有状态的，不易扩展。 数据库，缓存，依赖的第三方，负载均衡，交换机带宽，都是系统扩展性的一些因素。...存储层扩展 1.按照业务拆分 存储层扩展首先考虑的维度是业务维度。比如说有个社区系统，开始只有一个库，拆分之后，分成 用户库，关系库，内容库，评论库，点赞库等。 ?...当一个事务中同时更新不同的数据库时，需要进行分布式事务，来协调所有数据库要么全部更新成功，要么全部失败，这个协调的成本会不断升高。...业务层扩展 可以把相同业务的服务拆分成单独的业务池，业务维度拆分成用户池，内容池，关系池，评论池，点赞池和搜索池。不同的业务依赖不同的数据库资源。 ?
2.新闻蓝图创建 目的:创建新闻蓝图对象管理新闻页面 操作流程:蓝图使用三部曲(创建蓝图对象,装饰视图函数,注册到app中) 因为这一部分是独立于首页和认证蓝图的,因此我们为其单独建立一个包news,实现高内聚...,一个首页页面,一个详情页面,为了简化代码,是我们的代码更加灵活,我们使用继承.将公共的部分抽取出来,写死在基类中,然后每个页面不同的部分我们只需要利用{% block %}将其预留出来,供其他页面继承后进行单独的重写即可...小问题 1/session在存储的时候是存到了redis服务器中,因为我们在设置配置参数的时候就制定了 存储的redis服务器. 2/小括号也有提高优先级的作用 ?...10.评论后端实现 操作思路: 1/判断用户是否登录 2/获取请求参数 3/校验参数,为空校验 4/根据新闻编号取出新闻对象,判断新闻是否存在 5/创建评论对象,设置其属性 6/保存评论对象到数据库中...7/返回响应,携带评论的数据 8/我们还需要将评论保存在数据库中,然后前台显示的时候,我们在后端要查询数据库,该新闻的所有评论 9/前台中,遍历所有的评论 接口文档: 请求路径 请求方式 请求参数 返回值
案例1:文本过长设计不当通常我们可能会将用户输入直接插入到varchar类型字段,造成插入数据过长导致报错:// 表结构CREATE TABLE user ( id int primary key,...这个异常通常发生在尝试将太长的数据插入到MySQL列中时。今天，我们将深入探讨如何从设计和架构层面避免这一问题，并提供实用的代码示例。数据库设计的艺术设计数据库时，我们必须深入理解业务需求。...如果你正在存储用户评论，那么分析现有数据可以帮助你设定一个合理的最大长度。使用适当的数据类型对于不同类型的数据，MySQL提供了多种数据类型。...假设我们有一个用户评论系统，用户可以输入最多1000个字符的评论。我们如何设计和实现这个系统？数据库设计首先，在数据库中创建表时，我们将评论字段设置为VARCHAR(1000)。...通过合理的数据库设计、严格的应用层校验和数据库层面的安全网，我们可以确保应用的健壮性和数据的完整性。希望本文能帮助你在Java开发中优雅地处理数据截断问题。
在我们的数据集中，我们有一个单独的 .txt 文件，其中包含每家酒店的客户评论。我们需要解析目录中的所有文件并将它们放在一起。我们可以用DirectoryLoader来加载。...我们知道每个文档都包含单独的客户评论。对我们来说，处理较小的块比处理酒店的所有客户评论会更有效。因此，我们需要拆分我们的文档。让我们进入下一阶段，详细讨论文档分割。...现在，我们知道如何将注释转换为数值向量。下一个问题是我们应该如何存储它以便可以轻松访问这些数据。 让我们考虑一下我们的用例。...这是一个关于这一切如何运作的方案： l我们收到用户的一个问题， l我们使用嵌入从向量存储中检索该问题的相关文档， l我们将最初的问题连同检索到的文件一起传递给LLM并获得最终答案。...如您所见，我们将检索到的文档与用户查询一起传递。 这是模型的输出。 我们可以调整模型的行为，自定义提示。例如，我们可以要求模型更加简洁。
