Hashtable和HashMap都实现了Map接口，但是Hashtable的实现是基于Dictionary抽象类的。Java5提供了ConcurrentHashMap，它是HashTable的替代，比HashTable的扩展性更好。
VLAN概述 VLAN（虚拟局域网）是对连接到的第二层交换机端口的网络用户的逻辑分段，不受网络用户的物理位置限制而根据用户需求进行网络分段。一个VLAN可以在一个交换机或者跨交换机实现。VLAN可以根据网络用户的位置、作用、部门或者根据网络用户所使用的应用程序和协议来进行分组。基于交换机的虚拟局域网能够为局域网解决冲突域、广播域、带宽问题。 VLAN配置实验
13. 进程调度算法。(周转时间 = 程序结束时间 -- 开始服务时间、带权周转时间= 周转时间 / 要求服务时间)
操作系统： 1. 进程的有哪几种状态，状态转换图，及导致转换的事件。 2. 进程与线程的区别。 3. 进程通信的几种方式。 4. 线程同步几种方式。(一定要会写生产者、消费者问题，完全消化理解) 5. 线程的实现方式. (也就是用户线程与内核线程的区别) 6. 用户态和核心态的区别。 7. 用户栈和内核栈的区别。 8. 内存池、进程池、线程池。(c++程序员必须掌握) 9. 死锁的概念，导致死锁的原因. 10. 导致死锁的四个必要条件。 11. 处理死锁的四个方式。 12. 预防死锁的方法、避免死锁的方法。
HashMap和Hashtable都是用hash算法来决定其元素的存储，因此HashMap和Hashtable的hash表包含如下属性：
HashMap、Hashtable、ConcurrentHashMap的原理与区别
今天遇到一个需求,是把选择时间段转为分钟数提交上去的; 所以想手动写个数组一一映射,提交的时候遍历下匹配的值提交.
2、进程有自己的独立地址空间，每启动一个进程，系统就会为器分配地址空间，建立数据表来维护代码段、堆栈段和数据段；但是线程没有独立的地址空间，它使用相同的地址空间共享数据
简介： 1.后缀名为.frm的文件：这个文件主要是用来描述数据表结构和字段长度灯信息 2.后缀名为.ibd的文件：这个文件主要储存的是采用独立表储存模式时储存数据库的数据信息和索引信息； 3.后缀名为.MYD（MYData）的文件：从名字可以看出，这个是存储数据库数据信息的文件，主要是存储采用独立表储存模式时存储的数据信息； 4.后缀名为.MYI的文件：这个文件主要储存的是数据库的索引信息； 5.ibdata1文件:主要作用也是储存数据信息和索引信息
1. 加大max_length_for_sort_data参数的设置 在MySQL中，排序算法分为两种，一是只加载排序字段到内存，排序完成后再到表中取其他字段，二是加载所有需要的字段到内存，显然第二种节省了IO操作，所以更快 决定使用哪种算法是通过参数max_length_for_sort_data来决定的 当所有返回字段的最大长度小于这个参数值时，MySQL就会选择第二种算法，反之使用第一种。所以，如果有充足的内存让MySQL存放须要返回的非排序字段，就可以加大这个参数的值来让MySQL选择第二种排序算法
随着业务数量的增大，部分批量查询会导致数据库的慢查询（已经增加了索引），比如模糊搜索等，所以准备迁移到ElasticSearch 要求 平滑迁移，不影响用户使用 为了降低风险，接口会逐个切换 减少测试工作量 方案 数据同步方案 使用Flink SQL CDC迁移MYSQL数据到ES 业务升级方案 平行请求再对比: 这样的方式可以减少测试工作量，不需要测试肉眼对比查询结果是否一致 设置不同的工作模式，而且支持动态切换（结合配置中心） MYSQL: 只访问MYSQL, ES: 只访问ES FAST: 两
Hashtable、HashMap、TreeMap 都是最常见的一些 Map 实现，是以键值对的形式存储和操作数据的容器类型。
最上层是一个客户端和链接服务，主要完成一些类似于链接处理，授权认证，及相关的安全方案，服务器也会为安全接入的而每个客户端验证它所具有的操作权限
通常情况下 Windows 系统经常使用 SQL Server 数据库，但由于 SQL Server 属于收费产品需要您自行授权，也可购买 数据库 CDB 实例 。
本次大规模训练技术系列分享之 ZeRO，主要对微软 ZeRO Optimizer 的思路和实现进行介绍，全文包含以下四个部分：
简单是最好的策略。 数据服务公司如何构建数据仓库？我曾担任一家平台的实时计算工程师，该平台旨在允许用户搜索公司的业务数据、财务和法律详细信息。已采集300多个维度、3亿+实体信息。我和我的同事的职责是确保这些数据的实时更新，以便我们能够为我们的注册用户提供最新的信息。这就是我们数据仓库面向客户的功能。除此之外，它还需要支持我们内部营销和运营团队的临时查询和用户细分，这是随着我们业务的增长而出现的新需求。
select id,name from product limit 866613, 20
据 IDC 预测，到 2025 年，全球数据总量中将有超过 80% 的数据是非结构化数据，而向量数据库是处理非结构化数据的重要组件。回顾向量数据库的历史，2019 年，Zilliz 首次推出了 Milvus，提出了向量数据库的概念。2023 大语言模型（LLM）的爆火，将向量数据库正式从幕后被推到了台前，也因此赶上了发展的快速列车。
