Orchestrator配置说明 { Debug: false, --设置debug模式 EnableSyslog: false, -- 是否把日志输出到系统日志里 ListenAddress: ":3000", -- web http tpc 监听端口
作者David Durant，2017/10/18（首次发布于：2014/11/26） 关于系列 本文属于进阶系列：Stairway to SQL Server Indexes 索引是数据库设计的基础，并告诉开发人员使用数据库关于设计者的意图。 不幸的是，当性能问题出现时，索引往往被添加为事后考虑。 这里最后是一个简单的系列文章，应该使他们快速地使任何数据库专业人员“快速” SQL Server索引阶段1中的级别1通常引入了SQL Server索引，特别引入了非聚簇索引。作为我们的第一个案例研究，我们演示了
本文提要 从编码角度来优化数据层的话，我首先会去查一下项目中运行的sql语句，定位到瓶颈是否出现在这里，首先去优化sql语句，而慢sql就是其中的主要优化对象，对于慢sql，顾名思义就是花费较多执行时间的语句，它带来的影响也比较恶劣，首先是执行时间过长影响数据的返回速度，其次，慢sql的长时间执行也会消耗和占用mysql的系统资源，影响其他的sql语句执行，过多的慢sql极其影响性能，如果系统流量或者并发量较大的情况下，过多的执行慢sql很有可能造成mysql的死锁以致于mysql服务无法正常使用。 dr
Python 实现了 Queue，LifoQueue，PriorityQueue，SimpleQueue
最大文档大小有助于确保单个文档不会使用过多的RAM或在传输过程中占用过多的带宽。要存储大于该限制的文档，MongoDB提供了GridFS API。有关GridFS的更多信息，请参阅mongofiles和驱动程序的文档。
私有类成员只能由同一类(或其子类)的其他成员使用。请注意，其他语言通常使用单词Protected来描述这种可见性，使用单词Private来表示从子类不可见。
3、SQL：结构化查询语言，用于和数据库通信的语言，不是某个数据库软件特有的，而是几乎所有的主流数据库软件通用的语言
定时任务基本概念： (1).crond是一个daemon类程序，路径为/usr/sbin/crond。默认会以后台方式启动，service或systemd方式启动crond默认也是后台方式的。
在MySQL高可用架构中，目前使用比较多的是Percona的PXC，Galera以及MySQL 5.7之后的MGR等，其他的还有的MHA，今天介绍另一个比较好用的MySQL高可用复制管理工具：Orchestrator（orch）。
1、array_filter的作用是用回调函数过滤数组中的单元，第二个参数其实是个回调函数，向数组的每个成员都执行这个回调函数。
python内置的queue模块实现了三种类型的队列，因此没有必要重复造轮子，它们的区别仅仅是条目取回的顺序。在 FIFO 队列中，先添加的任务先取回。在 LIFO 队列中，最近被添加的条目先取回(操作类似一个堆栈)。优先级队列中，条目将保持排序( 使用 heapq 模块 ) 并且最小值的条目第一个返回。
如果使用的是 Windows(Windows Mobile 除外)或 Unix 平台，则可以指定一个中央 LDAP 服务器来跟踪企业中的所有数据库服务器。如果数据库服务器在 LDAP 服务器中自行注册，客户端便可以查询 LDAP 服务器，找到其要查找的数据库服务器，无论这些服务器是在
在软件工程领域，特别是在大量依赖数据库和缓存机制的系统中，有效处理缓存未命中对于性能和可扩展性至关重要。优化缓存使用并最小化冗余数据库查询的两种高级策略是缓存空值（Null Values）和使用布隆过滤器（Bloom Filters）。本文将深入探讨这两种方法。
JAR文件是基于ZIP文件格式的一种文件格式，用来将许多文件整合成一个文件。一个JAR文件本质上是包含可选目录META-INF的zip文件，可以通过命令行jar工具或者在Java平台上使用java.util.jar中的API来创建。JAR文件的命名没有严格的要求，可以是特定平台上的任意合法文件名称。
1、LDAP概述 1.1LDAP简介 LDAP的英文全称是Lightweight Directory Access Protocol，简称为LDAP。 LDAP是目录服务（DAP）在TCP/IP上的实现。它是对X500的目录协议的移植，但是简化了实现方法，所以称为轻量级的目录服务。 LDAP最大的优势是：可以在任何计算机平台上，用很容易获得的而且数目不断增加的LDAP的客户端程序访问LDAP目录。而且也很容易定制应用程序为它加上LDAP的支持。 LDAP是一个存储静态相关信息的服务，适合“一次记录多次读取”。LDAP对查询进行了优化，与写性能相比LDAP的读性能要优秀很多。 在LDAP中，目录是按照树型结构组织的，目录由条目（Entry）组成，条目由属性集合组成，每个属性说明对象的一个特征。每个属性有一个类型和一个或多个值。属性类型说明包含在此属性中的信息的类型，而值包含实际的数据。条目相当于关系数据库中表的记录；条目是具有区别名DN（Distinguished Name）的属性（Attribute）集合，DN相当于关系数据库表中的关键字（Primary Key）；属性由类型（Type）和多个值（Values）组成，相当于关系数据库中的域（Field）由域名和数据类型组成，只是为了方便检索的需要，LDAP中的Type可以有多个Value，而不是关系数据库中为降低数据的冗余性要求实现的各个域必须是不相关的。LDAP中条目的组织一般按照地理位置和组织关系进行组织，非常的直观。LDAP把数据存放在文件中，为提高效率使用基于索引的文件数据库，而不是关系数据库。
