我们知道，缓存的设计思想在RDBMS数据库中无处不在，就拿号称2500w行代码，bug堆积如山的Oracle数据库来说，SQL的执行计划可以缓存在library cache中避免再次执行相同SQL发生硬解析（语法分析->语义分析->生成执行计划），SQL执行结果缓存在RESULT CACHE内存组件中，有效的将物理IO转化成逻辑IO，提高SQL执行效率。
NodeCache也称为QueryCache, 是在Node(机器)级别缓存的, 同一个节点上的多个shards共用的一个Node Cache.
nhibernate1.2支持access数据库。但是我一直在用sqlserver开发。现在已经有了一点样子，于是我心血来潮，将数据库切换为Access,看看执行的效果如何。
在陈年的老项目中，通常用Redux、Mobx这样的「全局状态管理方案」无差别对待他们。
须要根据Query Cache失效机制来判断哪些表适合使用Query哪些表不适合。 由于Query Cache的失效主要是因为Query所依赖的Table数据发生了变化，可能造成Query的Result Set已经有所改变而导致相关的Query Cache全部失效，那么就应该避免在查询变化频繁的Table的Query上使用，而应该在那些查询变化频率较低的Table的Query上使用。 MySQL中针对Query Cache有两个专用的SQL Hint（提示）：SQL_NO_CACHE和SQL_CACHE，分
在 上一篇 Golang Gin 实战（三）| 路由参数 文章中，主要介绍了路由通配符、路由参数，让我们有了一种可以从URL路径中获取参数的方式，同时又不是重复的注册相似的路由。
可以看到这里设置了三类 query, quryCache 用户重置参数, query 用于更新视图， currentQuery 用于获取最新参数. 这样设置的原因需要结合请求及参数的更新来看
这些天在做ES调优，因为之前更多的是考虑ES的架构和可运维性，并没有过多关注query调优这块。今天一查Query Cache相关的内容，发现是少之又少。于是自己深入Dig了下，总算是有所了解。
在加快应用程序速度方面，缓存可能是最有效的。Laravel 预先安装了缓存驱动程序。因此你可以直接使用 Redis, Memcached 或者使用本地文件进行缓存操作。Laravel 附带了此功能。
在项目中，通常都需要跟服务端进行异步的数据交互，基本都是用到axios这个库来做请求，嗯，毕竟拥有80k star,明星项目
布隆过滤器是一种空间效率高、误判率低的数据结构，可以用于快速判断一个元素是否存在于一个集合中。在解决缓存穿透问题时，可以使用布隆过滤器在查询缓存之前进行快速判断，如果判断不存在，则可以直接返回，而不触发后续的数据库查询操作。
在 上一篇 Golang Gin 实战（四）| URL查询参数的获取和原理分析 文章中，因为文章篇幅问题，QueryArray和QueryMap没有介绍，这篇文章继续。
Query Cache确实是以比较简单的实现带来巨大性能收益的功能。但可能很多人都忽略了使用QueryCache之后所带来的负面影响 （1）Query的hash运算及hash查找资源消耗 在使用Query Cache，每条SELECT类型的Query到达MySQL之后，都须要进行一个hash运算，然后查找是否存在该Query的Cache，虽然这个hash运算的算法可能已经非常高效，且hash查找的过程也已经足够的优化了，对于一条Query来说消耗的资源确实是非常之少，但是当发生高并发Query时，就不能忽视
query cache 是mysql性能优化时的重要指标，通过查看query cache的状态信息，就可以知道例如 缓存是否有碎片、命中缓存的数量、没用到缓存的次数 …… 使用方法 mysql>
