这些年写Java写多了，感觉Java是越来越丑。尤其是在玩了TypeScript之后，看到Java代码总有一股想吐的感觉。这种思想的转变，从侧面上证明了，我并不是一个专一的人。
4、BeanCopier：BeanCopier是Cglib包中的一个类，用于对象的复制。目标对象必须先实例化 而且对象必须要有setter方法。
点击关注公众号，Java干货及时送达 开发背景 你有没有遇到过这样的开发场景？ 服务通过接口对外提供数据，或者服务之间进行数据交互，首先查询数据库并映射成数据对象（XxxDO）。 正常情况下，接口是不允许直接以数据库数据对象 XxxDO 形式对外提供数据的，而是要再封装成数据传输对象（XxxDTO）提供出去。 为什么不能直接提供 DO？ 1）根据单一设计原则，DO 只能对应数据实体对象，不能承担其他职责； 2）DO 可能包含表所有字段数据，不符合接口的参数定义，数据如果过大会影响传输速度，也不符合数据安全
按照日常开发习惯，对于不同领域层使用不同JavaBean对象传输数据，避免相互影响，因此基于数据库实体对象User衍生出比如UserDto、UserVo等对象，于是在不同层之间进行数据传输时，不可避免地需要将这些对象进行互相转换操作。
代码已经上传到码云：https://gitee.com/lezaiclub/springboot-hyper-integration.git,欢迎白嫖
现在有两个字典： x = {'a':1,'b':2}y = {'b':10,'c':11} 如何将这两个字典合并成一个新的字典z，有看过我之前写的文章可能会知道使用，一个接受多个字典并将它们在逻辑上变为一个字典。为什么说在逻辑上？因为类只是在内部创建了一个容纳这些字典的列表,并重新定义了一些常见的字典操作来遍历这个列表，并没有真正的创建字典。 fromcollectionsimportChainMapz = ChainMap(x, y)print(z) # 字典的常用操作不变 print(list(z.
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ 聚合 聚合操作处理数据记录并返回计算后的结果。聚合操作将多个文档分组，并能对已分组的数据执行一系列操作而返回单一结果。MongoDB提供了三种执行聚合的方式：聚合管道，map-reduce方法和单一目的聚合操作。 聚合管道 MongoDB的聚合框架模型建立在数据处理管道这一概念的基础之上。文档进入多阶段管道中，管道将文档转换为聚合结果。最基本的管道阶段类似于查询过滤器和修改输出文档形式的文档转换器。 其他的管道为分组和排序提供一些
当一个对象有很多字段时，user1里的几十个字段，全部赋值到user2里的时候，需要写几十个get，set方法，代码量冗余繁杂，相信到大家都遇到过这种业务场景，这种千变一律的copy相信大家都厌烦了，如何把这几十行代码变成1一行代码呢？答案就是mapStruct。
非聚簇索引：将数据存储于索引分开结构，索引结构的叶子节点指向了数据的对应行，myisam 通过 key_buffer 把索引先缓存到内存中，当需要访问数据时（通过索引访问数据），在内存中直接搜索索引，然后通过索引找到磁盘相应数据，这也就是为什么索引不在 key buffer 命中时，速度慢的原因。
首先，赫夫曼编码是一种变长编码方式，其目标是使得编码的总长度最短。赫夫曼编码的生成基于赫夫曼树，其中树的每个内部节点表示两个子节点频率的和，而叶子节点则代表原始字符及其频率。在构建赫夫曼树时，我们每次选择频率最低的两个节点来生成一个新的父节点，直到只剩下一个节点（即根节点）为止。
1.为什么使用MapStruct 在开发中你可曾遇到如下这样的问题?MyBtatis从数据库中查询的数据映射到domain的实体类上，然后有时候需要将domain的实体类映射给前端的VO类，用
最近在python学习群里面看到了大佬分享的一个B站视频，点开一看，居然是全英文，视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1nG411d7Ne ，
我正在编写一个脚本，以便打印文件中所有数字的总和。我已经有一个解决方案，但效率不高（运行需要几分钟的时间）。我正在寻找一个更高效的解决方案。有什么建议吗？
