请看让Wordpress文章ID重新排列的方法介绍。 前面我们介绍过让Wordpress文章ID连续的方法，如果以前Wordpress发表过文章造成ID不连续，我想让ID连续有什么办法，当然有咯。...wp_posts ADD ID BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY FIRST; 二、进入 phpmyadmin 选择wp_posts数据表 点击操作...AUTO_INCREMENT 的值为n+1，其中n为 wp_posts中最大ID数(PS：有点回到高考的感觉^_^) BUG：这种方法会造成文章没有关键字，评论不会对应原来的文章，对应的是原来的ID...备注：其实之所以不连续的原因是里面有草稿 如何区分草稿和正式的文章，数据库里面有个post_status 值为publish就是正式的文章 未经允许不得转载：肥猫博客 » php 获取连续id,WordPress...文章ID连续及ID重新排列的方法
由于 WordPress 自身机制问题，导致我们在固定链接中使用了文章ID，那么就会导致文章ID不连续，虽说文章ID不连续倒也没什么，但有强迫的人总感觉比较别扭。...WordPress 文章ID不连续的原因 文章自动保存草稿。在我们新建文章时，wordpress会新建一个自动保存的草稿，以保护准备发布的文档不丢失，但每次保存都会占用ID; 文章修订版本的保存。...WordPress 文章ID不连续的方法 俗话说的好，解铃还须系铃人，对症下药才是关键。...既然是上述三个原因占用ID，那么将其一 一禁用即可，前面的文章不能保证，但修改之后的文章还是可以做到文章ID连续的。...结语： 以上就是解决 WordPress 文章ID不连续的方法，其实文章多了之后阿夜对文章ID的不连续其实也没那么在乎了，至少自动保存草稿这个功能阿夜还是比较认可了，有时候自动保存挺有用的，建议是不要禁用吧
在 React 应用中，我们经常需要根据用户的点击事件来执行相应的操作。在某些情况下，我们需要获取用户点击元素的唯一标识符（ID），以便进行进一步的处理。...本文将详细介绍如何在 React 中获取点击元素的 ID，并提供示例代码帮助你理解和应用这个功能。使用事件处理函数在 React 中，我们可以使用事件处理函数来获取点击元素的信息。...示例代码下面是一个示例代码，演示了如何使用事件处理函数来获取点击元素的 ID：import React from 'react';const ClickElement = () => { const...示例代码以下是一个示例代码，演示了如何使用 ref 来获取点击元素的 ID：import React, { useRef } from 'react';const ClickElement = () =...结论本文详细介绍了在 React 中获取点击元素的 ID 的两种方法：使用事件处理函数和使用 ref。
1 1.1 中特定数据列的最大值、最小值和时间戳，并在外部对 象中显示。如图 1 所示。...左侧在线表格控件中显示项目中归档变量的值，右侧静态 文本中显示的是表格控件中温度的最大值、最小值和相应的时间戳。 1.2 的软件版本为：WinCC V7.5 SP1。...在 “列”页中，通过画面中的箭头按钮可以把“现有的列”添加到“选型的列”中，通过“向上”和“向下”按钮可以调整列的顺序。详细如图 5 所示。 5.配置完成后的效果如图 6 所示。...按钮的“单击鼠标”动作下创建 VBS 动作，编写脚本用于执行统计和数据读取操作。其中“执行统计”按钮下的脚本如图 8 所示。用于获取统计数据并在 RulerControl件中显示。...点击 “执行统计” 获取统计的结果。如图 11 所示。 3.最后点击 “读取数据” 按钮，获取最大值、最小值和时间戳。如图 12 所示。
样例数据：我们创建一张hive表 t_box，包含两列（id,val), 其中id为1~1000，val 为随机数浮点数。...分箱（Binning）是一种数据预处理技术，它将连续的数据划分为离散的区间或“箱子”。这种方法在数据分析、统计学和机器学习中非常常见，尤其是在处理大规模数据集时。...在等距分箱中，数据的整个范围被均匀地分割成若干个箱子，每个箱子的宽度（即间隔）是相同的。...等距分箱的关键特点： 1.均匀分割：数据的范围（最大值和最小值之间的差）被均匀地分割成n个箱子，每个箱子的宽度是相同的。...2.边界确定：箱子的边界是基于数据的实际值计算出来的，通常是通过取最大值和最小值的平均值来确定中间点，然后根据这个中间点向两边扩展。 3.数据分配：每个数据点根据其值被分配到相应的箱子中。
