这里的 Shadow DOM 是你创建的组件 extension-button。Shadow DOM是 组件的本地组件，它定义了组件的内部结构、作用域 CSS 和 封装实现细节。...Slot 是组件内部的占位符，用户可以使用自己的标记来填充。...组件定义的样式 作用域 CSS 是 Shadow DOM 最大的特性之一: 外部页面的 CSS 选择器不应用于组件内部 组件内定义的样式不会影响页面的其他元素，它们的作用域是宿主元素 shadow DOM...:host 伪类选择器 使用 :host 伪类选择器，用来选择组件宿主元素中的元素 (相对于组件模板内部的元素)。...但是如果人想要对组件的内部进行样式化，会发生什么情况呢？为此，我们需要 CSS 自定义属性。
本文将详细分析 Spring Boot 的启动流程，介绍其内部机制和关键组件。...Spring Boot 的基本架构Spring Boot 的基本架构由以下三个组件组成：Spring Boot Starter：Spring Boot Starter 是一系列预定义的、可重用的依赖项集合...Spring Boot 的启动流程Spring Boot 的启动流程可以概括为以下几个步骤：启动引导类的加载：Spring Boot 主应用程序的入口是一个带有 @SpringBootApplication...Web 应用程序上下文一般包括 Servlet 和 Filter 等组件，以及相关的映射关系。处理请求和响应：一旦 Web 应用程序上下文已经准备就绪，内嵌服务器就可以开始接收和处理请求了。...降低成本：Spring Boot 内嵌的 Web 服务器、自动配置机制和 Starter 包等功能可以减少应用程序的依赖项和外部组件。
（叶子）还是一个文件夹（树枝），关心在意的只是要删除目标 但是对于不同的类型，文件（叶子）还是 文件夹（树枝），他们的处理又的确是不同的 文件只需要删除就可以了，文件夹还需要递归遍历内部的文件夹，...：满足依赖倒置原则，不关注具体类型，面向抽象进行编程 最简单的方法就是将叶子和树枝抽象出来一种新的类型组件 ?...如此一来，删除操作仅仅关心组件类型，不在关注到底是叶子还是树枝 组件提供统一的协议约定，叶子和树枝共同实现，将它们的不同点的细节封装到他们内部的方法中 这就能够让用户“单个对象和组合对象的使用具有一致性...内部调用组件FileSystem的delete方法 通过文件夹Folder的add方法我们构建了下面这种形式的树形结构 ?...Composite或者Leaf子类自动的与已有的结构和客户代码一起工作 客户端程序不需要因此而变化，从这个角度看，符合开闭原则。
定义一个简单的组件 模板 <el-input v-model="value" // 不能直接帮的属性 v-bind="$attrs"...，外部可以直接得到这个事件，组件内部不用做操作。...直接使用的方法 直接使用UI库组件的方法，比如 el-input 的 提供的 select： ?...$refs.refInput.select() refInput.value.refInput.select() }) 父组件里面的用法是一样的，只是需要再套一层，才能拿到自定义组件内部的UI库组件...父组件调用子组件内部的方法 上面那种方式，还可以让父组件调用子组件内部定义的方法，比如内部定义一个 const setInput = () => { value.value = new
组合模式由三个要素组成： 抽象组件（Component）：它定义了叶子节点和组合节点的公共接口，可以为叶子节点和组合节点提供默认实现。 叶子组件（Leaf）：它表示组合的叶子节点，没有子节点。...组合组件（Composite）：它表示组合的内部节点，可以包含叶子节点或其他组合节点。...Leaf是叶子节点类，表示树状结构中的叶子节点，而Composite是组合节点类，表示树状结构中的组合节点。...输出结果如下： root -leaf A -leaf B -composite X --leaf XA --leaf XB -leaf C 总结 组合模式的关键是定义了一个抽象组件类，它既可以代表叶子...，又可以代表容器，而客户端针对该抽象组件类进行编程，无须知道它到底表示的是叶子还是容器，可以对其进行统一处理。