DataLife Engine 具有以下特点： 一般特征： – 使用 MySQL 存储数据 – 最小的数据库负载 – 使用 AJAX 先进技术 – 显示新闻、文章和您想要的任何内容 – 支持用户友好的...） – 你可以写几页的文章 – 防洪 – 评论中的自动词过滤器 – 类别支持 – 您可以创建任意数量的嵌套类别 – 每个类别可以有一个单独的模板 – 自动剪切评论中的长词 – 文章评分 – 日历 – 在包括附加字段的文章中搜索...– 支持用户个人消息 – 支持多种语言 – 热门文章显示在单独的块中 – 您可以直接通过管理面板创建统计页面 – 您可以选择简化注册和高级注册。...用户通过电子邮件收到激活通知 – 您可以上传和附加文件到文章 – 内置防止未经授权的文件下载（antileech） – RSS 新闻导入 – RSS 告密者 – 网站新闻的多语言支持 – 标签云支持 –...– 可以直接从脚本进行数据库的优化、修复、备份和恢复 – 按 IP 地址搜索用户 – 轻松管理宣传资料 – 在数据库中快速搜索和替换 – 在网站上发布规则 – 为谷歌创建站点地图 – 为单词和含义自动替换创建过滤器
‘付款’行为是用户发起的，但是并不是和订单系统之间的交互，涉及到支付系统的处理，这个领域也不是订单系统可控的，但关系到钱，用户比较关系，所以对于这样一个中间态，我们需要记录，以便用户通过订单系统查询订单状态...也就是说‘退款refund’并不单向依赖于‘退货rereturn’，和‘评论comment’一样是多项依赖，所以，我们可以参考‘评论comment’的处理方式，单独建立一个字段‘RefundState退款状态...；而且在使用工具（如pl/sql）查询数据库时，并不会将所有字典值展示出来； 通过问题一的分析，可知：方案b使用多‘位’存储方式会增加复杂度，并没有必要，可以通过将‘是否评论’状态独立成一个字段进行表示...考虑到扩展性，char(N)、varchar2(N)差不多； 考虑到存储，varchar2更加占用空间更小，故选择varchar2(N)。...如果某个action（行为，如支付）属于业务实体对应的核心业务流程，且该action单向依赖于其前向的action，则需要将这个action产生的业务状态放入到业务实体对应的数据库表的主状态字段中记录。
本文来自vivo官网商城开发团队，主要讲述 vivo 评论中台在数据库设计上的技术探索和实践。...涉及到的核心业务概念有： 【主题 topic】评论的主题，商城的商品、应用商店的 APP、社区的帖子 【评论 comment】用户针对于主题发表的内容 【回复 reply】用户针对于某条评论发表的内容，...包括一级回复和二级回复 二、数据库存储的选择 团队在数据库选型设计时，对比了多种主流的数据库，最终在 MySQL 和 MongoDB 两种存储之进行抉择。...而评论业务不涉及用户资产，对事务的要求性不高。因此我们选用了 MongoDB 集群 作为最底层的数据存储方式。...，过程中完成了约10个业务方接入，承载了1亿+评论回复数据的存储，表现较为稳定。
本文主要讲述 vivo 评论中台在数据库设计上的技术探索和实践。 一、业务背景 随着公司业务发展和用户规模的增多，很多项目都在打造自己的评论功能，而评论的业务形态基本类似。...具体如下图所示： 涉及到的核心业务概念有： 【主题 topic】评论的主题，商城的商品、应用商店的 APP、社区的帖子 【评论 comment】用户针对于主题发表的内容 【回复 reply】用户针对于某条评论发表的内容...，包括一级回复和二级回复 二、数据库存储的选择 团队在数据库选型设计时，对比了多种主流的数据库，最终在 MySQL 和 MongoDB 两种存储之进行抉择。...而评论业务不涉及用户资产，对事务的要求性不高。因此我们选用了 MongoDB 集群 作为最底层的数据存储方式。...，过程中完成了约10个业务方接入，承载了1亿+评论回复数据的存储，表现较为稳定。
