SQL是一门深奥的语言,但是入门却很简单,比如我们仅仅是为了用来存储数据以便Power BI能够调用,最基本的增、删、改、查等操作就能满足日常的要求,涉及到的语法也不过select,from,where,union,delete等,相信翻一翻几页书也就能够学会。
前些时在开发主题时遇到一个小问题,始终想不明白,就是如何在子分类中获取到父分类的链接。
接口性能优化对于从事后端开发的同学来说,肯定再熟悉不过了,因为它是一个跟开发语言无关的公共问题。
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一个分类信息平台,有很多垂直品类:招聘、房产、二手物品、二手车、黄页等等,每个品类又有很多子品类,不管哪个品类,最核心的数据都是“帖子信息”。
有一类业务场景,没有固定的schema存储,却有着海量的数据行数,架构上如何来实现这类业务的存储与检索呢? 1万属性,100亿数据,10万吞吐,今天和大家聊一聊,这一类“分类信息业务”架构的设计实践。 一、背景描述及业务介绍 什么是分类信息平台最核心的数据? 一个分类信息平台,有很多垂直品类:招聘、房产、二手物品、二手车、黄页等等,每个品类又有很多子品类,不管哪个品类,最核心的数据都是“帖子信息”。 画外音:像不像一个大论坛? 各分类帖子的信息有什么特点? 逛过分类信息平台的朋友很容易了解到,这里的帖子信息
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这里我调用了分类ID为1,3,5的最新文章。 但是,如果是一个稍大一些的网站,有的存在子分类,有的不存在,那该如何调用呢? 在PHPCMS中只能调用直接分类下的文章,也就是说如果指定一个分类ID存在子分类,那么将无法调出文章。所以我们要做的是如果是直接分类那么直接显示分类id,如果存在子分类,那么显示所有子分类id,最后再把他们用逗号连起来,就实现了相同的效果。
有一类业务场景,没有固定的schema存储,却有着海量的数据行数,架构上如何来实现这类业务的存储与检索呢?58最核心的数据“帖子”的架构实现技术细节,今天和大家聊一聊。
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使用JSP、layui、MySQL完成的图书馆系统,包含:用户图书借阅、图书管理员、系统管理员界面,功能齐全。
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原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/701/1.html (复制链接,打开浏览器即可查看)
如果是之前学习别的数据库的人,看PostgreSQL会感觉到有句话非常奇怪:“PostgreSQL的回滚是立即完成的,不会受到事务大小本身的影响”。
笔者之前做商城项目时,做过商城首页的商品分类功能。当时考虑分类是放在商城首页,以后流量大,而且不经常变动,为了提升首页访问速度,我考虑使用缓存。对于java开发而言,首先的缓存当然是redis。
打开天眼查,输入公司名称—>进入公司主页—>找到知识产权部分。即可看到很多知识产权信息,点击详情即可看到发明人姓名
扁平事务是事务类型中最简单、使用最频繁的事务。在扁平事务中,所有操作都处于同一水平,从BEGIN/STARTRANSACTION开始,从COMMIT或ROLLBACK结束,其间的操作是原子。
想做一个B2B2C的电商平台,在后台数据统计搭建的时候需要注意哪些问题?如何设计具体的统计模块?
你好,我是征哥,在写程序的时候经常会需要将数据保存到本地,比如是配置文件,或者是中间过程数据,通过情况下我会选择 json、pickle 或者 sqlite。但是他们都有点不大方便。
一点知识学院 是一个在线课程资料的管理系统(是对app手机端的支撑),项目框架采用SpringBoot + JPA + mysql + easyui开发。
web工程的所有模块(web层,service层,dao层)全部打包放到一个web容器中运行。
1.业务流程 首页-->列表-->详情-->购物车-->下单-->支付 2.项目的基本结构: 前台 会员使用,浏览 会员: 登录,注册,个人中心(个人信息,我的订单,收藏...) 首页: 显示分类列表,显示推荐,热门产品,广告... 列表: 搜索,列表,排行... 详情: 产品信息,相关产品信息,... 购物车: 添加,删除,更新,查询.. 订单: 创建订单,订单列表(个人中心我的订单),订单详情
# 了解支付宝支付流程 # 准备内网穿透 ## 内网穿透软件,花生壳 pycryptodome 3.9.0 pycryptodomex 3.7.2 python-alipay-sdk 1.10.1 1.业务流程 首页-->列表-->详情-->购物车-->下单-->支付 2.项目的基本结构: 前台 会员使用,浏览 会员: 登录,注册,个人中心(个人信息,我的订单,收藏...) 首页: 显示分类列表,显示推荐,热门产品,广告...
