$ASCII返回表达式中指定的单个字符的字符代码值。此字符可以是8位(扩展ASCII)字符或16位(Unicode)字符。返回值是一个正整数。
校验和是经常使用的,这里简单的列了一个针对按字节计算累加和的代码片段。其实,这种累加和的计算,将字节翻译为无符号整数和带符号整数,结果是一样的。
在SQL SERVER2005以上版本中,数据页默认开启checksum,标识为m_flagBits & 0x200 == True,其值m_tornBits位于页头0x3C,4字节。
本文概述了Oracle database 21c中引入的 CHECKSUM 分析函数。可以用于检查表的内容是否已变更。
比如,我们到Apache网站上去下载用于操作Excel的依赖包 - Apache POI,就可以看到checksum:SHA-256, SHA-512,如下图所示:
在项目开发过程中,遇到一个需求,需要将大量商品信息存储到excel中,供用户下载。其中商品的upc字段需要是条形码,以方便用户用扫码枪扫描。常见的方案是将upc转换为条形码的图片。但在项目中发现, 当商品的数量为数千时,会因为文件太大而无法下载。考虑到可以在客户端安装一些条码字体,从而在服务端就无须生成条形码图片,即使商品数量为数千,其下载文件也很小。利用Code128字体将文本转换为code128条形码一文中提到可以通过在客户端提供Code128这种字体的方式来产生条形码,不过提到了直接将原文转换成Code128字体无法被扫码枪扫描。
为了保证数据的正确性,AOCO列存页采用CRC32即循环冗余校验算法来进行校验。首先看下页结构。
异或校验算法(XOR校验)是一种简单的校验算法,用于检测数据在传输或存储过程中是否发生了错误。通过将数据中的所有比特位相异或,生成一个校验码,然后将该校验码与接收到的数据进行比较,以确定数据是否被修改或损坏。
pt-table-checksum是一个基于MySQL数据库主从架构在线数据一致性校验工具。其工作原理在主库上运行, 通过对同步的表在主从段执行checksum, 从而判断数据是否一致。在校验完毕时,该工具将列出与主库存在差异的对象结果。
没错,gt-checksum 是GreatSQL社区新增的成员,它是 一款静态数据库校验修复工具,支持MySQL、Oracle等主流数据库,采用Go语言开发,今天正式开源。
1 使用的时候应选择在业务低峰期运行,因为运行的时候会造成表的部分记录被锁定。虽然操作是对trunk逐个进行的,但是它会对每个trunk做SELECT FOR UPDATE,这样做主要是担心做checksum的时候会有写入,所以各个trunk都不适合太大。
今天翻看了下《高性能MySQL》,真是让人拍手称绝,里面的很多实战思路非常不错,各种问题分析如数家珍,如果是有一定基础的同学,看起来会非常不错。 当然里面提到的一个地方,感觉很有意思,那就是主从延迟的一个测算思路。书中他们是通过建立一张表,插入时间相关的数据,值得一提的是这个表的存储引擎是Federated,主要就是为了完成类似Oracle DB link一样的特殊需求,在备库端来对比这个时间差来得到一个相对精准的延迟值。 当然有的同学可能会说,我们有show slave status里面的S
这年头如果用python3做条形码的,肯定(推荐)用pystrich。 这货官方文档貌似都没写到支持Code128,但是居然有这个类(Code128Encoder)。。。。
昨天发现一个5.7的MySQL从库在应用日志的时候报出了错误。从库启用过了并行复制。Last Error的内容为: Last_Error: Coordinator stopped because there were error(s) in the worker(s). The most recent failure being: Worker 0 failed executing transaction '8fc8d9ac-a62b-11e6-a3ee-a4badb1b4a00:7649' at ma
maven nexus中可以查看构件的Checksums:SHA1 checksum和MD5 checksum。
pt工具可以随机抽取主从的数据进行对比,用于测试主从数据一致性。也可以对不一致数据进行修复。这个工具在主或者从上安装均可
一、Luhn公式介绍 Luhn公式是一种广泛使用的系统,用于对标识号进行验证。它根据原始标识号,把每隔一个数字的值扩大一倍。然后把各个单独数字的值加在一起(如果扩大一倍后的值为2个数字,就把这两个数字
我们发现validate_card函数做了两件事:验证数字和有效、验证时间有效。 我们把验证数字和拆分出来一个函数luhn_checksum, 并在validate_card中调用。 修改后:
Caffe2 - 创建 lmdb Caffe2 提供了将数据转换为 lmdb 的 Demo. ## @package lmdb_create_example # Module caffe2.python.examples.lmdb_create_example from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function from __futu
在 ProxySQL 1.4.2 之前,ProxySQL 单点的解决方法有配合 keepalived 使用来实现 ProxySQL 的主备,但是需要在主备上配置两份完全相同的路由或规则,如果再没有自动运维平台,同时维护两份配置的也是相当麻烦的。而且目前主流的云环境,均不支持 keepalived 使用的 VRRP 协议,所以在云环境上就无法通过 keepalived 来实现故障切换。从1.4.2 开始,ProxySQL 开始支持原生的 Cluster,这就有效的解决了之前需要借助第三方工具才能解决的单点问题。
2021-08-28:给定一个正数数组arr,长度一定大于6(>=7),一定要选3个数字做分割点,从而分出4个部分,并且每部分都有数,分割点的数字直接删除,不属于任何4个部分中的任何一个。 返回有没有可能分出的4个部分累加和一样大,如:{3,2,3,7,4,4,3,1,1,6,7,1,5,2},可以分成{3,2,3}、{4,4}、{1,1,6}、{1,5,2}。分割点是不算的!
http://doc.dpdk.org/guides/prog_guide/mbuf_lib.html
2021-08-28:给定一个正数数组arr,长度一定大于6(>=7),一定要选3个数字做分割点,从而分出4个部分,并且每部分都有数,分割点的数字直接删除,不属于任何4个部分中的任何一个。返回有没有可能分出的4个部分累加和一样大,如:{3,2,3,7,4,4,3,1,1,6,7,1,5,2},可以分成{3,2,3}、{4,4}、{1,1,6}、{1,5,2}。分割点是不算的!
