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数据库分区关联

数据库分区 场景: 现实业务中有两个关系比较紧密,而且数据量比较大的时候,需要对两个都进行分区,并能很好的发挥分作用 创建分区数据库 注意: 数据库最好是在创建的时候就进行分区,不能对已经创建的普通...(堆)再进行分区变为分区,否则转换起来比较麻烦。...YYYY-MM-DD') AND P.COLLECT_ID=PP.COLLECT_ID AND P.OPERATOR_TIME>TO_DATE('2013-01-01','YYYY-MM-DD') 数据库分区...场景: 现实业务中有两个关系比较紧密,而且数据量比较大的时候,需要对两个都进行分区,并能很好的发挥分作用 创建分区数据库 注意: 数据库最好是在创建的时候就进行分区,不能对已经创建的普通...(堆)再进行分区变为分区,否则转换起来比较麻烦。

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CC++ Qt 数据库SqlRelationalTable关联

在上一篇博文中详细介绍了SqlTableModle组件是如何使用的,本篇博文将介绍SqlRelationalTable关联组件,该组件其实是SqlTableModle组件的扩展类,SqlRelationalTable...组件可以关联某个主表中的外键,例如将主表中的某个字段与附加中的特定字段相关联起来,QSqlRelation(关联名,关联ID,名称)就是用来实现多表之间快速关联的。...这两张通过departID相关联,如下:图片创建完成后,我们在程序的构造函数直接实现绑定即可,这段代码很简单如下:// https://www.cnblogs.com/lysharkMainWindow...*parent): QMainWindow(parent), ui(new Ui::MainWindow){ ui->setupUi(this); InitSQL(); // 打开数据库...// 打开Departments,关联ID和department tabModel->setRelation(2,QSqlRelation("Departments","departID","department

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流计算和数据库关联

在回答这个问题之前,首先我们得把和流统一了。 什么是呢?...常规意义上的指的是一堆拥有行列性质的数据,每一行都有着唯一的主键(无论是隐性还是显性的),在某种程度上,一张的存储结构是一个只增不减的log(LSM树或者是B树),事务就是对这个log上的某条记录快照的更改及最终应用在...也就是只增不减的log 而流和的联系就在于这个log了。...从一张中生成流:将这张的变更过程一条条记录下来,就变成了流 从流中形成一张:不断执行流中的一系列事务更改日志的生成的结果就是一张了。 对这个概念的通俗理解就是Oracle里的物化视图。...一张物化视图就是将一系列原始的变更日志应用在原始上的结果

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CC++ Qt 数据库SqlRelationalTable关联

在上一篇博文中详细介绍了SqlTableModle组件是如何使用的,本篇博文将介绍SqlRelationalTable关联组件,该组件其实是SqlTableModle组件的扩展类,SqlRelationalTable...组件可以关联某个主表中的外键,例如将主表中的某个字段与附加中的特定字段相关联起来,QSqlRelation(关联名,关联ID,名称)就是用来实现多表之间快速关联的。...这两张通过departID相关联,如下: 创建完成后,我们在程序的构造函数直接实现绑定即可,这段代码很简单如下: // https://www.cnblogs.com/lyshark MainWindow...parent): QMainWindow(parent), ui(new Ui::MainWindow) { ui->setupUi(this); InitSQL(); // 打开数据库...// 打开Departments,关联ID和department tabModel->setRelation(2,QSqlRelation("Departments","departID

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Mybatid关联查询

一、一对一关联  1.1、提出需求   根据班级id查询班级信息(带老师的信息) 1.2、创建和数据   创建一张教师表和班级,这里我们假设一个老师只负责教一个班,那么老师和班级之间的关系就是一种一对一的关系...  MyBatis中使用association标签来解决一对一的关联查询,association标签可用的属性如下: property:对象属性的名称 javaType:对象属性的类型 column:...所对应的外键字段名称 select:使用另一个查询封装的结果 二、一对多关联 2.1、提出需求   根据classId查询对应的班级信息,包括学生,老师 2.2、创建和数据   在上面的一对一关联查询演示中...Student [id=3, name=student_C]]] 41 System.out.println(clazz); 42 } 43 }  2.6、MyBatis一对多关联查询总结...  MyBatis中使用collection标签来解决一对多的关联查询,ofType属性指定集合中元素的对象类型。

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Android数据库高手秘籍(四)——使用LitePal建立关联

