SQLAlchemy 特色是一个广泛的事件监听系统，贯穿于核心和 ORM 中。在 ORM 中，有各种各样的事件监听器钩子，这些钩子在 ORM 事件的 API 级别有文档记录。这些事件的集合多年来已经增长，包括许多非常有用的新事件，以及一些曾经不那么相关的旧事件。本节将尝试介绍主要的事件钩子以及它们何时可能被使用。
先来个BEA的网上技术交流会（Webinar）：EJB3 Java Persistence API：好的、坏的和一般功能，附件是PPT资料。
除了string独有设置过期时间的方法，其他类型都需要依靠expire方法设置时间，若：
此功能允许将数据库列的值设置为 SQL 表达式而不是文字值。这对于原子更新、调用存储过程等特别有用。您所要做的就是将表达式分配给属性：
在 ORM 映射类配置 中描述的声明基础和 ORM 映射函数是 ORM 的主要配置接口。一旦配置了映射，持久性操作的主要使用接口是 Session。
除了string独有设置过期时间的方法，其他类型都需依靠expire方法设置时间，若：
EF Core通过ChangeTracker跟踪需要写入数据库的更改，当需要保存数据时，调用DbContext的SaveChanges方法完成保存。
到目前为止，我们已经覆盖了 Insert，这样我们可以将一些数据放入我们的数据库中，并且花了很多时间在 Select 上，该语句处理了从数据库检索数据所使用的各种广泛的使用模式。 在本节中，我们将涵盖 Update 和 Delete 构造，用于修改现有行以及删除现有行。 本节将从核心的角度讨论这些构造。
首先确认一个点，持久化和非持久化的消息都会落地磁盘，区别在于持久化的消息一定会写入磁盘(并且如果可以在内存中也会有一份)，而非持久化的消息只有在内存吃紧的时候落地磁盘。两种类型消息的落盘都是在RabbitMQ的持久层中完成的。
消息生产者如果向交换机发送了一个无法被路由到任何队列上的消息,那么此时交换机会判断消息的mandatory属性值:
简单来说 Redis 就是一个数据库，不过与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的，所以存写速度非常快，因此 Redis 被广泛应用于缓存方向。
redis是一个key-value存储系统。它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了主从同步。简单来说 Redis 就是一个数据库，不过与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的，所以存写速度非常快，因此 Redis 被广泛应用于缓存方向。Redis 也经常用来做分布式锁。Redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景。除此之外，Redis 支持事务 、持久化、LUA 脚本、LRU 驱动事件、多种集群方案。
在redis源码中数据库的结构由server.h/redisDb表示， redisDb结构的dict字典保存了数据库中的所有键值对，我们将这个字典称为键空间（key space），redisDb源码：
一个消息队列，最核心的功能就是消息的顺序收发，这个我们之前已经了解过了。而最核心的保证机制，则是在基础的功能之上，消息不丢，消息不重复发送。对于这两个功能，大部分消息队列应用都会通过持久化机制和消息确认机制来实现，我们今天先从 RabbitMQ 的相关功能说起。
relationship()的默认行为是根据配置的 加载策略 完全将集合内容加载到内存中，该加载策略控制何时以及如何从数据库加载这些内容。 相关集合可能不仅在访问时加载到内存中，或者急切地加载，而且在集合本身发生变化时以及在由工作单元系统删除所有者对象时也需要进行填充。
SQLAlchemy ORM 以及 Core 通常通过事件钩子进行扩展。请务必查看事件系统的使用。
脏数据检查： 什么是脏数据？脏数据并不是废弃和无用的数据，而是状态前后发生变化的数据。我们看下面的代码： 当事务提交时，Hibernate会对session中的PO(持久化对象)进行检测，判断持久化对象的状态是否发生了改变，如果发生了改变就会将改变更新到数据库中。这里就存在一个问题，Hibernate如何来判断一个实体对象的状态前后是否发生了变化。也就是说Hibernate是如何检查出一个数据已经变脏了。 通常脏数据的检查有如下两种办法： A、数据对象监控： 数据对象监控是通过拦截器对数据对象的setter
高性能：从内存读取数据比从硬盘读取要快很多。如果数据库中对应的数据改变之后，同步改变缓存中相应的数据即可。
缓存的使用，是一个逐渐演进的过程。问一下你自己，最直接的使用缓存的原因是什么？无它，唯快而已！
简单来说 redis 就是一个数据库，不过与传统数据库不同的是 redis 的数据是存在内存中的，所以读写速度非常快，因此 redis 被广泛应用于缓存方向。另外，redis 也经常用来做分布式锁。redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景。除此之外，redis 支持事务 、持久化、LUA脚本、LRU驱动事件、多种集群方案。
尽管 SwiftUI 的惰性容器以及 Core Data 都有各自的内存占用优化机制，但随着应用视图内容的复杂（ 图文混排 ），越来越多的开发者遇到了内存占用巨大甚至由此导致 App 崩溃的情况。本文将通过对一个演示 App 进行逐步内存优化的方式（ 由原先显示 100 条数据要占用 1.6 GB 内存，优化至显示数百条数据仅需 200 多 MB 内存 ），让读者对 SwiftUI 视图的存续期、惰性视图中子视图的生命周期、托管对象的惰值特性以及持久化存储协调器的行缓存等内容有更多的了解。
在 Redis 系列的开篇文章中，我们对 Redis 概述以及 Redis 数据结构与对象进行了详细的讨论以及了解。经过上一篇文章的阅读，相信读者已经对 Redis 的内部结构有了大致了解，接下来我们继续深入了解 Redis 内部结构。
简单来说 Redis 就是一个使用 C 语言开发的数据库，不过与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的 ，也就是它是内存数据库，所以读写速度非常快，因此 Redis 被广泛应用于缓存方向。Redis 除了做缓存之外，Redis 也经常用来做分布式锁，甚至是消息队列。