这是一个组件拉取服务端数据的简单例子，在组件中，我们简单拉取了一个接口的数据，并监听接口的状态，根据状态来更新不同的UI。
日常工作中，缓存的使用随处可见。缓存使用得当，对提升系统的性能，提高用户体验感有着至关重要的作用。但是如果使用不当，就会出现一些令人费解或者数据混乱的问题。本文将给大家普及常见的一些缓存使用与缓存使用过程中的踩坑点，希望能帮助大家更好的理解与使用缓存，文中如有写的不对的地方，欢迎大家留言指正。
Hello,everyone.日常工作中，缓存的使用随处可见。缓存使用得当，对提升系统的性能，提高用户体验感有着至关重要的作用。但是如果使用不当，就会出现一些令人费解或者数据混乱的问题。本文将给大家普及常见的一些缓存使用与缓存使用过程中的踩坑点，希望能帮助大家更好的理解与使用缓存，文中如有写的不对的地方，欢迎大家留言指正。
（2）cordinate node 计算路由，使用round-robin方式将请求转发到对应node的主分片或副本分片节点上
系统在高并发场景下，最有用的三个方法是缓存，限流，降级。 缓存就是其中之一，目前缓存基本上是用redis或者memcached。 redis和memcached的优势，劣势在哪里，这里就不细说了，各位看官自行研究。 对于一些不经常更新的数据，比如说热门文章等等类的数据， 做缓存能减少数据库的压力。 其实做缓存也简单，在查询地方判断有没有缓存，没有就读数据库，然后缓存结果，有就直接读缓存，返回结果。 这样做没问题，问题是需要开发人员去关心每个方法，都要写一遍判断，不够通用。 于是有人说，能不能像别的框架一样，
https://juejin.cn/post/6966432934756794405
4). 查询缓存: 默认情况下, 设置的缓存对 HQL 及 QBC 查询时无效的, 但可以通过以下方式使其是有效的
数据库专题（四） ——各类缓存技术 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 缓存（Cache）技术原指高速数据，当CPU处理数据的时候，会先去缓存里面找，有的话就直接返回，不用再去RAM取数据。但是现在缓存已经不仅指cpu的操作了，而在程序中更多的是指内存和硬盘之间的缓存。凡是速度差距较大的两者，有介于中间的速度差异的结构，均可以称为用cache。速度排序，CPU>内存>硬盘，因此cpu到内存、内存到硬盘都有缓存。 1、优势 缓存利用相对高速的速度减少介质交互、低速操作等，例如减少网络I/O、减少
胖sir开始捣鼓http服务器，在寻求一种高效的解决方式且高性能的解决方式...
1.为什么要使用Hibernate开发你的项目呢？Hibernate的开发流程是怎么样的？ 为什么要使用 ①.对JDBC访问数据库的代码做了封装，大大简化了数据访问层繁琐的重复性代码。
众所周知，OLAP 数据库相较于传统的 OLTP 数据库，QPS肯定是比不过的。所以为了提升QPS、提升查询性能会做一些额外的优化，比如：
我们在使用Elasticsearch进行查询的过程中发现，如果查询时间跨度大，查询数据集比较庞大，即使只是返回少量的结果，查询耗时仍然比较长。我们通过分析profile和debug跟踪整个查询流程，确认耗时的原因，针对业务特性，提出了相关的优化方案，可以对该类查询提升三到五倍的性能。
koa是一个非常流行的Node.js http框架。本文我们来学习下它的使用和相关源码
索引是一把双刃剑，它可以提高查询效率但也会降低插入和更新的速度并占用磁盘空间
在开始分析之前，我们先简单回顾一下上一个章节中讲到的Gin框架中的几个核心的结构.
