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TiFS 数据,为什么不能文件?

本篇文章作者为龙姐姐说都队李晨曦,他们团队在本次 Hackathon 比赛中构建了一个基于 TiKV 分布式 POSIX 文件系统 TiFS,继承了 TiKV 强大分区容错和严格一致性特性,为...但转念一想,如果把文件系统数据也进 TiKV,不就能做到文件系统容灾了吗?...于是我们花了几天写出了 TiFS 雏形 —— 一个充满 bug 经常死锁 POSIX 文件系统,但令人兴奋是这个想法确实可行。 雏形出来后,我们需要考虑更多问题。...TiFS 和 TiKV 逻辑耗时造成了固有延迟,过高固有延迟会造成小文件读写体验很糟糕,但具体优化思路还需要进一步 perf。...目前 TiKV 要支持 EC 冗余还比较困难,后面 TiFS 会尝试支持 EC 冗余对象存储来文件块以降低存储成本,但近期工作还是集中在正确性验证和性能调优。

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mysql一张表到底多少数据?

前言 程序员平时和mysql打交道一定不少,可以说每天都有接触到,但是mysql一张表到底多少数据呢?计算根据是什么呢?...接下来咱们逐一探讨 知识准备 数据页 在操作系统中,我们知道为了跟磁盘交互,内存也是分页,一页大小4KB。同样MySQL中为了提高吞吐率,数据也是分页,不过MySQL数据页大小是16KB。...,知道它默认是16kb就行了,也就是说一个节点数据大小是16kb 索引结构(innodb) mysql索引结构咱们应该都知道,是如下b+树结构 ?...了解了节点概念和每个节点大小为16kb之后,咱们计算mysql存储多少数据就容易很多了 具体计算方法 根节点计算 首先咱们只看根节点 比如我们设置数据类型是bigint,大小为8b ?...,是直接包含整条mysql数据,如果字段非常多的话数据所占空间是不小,我们这里以1kb计算,所以在第三层,每个节点为16kb,那么每个节点是可以放16个数据,所以最终mysql可以存储总数据为

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客户应该怎么找到合适进销

1、企业高层应该正确认识管理进销软件风险与效益   企业领导层在决定使用进销软件时候,大多数对于它所能产生效益并没有很明确概念,甚至觉得只要将软件买回来,使用上一段时间就会有效果。...进销管理软件应用,需要各部门协助沟通,同时由于操作不当或软件系统本身原因,有可能会发生系统崩溃,数据丢失等情况(当然了我们基于SaaS版本进销就算是数据删除也可以给您恢复过来,这里说是的传统进销软件...2、选购管理进销软件应该适合当下企业现状    中小企业处于发展阶段,在进销软件选型时候,往往会考虑软件是否能够适应企业往后发展需求,其实软件选型当中,更重要是匹配当下企业现状。...3、注意管理进销软件培训和保存数据   虽然中小企业进销软件智能化给我们带来了极大便利,但是作为为人服务软件,进销是需要在合理操作下执行。...如果在实施管理进销注意以上三点,那么企业实施管理进销项目之后成功机率就会大大提高。

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美团面试官:mysql一张表到底多少数据?

前言 程序员平时和mysql打交道一定不少,可以说每天都有接触到,但是mysql一张表到底多少数据呢?计算根据是什么呢?...接下来咱们逐一探讨,除了小编总结面试题以外,小编还整理了一份MySQL实战学习笔记,分享给正在阅读小伙伴们。...知识准备 数据页 在操作系统中,我们知道为了跟磁盘交互,内存也是分页,一页大小4KB。同样MySQL中为了提高吞吐率,数据也是分页,不过MySQL数据页大小是16KB。...了解了节点概念和每个节点大小为16kb之后,咱们计算mysql存储多少数据就容易很多了 具体计算方法 根节点计算 首先咱们只看根节点 比如我们设置数据类型是bigint,大小为8b [1612869840279...,是直接包含整条mysql数据,如果字段非常多的话数据所占空间是不小,我们这里以1kb计算,所以在第三层,每个节点为16kb,那么每个节点是可以放16个数据,所以最终mysql可以存储总数据为

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Java List字符串对象吗?

背景 今天在写代码时,想到一个有趣面试题,ListString对象吗? 粗看好像问了一个Java语法相关知识点,其实我想考是你对Java泛型理解。...回答不能,那么可以说对Java泛型几乎是没有理解,而仅仅回答,也是远远不够。 一、怎么? 首先来讲讲怎么,话不多说,直接上代码,也不复杂大家都能看懂。...当然这里需要提一点,直接通过add方法来添加"String"字符串对象,显然是不可行。 或许回答不能,这个结论应该从这里来,市面上idea在编写时也都会报错。 二、为什么?...关键点来了,我所期望是面试者提出泛型擦除,与Java泛型只在编译期生效。 简单整个笔试可能出现题,或许又能加深你对它印象。...显然也不是,方法重载不考虑返回值。 三、泛型存在意义? 紧接着,又一个关键点来了,既然有擦除那么泛型存在意义是? 1、泛型避免了代码在运行时才发现问题,例如上章节例子。