组合体现在CompositeNode节点的设计,其内部引用的是Node抽象类实例,也就是可以一直往下延伸. 组合模式更多的是一种面向接口编程的思想,大多数日常开发中总会有意无意的使用了这种模式思想....ids.isEmpty()" IfSqlNode 内部的contents为MixedSqlNode -- AND id IN StaticTextSqlNode --...ForEachSqlNode 内部的contents为MixedSqlNode -- #{item} StaticTextSqlNode ?...从客户端角度来说里面的节点这些都是不关心的,其只需要拿到SqlNode rootSqlNode实例,然后调用下rootSqlNode.apply(context)即可获取到自己想要的sql原型....安全性与透明性 透明性 所谓的透明性是客户在使用组合模式对象时不需要关心这个节点到底是根还是树枝或者是叶子,对于自己来说都是组件对象,只需要获取一个起始点就能拿到自己想要的东西,所谓的透明性表现在接口中暴露出了所有节点的公共方法
适用场景： 拆分复杂的类对象时。当一个类中包含大量对象和方法时，既不方便阅读，也不方便修改。 希望从多个独立维度上扩展时。比如，系统功能性和非功能性角度，业务或技术角度等。...组合节点（CompositeNode）：抽象组件的衍生子类，包含了若干孩子节点（其它组合节点或叶子节点）。 叶子节点（LeafNode）：抽象组件的子类，但它的下面没有子节点。 ?...：" + nodeId); } } 叶子节点不能新增、删除子节点，所以对应的方法为空。...核心思路： 抽象组件（Component）：装饰器基类，定义组件的基本功能 具体组件（ConcreteComponent）：抽象组件的具体实现 抽象装饰器（Decorator）：包含抽象组件的引用 具体装饰器...4、门面模式 定义： 门面模式提供一个高层次的接口，要求一个子系统的外部与其内部的通信必须通过一个统一的对象进行，使得子系统更易于使用。
接下来我就从B+树的角度分析为什么单表2000万要考虑分表？ 高手回答 在理论上，只要磁盘空间足够，单表存储数据量可以很大。然而，随着数据量的增加，查询效率可能会下降。...如果我们必须进行数据计算，可以从B+树存储的角度来进行分析。 B+树的高度限制 B+树乃InnoDB存储引擎所用索引之构，众所周知，数据积蓄愈多，B+树之高度则逐渐攀升。...数据页 众所周知，InnoDB中数据页默认大小为16KB，每个B+树节点对应一个数据页，包括根节点、内部节点和叶子节点。...B+树的内部节点映射至数据页，其中存放着主键以及指向子节点（即其他数据页）的指针。而叶子节点则包含实际数据行，每行数据存储于一个数据页中。...叶子节点数量 = 根节点以下第一级非叶子节点的数量 ^（树高度-1） 最终我们只需计算出非叶子节点的数量、每个叶子节点可容纳的数量以及树的高度即可。
树的节点有两种: 树枝节点 即文件夹，有内部树结构，在图中涂有颜色； 树叶节点 另一种是文件，即树叶节点，没有内部树结构。...composite2); root.printStruct(""); } } // 抽象构件角色类 interface Component { /* * 输出组件自身的名称...void printStruct(String preStr); } // 树枝构件角色类 class Composite implements Component{ // 用来存储组合对象中包含的子组件对象...; } /** * 输出叶子对象的结构，叶子对象没有子对象，也就是输出叶子对象的名字 * @param preStr 前缀，主要是按照层级拼接的空格，实现向后缩进...，叶子对象没有子对象，也就是输出叶子对象的名字 * @param preStr 前缀，主要是按照层级拼接的空格，实现向后缩进 */ @Override public
为了使此功能也适用于URP着色器图，我们需要确保它在内部将_Color用作反照率。内部属性名称会在着色器图中作为blackboard上的属性引用名称而公开。 ?...（Albedo内部称为_Color） 结果会是一个灰度分形，DRP和URP的根实例为黑色，叶实例的白色。 ? （灰度化的渐变分形） 请注意，除数要减一，才能在最深处达到白色。...从现在开始，我们将考虑叶子级别，即使它可能不代表实际的叶子。 3.1 叶子颜色 为了使分形的叶子实例与众不同，我们将为它们赋予不同的颜色。...（叶子颜色属性） 在Update中，确定绘制循环之前的叶子索引，该索引等于最后一个索引。 ? 然后在循环内部，直接将配置的颜色用于叶子级别，并评估所有其他级别的渐变。...下垂量与角度之间的关系不必是线性的。实际上，使用角度的正弦会产生良好的效果。这就是叉积的大小，我们已经有了。因此，使用它来调节下垂旋转角度。 ? ?