大模型的角斗场上，一个行业共识是，谁能够更好地利用数据，把数据沉淀到工程化中里，更快让数据接入到大模型和整个 AI 体系之中，谁就有可能走在最前列。而选择一个对的服务伙伴，至关重要。...一方面，企业很难把自己具有核心竞争力的数据放到大模型中去训练；有行业人士就曾向 AI 科技评论指出，许多应用型公司并不愿意将自身微调的模型贡献到公有版本里、与其他人分享，而是倾向于训练自己的大模型，而后进行本地私有化部署...这个过程中，企业要解决的主要难点是，如何将私有化业务数据跟大模型结合。 销售易是很早就在智能 CRM 业务中引入了大模型，例如提供相似客户推荐、做问答机器人等服务。...首先在架构上，腾讯云就采用了 AI 原生的开发架构，从接入层、计算层、存储层提供给全面 AI 化的解决方案，形成一套完整的端到端、一站式服务技术栈，让不同阶段、不同需求的用户，都能在腾讯云向量数据库里找到对应可用的...AI 科技评论了解到，腾讯云向量数据库所用的核心引擎，是其 2019 年于内部上线使用的 Olama，经过 4 年的探索和迭代，Olama 实现了大规模升级，包括集成了腾讯在内的业界优秀的向量算法、降低
下面我们分析一下数据库该如何设计？ 1.4.1 数据库设计 1.先从分类说起，从下图中我们知道一个博客中对文章有很多分类，因此分类需要作为单独的数据表，里面需要存储分类的id和名称。...2.标签和分类类似，如下所示，博客有很多标签标记文章的主题，标签需要作为单独的数据表，里面需要存储标签的id和名称 ?...3.文章的存储是相对复杂的，从项目分析的图1.4可以看到，文章数据表需要存储文章的标题，内容，创建时间，修改时间，摘要，分类，标签，作者，浏览量和评论数，要存储的数据有几个需要注意：分类，标签和评论数。...CharField主要用来存储短文本，可以看做是数据库中的varchar(50)。...经过以上的分析，数据模型基本上建立起来了，不过这还没有结束，因为 还没有完成模型到真实数据库的迁移。接下来要做的是配置数据库，完成代码到数据库的“翻译”。
0 Github 1 简介 数据库设计(Database Design)是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据，满足各种用户的应用需求（信息要求和处理要求...4.2 模式的适用场景 配合列存储的数据报表应用 由于宽表中,所有数据存在于一个表中,因此在查询时,无需多表查询,SQL执行效率较高,且存在的上述问题在报表应用中都不是大问题 既然宽表不适合我们的当前业务...5 数据库设计范式 5.1 第一范式 表中的所有字段都是不可再分的 例如以下实例中的联系方式是一个复合属性,明显就违反了该范式,在数据库中是无法分离出来的 [5088755_1561332174503_...)，用户昵称,密码，性别，省市,职位,说明，经验,积分,关注 人数,粉丝人数,讲师标识} 问答评论表:{评论ID(PK),父评论ID ,课程ID，章节ID,小节ID ,评论标题,用户 ID,内容,类型,...内容综述 数据库的逻辑设计规范 MySQL的常用存储引擎及其选择方法 MySQL的常用数据类型及其选择方法 如何为表选择适合的存储类型 如何为表起一个好名 参考 数据库设计 MySQL慎用 ENUM 字段
Philip 教授在报告中详细讲解了他多年来所倡导的「广度学习」（Broad Learning）的概念和方法，并用三个相关的研究案例来说明如何将深度学习和广度学习结合起来使用。...在其前端，我们将多种类型的数据（POI 视角和用户视角的评论和 POI）映射到高维非线性的 latent space (POI space) 中，然后用 CNN 模型对其特征进行提取。...我们发现在这种问答系统中单独地用 Word Embedding 一种表示并不充分，因为我们还要考虑不同的信息类型（例如 s 是 Symptom 还是 Surgery）。...对于词表示学习，我们选择大约 6400 万条无标记的 query 数据进行单独训练，并学习到一个 100 维的离散表示。 POS tags 包括一般的词性标记，例如名词、动词、形容词等。...在这个模型中，可以看到我们首先将 question 分别表示为 word 和 POS tags 数据，并将它们 embedding 到相应空间中，随后单独进行 CNN 训练，再然后将它们训练的结果融合在一起编码
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