create procedure name(IN | OUT |INOUT str STRING) #定义存储过程名字
存储过程是一组为了完成特定功能的 SQL 语句集合。MySQL 5.0终于开始已经支持存储过程，它是数据库中最重要的功能，
在Java并发场景中，会涉及到各种各样的锁如公平锁，乐观锁，悲观锁等等，这篇文章介绍各种锁的分类：
作为一名常年CURD的程序员，一定非常熟悉这条查询语句吧。从jiuxiao_admin_log 表中查询 user_id=1000的数据。 然而我们只知道这样会返回出结果，却不知道里面的流程。相信这也是你点击进来的目的吧，让我们一起来拆解一下mysql中有哪些零件！
索引index：是帮助 Mysql 高效获取数据 的 有序的数据结构，在数据之外，数据库系统维护着的满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用(指向)数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引
1.2.1打开Navicat，点击连接。新建MySQL连接和oracle连接。详细过程例如以下图：
imgurl.org是xiaoz 2017年12月开始运营的一个图床网站，以下简称ImgURL，ImgURL运营期间经历了几次迁移，不过当时数据都还不多，没什么难度。随着时间推移数据量越来越多，至今图片数据已经超过100万张，截至2022.03.29已经达到1176457张图片。
两个月前制作一个项目，需要用到上位机实时显示波形的功能，说实话，在当时我的水平来看，用上位机进行串口的读写这样的功能没问题，但是一遇见画图之类的功能我就瞬间蛋疼了，于是我就上网搜索相关的源代码，很幸运，我搜到了xf_z1988的波形显示控件，当时我感觉如释重负，终于看到了胜利的曙光。同时他还写了一篇关于这个控件的功能介绍http://www.cnblogs.com/xf_z1988/archive/2010/05/11/CSharp_WinForm_Waveform.html
两个节点可以采用简单的一主一从模式，或者双主模式，并且放置于同一个VLAN中，在master节点发生故障后，利用keepalived/heartbeat的高可用机制实现快速切换到slave节点；
--upgrade=minimal：当MySQL Server指定--upgrade=minimal选项启动时，如果发现需要执行更新，则，在执行升级操作完成之后，可能会导致组复制无法启动，因为minimal选项在执行更新时，只会更新数据字典、information_schema、performance_schema，但不会更新组复制内部所依赖的系统表（--upgrade选项在MySQL 8.0.16版本引入，之后，升级操作将不再需要单独使用mysql_upgrade工具，默认情况下--upgrade选项值为AUTO，表示自动判断是否需要执行完整的更新操作）。
图片储存数据演变史文本文件文本文件是创建在计算机本地目录下的，它可以用来存储我们自己的数据，但是文本文件局限性非常大，包括存储路径、存储内容的格式，都只能在本地计算机中使用，无法跨计算机使用，是第一阶段储存数据的方式软件开发目录规范软件开发目录规范帮助程序员统一了软件开发过程中数据存储的路径，但是任然存在问题，例如不方便实现跨计算机使用，同时储存数据的格式也没有进行统一数据库数据库的出现，解决了程序存储数据路径的统一，同时也规范了数据存储的格式，相比较来说数据库就相当于在线的文档，可以同时很多人进行访问并且
前言：当业务数据达到一定量级(比如：mysql单表记录量>1千万)后，通常会考虑“分库分表”将数据分散到不同的库或表中，这样可以大大提高读/写性能。但是问题来了，对于 select * from table limit offset , pagesize 这种分页方式，原来一条语句就可以简单搞定的事情会变得很复杂，本文将与大家一起探讨分库分表后”分页”面临的新问题。
1.MySQL悲观锁 悲观锁：顾名思义，对待过来的请求持比较悲观的态度，在处理请求的整个过程中，将数据锁定，不允许其他进程/线程 修改
information_schema 数据库是为了方便管理，它是存储数据库元信息的库,也就是储存了当前数据库下所有的数据库名、表名、字段名等信息
我们日常开发中，经常会经过长时间迭代后应用变的越来越大，启动也会随之变慢，那么有什么解决办法吗？我们先看下应用启动的时间。
为了让一个复制组正常使用消息分段功能，所有组成员必须运行MySQL 8.0.16或以上版本，并且组使用的组复制通信协议版本必须支持消息分段。可以使用group_replication_get_communication_protocol() UDF检查组使用的通信协议版本是多少，UDF 返回版本号字符串代表了组支持的最老的MySQL Server版本。MySQL 5.7.14的版本支持压缩消息，MySQL 8.0.16的版本支持消息分段。如果所有组成员都运行在MySQL 8.0.16以上版本，并且组中不需要运行更低版本的组成员，则可以使用group_replication_set_communication_protocol UDF()来设置通信协议版本为MySQL 8.0.16及其以上，这样就能够确保消息分段功能在组中所有成员上正常运行。有关更多信息，请参见"4.1.4. 设置组的通信协议版本”。