2处和3处的代码被称为查询，因为它们向数据库查询特定的信息。在自己的项目中编 写这样的查询时，先在Django shell中进行尝试大有裨益。相比于编写视图和模板，再在 浏览器中检查结果，在shell中执行代码可更快地获得反馈。
参数化配置元件（以下简称CSV）能够在文件中读取一行数据，根据特定的符号切割成一个或多个变量放入内存中。相比于JMeter函数助手中提供的 __CSVRead()、__StringFromFile()函数，CSV使用更加简便。而且，CSV非常适合处理大量的数据，也适用于生成“随机值”、“唯一值”这张的变量。 JMeter支持数据被双引号括起，被双引号括起的数据允许包含分隔符，例如：a,b,"c,d"
1.概述 在工作中总结Hive的常用优化手段和在工作中使用Hive出现的问题。下面开始本篇文章的优化介绍。
面对这些问题，我们能有哪些有效的优化手段呢？下面列出一些在工作有效可行的优化手段：
a、间隙索引就是创建索引的索引列在某些文档上列不存在，导致索引存在间隙。 b、间隙索引在创建时应指定选项:{ sparse: true } c、间隙索引列上可以指定唯一性约束
DNS协议的运转需要客户端和服务器进行交互。由于服务器端需要存储大量的域名信息，同时每天需要应答海量的解析请求，因此它的设计必须遵循分布式系统。客户端向一台服务器请求解析服务时，对方可能没有相应的域名信息，于是它会向上一层查询，获得拥有给定域名信息的服务器，然后把对应服务器的信息归还给客户端，然后客户端再重新发起请求。
服务型数据库（前提知道数据库用户名和密码） DBMS://USER:PASSWORD@DBMS_PORT/DATABASE_NAME （MySQL，Oracle，Microsoft SQL Server，PostgreSQL，etc）
可以直接使用list()创建一个新的列表，或者，使用list()将一个对象转换成列表。
MongoDB Manual (Version 4.2）> Indexes > 2dsphere Indexes
crond 是一个daemon 类进程，路径为/usr/sbin/crond。默认会以后台方式启动，service 或 systemd 方式启动 crond 默认也是后台方式。
Redis stream（流）是一种数据结构，其作用类似于仅追加日志，但也实现了多个操作来克服典型仅追加日志的一些限制。其中包括O（1）时间的随机访问和复杂的消费策略，如消费者群体。 您可以使用流实时记录和同时联合事件。
文章已更新，查看地址：http://www.cnblogs.com/hooray/archive/2011/06/30/2094743.html
一、增 insert:增加(条件一条新纪录，默认新添加的记录都添加在已有记录的末尾) 1.格式： 1.1添加新纪录时，只给记录中的某几个字段赋值 insert into 表名(字段名1,字段名2...)values(值1,值2....); *值得类型是字符的话需要用双引号引起来 1.2 添加新纪录时，给所有记录中的所有字段赋值 insert into 表名 values(值1,值2....); *值得类型是字符的话需要用双引号引起来 *值与字段的类型一定匹配 2.例子 1.1 给表中插入一条记录
Hive性能优化 1.概述 继续《那些年使用Hive踩过的坑》一文中的剩余部分，本篇博客赘述了在工作中总结Hive的常用优化手段和在工作中使用Hive出现的问题。下面开始本篇文章的优化介绍。 2.介绍 首先，我们来看看Hadoop的计算框架特性，在此特性下会衍生哪些问题？ 数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。 jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，耗时很长。原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的。 sum,
Loki中拥有这众多的limit策略，有的已经开放到配置文件中，还有的配置代码中已经实现但还没开放出来。大部分情况下开发者给了出一些默认参数足够优秀，不过有的时候我们也不免需要微调。那么小白这次先简单捡几个比较重要的策略来说明下Limits_Config中到底限制了什么。
首先，其实raft如果你不去看理论正确性的证明，光实现的话，只要按照raft里面给出的原则写代码就ok！如果代码写出来不正确，只能是你自己实现的问题。囧
