Cloudflare limits upload size (HTTP POST request size) per plan type:
昨天开发的一个同事找到我,说写了一条sql语句,但是执行了半个小时还没有执行完,想让我帮忙看看是怎么回事。 他大体上给我讲了下逻辑,表bl1_rc_rates是千万级数据量的表,autsu_subscriber 是个临时表,里面只有三百多条数据,bl1_activity_history 表的数据量略小,是百万级的。 select distinct hist.entity_id, rc.* from bl1_activity_history hist, bl1_rc_rates rc, autsu_su
我们知道,Oracle在传统的OLTP(在线事务处理)类系统中,强烈推荐使用绑定变量,这样可以有效的减少硬解析从而增加系统的并发处理能力。甚至在有些老旧系统,由于在开始开发阶段缺乏认识没有使用到绑定变量,后期并发量增长且无法改造程序时,运维DBA还会不得已去设置cursor_sharing=force来强制使用系统的绑定变量(这是一个万不得已的方案,并不是最佳实践)。
使用es存储文档时,当某个字段内容过大时,会出现 413 Request Entity Too Large,堆栈信息如下:
4.域名--->CDN--->负载均衡--->云服务器ECS+数据库RDS(主从)+缓存Redis
全表扫描是Oracle访问数据库表是较为常见的访问方式之一。很多朋友一看到SQL语句执行计划中的全表扫描,就要考虑对其进行修理一番。全表扫描的存在,的确存在可能优化的余地。但事实上很多时候全表扫描也并非是最低效的,完全要看不同的情形与场合,任一方式都是有利有弊的,也就是具体情况要具体分析。本文描述了什么是全表扫描以及何时发生全表扫描,何时全表扫描才低效。 本文涉及到的相关链接: 高水位线和全表扫描 启用 AUTOTRACE 功能 Oracle 测试常用表BIG_TABLE Oracle
最近做了两个关于h5页面对接公众号的项目,不得不提打开微信浏览器内置地图导航的功能确实有点恶心。下次想起来了的话,进行总结分享一下如何处理。在vue移动端h5页面当中,其中适配是经常会遇到的问题,这块主要有死个方法可以适用。
Java中的引用,有点像C++的指针,通过引用,可以对堆中的对象进行操作。 在我们的代码生涯中,大部分使用的都是强引用,所谓强引入,都是形如Object o = new Object()的操作。 强引用具备一下特点:
默认情况下合并分支常常直接使用 git merge 命令,是最方便快速的合并方法.其实这种情况下 git 采用的是 fast forward 模式,特点是删除分支后,会丢失分支信息,好像从来没存在该分支一样,而我们推荐的是recursive 模式,能够保留分支的版本记录.
容器的隔离是通过各种namespace来实现的,Pod 里的所有容器,可以通过Namespace来共享系统资源,像Network Namepsace。
题意 你有两个用链表代表的整数,其中每个节点包含一个数字。数字存储按照在原来整数中相反的顺序,使得第一个数字位于链表的开头。写出一个函数将两个整数相加,用链表形式返回和。 样例 给出两个链表 3->1->4->null 和 5->9->2->null,返回 8->0->7->null。 其实就是 413 + 295 = 708 数字全部以相反的顺序存储。 思路 首先依次取链表的元素,第一次取的就是最低位,个位,第二次就是十位,以此类推。 正好此顺序是正常加法运算的顺序,所以将每一位计算完后的数对10取
本文主要分析了Linux内核编译过程中生成vmlinux文件的过程,包括编译、链接、初始化、配置、编译和打包等步骤。同时,本文还提供了相应的工具链、编译选项和编译规则,以方便开发人员更好地理解和掌握Linux内核编译的相关知识。
本文总结了通过分析Linux内核编译过程,特别是vmlinux文件的生成过程,以及分析uImage和zImage的生成方式,深入了解了Linux内核编译的底层原理和过程,对于实际参与Linux内核开发和推广有很大帮助。
docker run -idt -v /data/docker/registry/:/var/lib/registry -p 5000:5000 --name registry --restart=always registry
git 鼓励大量使用分支---"早建分支!多用分支!",这是因为即便创建再多的分支也不会造成存储或内存开销,并且分支的作用有助于我们分解逻辑工作,这样一样其实比维护单一臃肿分支要简单得多!