霍夫曼编码 ( Huffman coding ) 是一种可变长的前缀码。霍夫曼编码使用的算法是 David A. Huffman 还是在MIT 的学生时提出的，并且在 1952 年发表了名为《 A Method for the Construction of Minimum-Redundancy Codes 》的文章。
在业务项目的开发中，我们经常需要将 Java 对象进行转换，比如从将外部微服务得到的对象转换为本域的业务对象 domainobject，将 domainobject 转为数据持久层的 dataobject，将 domainobject 转换为 DTO 以便返回给外部调用方等。在转换时大部分属性都是相同的，只有少部分的不同，如果手工编写转换代码，会很繁琐。这时我们可以通过一些对象转换框架来更方便的做这件事情。
关于 sql 语句的执行顺序网上有很多资料，但是大多都没进行验证，并且很多都有点小错误，尤其是对于 select 和 group by 执行的先后顺序，有说 select 先执行，有说 group by 先执行，到底它俩谁先执行呢？
现在有多个字典或者映射，你想将它们从逻辑上合并为一个单一的映射后执行某些操作，比如查找值或者检查某些键是否存在。
1、今天发生了一件有意思的事情，传输的数据大于标准定的字段长度了，我把字段长度调大了，把数据传输过来了。谁知道，人家的数据不符合标准，要删除了重新搞，那么你如何将超长的数据删除呢，或者将超长的数据查询出来。
腾讯云数据库MongoDB天然支持高可用、分布式、高性能、高压缩、schema free、完善的客户端访问均衡策略等功能。云上某重点用户基于MongoDB这些优势，选用MongoDB作为主存储服务，该用户业务场景如下： · 存储电商业务核心数据 · 查询条件多变、查询不固定，查询较复杂，查询组合众多 · 对性能要求较高 · 对存储成本有要求 · 流量占比：insert较少、update较多、find较多、峰值流量较高 · 高峰期读写流量数千/秒 通过和业务沟通，了解业务使用场景和业务述求后，通过一系列的索
以下是 MySQL_fetch_array 和 MySQL_fetch_object 的区别：
今天在封装第三方应用的开放接口，写了很多返回值的类，这些类很多都是结构相似只是个别字段名称不一样。为了单独的字段就要复制一个改改不胜其烦，而且起名是最头疼的事情。就像下面这两个：
在 Elasticsearch 中的搜索中，有两类搜索：queries和aggregations。
在零售业界，凡是在使用Excel的朋友，可能没有不会vlookup函数的。那四个参数基本每天要敲好几遍。时间长了自觉这个函数无比便利，作为数据查询利器，简直无法离开。
MapStruct是一种类型安全的bean映射类生成java注释处理器。 我们要做的就是定义一个映射器接口，声明任何必需的映射方法。在编译的过程中，MapStruct会生成此接口的实现。该实现使用纯java方法调用的源和目标对象之间的映射，MapStruct节省了时间，通过生成代码完成繁琐和容易出错的代码逻辑。。
本文介绍下Java对象属性复制组件（MapStruct），以及项目中引入遇到的坑。
如今微服务架构和领域驱动设计 DDD 愈来愈盛行，于是我们有了大量的 DO 对象与 DTO 对象的映射转化场景。
上一篇博文常见Bean拷贝框架使用姿势及性能对比 介绍了几种bean拷贝框架的使用姿势以及性能对比，主要适用的是属性名一致、类型一致的拷贝，在实际的业务开发中，经常会用到驼峰和下划线的互转，本文在之前的基础上进行扩展
今天跟大家分享有关数据透视表多表合并的技巧！ 利用数据透视表进行多表合并大体上分为两种情况： 跨表合并（多个表在同一工作薄内） 跨工作薄合并（多个表分别在不同工作薄内） 跨表合并（工作薄内表合并）
创建由多个层组成的大型 Java 应用程序需要使用多种领域模型，如持久化模型、领域模型或者所谓的 DTO。为不同的应用程序层使用多个模型将要求我们提供 bean 之间的映射方法。手动执行此操作可以快速创建大量样板代码并消耗大量时间。幸运的是，Java 有多个对象映射框架。在本教程中，我们将比较最流行的 Java 映射框架的性能。
介绍：python3-cookbook这本书是高级用法，不是小白使用书 目的：写作目的是记录下自己学习这本书的过程以及收获 书籍地址：https://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html