前几天,我们 SQL 大数据玩家微信群里,有朋友发布了一条数据校验的题目。觉得有趣,也有必要总结下,所以检索了些论文,结合平时工作中的使用,综合起来讲讲,看看自己能不能把这方面讲清楚
HDFS 会对写入的所有数据计算校验和(checksum),并在读取数据时验证校验和。针对指定字节的数目计算校验和。字节数默认是512 字节,可以通过io.bytes.per.checksum属性设置。通过CRC-32编码后为4字节。
主从复制原理图
廖坚钧,PingCAP Data Platform 研发工程师,专注于数据库架构和生态工具方向。
本文主要描述VPP nat插件在NAT44-ed的两种配置场景路由前Nat和路由后nat的转发流程区别及配置差异。两种模式基本组网配置如下:
在Oracle中,参数DB_BLOCK_CHECKSUM和DB_BLOCK_CHECKING的作用是什么?
镜像是指将经过指定端口(源端口或者镜像端口)的报文复制一份到另一个指定端口(目的端口或者观察端口)。
所谓策略路由,顾名思义,即是根据一定的策略进行报文转发,因此策略路由是一种比目的路由更灵活的路由机制。在路由器转发一个数据报文时,首先根据配置的规则对报文进行过滤,匹配成功则按照一定的转发策略进行报文转发。这种规则可以是基于标准和扩展访问控制列表(acl),也可以基于报文的长度;而转发策略则是控制报文按照指定的策略路由表进行转发,也可以修改报文的IP优先字段。因此,策略路由是对传统IP路由机制的有效增强。
前面已经提到了mysql主从环境下数据一致性检查:mysql主从同步(3)-percona-toolkit工具(数据一致性监测、延迟监控)使用梳理 今天这里再介绍另一种Mysql数据一致性自动检测工具:Maatkit。(不过Maatkit工具现在已经不维护了,推荐还是使用percona-toolkit工具吧!) Maatkit是一个开源的工具包,为mySQL日常管理提供了帮助,它包含很多工具,这里主要说下面两个: 1)mk-table-checksum 用来检测mas
在一些场景中,比如文件传输(如插件、固件升级包等),MD5 CheckSum的作用就是用于检查文件完整性,检测文件是否被恶意篡改。
在处理OPTIONS请求时候,更是uri都不看,直接返回200,并且在后面会加上Allow: OPTIONS,GET,HEAD,POST
https://docs.microsoft.com/en-us/powershell/module/netadapter/set-netadapterchecksumoffload
只存在于MA网络,由区域内的DR或BDR路由器产生,报文包括DR和BDR连接的路由器的链路信息。
hdfs中很重要的一个流程就是数据的读写,但在此之前,需要先了解数据是如何传输的,数据包的具体的传输格式是怎样的,本文就此进行总结说明。
把开发过程中较好的代码段做个记录,如下资料是关于python实现的ping的代码,希望对各位朋友有用。
在DBbridge中测试迁移tdsqlpcloud_monitor库时发现部分表迁移失败:
#!/usr/bin/python #coding:utf-8 import socket import struct from random import randint def checksum(data): s = 0 n = len(data) % 2 for i in range(0, len(data) - n, 2): s += ord(data[i]) + (ord(data[i + 1]) << 8) if n: s +
执行上述命令会生成ec-prive.pem文件,将其快速解码为可读的16进制形式。
Kubernetes K8S使用IPVS代理模式,当Service的类型为ClusterIP时,出现访问service却不能访问后端pod的情况。
https://docs.ansible.com/ansible/latest/modules/fetch_module.html#fetch-module
db_block_checking与db_block_checksum两个参数都是对block进行检查,然而两者很容易混淆。事实上,两个参数中前者是对块做逻
PgSQL可通过pg_basebackup进行全量备份。在构建复制关系时,创建备机时需要通过pg_basebackup全量拉取一个备份,形成一个mirror。但很多场景下,我们往往不需要进行全量备份/恢复,数据量特别大的时候,这个代价太大了。GPDB中有个工具gprecoverseg支持全量备份和增量备份。所谓全量备份,主要通过pg_basebackup从其他节点全量拷贝一份数据过来;而增量备份主要通过pg_rewind工具,只拷贝新增的数据。而PgSQL中单独的pg_rewind,仅从分叉点之前最近的checkpoint位置开始解析WAL,解析出变动的数据页,然后仅将变动的数据页拷贝过来。所以,仅靠pg_rewind实现不了完美的增量备份。
本文主要介绍wireguard的vpp的基本配置与转发流程,其他相关wireguard原理及理论实现可以阅读参考文章。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说MySQL增删改查语句_MySQL comment,希望能够帮助大家进步!!!
迁移部分数据, 目标端还有数据, 基本上就确定使用mysqldump工具来做了
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