序 此篇博客是【眼见为实】系列的第一篇博客,主要从理论上讲了数据库并发可能会出现的问题,解决并发问题的技术——封锁,封锁约定的规则——封锁协议。然后简单说明了数据库事务隔离级别和封锁协议的对应关系。后面的几篇博客都是通过亲身实践探究InnoDB引擎在各个隔离级别下的实现细节。 【眼见为实】数据库并发问题 封锁协议 隔离级别 【眼见为实】自己动手实践理解READ UNCOMMITED && SERIALIZABLE 【眼见为实】自己动手实践理解 READ COMMITTED && MVCC 【眼见为实】自己动
此篇博客是【眼见为实】系列的第一篇博客,主要从理论上讲了数据库并发可能会出现的问题,解决并发问题的技术——封锁,封锁约定的规则——封锁协议。然后简单说明了数据库事务隔离级别和封锁协议的对应关系。后面的几篇博客都是通过亲身实践探究InnoDB引擎在各个隔离级别下的实现细节。
在前面的博文《驱动开发:内核读取SSDT表基址》中已经教大家如何寻找SSDT表基地址了,今天给大家分享两个适用于WinDBG调试器上的脚本文件,该脚本文件可以很好的枚举出当前系统内的SSDT以及SSSDT表中的数据,可以方便后续文章的学习参考之用,当然脚本不是我写的,文章末尾我会给出参考原文链接。
给定两棵树T1和T2。如果T1可以通过若干次左右孩子互换就变成T2,则我们称两棵树是“同构”的。例如图1给出的两棵树就是同构的,因为我们把其中一棵树的结点A、B、G的左右孩子互换后,就得到另外一棵树。而图2就不是同构的。
题解:把原本结构体的左右子树的类型定义成 int 型,用来存放这个结点的左右子树的编号,分别建造两棵二叉树,按个比较,如果在第二棵树中没有找到,那么就不用在判断了。
At the parser stage, queries with right outer join operations are converted to equivalent queries containing only left join operations. In the general case, the conversion is performed such that this right join:
事务:用户定义的一个数据库操作序列,是一个不可分割的工作单位。这些操作要么全做,要么全不做。是恢复的基本单位,也是并发控制的基本单位
数据库管理系统必须提供并发控制机制 并发控制机制是衡量一个数据库管理系统性能的重要标志之一
in是把外表和内表作hash连接,而exists是对外表作loop循环,每次loop循环再对内表进行查询,一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的。
今天这篇文章,我就先跟你说说join语句到底是怎么执行的,然后再来回答这两个问题。
小孔模型成的是倒像,为了表述与研究的方便,我们常常将像面至于小孔之前,且到小孔的距离仍然是焦距f,这样的模型与原来的小孔模型是等价的,只不过成的是正像,符合人的直观感受。 在这种情况下,往往将小孔称作光心(Optical Center)。
本次文章,没有太多好写的,就是最近做的一个机器视觉的课程设计作业,是要做一个流水线的生产线建模以及对于产品的检测识别,我个人承包了圆心半径检测的内容,熬了好几天,终于找到了一个好的算法可以比较迅速准确的找到圆了。天不负我!!
在数据库处理中,Join操作是最基本且最重要的操作之一,它能将不同的表连接起来,实现对数据集的更深层次分析。
在选择Join算法时,会有优先级,理论上会优先判断能否使用INLJ、BNLJ: Index Nested-LoopJoin > Block Nested-Loop Join > Simple Nested-Loop Join
在此之前,我们介绍了什么是死锁,以及死锁发生的必要条件。当然,即便我们很小心地编写代码,也必不可免地依然有可能会发生死锁,一旦死锁发生,第一步要做的就是把它给找到,因为在找到并定位到死锁之后,才能有接下来的补救措施,比如解除死锁、解除死锁之后恢复、对代码进行优化等;若找不到死锁的话,后面的步骤就无从谈起了。
给定两个二叉树,想象当你将它们中的一个覆盖到另一个上时,两个二叉树的一些节点便会重叠。
0.LR分析 用一个栈来保存文法符号和状态的信息,一个字符串保存输入信息。 使用栈顶的状态符号和当前的输入符号来检索分析表,来决定移进-归约分析的动作。 1.样例文法 "E>E+T", "E>T",
并发控制技术,是数据库事务实现的基石,在确保事务隔离性正确的前提下,尽可能提高事务的并发度。
在数据处理中,经常要进行时间相关的处理,有时候只是简单的时间格式转换,而有时,要计算两个时间的间隔。需求总是五花八门,但,有Python的话,这些处理都变的简单了……
现在的很多大公司,都喜欢招丰富经验的人,从公司的角度来说,能把当前的事务性工作解决了,在这个基础上能够把你的理解和知识沉淀下来,那是极好的,说通俗一些,算是吸星大法了。
注意:本文中的代码必须使用OpenCV3.0或以上版本进行编译,因为很多函数是3.0以后才加入的。 目录:
二叉排序树(Binary Sort Tree),又称二叉查找树(Binary Search Tree),也称二叉搜索树。
来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/symmetric-tree 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。
今天这篇文章,我就先跟你说说 join 语句到底是怎么执行的,然后再来回答这两个问题。
在之前的文章中我们简单的介绍过scala中的协变和逆变,我们使用+ 来表示协变类型;使用-表示逆变类型;非转化类型不需要添加标记。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 PostgreSQL数据库默认的隔离级别是 Read Committed,它同时支持Repeatable Read和Serializable。在9.1(不含)之前的版本中,PostgreSQL的Serializable级别等价于Snapshot Isolation,而非真正的Serializable。 Snapshot Isolation主要存在写偏序(Write Skew)问题,这个问题在PostgreSQL 9.1中已通过Serializable S