那么在数据库当中,多个之间可以相互关联吗?当然可以!...只不过之间的关联关系要比对象之间的关联关系复杂一些,也更加难懂,但是作为数据库的基本功,还是应该了解清楚的,那么我们就先来学习一下数据库关联的基础知识。...即一对一关联的实现方式是用外键,多对一关联的实现方式也是用外键,多对多关联的实现方式是用中间。记下了这个口诀,在很多数据库设计的时候,你都可以发挥得更加游刃有余。...借助LitePal的帮助,即使你并不熟悉数据库关联设计,只要你会面向对象编程,都可以轻松地将之间的关联建立起来。...创建、升级关联,这就是LitePal在数据库管理方面给我们带来的巨大便利,相信大家都能体会到它的魅力所在了。

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flink维关联系列之Hbase维关联:LRU策略

关联系列目录: 一、维服务与Flink异步IO 二、Mysql维关联:全量加载 三、Hbase维关联:LRU策略 四、Redis维关联:实时查询 五、kafka维关联:广播方式 六、自定义异步查询...在Flink中做维关联时,如果维的数据比较大,无法一次性全部加载到内存中,而在业务上也允许一定数据的延时,那么就可以使用LRU策略加载维数据。...但是如果一条维数据一直都被缓存命中,这条数据永远都不会被淘汰,这时维的数据已经发生改变,那么将会在很长时间或者永远都无法更新这条改变,所以需要设置缓存超时时间TTL,当缓存时间超过ttl,会强制性使其失效重新从外部加载进来...接下来介绍两种比较常见的LRU使用: LinkedHashMap LinkedHashMap是双向链表+hash的结构,普通的hash访问是没有顺序的,通过加上元素之间的指向关系保证元素之间的顺序,...可配置淘汰策略 非常适用于Flink维关联LRU策略,使用方式: cache = CacheBuilder.newBuilder() .maximumSize(1000

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flink维关联系列之kafka维关联:广播方式

关联系列目录: 一、维服务与Flink异步IO 二、Mysql维关联:全量加载 三、Hbase维关联:LRU策略 四、Redis维关联:实时查询 五、kafka维关联:广播方式 六、自定义异步查询...广播状态用于维关联 如果需求上存在要求低延时感知维数据的更新,而又担心实时查询对外部存储维数据的影响,那么就可以使用广播方式将维数据广播出去,既能满足实时性、又能满足不对外部存储产生影响,仍然以用户行为规则匹配为例...broadcastStateDesc).put(value.actionType,value) } }) env.execute() 以上就是简易版使用广播状态来实现维关联的实现...,由于将维数据存储在广播状态中,但是广播状态是非key的,而rocksdb类型statebackend只能存储keyed状态类型,所以广播维数据只能存储在内存中,因此在使用中需要注意维的大小以免撑爆内存

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MyBatis 实现关联查询

一、一对一关联  1.1、提出需求   根据班级id查询班级信息(带老师的信息) 1.2、创建和数据   创建一张教师表和班级,这里我们假设一个老师只负责教一个班,那么老师和班级之间的关系就是一种一对一的关系...  MyBatis中使用association标签来解决一对一的关联查询,association标签可用的属性如下: property:对象属性的名称 javaType:对象属性的类型 column:...所对应的外键字段名称 select:使用另一个查询封装的结果 二、一对多关联 2.1、提出需求   根据classId查询对应的班级信息,包括学生,老师 2.2、创建和数据   在上面的一对一关联查询演示中...Student [id=3, name=student_C]]] 41 System.out.println(clazz); 42 } 43 }  2.6、MyBatis一对多关联查询总结...  MyBatis中使用collection标签来解决一对多的关联查询,ofType属性指定集合中元素的对象类型。

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flink维关联系列之Mysql维关联:全量加载

关联系列目录: 一、维服务与Flink异步IO 二、Mysql维关联:全量加载 三、Hbase维关联:LRU策略 四、Redis维关联:实时查询 五、kafka维关联:广播方式 六、自定义异步查询...在维关联中定时全量加载是针对维数据量较少并且业务对维数据变化的敏感程度较低的情况下可采取的一种策略,对于这种方案使用有几点需要注意: 全量加载有可能会比较耗时,所以必须是一个异步加载过程 内存维数据需要被流数据关联读取...,用户设备id,事件类型(点击、浏览),发生时间,现在需要统计每个广告主在每一个时间段内的点击、浏览数量,流量数据中只有广告位id, 广告位id与广告主id对应的关系在mysql 中,这是一个典型的流关联过程...接下来看维关联的实现代码: class SideFlatMapFunction extends RichFlatMapFunction[AdData, AdData] { private var...,给用户发出警告 维全量加载是在每个task里面执行,那么就会导致每个task里面都有一份全量的维数据,可采取优化方式是在维关联前根据关联字段做keyBy操作,那么就会根据关联字段hash然后对并行度取余得到相同的值就会被分配到同一个

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