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3层高BTREE+ 多少条数据

导读使用mysql时候总是会避免大表, 因为大表读写慢, 慢原因就是树太高了....一般三层高就比较合适(太矮了数据有限.)那么3层高能多少数据呢.通过之前文章我们知道了ibd数据文件物理格式....使用4字节记录计算非叶子节点记录行数:38+56+8 + no_leaf_rows*(var_length + 5 + index_l + 6 + 7 + page_no + page_dir...+ page_dir)/rate = page_size计算方式一样, 只是把page_no换成真实数据(记得去掉索引, 因为前面包含了索引)leaf_rows = 37 也就是叶子节点, 每页...37条数据算下来3层高能 29503629 条数据如果每行是100字节的话, 9357138条数据如果是4层高(含叶子节点), 1091634273条数据.

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Nginx+lua+mysql实时日志

刚开始时候看了Nginx和mysql连接模块。比如说nginx-mysql-module,可以连接mysql。...mysql访问阶段属于内容生成阶段,所以代理运行时间和状态,mysql都无法获取到。因此,这种通过nginx直连mysql方式无法达到我们要求。...Mysql 访问权限问题 不但访问MysqlMysql用户需要有操作对应数据库权限,还需要调用Mysql命令用户具有访问mysql权限。...Mysql客户端显示数据编码,连接Mysql编码(即数据存入mysql时,数据编码),Mysql存储用编码(字段,表,数据库三种格式可能不同)。...不管Mysql存储用编码是什么,只要Mysql客户端显示数据编码和连接Mysql编码相同,数据就能通过mysql客户端正确显示。

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Elasticsearch 数值类型也String 类型,有点意思~

一、前言| 最近经常遇到遇到某个客户问数值类型字段也字符串,或者说已经将字段类型设置成了float,但是实际存储仍然是字符串,该如何解决,今天花点时间我们来梳理整个流程。...那么这也是本节要关注内容,也是前面客户需要解决问题: 三、问题原因 用户在存储字符串形式数字,无论是那种数字类型,都能默认识别并存储,那么最终客户在终端搜索时候会出现很多返回结果数量不一致问题...我们看一下官网,翻译如下: 数据并不总是干净。根据它生成方式,一个数字可能在JSON体中呈现为一个真正JSON数字,例如。5,但它也可能呈现为一个字符串,例如。“5”。...那么对于存量索引数据,如何实现平滑更改呢。没错,大家想到是reindex.再造索引。还是以本文前面报错索引为列,如何实现字符串类型float转换为纯float数字类型。...七、总结 本文从一个实际生产案列出发,分析剖解解决了一个字段精确值问题,以及平滑解决存量索引字段类型转换问题,因该方法比较经典,特梳理整理了一下,希望帮到有需求的人们。

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小数据集也大有作为:特征工程妙用

实际上,大型数据集通常被认为是训练强大且准确 AI 模型支柱。但是,当手头数据集相对较小时该怎么办呢?在本文中,我们将探讨特征工程在克服小数据集局限性方面所起到关键性作用。...每个实验重复十次以减少随机变量干扰。代码如下所示: CNN获得了 99.2% 测试准确率,这对于最先进模型来说是意料之中。但是,这个指标是针对这些训练成功实验运行获得。...我所说“成功”是指在训练数据集上准确率超过 60%。在这个例子中,CNN权重初始化对于训练来说是成败关键,有时会出现CNN权重初始化随机性不好而出现问题情况。训练成功率为70%。...因此,我们可以使用傅里叶变换来检查每个频率在形成信号中重要性。这样数据表示可以足够简化任务,使得小数据集就足够了。...输入向量中特征越多,过拟合风险就越高,特别是在小数据集中。每个不必要特征都引入了随机波动风险,使机器学习模型认为这可能是重要模式。

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Java整型List字符串对象吗?

背景 今天在写代码时,想到一个有趣面试题,如题List能够String对象吗? 粗看好像问了一个Java语法相关知识点,其实我想考是你对Java泛型理解。...回答不能那么可以说对Java泛型几乎是没有理解,而仅仅回答,也是远远不够。 一、怎么? 首先来讲讲怎么,话不多说,直接上代码,也不复杂大家都能看懂。...当然这里需要提一点,直接通过add方法来添加"String"字符串对象,显然是不可行。 或许回答不能,这个结论应该从这里来,市面上idea在编写时也都会报错。 二、为什么?...关键点来了,我所期望是面试者提出泛型擦除,与Java泛型只在编译期生效。 简单整个笔试可能出现题,或许又能加深你对它印象。...显然也不是,方法重载不考虑返回值。 三、泛型存在意义? 紧接着,又一个关键点来了,既然有擦除那么泛型存在意义是? 1、泛型避免了代码在运行时才发现问题,例如上章节例子。

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MySQL怎么文本不乱码?