角色 抽象组件角色（Component）： 所有组件的抽象 声明在组合模式中的对象的接口 叶子角色（Leaf）： 表示组合模式中的叶子对象 实现了Component 没有子节点 组合角色（Composite...）： 表示一个组合组件（拥有叶子节点） 实现了Component， 拥有子节点，并具备操作Component的方法，增加组件、删除组件等 图示 组合模式结构图： 代码示例 深圳某公司总部使用的OA系统...透明方式与安全方式 上面应用组合模式的方式就是透明方式，接口Company定义了addOrg、removeOrg方法，无论是叶子角色还是树枝角色都拥有addOrg、removeOrg方法，从实际使用的角度来说...这样用户需要对叶子角色和树枝角色进行判断能不能使用ddOrg、removeOrg方法。 透明方式的缺点是叶子角色在添加叶子或者树枝时是什么也不做，用户觉得应该是操作成功了，但是并没有操作成功。...安全方式的缺点就是在添加叶子和树枝的时候需要进行判断。 优点 对服务端来说，以树形结构清晰定义了整体和部分的层次关系，只需要知道自己的父节点就可以自由添加子节点。
Context 则会自动向上查找 然后在组件内部可以通过this.context获取值 Portals插槽 可以将一个dom插入到其他dom下面ReactDOM.createPortal(需要插入的节点...实际上就是一个回调函数 作用都是获取外部数据 // 例如 将重复的操作放在 组件内部 组件内部通过调用外部的render方法 实现将外部组件可以获取组件内部的state 从而不影响props的传递...{this.props.render(this.state)} ); } } Refs 转发 主要是不方便获取叶子组件的...ref 利用ref转发可以准确的获取的叶子组件的ref const ref = React.createRef() React.forwardRef((props, ref) => {... }) ref则会成为叶子组件的ref Fragments 主要是在代码逻辑中对这些组件进行 不会产生任何的额外节点 <div
由架构看到的能力差异: MySQL:运维简单(组件少)、延时低(访问路径短) HBase:扩展性好、内置容错恢复与数据冗余 从引擎结构看差异 相比MySQL，HBase的内部引擎特点: HBase...IO， 索引：某种数据结构，方便查找数据 hash索引不利于范围查询，使用树结构 B+树 从磁盘读数据是以页为单位，根据这个特点使用平衡多路查找树 B+树的非叶子节点存放索引，叶子节点存放数据 非叶子节点能够存放更多的索引...，树的高度更低 叶子节点通过指针相连，有利于区间查询 叶子节点和根节点的距离基本相同，查找的效率稳定 数据插入导致叶子节点分裂，最终导致逻辑连续的数据存放到不同物理磁盘块位置，导致区间查询效率下降 LSM...HBase的特色功能--TTL HBase的特色功能—多版本 HBase的特色功能—多列簇 HBase的特色功能—MOB 从生态看差异 MySQL:满足APP的在线数据库存储，一般有我足矣 大数据圈...:应用于大数据场景的存储、计算及管理组件 MySQL:一般可独立满足在线应用的数据存储需求，或者与少量组件配合(如缓存、分库中间件) HBase:一般需要和较多大数据组件一起配合完成应用场景，场景架构的设计
