本素材库由类型系统和标签系统组成,依赖fileSystem和mongodb这2个存储介质,同时需要nodejs和web进运算行处理与展示集成。本素材库希望利用fileSystem存储所有素材,利用mongoDB存储素材的索引,从而实现Everything这样的搜索引擎。
Redis hash 是一个string类型的field和value的映射表,可以让用户将多个键值对存储到一个reids键里面,hash特别适合用于存储对象。从功能上来说,Redis为hash散列提供了一些与字符串值相同的特性,使得散列非常适用于将一些相关的数据存储在一起。我们可以把这种数据聚集看作是关系数据库中的行,或者文档数据库中的文档。
摘要:本系统旨在设计一款基于MVC的web系统,以产品经理和项目经理为目标用户,针对EXCEL表格统计软件的不足,提出一套轻量级、易操作的解决方案,搭建了一个存储在云端的项目资源管理网站。系统围绕企业中人与项目这两个资源该如何搭配这个主题,提供了项目资源的编辑与统计服务等定制的项目管理功能,能够让管理人员在网页上管理员工与项目之间的工时安排,编辑、统计每个项目对每个部门的资源需求以及每个部门给每个项目提供的人力资源数等具体功能。本系统以material design为UI主题,以SPA应用程序为设计模式,以函数式编程为代码风格,实现一个高可用,易扩展的网站。
除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量:
当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHA
最近刚入职新公司,发现数据库设计有点小问题,数据库字段很多没有NOT NULL,对于强迫症晚期患者来说,简直难以忍受,因此有了这篇文章。
Nestjs 是我见过的,将 Typescript 与 Nodejs Framework 结合的最好的例子。
选择单列。可以直接用列名选择,也可以通过ix、iloc、loc方法进行选择行、列。
大量实践发现后台管理程序,其实90%的代码都是相同的,当然是在抛弃复杂逻辑业务的情况下,那么如何能高效的节约这些时间呢,那就是接下来我要说的,对于后台系统自动生成的一些思考。 适用情景: 1、表编号id为自增(基于现在大部分表编号都是自增的情况); 2、没有太复杂业务关联关系,比如表的某一个字段,存储了一个json对象,为了平衡后台用户使用,需要友好的分段展示给用户的定制ui界面;还比如表中存储了外键的多个id,但为了方便用户使用,只能已标签name的方式,给用户展示,等等这些超强业务黏合逻辑的情景
这篇文章来讲优化规则FilterReduceExpressionsRule,主要功能减少不必要谓词表达式判断,如冗余cast转换移除,cast转换为字段本身的相同的数据类型;Filter内含有条件是常量,恒为True等等。和Filter减少不必要的Expression相似的优化规则,还有Calcite框架自带的ProjectReduceExpressionsRule、JoinReduceExpressionsRule是与Project投影和Join关联相关的减少不必要表达式的优化规则。
检索单个列:select 列名 from 表名; 例:select ename from emp; 检索多个列: select [列1,列2, ... ,列N] from 表名; 例:select ename , sal from emp; 检索所有列:select * from 表名; 例:select * from emp;
这一节本来计划开始索引的学习,但是在InnoDB存储引擎的索引里,存在一些数据存储结构的概念,这一节先了解一下InnodDB的逻辑存储结构,为索引的学习打好基础。
将原始数据转换为更好地代表预测模型的潜在问题的特征的过程,从而提高了对位置数据的预测准确性
本文旨在通过一个实际的例子,说明如何通过数据思维来解决研发工作中的一些棘手问题。通过此文,希望能够清楚地阐述我对下面几个问题的理解:
关于 Moloch 的安装、部署、维护及优缺点介绍, Cherishao 已经在信安之路投稿了文章《Moloch 那些不得不说的事》
数据分析一直以来都是业务决策中非常重要的一环,在数字化时代尤其如此。然而,数据分析只有在持续的监控和可视化下才能真正发挥作用。如何采用使用一些高效的工具来做相应的数据分析?前端开发报表工具就是一个不错的选择。它可以为企业提供可视化的数据分析,让用户能够快速准确地理解和处理数据,为企业决策提供支持。
MySQL中的行格式(Row Format)是指存储在数据库表中的数据的物理格式。它决定了数据是如何在磁盘上存储的,以及如何在查询时被读取和解析的。MySQL支持多种行格式,每种格式都有其特定的优点和适用场景。
写后台管理系统,涉及大量的增,删除,改,查;而且使用分层开发文件太多,就想到能不能把基本的代码,通过一个代码生成器来生成,从而节约开发时间;
记录中的字段通常由逗号分隔,但其他分隔符也是比较常见的,例如制表符(制表符分隔值,TSV)、冒号、分号和竖直条等。建议在自己创建的文件中坚持使用逗号作为分隔符,同时保证编写的处理程序能正确处理使用其他分隔符的CSV文件。
存储引擎比较 |功能|MyISAM|Memory|InnoDB|Archive| |---|---|---|---|---| |存储限制|256TB|RAM|64TB|None| |支持事务|No|No|Yes|No| |支持全文索引|Yes|No|No|No| |支持数索引|Yes|Yes|Yes|No| |支持哈希索引|No|Yes|No|No| |支持数据缓存|No|N/A|Yes|No| |支持外键|No|No|Yes|No|
20160616更新 参考: http://www.runoob.com/sqlite/sqlite-tutorial.html 1. SQLite PRAGMA:可以用在 SQLite 环境内控制各种环境变量和状态标志。 一个 PRAGMA 值可以被读取,也可以根据需求进行设置。 (1)读取语法:只需要提供该 pragma 的名字 PRAGMA pragma_name; (2)设置语法: PRAGMA pragma_name = value; (3)举几个例子:pragma.txt 详情请参考:ht
介绍 本文提供了一个易于理解和有用的一组有关当前可用NoSQL数据库的信息。 可扩展数据架构 可扩展数据架构已发展用于提高整体系统效率并降低运营成本。 具体的NoSQL数据库可能具有不同的拓扑要求,但
.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:
在查询数据库时,如果你想知道一个列(例如:用户注册年限 USER_AGE)是否为 NULL,SQL 查询语句该怎么写呢?