HBase的数据分布是如何进行的？ HBase的数据分布是通过以下机制进行的： 表的划分：HBase将数据划分为多个Region，并将每个Region分配给不同的RegionServer进行管理。...每个Region负责存储一部分数据，包括一段连续的行键范围。 行键的哈希：HBase使用行键的哈希值来确定数据所属的Region。...RegionServer的负载均衡：HBase通过RegionServer的负载均衡来实现数据的均匀分布。...然后，定义了表名和获取了表对象。 接下来，我们插入了两行订单数据，分别是"order1"和"order2"。...然后，我们使用RegionLocator获取了表的Region信息，并打印出每个Region的名称、起始行键和结束行键。通过这些信息，我们可以看到数据在Region之间的分布情况。
数据库由一个或多个表空间组成，表空间从管理上可以划分为系统表空间、用户表空间、撤销表空间、临时表空间等。 在 InnoDB 中存在两种表空间的类型：共享表空间和独立表空间。...▍二、段（segment） ---- 段（Segment）由一个或多个区组成，区在文件系统是一个连续分配的空间（在 InnoDB 中是连续的 64 个页），不过在段中不要求区与区之间是相邻的。...第二个部分是记录部分，页的主要作用是存储记录，所以“最小和最大记录”和“用户记录”部分占了页结构的主要空间。...这个过程就好比是给记录创建了一个目录： 将所有的记录分成几个组，这些记录包括最小记录和最大记录，但不包括标记为“已删除”的记录。...遍历槽 3 中的所有记录，找到关键字为 9 的记录，取出该条记录的信息即为我们想要查找的内容。 B+ 树是如何进行记录检索的？
最小-最大标准化(规范化) 最小-最大规范化：也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0,1]之间。...转换函数如： 其中 max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。max-min为极差。 以一个例子说明标准化的计算过程。...连续属性变换成分类属性涉及两个子任务：决定需要多少个分类变量，以及确定如何将连续属性值映射到这些分类值。...等宽法 等宽法将属性的值域从最小值到最大值划分成具有相同宽度的区间，具体划分多少个区间由数据本身的特点决定，或者由具有业务经验的用户指定 等频法 等频法将相同数量的值划分到每个区间，保证每个区间的数量基本一致...等宽法和等频法虽然简单，但是都需要人为地规定划分区间的个数。等宽法会不均匀地将属性值分到各个区间，导致有些区间包含较多数据，有些区间包含较少数据，不利于挖掘后期决策模型的建立。
在MySQL中，我们经常需要操作数据库中的数据。有时我们需要获取表中的倒数第二个记录。这个需求看似简单，但是如果不知道正确的SQL查询语句，可能会浪费很多时间。...在本篇文章中，我们将探讨如何使用MySQL查询获取表中的倒数第二个记录。 一、查询倒数第二个记录 MySQL中有多种方式来查询倒数第二个记录，下面我们将介绍三种使用最广泛的方法。...我们可以使用以下查询语句来实现： SELECT * FROM table_name ORDER BY id DESC LIMIT 1,1; 其中，table_name代表你的表名，id代表你的表中的一个自增...1.2、子查询 另一种获取倒数第二个记录的方法是使用子查询。我们先查询表中最后一条记录，然后查询它之前的一条记录。...SELECT * FROM commodity ORDER BY price ASC LIMIT 1; 结论 在MySQL中获取表中的倒数第二条记录有多种方法。
段是为了保持叶子节点在磁盘上的连续，可以实现更好的顺序IO操作。一个B+树索引被划分为两个段：一个叶子节点段和一个非叶子节点段。...二.Page Header字段用于记录Page的状态信息三.Infimum和Supremum是最小和最大行记录Infimum(下确界)记录比该页中任何主键值都要小的值，Supremum(上确界)记录比该页中任何主键值都要大的值...三.页目录部分(Page Directory)数据页中的行记录会按照主键值由小到大顺序串联成一个单链表，单链表的链表头为最小记录，链表尾为最大记录。...3.行记录格式(1)行格式分类(2)COMPACT行记录格式(3)Compact中的行溢出机制(4)其他行格式记录(1)行格式分类表的行格式决定了它的行是如何物理存储的，这反过来又会影响查询和DML操作的性能...这些列被称为隐藏列，具体的列如下：列说明如下：生成隐藏主键列的步骤：步骤一：服务器会在内存中维护一个全局变量，每当向某个包含隐藏的row_id列的表中插入一条记录时，就会把该变量的值当作新记录的row_id
