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如何从 MongoDB 迁移到 MySQL

,如果数据量在千万级别以上,过长的停机时间可能是无法接受的,应该设计不停机的迁移方案;无论如何,作者希望这篇文章能够给想要做数据库迁移的开发者带来一些思路,少走一些坑。...mongoid-enum 使用字符串和 _status 来保存枚举类型的字段,而 ActiveRecord 使用整数和 status 表示枚举类型,两者在底层数据结构的存储上有一些不同,我们会在之后的迁移脚本中解决这个问题...在数据的迁移过程中,我们会将原有的 _id 映射到 uuid 中,post_id 映射到 post_uuid 上,我们通过保持 uuid和 post_uuid 之间的关系保证模型之间的关系没有丢失,在迁移数据的过程中...代码的迁移 Mongoid 在使用时都是通过 include 将相关方法加载到当前模型中的,而 ActiveRecord 是通过继承 ActiveRecord::Base 的方式使用的,完成了对数据的预处理...的枚举类型完全不同,但是在这里可以直接插入也没有什么问题,ActiveRecord 的模型在创建时会自己处理字符串和整数之间的转换: ?

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在 Web 服务器中,QeePHP 可以选择 MVC 组件来实现全功能的应用程序。 MVC 实际上是一系列略有不同的模式。QeePHP 采用的是Passive(被动)MVC 模式 。...在 Passive MVC 模式中,Model(模型)完全不知道自己身处于 MVC 结构之中。...换句话说,模型与 MVC 模式里面的其他组成部分完全没有关联,因此模型可以被用在各种场合,而不仅仅限于 MVC 模式。 在 QeePHP 的 MVC 架构中,出现了一系列的对象。...如果 dispatching() 的返回值是一个字符串,则使用 echo 输出这个字符串。这样在 AJAX 编程时,可以直接将控制器动作的返回结果回馈给客户端的 JavaScript 代码。...QeePHP 自带的行为插件包括: 快速生成仿 UUID 对象关系助手 对象属性唯一性检查 用户角色绑定 更多的行为插件可以在 QeePHP.com 开源项目与插件平台 上获得。

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    yii2开发后记

    3.模型操作表设置 yii的模型有Model和ActiveRecord两种,Model类用来处理基本的业务逻辑,没有数据库相关方法,如果要操作同名数据表,请继承ActiveRecord类。...我们用一个在models文件夹中的Operation.class里Operation类来继承yii\db\ActiveRecord来操作Operation表。...Url::to()方法创建URL时,会自动在前面添加模块名,导致无法跳转到其他模块,我们可以在字符串前添加'//'符来返回根模块,例如Url::to(['//index/index'])表示跳转到初始地址...5.yii模型属性转数组 YII用toArray()方法可以将模型的属性转换为数组进行输出,可独立使用,也可以在查询时用连续操作方式使用。...在ActiveForm中如果数据表中有了此字段,就不要再用public声明一个属性了,会导致attribute无法赋值。。。。(血泪)。

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    C++ Qt开发:StringListModel字符串列表映射组件

    QStringListModel 是 Qt 中用于处理字符串列表数据的模型类之一,它是 QAbstractListModel 的子类,用于在 Qt 的视图类(如 QListView、QComboBox...该组件是用于在Qt中快速显示字符串列表的便捷模型类。...用途: QStringListModel 主要用于将字符串列表(QStringList)与视图进行绑定,使得这些字符串可以在视图中显示和管理。...常见操作: 设置字符串列表: 使用 setStringList 方法设置要在视图中显示的字符串列表。 获取字符串列表: 使用 stringList 方法获取当前模型中的字符串列表。...这样,通过 QStringListModel 和 QListView 的结合使用,可以很方便地在界面上展示和管理字符串列表的数据。

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    ORM,curd操作,连贯操作,ActiveRecord的区别和联系

    用来把对象模型表示的对象映射到基于S Q L 的关系模型数据库结构中去。这样,我们在具体的操作实体对象的时候,就不需要再去和复杂的 SQ L 语句打交道,只需简单的操作实体对象的属性和方法 。...实质上,一个O/RMapping会为你生成DAL。与其自己写DAL代码,不如用O/RMapping。...ThinkPHP中的ORM CURD 和连贯操作 在ThinkPHP中基础的模型类就是Think\Model类,该类完成了基本的CURD、ActiveRecord模式、连贯操作和统计查询,一些高级特性被封装到另外的模型扩展中...基础模型类的设计非常灵活,甚至可以无需进行任何模型定义,就可以进行相关数据表的ORM和CURD操作,只有在需要封装单独的业务逻辑的时候,模型类才是必须被定义的。...ActiveRecord 也是一种ORM。ActiveRecord 是将一些查询封装起来,一步到位。