，分别解决应用的在线事务问题和大数据场景的海量存储问题。...MySQL:运维简单(组件少)、延时低(访问路径短) 2.HBase:扩展性好、内置容错恢复与数据冗余 # 从引擎结构看差异 相比MySQL，HBase的内部引擎特点: 1....从磁盘读数据是以页为单位，根据这个特点使用平衡多路查找树 B+树的非叶子节点存放索引，叶子节点存放数据 非叶子节点能够存放更多的索引，树的高度更低 叶子节点通过指针相连，有利于区间查询 叶子节点和根节点的距离基本相同...，查找的效率稳定 数据插入导致叶子节点分裂，最终导致逻辑连续的数据存放到不同物理磁盘块位置，导致区间查询效率下降 LSM Tree LSM（Log-Structured Merge），LevelDB，RocksDB...APP的在线数据库存储，一般有我足矣 大数据圈:应用于大数据场景的存储、计算及管理组件 MySQL:一般可独立满足在线应用的数据存储需求，或者与少量组件配合(如缓存、分库中间件) HBase:一般需要和较多大数据组件一起配合完成应用场景
MySQL + HBase是我们日常应用中常用的两个数据库，分别解决应用的在线事务问题和大数据场景的海量存储问题。...由架构看到的能力差异: MySQL:运维简单(组件少)、延时低(访问路径短) HBase:扩展性好、内置容错恢复与数据冗余 2 从引擎结构看差异 相比MySQL，HBase的内部引擎特点...IO， 索引：某种数据结构，方便查找数据 hash索引不利于范围查询，使用树结构 B+树 从磁盘读数据是以页为单位，根据这个特点使用平衡多路查找树 B+树的非叶子节点存放索引，叶子节点存放数据 非叶子节点能够存放更多的索引...，树的高度更低 叶子节点通过指针相连，有利于区间查询 叶子节点和根节点的距离基本相同，查找的效率稳定 数据插入导致叶子节点分裂，最终导致逻辑连续的数据存放到不同物理磁盘块位置，导致区间查询效率下降 LSM...大数据圈：应用于大数据场景的存储、计算及管理组件 MySQL:一般可独立满足在线应用的数据存储需求，或者与少量组件配合(如缓存、分库中间件) HBase:一般需要和较多大数据组件一起配合完成应用场景
目录 1 自增主键角度 2 数据页角度 3 思考 事情是这样的： 小王最近参加了腾讯的技术面试，面试官向他提了一个经典的面试问题：聊聊你日常项目里的分库分表实践？...01自增主键角度 我们先来看看单表数据量理论上最大值是多少？ 假设我们建表，ID 是自增主键，也就是说主键的大小可以限制表的上限。...，那么接下来从另一个角度“数据页”来阐述一下，单表数据量最大能达到多少，依据是什么？...，又引入了前后指针，用于指向前后的页； ▶︎ 数据页需要读写，写入到一半的过程中可能会发生了意外断电等情况，所以为了保证数据页的准确性，还引入了校验码； ▶︎ 同时为了在数据页搜索数据提高效率，数据页内部还生成了页目录...B+ 树中，所有的记录都存储在叶子节点中，假设每个叶子节点都可以存储的行记录数为 Y；那么 B+ 树可以存储的数据总量为叶子节点总数乘以每个叶子节点存储的记录数，即：M=（X 的 N-1 次方）乘以
派大星：之所以MySQL使用B+树作为索引结构，大致有如下原因： B树的键和值都可以存储在内部节点(非叶子节点)。...B+树内部节点都是键，只有叶子节点存储了实际的键和值，并且B+树的叶子节点中各个节点是相连的，在MySQL中还是双向链表；而B树是各自独立的。...使用B树的好处是在非叶子节点同时存储键和值，因此把访问频繁的数据放在靠近根节点的地方，可以提高热点数据的查询效率 使用B+树的好处是：因为它的内部节点只存放键，一次读取可以在内存中获取更多的键，从搜索的角度来说...B+树内部的节点只是作为索引使用，所以其内部的结构大小是要比B树要小的，自然而然盘块能够容纳节点中的关键字数量更多，一次读到内存的关键字数也就更多，IO减少性能也就上升了。...B+树的查询效率更加稳定，因为数据放在叶子节点。 B+树能提高范围查询的效率，因为叶子节点指向下一个叶子节点。 面试官：嗯，那你知道InnoDB的事务是怎么实现的嘛？