基于JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL的CRM客户管理系统,包含了客户管理、客户分析、商品管理、客户跟踪、客户消费模块,还包含系统自带的用户管理、部门管理、角色管理、菜单管理、日志管理、数据字典管理、文件管理、图表展示等基础模块,CRM客户管理系统基于角色的访问控制,给客户管理员、工作人员使用,可将权限精确到按钮级别,您可以自定义角色并分配权限,系统适合设计精确的权限约束需求。
正则表达式教程 2007-10-24 作者: 张子阳 分类: 其他 由于排版和篇幅的关系,本文仅提供PDF版本: 点此下载PDF 这里列出本文的目录: 引言 什么是正则表达式? 准备工作 匹配单个字符 匹配固定单个字符 匹配任意单个字符 匹配“”元字符 匹配字符组 字符组的基本语法 在字符组中使用字符区间 反义字符组 匹配特殊字符7
数据库的管理是一个非常专业的事情,对数据库的调优、监控一般是由数据库工程师完成,但是开发人员也经常与数据库打交道,即使是简单的增删改查也是有很多窍门,这里,一起来聊聊数据库中很容易忽略的问题。 字段长度省着点用 先说说我们常用的类型的存储长度: 列类型存储长度tinyint1字节smallint2字节int4字节bigint8字节float4字节decimal(m,d)0-4字节datetime8字节timestamp4字节char(m)m个字节varchar(m)可变长度text可变长度 很明显,不同的类
2.1 数据库结构优化的目的 减少数据冗余 尽量避免数据维护中出现更新,插入和删除异常 插入异常 如果表中的某个实体随着另一个实体而存在 先看一个表结构 为学号,课程名
1.获取连接,使用Driver接口 2.将用户名与密码封装 3.调用connect方法来返回一个Connection对象,这是一个连接
很明显,不同的类型存储的长度有很大区别的,对查询的效率有影响,字段长度对索引的影响是很大的。
HBase: NoSQL数据库,基于HDFS的分布式数据库,理论上支持无限横向扩展, HBase由HMaster与RegionServer组成,HMaster负责协调调度RegionServer进行数据处理,RegionServer负责数据的增删改查操作,RegionServer由多台分布在DataNode的组成,可以有多个。由HMaster负责RegionServer的调度情况,当RegionServer出现异常情况,HMaster进行对MetaRegionServer中的元数据进行更新管理。 当HBase中表的数据不断变大时,表中数据会进行Region分区,分为Region1,Region2...等,RegionServer1负责Region1,RegionServer2负责Region2等;每个RegionServer负责哪个Region的数据区由MetaRegionServer管理,MetaRegionServer运行在多个RegionServer中的任意一个。 HBase数据存储在HDFS上的存储也是按照层级来管理的,不同的库对应不同的目录,库下不同的表亦对应不同的目录,表下不同的Region对应不同的目录,Region下存放这HBase上的数据,HBase的数据是经过特殊处理的,所以直接看不到数据内容 HMaster支持HA高可用,所以在HBase集群对应的HMaster和RegionServer都启动后,在其他的RegonServer上启动HMaster,则该HMaster为StandBy,第一次启动的为Active。 HBase底层接口处理起来会比较吃力,一般处理方式是应用其他工具进行处理,如Flume,Sqoop MySQL与Hive的区别 MySQL:数据存储会受到限制,可以增删改查数据 Hive:1. 只能进行查询数据,不能进行该数据,可以根据查询结果进行建表存储数据 2. 基于HDFS,支持分布式存储,可以无限扩容 3. 基于MapReduce,支持大数据运算 HBase与MySQL的区别 MySQL:行式存储,适合处理联机事务 HBase:列式存储,适合处理对单列数据(列族归类的数据)进行快缩索引查询 HBase与Hive的区别 HBase:数据库,数据分布式存储在HDFS上的DataNode节点上,根据对数据进行增删改查等。 Hive:数据仓库,数据存储在HDFS上,与DataNodata 关系不大,管理历史数据,数据量会非常庞大,每天都会进来大量数据,不能进行更新删除操作, HBase概念 HMaster: 协调管理RegionServer服务状态及元数据管理 RegionServer: 负责对数据表的增删改差操作,主要负责单个Region的数据管理 RegionData:数据块 MetaRegionServer: 对RegionSever上对应的Region数据块进行索引管理 database 数据库 table: 数据表,定义表时需要指定列族,也可以再表建立后进行列族的管理 RowKey:行键,表示一行数据,一行数据中包含列族定义的东西, ColumnFamily: 列族,对业务进行分类后,可以根据业务对数据进行分类,把业务类似的一类数据分为一个列族,不同的业务可以分为不同的列族。分列族的主要目的是方便后期对数据的高速索引. CELL: 数据单元,保存单个KV字段. 运行逻辑: HMaster协调管理RegionServe,RegionServer主要负责处理Region数据块的处理,MetaRegionServer管理RegionServer对应Region数据的元数据信息。RegionServer服务异常时,HMaster进行元数据迁移,保证对Region数据的管理由对应的RegionServer来管理。 MetaRegionServer管理的元数据信息保存在HDFS上。 Client进行数据处
一分钟系列之《啥,又要为表增加一列属性?》分享了两种数据库属性扩展思路,被喷得厉害。第二天补充了一篇《这才是真正的表扩展方案》,分享了互联网大数据高并发情况下,数据库属性扩容的成熟工具及思路。 对于version + ext方案,还是有很多朋友质疑“线上不可能这么用”。本篇将讲述一下58同城最核心的数据“帖子”的架构实现技术细节,说明不仅不是“不可能这么用”,而是大数据,可变属性,高吞吐场景下的“常用手段”。 一、背景描述及业务介绍 问:什么是数据库扩展的version + ext方案? 使用ext来承载不
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.3/joining-queries.html
一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询,就不得不提到索引了。
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