稀疏索引的创建过程包括将集合中的元素分段，并给每个分段中的最小元素创建索引。在搜索时，先定位到第一个大于搜索值的索引的前一个索引，然后从该索引所在的分段中从前向后顺序遍历，直到找到该搜索值的元素或第一个大于该搜索值的元素。
（五）进阶技术 16. 分段维度 本篇说明分段维度的实现技术。分段维度包含连续值的分段。例如，年度销售订单分段维度可能包含有叫做“低”、“中”、“高”的三档；各档定义分别为0.01到15000、15000.01到30000.00、30000.01到99999999.99。如果一个客户的年度销售订单金额为10000，则被归为“低”档。 分段维度可以存储多个分段集合。例如，可能有一个用于促销分析的分段集合，另一个用于市场细分，可能还有一个用于销售区域计划。分段一般由用户定义，而且很少能从交易源数据直接获得。本篇要使用（五）进阶技术 10. 多重星型模式的开发经验实现分段维度。 年度销售订单星型模式 本节说明如何实现一个年度订单分段维度。你需要两个新的星型模式，如图（五）- 16-1所示。星型模式的事实表使用（关联到）已有的customer_dim和一个新的year_dim表。年维度是日期维度的子集。annual_customer_segment_fact是唯一用到annual_order_segment_dim表的表。annual_order_segement_dim是分段维度。
对比传统关系型数据库，NoSQL有着更为复杂的分类——键值、面向文档、列存储以及图数据库。这里就带你一览NoSQL各种类型的适用场景及一些知名公司的方案选择。 在过去几年，关系型数据库一直是数据持久化的唯一选择，数据工作者考虑的也只是在这些传统数据库中做筛选，比如SQL Server、Oracle或者是MySQL。甚至是做一些默认的选择，比如使用.NET的一般会选择SQL Server；使用Java的可能会偏向Oracle，Ruby是MySQL，Python则是PostgreSQL或MySQL等等。 原因很
首先确定一点，存储引擎的概念是MySQL里面才有的，不是所有的关系型数据库都有存储引擎这个概念，后面我们还会说，但是现在要确定这一点。
前言： 众所周知，ONOS是一款面向运营商的开源SDN网络操作系统，主要面向服务提供商和企业骨干网等重要的生产环境。为了满足对可靠性、灵活度的需求，ONOS采取了分布式而非集中式的控制。本文就对ONO
摘要：对比传统关系型数据库，NoSQL有着更为复杂的分类——键值、面向文档、列存储、图数据库。这里就带你一览NoSQL各种类型的适用场景及一些知名公司的方案选择。
相信大家对PotPlayer并不陌生，因为视频拓展功能及兼容性十分突出，被很多技术大佬推荐，尤其是它可以导入直播源，几行网址就能让播放器秒变直播软件。该软件是为数不多的免费无广告，还长期维护的良心播放器。
MySQL存储函数（自定义函数），函数一般用于计算和返回一个值，可以将经常需要使用的计算或功能写成一个函数。
提到数据库索引，大家肯定很熟悉，在日常工作中经常会接触到。这几天看了不少相关文章、书籍和课程。决定自己总结一篇文章，虽然我写的这篇文章肯定不如网上各路大神的好文，但是自己总结一遍总归记得更牢固。这应该也是一种好的学习习惯，别人写的字再漂亮都是别人的，自己写的字就算再潦草起码自己也能认识吧 。
1、关系型数据库 关系型数据库：关系型数据库的官方解释比较难理解，其实简单点来讲，关系型数据库就是以行和列的形式储存数据的组织结构，这里体现为二维结构的表，而且多个表之间可能会存在一些关系。
本文为《数据密集型应用系统设计》的读书笔记第一部分第三章的笔记整理，也是个人认为的这本书第一部分最重要的内容。本文将会针对目前数据库系统两个主要阵营进行展开，分别是采用日志型存储结构高速读写的LSM-Tree和面向OLTP的事务数据库BTree两种数据结构对比。
MySQL对于IN做了相应的优化，即将IN中的常量全部存储在一个数组里面，而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多，产生的消耗也是比较大的。再例如：select id from table_name where num in(1,2,3) 对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了；再或者使用连接来替换。
MySQL对于IN做了相应的优化，即将IN中的常量全部存储在一个数组里面，而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多，产生的消耗也是比较大的。再例如：select id from t where num in(1,2,3) 对于连续的数值，能用between就不要用in了；再或者使用连接来替换。
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