解决每一类问题都需要消耗大量的时间,特别是重新编译内核这种事情。于是,每一个Linux内核程序员或多或少都会掌握一些Hack技巧,以节省时间提高工作效率。
在上一篇文章《Redis列表实现原理之ziplist结构》,我们分析了ziplist结构如何使用一块完整的内存存储列表数据。
在开发的过程中,想要修改一个参数的命名。然后修改各种地方,并且push上码云的远程仓库。然后突然发现还要改很多地方,突然后悔不想改动了。那该怎么办呢?
分支就是一条独立的时间线,既有分支,必有主干,正如一棵树谈到树枝,必有树干一样的道理.我们先前对git 的全部操作默认都是在主干上进行的,这个主干也是一种特殊的分支,名为 master 分支.
何为quicklist,上次说到ziplist每次变更的时间复杂度都非常高,因为必须要重新生成一个新的ziplist来作为更新后的list,如果一个list非常大且更新频繁,那就会给redis带来非常大的负担。如何既保留ziplist的空间高效性,又能不让其更新复杂度过高? redis的作者给出的答案就是quicklist。
我创建了一个空表(模式无关紧要)来说明InnoDB页面管理结构的“最小”状态。space-page-type-regions模式将汇总同一页面类型的所有相邻区域的类型:
博主前几天写网站,服务端向浏览器下发cookies, 由于网络环境不太好, cookies下发可能会失败, 博主最后用Local Storage代替了cookies, 还是蛮好用的, 哈哈, 还是要主动拥抱新技术!
使用 create table 的这种形式,自增长字段在新表中创建,索引也不会创建,UNIOUE约束都不会被创建。
前两天看到一位朋友 作者发哥的一篇C语言环形队列文章:C语言,环形队列,写的非常好。做过实际项目的朋友大概率都用到过队列,它可用于解决生产者和消费者产出和消费不平衡的问题,举两个我之前项目中遇到的案例:
以前在使用 CSV、SVN 等版本管理软件时,这些版本管理软件都有提供版本编号可以查看。我们由版本编号就可以判断一个文件的新旧,这个特性在 Git 上就有些不同了,Git 是采用 SHA-1 的 Hash 来做版本标识的。如果我们要生成一个易读的数字编号,又应该怎么做呢?
记得以前用过一段wps, wps有一个蛋疼的设定令我至今难忘, 那就是不支持多窗口, 这意味着你无法同时查看两篇文档, 对应现实生活中的场景就是, 即使给了你一份材料做对照, 你也会抄的很慢, 因为你需要不停的切换标签, 我当时认为wps的设计者,或许是小时候老师不让撕答案, 所以每次抄答案都得翻页抄, 否则不得劲...
ziplist 有两个问题,参考 Redis 源码简洁剖析 05 - ziplist 压缩列表:
在上一节中,我们学习了 expect_out,但是还没有演示到底如何使用expect_out来获得spawn出来的sub-process中执行的命令的结果,这里我们来演示如下:
#backup.sh #!/bin/sh #on xtrabackup 2.2.8 # 第一次执行它的时候它会检查是否有完全备份,否则先创建一个全库备份 # 当你再次运行它的时候,它会根据脚本中的设定来基于之前的全备或增量备份进行增量备份 #ocpyang@126.com INNOBACKUPEX_PATH=innobackupex #INNOBACKUPEX的命令 INNOBACKUPEXFULL=/usr/local/xtrabackup/bin/$INNOBACKUPEX
Archive of the diff files and changelog using git on Linux system.