Core Data 是 Apple 为其生态提供的拥有持久化功能的对象图管理框架。具备稳定（ 广泛应用于苹果的各类系统软件 ）、成熟（ Core Data 发布于 2009 年，其历史可以追溯到上世纪 90 年代 ）、开箱即用（ 内置于整个苹果生态系统 ）等特点。
或许觉得比较枯燥，亦或许感觉 Xcode 提供的模版已经满足了使用的需要，很多 Core Data 的使用者并不愿意在 Core Data Stack 的了解和掌握上花费太多的精力。这不仅限制了他们充分使用 Core Data 提供的丰富功能，同时也让开发者在面对异常错误时无所适从。本文将对 Core Data Stack 的功能、组成、配置等做以说明，并结合个人的使用经验聊一下如何设计一个符合当下需求的 Core Data Stack。本文并不会展示一个完整的创建代码，更多是原理、思路和经验的阐述。
上篇文章简单的实现了基于LSM数据库的初步版本，在该版本中如数据写入到内存表后但还未持久化到SSTable排序字符串表，此时正好程序崩溃，内存表中暂未持久化的数据将会丢失。
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把redis数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。 Redis的出色之处不仅仅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个value的最大限制是1GB，不像 memcached只能保存1MB的数据，因此Redis可以用来实现很多有用的功能，比方说用他的List来做FIFO双向链表，实现一个轻量级的高性 能消息队列服务，用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间，因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。 Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
本文中我们将探讨在 SwiftUI 视图中批量获取 Core Data 数据的方式，并尝试创建一个可以使用 mock 数据的 FetchRequest。由于本文会涉及大量 前文[1] 中介绍的技巧和方法，因此最好一并阅读。
与大多数的NoSQL数据库一样，Redis同样遵循了Key/Value数据存储模型。但是在有些情况下，Redis会将Keys/Values保存在内存中以提高数据查询和数据修改的效率，但是，这种方式也不是最优的。我们可以进一步优化，尽量在内存中只保留Keys的数据，这样可以保证数据检索的效率，而Values数据在很少使用的时候则可以被持久化到磁盘。
JPA ( Java Persistence API)是用于管理Java EE和Java SE环境中的持久化，以及对象/关系映射的Java API。
本文主要介绍了 Redis 持久化的两种机制：RDB 和 AOF，以及键过期的策略：惰性删除和定期删除，还有 RDB、AOF 和复制功能对过期键的处理。
redis是键值对的数据库，常用的五种数据类型为字符串类型（string），散列类型（hash），列表类型（list），集合类型（set），有序集合类型（zset）
MySQL在查询的时候有一种预读机制， 为了提高同样数据的查询效率，会将磁盘中的数据加载到内存中，Buffer Pool(缓冲池)就承担了这么一个角色。
简单来说 Redis 就是一个使用 C 语言开发的数据库，不过与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的 ，也就是它是内存数据库，所以读写速度非常快，因此 Redis 被广泛应用于缓存方向。
简单来说redis就是一个使用c语言开发的数据库，不过与传统的数据库不同的是，Redis的数据是存在内存中的，也就是说它是内存数据库，所以读写速度非常快。
Redis作为当下最受欢迎的NoSQL数据库之一，在很多场景下都会使用到；Redis的存储分为内存存储、磁盘存储和log文件三部分，重启后，Redis可以从磁盘重新将数据加载到内存中，这些可以通过配置文件对其进行配置，正因为这样，Redis才能实现持久化
映射器可以构造与任意关系单元（称为 selectables）相对应的类，除了普通表之外。例如，join() 函数创建了一个包含多个表的可选择单元，具有自己的复合主键，可以与 Table 相同的方式映射：
现在大家的工作生活基本已经是回归正轨了，最近也是迎来了跳槽面试季，有些人已经拿到了一两个offer了。
调用此方法时，它将尝试创建Sample.Employee表（以及相应的Sample.Employee类）。如果成功，则将SQLCODE变量设置为0。如果失败，则SQLCODE包含指示错误原因的SQL错误代码。
Redis 提供两种持久化机制 RDB（默认） 和 AOF 机制，Redis4.0以后采用混合持久化，用 AOF 来保证数据不丢失，作为数据恢复的第一选择; 用 RDB 来做不同程度的冷备
2020年11个Redis系列高频面试题，哪些你还不会？
缓存击穿是指在高并发情况下，一个缓存中不存在但是频繁被请求的数据，导致请求直接打到数据库，增加数据库的负载和延迟。这通常发生在以下情况下：
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NHibernate 是一个基于.Net 的针对关系型数据库的对象持久化类库。Nhibernate 来源于非常优秀的基于Java的Hibernate 关系型持久化工具。 NHibernate 从数据库底层来持久化你的.Net 对象到关系型数据库。NHibernate 为你处理这些，远胜于你不得不写SQL去从数据库存取对象。你的代码仅仅和对象关联，NHibernat 自动产生SQL语句，并确保对象提交到正确的表和字段中去。
缓存穿透：查询一个不存在的数据，mysql查询不到数据也不会直接写入缓存，就会导致每次请求都查数据库
Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是 C 语言开发的一个开源的高性能键值对（key-value）的内存数据库。由于它是基于内存的所以它要比基于磁盘读写的数据库效率更快。因此Redis也就成了大家解决数据库高并发访问、分布式读写和分布式锁等首选解决方案。
大家好，我是跃哥。上次和大家分享了关于MySQL的一点小知识，那这次我们趁热打铁，学习下数据存储中的Redis，在项目中也是超级实用的那种噢。
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