①普通索引：这是最基本的索引类型，而且它没有唯一性之类的限制。普通索引可以通过以下几种方式创建：
Elasticsearch（后文简称 ES）的基础是 Lucene，所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中，具体的路径可在ES 的配置文件../config/elasticsearch.yml中配置，如下：
是计算机中程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单元，是操作系统结构的基础。进程是一个执行中的程序
结构化搜索是指针对具有内在结构的数据进行检索的过程。比如日期、时间和数字都是结构化的，它们有精确的格式。文本也是可以 格式化的，比如彩色笔的颜色可以有red、green、blue等，文章也可以有关键词，网站商品也都有id等唯一标识。 结构化查询的结果总是非是即否，要么存在结果集中，要么不在。不关心文件的相关度或评分，只有文档的包括或排除处理。
大多数 Elasticsearch 部署往往对 CPU 要求不高。因此，相对其它资源，具体配置多少个（CPU）不是那么关键。你应该选择具有多个内核的现代处理器，常见的集群使用 2 到 8 个核的机器。如果你要在更快的 CPUs 和更多的核数之间选择，选择更多的核数更好。多个内核提供的额外并发远胜过稍微快一点点的时钟频率。
Memcached作为一款开源、高性能、分布式内存对象缓存系统，在各种需要缓存的场景都适用。因此，各大公司都需要程序员掌握使用Memcached，那么在面试中面试官会怎么考察应聘者对Memcached的掌握程度呢，今天来盘点一下常考Memcached面试题，希望可以帮助到有面试需求的小伙伴们。
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如果一个方法能被静态，那就声明它为静态的，速度可提高1/4，甚至我测试的时候，这个提高了近三倍。 当然了，这个测试方法需要在十万级以上次执行，效果才明显。 其实静态方法和非静态方法的效率主要区别在内存：静态方法在程序开始时生成内存,实例方法在程序运行中生成内存，所以静态方法可以直接调用,实例方法要先成生实例,通过实例调用方法，静态速度很快，但是多了会占内存。 任何语言都是对内存和磁盘的操作,至于是否面向对象,只是软件层的问题,底层都是一样的,只是实现方法不同。静态内存是连续的,因为是在程序开始时就生成了,而实例申请的是离散的空间,所以当然没有静态方法快。 静态方法始终调用同一块内存，其缺点就是不能自动进行销毁，而是实例化可以销毁。
如果一个方法能被静态，那就声明它为静态的，速度可提高1/4，甚至我测试的时候，这个提高了近三倍。
最近出现一批与LLM有关的新的爬虫框架，一类是为LLM提供内容抓取解析的，比如 Jina Reader 和 FireCrawl ，可以将抓取的网页解析为markdown这样的对LLM友好的内容，例如markdown，这类本质上还是传统的爬虫解决方案。还有一类是通过LLM+agent工作流方式来构建的下一代爬虫程序，比如Skyvern、 Scrapegraph-ai等。
rust/compiler/rustc_resolve/src/rustdoc.rs是Rust编译器中解析文档注释的模块。该模块处理Rust源代码中的文档注释，提取出有用的信息，例如函数、结构体、枚举的名称、说明、参数、返回值等。它的主要作用是解析和整理文档注释的内容，以便生成文档（例如Rust的官方文档）。
前面讲的都是些比较大的东西，即框架层面的东西。今天咱们来个轻松点的，只讲一个点：如题，get单条记录的es查询实现。
1 . 优化不总是对一个单纯的环境进行！还很可能是一个复杂的已投产的系统。优化手段本来就有很大的风险，只不过你没能力意识到和预见到！
php.ini 中打开 allow_url_fopen 配置,http协议只能使用只读，ftp协议，只能只读或只写
1 . 优化不总是对一个单纯的环境进行！还很可能是一个复杂的已投产的系统。优化手段本来就有很大的风险，只不过你没能力意识到和预见到！ 2 . 任何的技术可以解决一个问题，但必然存在带来一个问题的风险！ 3 . 对于优化来说解决问题而带来的问题控制在可接受的范围内才是有成果。 4 . 保持现状或出现更差的情况都是失败！
在Rust源代码中，rust/compiler/rustc_span/src/lib.rs文件定义了与Rust编译器源代码位置相关的数据结构和功能。
数据库行业年度回顾 技术的多元化探索与产品的差异化发展 2021年，各家数据库产品都取得了长足的进步。 首先，从技术角度上看，分布式、云及云原生、多模、HTAP、AI自治等代表性技术，成为了各大厂商布局发力的重点。 伴随着数据规模激增、场景复杂化，对大规模数据存储、计算提出了更高的要求。分布式数据库迎合这一趋势，近些年来发展迅速，逐步在业务核心场景中被尝试使用。其中不少分布式数据库产品在功能、性能、易用性、稳定性等方面都逐步完善成熟，相信在未来几年，分布式数据库将取得更大发展。 根据第三方机构预测，未来几年
时间过的好快呀，转眼马上到了金九银十，又是一年跳槽面试季，最近有很多网友都在求大厂面试题，希望可以提前准好面试，如果不准备充分的面试，完全是浪费时间，更是对自己的不负责。所以小编在这里给大家准备了一套Java技术岗面试真题，综合了今年上半年粉丝去阿里、字节、蚂蚁等互联网大厂的面试总结+小编整理的一起分享给大家，关注公众号：麒麟改bug获取，希望可以帮助大家，祝大家求职顺利。
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