循环队列是 队列的一种特殊形式。首先介绍队列,然后引申出循环队列。 队列又称为“先进先出”(FIFO)线性表 限定插入操作只能在队尾进行,而删除操作只能在队首进行 队列也可以采用顺序存储结构或链表结构来实现,分别称为顺序队列和链队列
git log 是查看git提交记录的一个命令,它有非常多的控制参数和选项,合理使用的话,可以达到任何的精准控制目的。这里列一些日常使用可能会用到的用法,全部的用法,请在命令行git help log查看。
栈 栈是一种基础的数据结构,只从一端读写数据。基本特点就”后进先出“,例如顺序入栈1,2,3,4,5,再顺序出栈是5,4,3,2,1 栈的基本操作 栈的基本操作有如下几种: 检测栈是否为空 返回栈存储数据的数量 返回栈顶数据/返回栈顶数据并将其弹出 将数据压入栈 清空栈 栈的实现 软件实现——GO语言 软件的栈可以使用链表基本结构实现或使用数组实现:使用链表栈的优势是栈的容量几乎不限,确定是入栈出栈都需要开销较大的声明结构体;数组实现的优势是速度快(自增自减一般有指令实现),但是空间必须预先指定。 统一ad
本文参考转自米扑博客:Linux / MacOS 修改 ls 显示年月日的时间格式
RingBuffer是环形缓冲区,支持读和写两种操作,相似于循环队列。在实现上,通常用数组存储数据,同时设置双指针head和tail,head指向队首,tail指向队尾。读数据时,head++;写数据时,tail++。显然,RingBuffer不是线程安全的,需要对读写数据进行同步。然而,有一种特殊状况:一个线程读,一个线程写,在这种状况下能够实现线程安全的无锁RingBuffer,代码以下:
在程序设计中,我们有时会遇到这样的情况,一个线程将数据写到一个buffer中,另外一个线程从中读数据。所以这里就有多线程竞争的问题。
大名鼎鼎的uk biobank【UK Biobank — Neale lab】不必再介绍,目前该数据库已经将跨种族的gwas数据也放到了主页——
直接从 GitHub 挖掘数据,Viz由 GitHub API 提供支持,并利用以下内容:
这里分享一下 Python Elasticsearch Client 简单的 CRUD API
队列是由同一种数据元素组成的线性表结构。使用单向队列时,插入元素在一端进行而删除元素在另一端进行。
Axes.arrow(x,y,# 坐标x, y dx,dy, # 箭头两端横纵坐标距离差 * * kwargs) # 箭头架构和属性设置
本文从一个案例入手,综合运用pandas的各类操作实现对数据的处理,处理步骤如下所示。在公众号后台回复“case”即可获取本文全部数据,代码和文档。
(1)双端队列,可从两端添加、删除元素。作为队列使用时,性能优于LinkedList。作为栈使用时,性能优于Stack。
数据结构是指相互之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成。
1. 前台 templates/upload/upload.html <!DOCTYPE html <html lang="en" <head <meta charset="UTF-8" <title Title</title </head <body <form action="/myupload/upload/" method="post" enctype="multipart/form-data" {% csrf_token %} 名字:<input type="t
Linux内存管理是一个非常复杂的子系统,要完全说清的话估计要一本书的篇幅。但Linux内存管理可以划分成多个部分来阐述,这篇文章主要介绍slab算法。
在某些情况下,您可能希望拥有同一页面的非AMP版本和AMP版本,例如,一篇新闻文章。思考一下:如果谷歌搜索发现该页面的非AMP版本,它如何知道有一个“配对”AMP版本的它? 使用<link>链接
上次我介绍了一个基本版本的可追溯宏 deftraceable, 它允许我们编写可跟踪的函数. 这个宏的最终版本还有一些遗留的问题, 今天我们将解决其中一个 — 参数模式匹配.
SheetJS 是一个基于 JavaScript 的表格处理库,它支持各种表格文件格式,包括 Excel、CSV 等。SheetJS 适用于浏览器和 Node.js,拥有强大的电子表格解析功能,即使电子表格很大,也可以轻松处理。此外,SheetJS 支持大量的电子表格格式,如 OpenDocument 等。
但因默认配置中ACL的配置未持久化,因此Redis重启后对应的用户(default用户除外)将丢失,因此建议开启ACL配置的持久化。而ACL的持久化有两种方式,以下分别演示。
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