并发操作带来的问题 数据库并发操作通常会带来三个问题:丢失更新问题、读脏数据问题、不可重复读问题。 丢失更新问题 即一个事务对数据库的更新操作没有保证对其他事务可见。 例如,数据库中A的初始值为100,事务T1对A减30,事务T2对A减50,那么最后结果肯定应该是20。但按照表中进行,最后结果却是50,即丢失了事务T1对数据库的更新。 时间 事务T1 数据库中的值 事务T2 t0 100 t1 FIND A t2 FIND A t3 A=A-30 t4 A=A-50 t5 UPDATE
一个好的数据库,其特点必然是吞吐量高,也就是它能在高并发请求压力下保证数据的准确性和安全性,由此并发管理是不可或缺的一环。事实上并发管理是一个相当复杂的计算机科学领域的课题,它几乎可以自成一个领域,是能够与操作系统,编译原理比肩,完全可以成为计算机科学中的支柱性存在,因此它自身也有着丰富且复杂的理论基础,在这里我们就接触一下它的皮毛。
当我们查询的数据来源于多张表的时候,我们需要用到连接查询,连接查询使用率非常高,希望大家都务必掌握。
所谓NTC热敏电阻器就是负温度系数热敏电阻器,即就是电阻值随着温度上升而迅速下降,因此可以利用这个特性来测量温度。
分治即可,对N对点对,求中间值,mid。按照横坐标升序排列,递归求出0到mid以及mid+1到N-1对点的最小距离。
A binary tree is a finite set of vertices that is either empty or consists of a root r and two disjoint binary trees called the left and right subtrees. There are three most important ways in which the vertices of a binary tree can be systematically traversed or ordered. They are preorder, inorder and postorder. Let T be a binary tree with root r and subtrees T1,T2.
爱可生 DBA 团队成员,擅长故障分析、性能优化,个人博客:https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8,欢迎讨论。
前言:从感知器开始引出神经元,感知器中的激活函数进行改进,引入全连接神经网络,只要并且重点介绍一下BP神经网络 感知器神经网络 也就01分类器,给定阈值,解决二分类问题。类似于前面提到的二值化,例如:
敌兵布阵 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 87684 Accepted Submission(s): 36912 Problem Description C国的死对头A国这段时间正在进行军事演习,所以C国间谍头子Derek和他手下Tidy又开始忙乎了。A国在海岸线沿直线布置了N个工兵营地,Derek和Tidy的任务就是要监视
为了提高开发者的易用性,Rafy 领域实体框架在很早开始就已经支持使用 Linq 语法来查询实体了。但是只支持了一些简单的、常用的条件查询,支持的力度很有限。特别是遇到对聚合对象的查询时,就不能再使用 Linq,而只能通过构造底层查询树的接口来完成了。由于开发者的聚合查询的需求越来越多,所以本周我们将这部分进行了增强。 接下来,本文将说明 Rafy 框架原来支持的 Linq 语法,以及最新加入的聚合查询支持及用法。 使用 Linq 查询的代码示例 public WarehouseList GetByCod
题意:求区间[ l , r ]能构成三角形周长最大的,不存在就输出-1 解:主席树模版 #include <bits/stdc++.h> #define ll long long using namespace std; const int maxn = 300000; int sum[maxn*20+5];//sum为森林的不同根结点 struct E { ll num; int l,r; } t[maxn*20+5]; //t为tree树 int n,sz,m,cnt; ll a[ma
注解:当需要重载函数模板时,优先考虑使用模板特化;当模板特化无法满足需求,再使用函数重载
这里使用straight_join,如果我们直接使用join,MySQL优化器可能选t1或t2作为驱动表,但是使用straight_join,会强制t1作为驱动表,t2是被驱动表。
在昨天的文章里面,我们给大家简单的分享了关于c++里面的函数模板的概念,通过代码示例,我们对函数模板的优势有了一个比较清楚的认识。咋们今天继续来深入学习函数模板。以下内容是今天知识学习总结笔记。
前言: 这篇文章是基于我看过的一篇论文,主要是关于函数式数据结构,函数式堆(优先级队列), 我会以自己的理解写下来,然后论文中出现的代码将会使用scala这们语言。 论文链接: Optimal Purely Functional Priority Queues,另外一个链接: 论文。 正文: 紧接part one的内容,接下来进入斜二项堆。 斜二项堆(skew binomial queue): 斜二项堆支持插入操作O(1)的时间复杂度,通过借用random-access lists中的技
设计函数分别求两个一元多项式的乘积与和。 输入格式: 输入分2行,每行分别先给出多项式非零项的个数,再以指数递降方式输入一个多项式非零项系数和指数(绝对值均为不超过1000的整数)。数字间以空格分隔。
九九乘法表的 SQL 我曾发布到其它内容平台,现在把 SQL 拷过来,稍微加一些说明。
不知道最近有没有小伙伴去面试,今天了不起回想到了早期去面试遇到的一个多线程面试问题。
我们可以把线程归属到某个线程组中,线程组可以包含多个线程以及线程组,线程和线程组组成了父子关系,是个树形结构,如下图:
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