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    Yii2.0 RESTful API 认证教程

    认证方式 HTTP 基本认证 :access token 当作用户名发送,应用在access token可安全存在API使用端的场景, 例如,API使用端是运行在一台服务器上的程序。...Framework 2.0 权威指南 实现步骤 我们都知道 Yii2.0 默认的认证类都是 User,前后台都是共用一个认证类,因此我们要把API 认证类 单独分离出来,达到前、后、API都分离, 继上一章...this->_user->save(); return $access_token; } else { return false; } } 上方代码给User模型添加了一个...{ ... ... /** * 生成accessToken字符串 * @return string * @throws \yii\base\Exception...ok,不出意外的话,相信你已经可以收到一个access_token了,接下来就是如何使用这个token,如何维持认证状态,达到不携带这个token将无法访问,返回401 维持认证状态 实现认证只需两步:

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    Rust Web 生态观察| SeaORM :要做 Rust 版本的 ActiveRecord

    无论如何,Rust 在 Web 开发领域的生态在逐步成型。...至少你现在已经对 ActiveRecord 有了一个初步的印象: 数据模型 和 数据表 存在一一映射的关系,命名上甚至可能还有默认约定存在。...\n", pear); Ok(()) } 通过上面一系列从模型定义到数据操作,我们看得出来,SeaORM 的设计确实和 ActiveRecord 类型。...// Entity 必须是有 Entity Name 的,并且要实现 // 这种写法避免了泛型限定过长 // `Iden` 是在 SeaQuery 中定义的,它表示任意查询语句中的标识符,可以转换为字符串...在同一个 接口 后面,统一支持MySQL、Postgres和SQLite。它类似于 Rails 的 ActiveRecord ORM 框架的 Arel[13] 组件。

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    Doris开发手记2:用SIMD指令优化存储层的热点代码

    最近一直在进行Doris的向量化计算引擎的开发工作,在进行CPU热点排查时,发现了存储层上出现的CPU热点问题。于是尝试通过SIMD的指令优化了这部分的CPU热点代码,取得了较好的性能优化效果。...这两部分都是字符串列进行数据读取的解码部分,所以我们得研读一下这部分代码,来看看是否有可能得优化空间。 ? perf的热点分析 通过Perf进一步进入函数之中,看看哪部分占用了大量的CPU。...哪儿来的内存分配 这里得先了解Doris在Page级别是如何存储字符串类型的。这里有两种Page: DictPage 字典编码,适合在字符串重复度较高的数据存储。...比如实现的AVX的向量化算法并不能在不支持AVX指令集的机器上运行,也无法用SSE指令集代替。 3.开发起来,解决问题 通过上一小节对SIMD指令的分析。...no vectorized vectorized DictPage 23.42% 14.82% PlainPage 23.38% 11.93% 随后在单机SSB的模型上测试了一下效果,可以看到不少原先在存储层较慢的查询都得到了明显的加速效果

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    Doris开发手记2:用SIMD指令优化存储层的热点代码

    最近一直在进行Doris的向量化计算引擎的开发工作,在进行CPU热点排查时,发现了存储层上出现的CPU热点问题。于是尝试通过SIMD的指令优化了这部分的CPU热点代码,取得了较好的性能优化效果。...这两部分都是字符串列进行数据读取的解码部分,所以我们得研读一下这部分代码,来看看是否有可能得优化空间。 perf的热点分析 通过Perf进一步进入函数之中,看看哪部分占用了大量的CPU。...哪儿来的内存分配 这里得先了解Doris在Page级别是如何存储字符串类型的。这里有两种Page: DictPage 字典编码,适合在字符串重复度较高的数据存储。...比如实现的AVX的向量化算法并不能在不支持AVX指令集的机器上运行,也无法用SSE指令集代替。 3.开发起来,解决问题 通过上一小节对SIMD指令的分析。...no vectorized vectorized DictPage 23.42% 14.82% PlainPage 23.38% 11.93% 随后在单机SSB的模型上测试了一下效果,可以看到不少原先在存储层较慢的查询都得到了明显的加速效果

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    清理文本数据

    在某些或大多数情况下,你必须提供最终用于训练模型的数据集。有一些文章关注数字数据,但我希望本文的重点主要是文本数据,这与自然语言处理是一致的。...但是,需要注意的是,当你使用常用的停用词库时,你可能正在删除你实际上想要保留的单词。 这就是为什么你应该首先考虑你想要删除的单词列表。停用词的常见例子有“the”、“of”等。...为了实现这个功能,你可以简单地添加一个字符串列表来添加停用词。 例如,如果我们想删除文本“3”,因为它在本例中不是一个数字,我们可以将其添加到列表中,以及单词“At”和字母“v”。...' '.join([word for word in x.split() if word not in (stop_words)])) 在下面的屏幕截图中,你可以看到lambda函数如何删除添加的字符串列表中的值...最终会使模型更加健壮和准确。

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    MySQL Autopilot - MySQL HeatWave 的机器学习自动化