导读 MySQL里怎么存储那些看起来会乱码字符? 我在“UTF8字符集表怎么直接转UTF8MB4”一文中介绍了如何把表字符集由UTF8直接转换成UTF8MB4几种方法。...其中,MySQL字符集设置比较让人头大,涉及到字符集有好几个: character_set_server,server端默认字符集; character_set_database,database...MySQL采用UTF8MB4字符集时,存储文本实际消耗字节数是由文本内容字节数决定,并非总是需要4字节,列举几种情况: 输入字符集任意,且存储ASCII字符时,每个字符需要1byte; 输入字符集是...UNICODE字符集,它也是2bytes,也囊括ASCII字符,但即便是ASCII字符也需要消耗2bytes,存在一定浪费,而用UTF8存储ASCII字符时,实际只需要1byte,更为节省存储空间;...参考及延伸阅读 UTF8字符集表怎么直接转UTF8MB4 FAQ系列 - 调用存储过程时报错 Illegal mix of collations 听说JOIN列类型一定要一样 https://dev.mysql.com

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MySQL 怎么文本不乱码?

导读 MySQL里怎么存储那些看起来会乱码字符?...如果是通过WEB接口存储数据,则建议在browser端、server端全都采用UTF8字符集,MySQL Server端采用UTF8/UTF8MB4均可(针对大多数文本,其实UTF8字符集就足够存储了...其中,MySQL字符集设置比较让人头大,涉及到字符集有好几个: character_set_server,server端默认字符集; character_set_database,database...MySQL采用UTF8MB4字符集时,存储文本实际消耗字节数是由文本内容字节数决定,并非总是需要4字节,列举几种情况: 输入字符集任意,且存储ASCII字符时,每个字符需要1byte; 输入字符集是...UNICODE字符集,它也是2bytes,也囊括ASCII字符,但即便是ASCII字符也需要消耗2bytes,存在一定浪费,而用UTF8存储ASCII字符时,实际只需要1byte,更为节省存储空间;

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mysql小数格式化正确方法

用到小数格式化,mysql了解很肤浅,只会简单sql语句,于是百度,发现大家都是转载同一个文章,好无语。 而且,结果验证还是不正确,查了官方api,终于写出来了。...另外,还是保存下百度几个方法: SELECT FORMAT(12562.6655,2); 结果:12,562.67 查看文档:Formats the number X to a format like...If D is 0, the result has no decimal point or fractional part.整数部分超过三位时候以逗号分割,并且返回结果是string类型。  ...代码如下: mysql> SELECT FORMAT(12332.123456, 4); -> '12,332.1235' mysql> SELECT FORMAT(12332.1,4); -...> '12,332.1000' mysql> SELECT FORMAT(12332.2,0); -> '12,332' 没有达到预期结果,想要结果不要以逗号分隔, 代码如下: select

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进销软件跟企业带来多大利益?

还没有使用进销软件小伙伴和使用中企业小伙伴们,今天给大家说一下使用进销软件能给企业带来多大作用呢? 1.让产品库存统计更加实时、准确。 2.轻松录入数据,放心等待结果。...3.进销软件另一个应用目的在于让仓库库存统计更有效率,通过日常货品进货单据和货品出货单据录入。...4.软件将对不同货品核算各自库存数量,并以实时仓库形式,为用户展现货品库存数量,对于低库存数量货品,软件将进行提示和报警,比起到实际仓库中进行一件一件地货品清点,进销软件库存管理科学而方便...除了录入简单基础数据以外,别的什么都不用做,放心等待报表结果,这就是进销软件应该具有的使用效果。 6.为企业大大减少了管理上时间。 7.让日常工作分工更加清晰和科学。...8.采用SaaS版进销,可以让销售人员,采购人员,财务人员,仓管人员等多种角色都参与到软件管理。

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独家 | 小数据集也大有作为:特征工程妙用

作者:Krzysztof Pałczyński翻译:王闯(Chuck)校对:zrx 本文约1800字,建议阅读8分钟本文介绍了如何在小数据集上应用特征工程来提高机器学习模型性能。...实际上,大型数据集通常被认为是训练强大且准确 AI 模型支柱。但是,当手头数据集相对较小时该怎么办呢?在本文中,我们将探讨特征工程在克服小数据集局限性方面所起到关键性作用。...因此,我们可以使用傅里叶变换来检查每个频率在形成信号中重要性。这样数据表示可以足够简化任务,使得小数据集就足够了。...输入向量中特征越多,过拟合风险就越高,特别是在小数据集中。每个不必要特征都引入了随机波动风险,使机器学习模型认为这可能是重要模式。...你得到:定期翻译培训提高志愿者翻译水平,提高对于数据科学前沿认知,海外朋友可以和国内技术应用发展保持联系,THU数据派产学研背景为志愿者带来好发展机遇。

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