云函数是一段运行在云端的代码,无需管理服务器,在开发工具内编写、一键上传部署即可运行后端代码。云开发中的云函数可让用户将自身的业务逻辑代码上传,并通过云开发的调用触发函数,从而实现后端的业务运作。
1203:当前用户和数据库建立的连接已到达数据库的最大连接数,请增大可用的数据库连接数或重启数据库
lsof(list open files)用于查看进程打开的文件,是十分方便的系统监测工具。因为 lsof 命令需要访问核心内存和各种系统文件,所以需要 root 权限才可执行。
数据库的定义有很多种,我的理解数据库就是一个特殊的文件夹,里面存放的是数据表;特殊的文件夹需要特定的方式打开操作;而不同公司开发出来的数据库功能和细节都不同,导致这种特定的方式也不同,使用数据库的学习成本就大大增加。
触发动作是指当一个事件发生时,触发数据流程。 而产生触发事件的应用系统就是触发系统。
对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行
本文总结了30个mysql千万级大数据SQL查询优化技巧,特别适合大数据技术学习者。
通过子查询不难看出,可以根据employee_id查到department_id,然后根据deparment_id查到location_id然后查city字段就行了
Protobuf是Google开源的一种混合语言数据标准,已被各种互联网项目大量使用。
导语:Power Query 是可证明的,在这个星球上性价比最高的数据处理工具,如果你的工作中需要处理数据,注意,是处理,不是分析,那么此工具必须掌握。对此,90%的鼠标点击,5%的猜测以及5%的公式能力足以。本文来自《Master Your Data》的第十章,非常重要,必须掌握。
一、commonJS规范 在介绍npm的前面,我们先介绍一下commonJS规范。commonJS规范的提出,主要是为了弥补js没有标准的缺陷,已达到Ruby和Java具备开发大型应用的基础能力,如今,commonJS中的大部分规范虽然依旧是草案,但是已经为javascript开发大型应用指明了一条非常棒方向,目前,它依然在成长,目前commonJS规范涵盖了模块、二进制、Buffer、字符集编码、I/O流、进程环境、文件系统、套接字、单元测试、web服务器网关接口、包管理等。而其中的npm则就是commo
1.数据采集。它是我们的原材料,也是最 “接地气” 的部分,因为任何分析都要有 数据源。
1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描, 如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id
又在SQL性能上踩坑了,重新给自己上一课 尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 对查询进行优化,尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id
在SQL查询中为了提高查询效率,我们常常会采取一些措施对查询语句进行SQL优化,下面总结一些方法,供大家参考。
1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进
1、对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
在参与实际项目中,当 MySQL 表的数据量达到百万级时,普通的 SQL 查询效率呈直线下降,而且如果 where 中的查询条件较多时,其查询速度无法容忍。想想可知,假如我们查询淘宝的一个订单详情,如果查询时间高达几十秒,这么高的查询延时,任何用户都会抓狂。因此如何提高 SQL 语句查询效率,显得十分重要。 查询速度慢的原因 1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2、I/O 吞吐量小,形成了瓶颈效应。 3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足 5、网络速度慢
本文摘录总结自《高性能MySQL》(第三版),将以每章一篇文章的方式带大家读这本数据库经典之作。总结精华,帮大家快速抓住重点信息,节省宝贵时间。
A. 对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
在脚本之家看到的这篇文章(http://www.jb51.net/article/46401.htm),转载过来:
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