我们都知道，随着一个工程的越来越成熟，模块划分会越来越细，其中实体类一般存于 domain 之中，但 domain 工程最好不要被其他工程依赖，所以其他工程想获取实体类数据时就需要在各自工程写 model，自定义 model 可以根据自身业务需要映射相应的实体属性。这样一来，这个映射工程貌似并不简单了。阿森差点就犯难了……
mapstruct使用的正确姿势
MapStruct是一个Java注解处理器，它的主要功能是自动生成类型安全、高性能且无依赖的bean映射代码。这个工具基于“约定优于配置”的原则，极大地简化了Java Bean类型之间的映射实现过程。
mapStruct是一个专门进行数据类型转化工具，与ModelMapper和BeanUtils的反射不同，这个MapStruct抛弃了动态生成的策略，反而采用了类似代理的方式，编译的时候进行动态生成，也就是说在编译的时候，就把要我们需要的get、set都已经写到了“代理类”的class文件里了。然后代码运行的时候，直接使用的是代理类。大概得过程mapstruct根据一般的规范定义一套解析规则，然后开发人员按规则去写，然后编译的时候，mapstruct按这个规则生成一个类，这个类里包含了实体转化的各种set、get方法。
原标题：oracle的wm_concat()和mysql的group_concat()合并同列变成一行的用法以及和concat()合并不同列的区别
有了它们之后，你就可以和很多重复劳动说再见了。但是工具都是一把双刃剑，有利就有弊，自己可以权衡。
当一个对象有很多字段时，user1里的几十个字段，全部赋值到user2里的时候，需要写几十个get，set方法，代码量冗余繁杂，相信到大家都遇到过这种业务场景，这种千变一律的copy相信大家都已厌烦，那么，我们如何把这几十行代码变成1一行代码呢？答案就是mapStruct。
在a 的结果集，用了group by ,其实相当于将表“降维”了。假如原来1000行，现在分组后结果集变为100行了。 在b 的结果集，没用group by ,它还是原来的维度。 当它们left join时，肯定会再扩展回来呀，升维成为1000行。
每种数据库都有自己的特色，SQL SERVER 也有自己的招数，timestamp字段类型会针对于行中任何列值的变化，而改变，之前也写过PG 怎么来模拟这个功能
当我们要合并两个表或者多个表的结果时，可使用 UNION ALL 或者 UNION 操作符， UNION 和 UNION ALL 的区别在于前者会对结果集去重，而后者不会。
现在，代码的版本管理大多都在使用 git，常用的一些代码托管平台有：Github、码云、Gitlab 等，不管用的哪个平台，我们经常会做提交代码的操作，但很容易忽视 commit message 的写法。
问题导读 1.DataFrame合并schema由哪个配置项控制？ 2.修改配置项的方式有哪两种？ 3.spark读取hive parquet格式的表，是否转换为自己的格式？ 首先说下什么是sch
token主要用在会话管理，防止表单提交和防止CSRF攻击，同时token支持跨域访问，无状态，不存储session信息。
2 构建第一条ELK数据管道 本章将使用ELK技术栈来构建第一条基本的数据管道。这样可以帮助我们理解如何将ELK技术栈的组件简单地组合到一起来构建一个完整的端到端的分析过程 ---- 输入的数据集 在
乐观锁（Optimistic Locking）是一种并发控制的策略，用于处理多个用户或线程同时对同一数据进行更新的情况。它的基本思想是在更新数据之前，先检查数据是否被其他用户或线程修改过，如果没有则执行更新操作，如果有则进行相应的冲突处理。
我们来判断一个值是否为数字，可以把它转化为数字，看是否为NaN 然后，再判断是否等于0即可简单的来实现判断了。
JSR 269 Pluggable Annotation Processing API是Java社区规范，它允许开发者扩展Java编译器的注解处理能力。通过实现这个API，开发者可以创建自己的注解处理器，这些处理器可以在Java编译器（javac）运行时被调用，以处理特定的注解。
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