    自动并行加载通过机器学习模型预测每个表的并行度来自动执行这些步骤,以实现最佳加载速度和内存使用。 自动编码 HeatWave支持两种字符串列编码类型:可变长度和字典。...默认情况下,HeatWave 在加载数据时对字符串列应用可变长度编码,对于某些工作负载,这可能不是查询性能和集群内存使用情况的最佳编码选择。...图 3.默认编码与自动编码的比较 自动编码为减少内存使用并帮助提高查询性能的字符串列提供建议。图 3 显示了默认编码和自动编码之间的区别。在默认情况下,可变长度编码可确保最佳查询卸载能力。...自动编码使用机器学习来分析列数据、HeatWave 查询历史记录和可用的 MySQL 节点内存,以确定哪些字符串列可以用字典编码进行编码。应用该建议后,由于系统中的数据移动减少,整体查询性能得到提高。...通过 JOIN 和 GROUP BY 键列对表数据进行分区可以避免与在查询执行时在 HeatWave 节点之间重新分配数据相关的成本,从而提高查询性能。

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    Redis 存储原理(1)

    后来因为memcache无法持久化问题改为使用Redis。这次主要针对Redis做一个整理。...List Redis 列表是简单的字符串列表,按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部(左边)或者尾部(右边) Set Redis 的 Set 是 string 类型的无序集合。...key是字符串,但是Redis没有直接使用C的字符数组,而是存储在自定义的SDS中。 value既不是直接作为字符串存储,也不是直接存储在SDS中,而是存储在redisObject中。...实际上五种常用的数据类型的任何一种,都是通过redisObject来存储的。...2、如果要获取字符长度,必须遍历字符数组,时间复杂度是O(n)。 3、C字符串长度的变更会对字符数组做内存重分配。

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    Transformers 4.37 中文文档(十八)

    ,预训练特征提取器的模型标识,托管在 huggingface.co 上的模型仓库内。...GLUE 通用语言理解评估(GLUE)是一个基准,评估模型在各种现有 NLU 任务上的表现。...如果要将模型分成不同部分,并在 GPU 上的某些部分中使用 int8,在 CPU 上的某些部分中使用 fp32,则可以使用此标志。...管理特殊标记(如掩码,句子开头等):添加它们,将它们分配给分词器中的属性以便轻松访问,并确保它们在分词过程中不被拆分。...如果表示为字符串,需要是数字后跟一个单位(如 "5MB")。我们将其默认为 "5GB",以便用户可以在免费的 Google Colab 实例上轻松加载模型,而不会出现 CPU OOM 问题。

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    详解yii2实现分库分表的方案与思路

    前言 大家可以从任何一个gii生成model类开始代码上溯,会发现:yii2的model层基于ActiveRecord实现DAO访问数据库的能力。...1)1库1表:yii2默认采用PDO连接mysql,框架默认会配置一个叫做db的component作为唯一的mysql连接对象,其中dsn分配了数据库地址,数据库名称,配置如下: ?...里覆写tableName这个static方法实现的,ActiveRecord会基于覆写的tableName来决定表名是什么。...$table;  } 在分表逻辑基础上稍作改造,即可实现分库。...假设分8张表,那么分别是00,01,02,03…07,然后决定分4个库,那么00,01表在00库,02,03表在01库,04,05表在02库,06,07表在03库,根据这个规律对应的计算代码如上。

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    使用 Python 拆分文本文件的最快方法是什么?

    基于指定的分隔符,此函数将字符串拆分为子字符串列表。...这将返回一个文件对象,该对象存储在变量 f 中。 接下来,在文件对象上使用 read() 方法将文件的全部内容作为单个字符串读入内存。...然后在此字符串上调用 split() 函数,换行符 \n 作为分隔符传递。这会将字符串拆分为子字符串列表,其中每个子字符串对应于原始文件中的一行。最后,结果存储在变量行中。...readline() 方法在 for 循环中的文件对象上调用,该对象一次从文件中读取一行并将其分配给变量行。然后将此变量追加到行列表中。 这样,将逐行读取整个文件,并将行存储在列表中。...然后在此字符串上调用 split() 函数,再次使用换行符 \n 作为分隔符传递。这会将字符串拆分为子字符串列表,其中每个子字符串对应于原始文件中的一行。最后,结果存储在变量行中。

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    在Python中使用Torchmoji将文本转换为表情符号

    然而,我注意到,当程序要求您重新启动笔记本进行所需的更改时,它开始在循环中崩溃并且无法补救。如果你使用的是jupyter notebook或者colab记事本不要重新,不管它的重启要求就可以了。 !...python3 scripts/download_weights.py 这个脚本应该下载需要微调神经网络模型。询问时,按“是”确认。...如您所见,这里给出的是个列表,所以可以添加所需的字符串数。...输入列表而不是一句话 在进行情绪分析时,我通常会在Pandas上存储tweets或评论的数据库,我将使用以下代码,将字符串列表转换为Pandas数据帧,其中包含指定数量的emojis。..., 'If it does not challenge you, it will not change you'] 我想估计一下这个字符串列表中最有可能出现的5种表情: emoji_dataset(list1

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