由架构看到的能力差异: MySQL:运维简单(组件少)、延时低(访问路径短) HBase:扩展性好、内置容错恢复与数据冗余 推荐下自己做的 Spring Boot 的实战项目： https://github.com.../YunaiV/ruoyi-vue-pro 从引擎结构看差异 相比MySQL，HBase的内部引擎特点: HBase原生没有SQL引擎(无法使用sQL访问，使用APlI)，云HBase增强版(Lindorm...B+树 从磁盘读数据是以页为单位，根据这个特点使用平衡多路查找树 B+树的非叶子节点存放索引，叶子节点存放数据 非叶子节点能够存放更多的索引，树的高度更低 叶子节点通过指针相连，有利于区间查询 叶子节点和根节点的距离基本相同...，查找的效率稳定 数据插入导致叶子节点分裂，最终导致逻辑连续的数据存放到不同物理磁盘块位置，导致区间查询效率下降 LSM Tree LSM（Log-Structured Merge），LevelDB，RocksDB...:应用于大数据场景的存储、计算及管理组件 MySQL:一般可独立满足在线应用的数据存储需求，或者与少量组件配合(如缓存、分库中间件) HBase:一般需要和较多大数据组件一起配合完成应用场景，场景架构的设计
这种模式模糊了单个对象和组合对象之间的界限，使得客户端可以一致地对待它们。换句话说，组合模式允许客户端像处理单个对象一样处理复杂的层次结构，从而降低了客户端与内部结构的耦合度。...组合模式通常由以下几个要素组成：组件（Component）：定义了单个对象和组合对象的公共接口，使得它们可以被一致地处理。叶子节点（Leaf）：表示树结构中的单个对象，它实现了组件接口。...通过抽象构件，组合模式实现了"部分-整体"的层次结构，并允许客户端代码以统一的方式处理整个结构，从而降低了客户端与内部结构的耦合度，提高了系统的灵活性和可扩展性。...清晰的层次结构：组合模式清晰地定义了部分和整体的层次结构，使得可以一致地组织和管理单个对象及其组合。扩展性：新增类型的组件或修改现有的组件都相对容易，因为这些组件都遵循同一组抽象构件的接口。...不容易限制组件类型：抽象构件定义了一个统一的接口，但在具体实现时可能难以限制添加的组件类型。例如，如果只想让容器节点可以添加特定类型的子节点，可能需要在实现上增加额外的逻辑。
从数据结构角度 B+树索引结构 MySQL采用B+Tree作为索引和数据的存储结构，如下图1所示，在这棵树中，非叶子节点只存储索引，而且索引是冗余的，非叶子节点中两个索引中间存储的是下一个数据页的地址。...从逻辑角度 主键索引 MySQL默认使用主键建立索引。 将索引和数据（或数据地址）一块维护在一棵B+Tree上，树的非叶子节点是主键，叶子节点是主键及主键对应的行记录（或数据地址）。...MySQL默认使用主键建立索引树，如果没有主键会看是否有可以唯一标识一个行记录的列，有则使用该列建立索引树，没有的话MySQL内部会创建一个隐含的列类似于rowid来建立索引树。...这么做的目的一是为了节省空间，二是为了高效和保证数据的一致性。 从物理存储角度 聚集索引（聚簇索引） 从物理存储角度划分，聚集索引把索引和行数据维护在一起，例如Innodb的主键索引。...聚集索引的叶子节点就是索引列+数据值，整个磁盘数据页都是叶子节点。换句话说，数据页上存放的是完整的每行记录。因此聚集索引的一个优点就是：通过过聚集索引能获取完整的整行数据。
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