specs 可选。一个逗号分隔的项目列表。支持以下值： channelmode=yes|no|1|0 是否要在影院模式显示 window。默认是没有的。仅限IE浏览器 directories=yes|no|1|0 是否添加目录按钮。默认是肯定的。仅限IE浏览器 fullscreen=yes|no|1|0 浏览器是否显示全屏模式。默认是没有的。在全屏模式下的 window，还必须在影院模式。仅限IE浏览器 height=pixels 窗口的高度。最小.值为100 left=pixels 该窗口的左侧位置 location=yes|no|1|0 是否显示地址字段.默认值是yes menubar=yes|no|1|0 是否显示菜单栏.默认值是yes resizable=yes|no|1|0 是否可调整窗口大小.默认值是yes scrollbars=yes|no|1|0 是否显示滚动条.默认值是yes status=yes|no|1|0 是否要添加一个状态栏.默认值是yes titlebar=yes|no|1|0 是否显示标题栏.被忽略，除非调用HTML应用程序或一个值得信赖的对话框.默认值是yes toolbar=yes|no|1|0 是否显示浏览器工具栏.默认值是yes top=pixels 窗口顶部的位置.仅限IE浏览器 width=pixels 窗口的宽度.最小.值为100 replace Optional.Specifies规定了装载到窗口的 URL 是在窗口的浏览历史中创建一个新条目，还是替换浏览历史中的当前条目。支持下面的值：
Laravel 提供了 Eloquent ORM 对象用于操作数据库，将其进行抽象方便操作。
Asp.Net Web API第一课——入门http://www.cnblogs.com/aehyok/p/3432158.html
双网卡之间互相访问原理其实很简单，互相设置对方的IP为自己的这张网卡的网关就足够了。为了让机器重启动后依然有效，在使用route 命令添加路由的时候加上 -p 就可以了。 Route 在本地 IP 路由表中显示和修改条目。使用不带参数的 route 可以显示帮助。 语法 route [-f] [-p] [Command [Destination] [mask Netmask] [Gateway] [metric Metric]] [if Interface]] 参数 -f 清除所有不是主路由（网掩码为
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 [color=green]Route在本地 IP 路由表中显示和修改条目。使用不带参数的 route 可以显示帮助。
通常来说，数据系统在分布式系统中会有三级划分：数据集（如 Database、Bucket）——分片（Partition）——数据条目（Row、KV）。通常，每个分片只属于一个数据集，每个数据条目只属于一个分片。单个分片，就像一个小点的数据库。但是，跨分区的操作的，就要复杂的多。
设备：第二层设备能隔离冲突域，比如Switch。交换机能缩小冲突域的范围，交换接的每一个端口就是一个冲突域。
本文所需的一些预备知识可以看这里: http://www.cnblogs.com/cgzl/p/9010978.html 和 http://www.cnblogs.com/cgzl/p/9019314.html
route命令用于在本地IP路由表中显示和修改条目。使用不带参数的ROUTE可以显示帮助。
本章我们回到全序广播的问题。全序广播非常适合实现状态机复制。实现全序广播的一种方法是指定一个节点作为leader领导者，并通过它转发所有消息。然后领导者通过FIFO广播来分发消息，这就足以确保所有节点以相同的顺序传递相同的消息序列。
locate命令用于查找符合条件的文件，其会去保存文件和目录名称的数据库内，查找符合指定条件的文件或目录，locate命令预设的数据库位于/var/lib/mlocate/mlocate.db，locate与find不同，find是去硬盘找，而locate只在数据库中查找，这个数据库中含有本地所有文件信息，Linux系统自动创建这个数据库，并且每天自动更新一次，所以使用locate命令查不到最新变动过的文件，可以主动执行updatedb命令以更新数据库。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。HashMap数据结构 1、HashMap介绍 hash就是散列,就是把对象在内存中打散,其目的就是查询速度更快。 如何做到查询速度快? 哈希码
locate 让使用者可以很快速的搜寻档案系统内是否有指定的档案。其方法是先建立一个包括系统内所有档案名称及路径的数据库，之后当寻找时就只需查询这个数据库，而不必实际深入档案系统之中了。在一般的 distribution 之中，数据库的建立都被放在 crontab 中自动执行。
Grafana Loki 是一套可以组合成一个功能齐全的日志堆栈组件，与其他日志记录系统不同，Loki 是基于仅索引有关日志元数据的想法而构建的：标签（就像 Prometheus 标签一样）。日志数据本身被压缩然后并存储在对象存储（例如 S3 或 GCS）的块中，甚至存储在本地文件系统上，轻量级的索引和高度压缩的块简化了操作，并显着降低了 Loki 的成本，Loki 更适合中小团队。
你的响应应该是在代码中严格定义的嵌套数据业务模型,不要依赖数据库查询结果映射，或者其他操作
一、 VA11询价 客户询问某一产品的价格。将由销售代表使用建议的价格在系统中创建询价。此价格必须通过负责经理审批。之后该价格将成为已批准状态，并且可以将其作为合法绑定产品转换为客户的报价。 客户主
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