1、请谈谈 Flink 中的时间分类，以及适用的不同的场景 2、谈谈你所知道的 HBase 常见的优化 3、有两根不均匀分布的香，香烧完的时间是一个小时，你能用什么方法来确定一段15分钟的时间 1、简单谈谈...基础题 1、请谈谈 Flink 中的时间分类，以及适用的不同的场景 在 flink 中被划分为事件时间，提取时间，处理时间三种。...②分布式设计思想：预分区 方式一：指定分隔段，实现预分区 方式二：指定Region个数，自动进行Hash划分：字母和数字的组合 方式三：JavaAPI ③Hbase表设计思想：Rowkey设计...智力题： 3、有两根不均匀分布的香，香烧完的时间是一个小时，你能用什么方法来确定一段15分钟的时间 答:设A,B两根香,A点燃一头,B点燃两头,由于每只香烧完的时间都是1小时,B烧完时时间过去 30分钟...基础题 1、简单谈谈 Flink 中重启策略 Flink 支持不同的重启策略，这些重启策略控制着 job 失败后如何重启： 固定延迟重启策略 固定延迟重启策略会尝试一个给定的次数来重启 Job，如果超过了最大的重启次
本文将介绍如何应对写入热点问题高效运行序列号服务。 为什么需要（唯一）序列号 主键是关系模型设计中的第二范式，参照第二范式，所有表都应具有主键。...号段分配方案：号段（segment）分配是从数据库一次获取一批 ID，将获取的 ID 看成一个范围，例如 (500,1000]，这个范围称为一个号段或步进（step），应用一次申请一个号段，加载到内存中...，然后应用生成 ID，当号段使用完后，再次申请一个新的号段， 这样以批量获取的方式来提高效率，实际使用过程中，可以通过调节获取号段大小控制数据库记录更新频度。...类 snowflake 分布式唯一 ID 生成器：这种方案是由 Twitter 提出的分布式 ID 生成方案，它通过划分命名空间来生成 ID，这种方案把 64-bit 划分为多段，切分后的段分别用以标识时间...我们将通过以下三个实验来展示如何打散 Twitter snowflake 的写入热点。 1.第一个实验中，我们采用默认的表结构和默认 snowflake 设置，向表写入整型序列号，压测持续了 10h。
段 段就是上图的segment区域，常见的段有数据段、索引段、回滚段等，在InnoDB存储引擎中，对段的管理都是由引擎自身所完成的。...为了保证区中的页的连续性，InnoDB存储引擎一次从磁盘申请4-5个区，InnoDB页的大小默认为16kb，即一个区一共有64（1MB/16kb=16）个连续的页。...每个段开始，先用32页（page）大小的碎片页来存放数据，在使用完这些页之后才是64个连续页的申请。这样做的目的是，对于一些小表或者是undo类的段，可以开始申请较小的空间，节约磁盘开销。...LIST分区使用VALUES IN，因为每个分区的值是离散的，因此只能定义值。 HASH分区 说到哈希，那么目的很明显了，将数据均匀的分布到预先定义的各个分区中，保证每个分区的数量大致相同。...在OLTP应用中，分区更加要小心，通常不会获取一张大表的10%的数据，大部分是通过索引返回几条数据即可。 比如一张表1000w数据量，如果一句select语句走辅助索引，但是没有走分区键。
就会自动使用最小的未使用的空间，其实并不是这样的，在MOS文件中遇到ORA-03297错误是直接给出的DROP对象，那么为什么不能使用move，表空间的对象究竟是如何存储的呢？...数据库版本 查询表空间中对象的大小 这里可以看到对象总的大小为271974400 然后看到表空间中总分配的空间远远大于271974400 查询需要MOVE的对象 查看表空间中的数据文件系统 原来以为表空间中使用数据文件是均匀的使用...，但是后面的测试并不是这样的，下面这样的SQL是之前以后均匀的使用数据文件而写的 由于查询dba_extents需要消耗大量的时间，特别是数据库越大的时候，所以这里我们通过一次性查询出来，并生成一个表来实现只查询一次...创建表 MOVE对象 多次MOVE后，查看当前表空间使用情况 这里看到两个数据文件中分配给对象的最大块的BLOCK_ID相差太多了，也说明数据文件中并不是平均使用数据文件的 这里看到表空间分配的大小还是远远大于表空间中对象使用的大小...查询对表块的分布情况 通过上面信息得到，中间其它有很多块并没有使用，并且相隔还很大 dump数据文件位图块 通过上面的信息可以得到每一个位图块都对应数据文件中一段连续的空间，在分配空间的时候，并不是依次使用位图块
