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通过匿名函数和验证规则类自定义 Laravel 字段验证规则

Laravel 验证器的强大之处不仅在于提供前面提到的多种请求验证方式,以及非常丰富的字段验证规则(不同规则可以组合形成新的验证规则),从 5.5 版本开始,还支持自定义字段验证规则。...我们可以通过匿名函数和验证规则类两种方式来自定义验证规则。...通过匿名函数实现自定义规则 我们先演示下如何在控制器方法中调用 $this->validate() 时自定义验证规则,以 title 字段为例,除了系统提供的字段验证规则之外,有时候我们还会禁止用户输入包含敏感词的字段...这样,我们在提交表单时输入包含敏感词的数据时,就会校验出来了: ?...再次提交表单,就可以看到通过规则类自定义的验证规则也生效了: ? 很显然,匿名函数虽然方便,但是解决不了代码复用的问题,通过自定义验证规则类则可以很好的解决,一次定义,多处复用。

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数据库PostrageSQL-排序规则支持

排序规则支持 排序规则特性允许指定每一列甚至每一个操作的数据的排序顺序和字符分类行为。这放松了数据库的LC_COLLATE和LC_CTYPE设置自创建以后就不能更改这一限制。 23.2.1....如果该表达式是一个常量,排序规则就是该常量数据类型的默认排序规则。更复杂表达式的排序规则根据其输入的排序规则得来,如下所述: 一个表达式的排序规则可以是“默认”排序规则,它表示数据库的区域设置。...在任何特定的数据库中,只有使用数据库编码的排序规则是令人感兴趣的。其他pg_collation中的项会被忽略。...因此,一个如de_DE的被剥离的排序规则名在一个给定数据库中可以被认为是唯一的,即使它在全局上并不唯一。我们推荐使用被剥离的排序规则名,因为在你决定要更改到另一个数据库编码时需要做的事情更少。...当数据库编码是其中之一时, 忽略pg_collation中的ICU排序规则项。

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openGauss数据库闪回功能验证

在采用闪回技术之前,只能通过备份恢复、PITR等手段找回已提交的数据库修改,恢复时长需要数分钟甚至数小时。采用闪回技术后,恢复已提交的数据库修改前的数据,只需要秒级,而且恢复时间和数据库大小无关。...但是,为什么数据库的默认值给的是astore呢?补课学习下ustore和astore的差异。...详细内容参考: openGauss数据库源码解析系列文章——存储引擎源码解析(一) ustore: ustore属于In-place Update更新模式,中文意思为:原地更新,是openGauss内核新增的一种存储模式...对于主机,在recovery_parse_workers参数设置大于1的情况下,创建USTORE存储引擎的表将返回报错;对于备机,如果数据库中已经包含USTORE表,那么后续如果再打开极致RTO功能,可能会导致回放失败和报错...详细内容参考 openGauss数据库源码解析系列文章——存储引擎源码解析(四) 以上就是我对openGauss 3.0.0版本闪回特性的一些基本验证,希望能帮到正在看的你~

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开源|数据库审核软件Themis的规则解析

python command.py -m analysis_o_obj -c data/analysis_o_obj.json 使用上面的命令开始采集obj数据 手动解析mysql对象类数据 配置data...运行命令: python command.py -m analysis_m_obj -c data/analysis_m_obj.json oracle和mysql对象类规则是不需要依赖于采集的数据的,...它是直接连接到数据库里进行查询的,由于有的库较大可能时间会比较久,建议在业务低峰期进行。...2.1 规则分类 从数据库类型来区分,规则可分为Oracle、MySQL。不是所有规则都区分数据库,文本类的规则就不区分。 从复杂程度来区分,规则可分为简单规则和复杂规则。...这里的简单和复杂,实际是指规则审核的实现部分。简单规则是可以描述为mongodb或关系数据库的一组查询语句;而复杂规则是需要在外部通过程序体实现的。

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互联网MySQL数据库应用潜规则

互联网MySQL数据库应用潜规则 高并发大数据的互联网业务,架构设计思路是“解放数据库CPU,将计算转移到服务层”,并发量大的情况下,这些功能很可能将数据库拖死,业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性...数据库擅长存储与索引,CPU计算还是上移吧 (5)禁止存储大文件或者大照片 解读:为何要让数据库做它不擅长的事情?...大文件和照片存储在文件系统,数据库里存URI多好 二、命名规范 (6)只允许使用内网域名,而不是ip连接数据库 (7)线上环境、开发环境、测试环境数据库内网域名遵循命名规范 业务名称:xxx...如原文所述,58到家数据库30条军规的背景是“并发量大、数据量大的互联网业务”,这类业务架构设计的重点往往是吞吐量,性能优先(和钱相关的少部分业务是一致性优先),对数据库性能影响较大的数据库特性较少使用...这类场景的架构方向是“解放数据库CPU,把复杂逻辑计算放到服务层”,服务层具备更好的扩展性,容易实现“增机器就扩充性能”,数据库擅长存储与索引,勿让数据库背负过重的任务。

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