（文末附视频链接） 表空间的组成 在MySQL中记录是如何进行存储的呢？...，每个组的最大值维护成升序列表(infimum,2,4,6,supermum) 页内默认有最小的记录infimum和最大的记录supermum，其中infimum记录单独为一组，supermum可以和其他记录为一组...student_name、id的顺序升序排序 当age相等时，根据student_name升序排序；当student_name相等时，再根据id升序排序 如果使用二级索引时要获取完整数据还需要回表查询聚簇索引...，比如使用二级索引时还要获取info列则需要回表查询聚簇索引 总结 本篇文章自顶向下描述MySQL的Innodb如何进行存储数据 在MySQL的data目录中会存储日志、系统库、用户库等数据，其中库以目录为单位...、叶子节点段等 段是逻辑上的概念方便于管理不同功能的空间，段由若干个区和零散页组成 区由连续64个页组成，连续页便于范围扫描顺序IO，页是内存与磁盘IO交互的基本单位，默认是16KB用于存储记录 非叶子节点中存储的记录通常用于
IMCU 和 行 每个IMCU包含表段中的行的子集的所有列值（包括空值）。 行的子集称为颗粒。 给定段的所有IMCU包含大致相同的行数。...列始终占据相同的位置，因此Oracle数据库可以通过读取段的IMCU重建行。 列压缩单元 (CU) 列压缩单元（CU）是IMCU中的单个列的连续存储。 每个IMCU具有一个或多个CU。...每个CU的主体存储包括在IMCU中的行范围的列值。 头包含关于存储在CU体中的值的元数据，例如CU内的最小值和最大值。 它还可以包含本地字典，其是该列中的不同值的排序列表及其对应的字典代码。...下图说明了CU如何在 vehicles 表中存储 name 列。 图 2-8 本地词典 在前面的图中，CU只包含7行。...IMCU报头具有每个 prod_id CU（以及其它所有CU）的最小值和最大值。 为了消除不必要的扫描，数据库可以基于SQL过滤谓词执行IMCU修剪。
将其排序并取相邻两样本值的平均数共 m-1 个划分点，分别计算以该划分点作为二元分类点时的信息增益，并选择信息增益最大的点作为该连续特征的二元离散分类点； 对于缺失值的处理可以分为两个子问题：1....在特征值缺失的情况下进行划分特征的选择？（即如何计算特征的信息增益率）2. 选定该划分特征，对于缺失该特征值的样本如何处理？...分裂：分裂过程是一个二叉递归划分过程，其输入和预测特征既可以是连续型的也可以是离散型的，CART 没有停止准则，会一直生长下去； 剪枝：采用代价复杂度剪枝，从最大树开始，每次选择训练数据熵对整体性能贡献最小的那个分裂节点作为下一个剪枝对象...那么如何找到合适的 来使得复杂度和拟合度达到最好的平衡点呢，最好的办法就是另 从 0 取到正无穷，对于每一个固定的 ，我们都可以找到使得 最小的最优子树 。...在回归模型中，我们使用常见的和方差度量方式，对于任意划分特征 A，对应的任意划分点 s 两边划分成的数据集 和 ，求出使 和 各自集合的均方差最小，同时 和 的均方差之和最小所对应的特征和特征值划分点
一个区/簇是物理上连续分配的一段空间,extent又被划分成连续的页，以存储同一逻辑单元的数据（如下面的索引段、数据段）。一个区/簇，默认由64个连续的页（Page）组成，每个页默认大小为16K。...实际上，innodb是先把文件划分成连续的区/簇，然后在区/簇内再划分出连续的页，从总体上看：一个文件即是微观上一系列连续的页组成，也是宏观上一系列连续的区/簇组成。...页内的业务数据是一个逻辑上按顺序排列的单向链表。页内有两条虚拟行，会别代表整个页中索引值最小的行和最大的行，即链表中第一行和最后一行，用来界定链表的范围。...整体结构 以上是表空间中不同对象各自的结构和数据信息，下面从整体的角度看一看各个组件是如何关联的。 ? 微观上，表空间文件从物理上分隔为大小相等且连续的页。...页是物理存储IO操作的最小单元。它也是从文件第一个字节开始按相同大小划分。表是通过索引的方式组织数据，聚集索引元数据中存储了此表对就的Root page No。
1 前景回顾 1.1 UMA和NUMA两种模型 共享存储型多处理机有两种模型 均匀存储器存取（Uniform-Memory-Access，简称UMA）模型 将可用内存以连续方式组织起来, 非均匀存储器存取...这种方式非常适用于 CPU 数量相对较少的情况，但不适用于具有几十个甚至几百个 CPU 的情况，因为这些 CPU 会相互竞争对共享内存总线的访问。...是系统中预留的可用内存空间, 不能被内核直接映射. 最后页帧(page frame)代表了系统内存的最小单位, 堆内存中的每个页都会创建一个struct page的一个实例....（UMA系统中中只有一个node） 可以使用NODE_DATA(node_id)来查找系统中编号为node_id的结点, 参见NODE_DATA的定义 UMA结构下由于只有一个结点, 因此该宏总是返回全局的..., 首先建立管理区表zone_table.
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