前言 有时候忘记了mysql的密码，用navicate能连接上这个时候如果想要知道连接的密码是什么应该怎么做呢，本小节来做个梳理 导出连接 打开Navicat,点击文件->导出连接，在弹出的导出连接对话框中选中需要的连接...，下方选择导出密码； 打开文件： 可以看到这里是一个加密的串，接下来需要来对这个串进行解密 工具地址 需要在以下的链接页面上运行如下脚本： 工具地址： https://tool.lu/coderunner...\n"; 将上面获取到的那一串码替换调第二行这运行即可找回密码
一、准备活动 PHP Data Object 数据库访问抽象层 统一各种数据库访问接口 ---- 1.查看PHP的配置信息 调用一个函数即可输出一个界面。默认PDO是支持MySQL的 <?...php phpinfo(); 如果不支持，在php.ini中打开选项即可 ---- 2.连接数据库 2.1：方式1 写死在代码里 |-- --------------- $dsn = 'mysql:...数据表使用此文中的pic表：MySQL指南之SQL语句基础 try { $dsn = 'mysql:host=localhost;dbname=datatype';//数据源 $user...---+--------------------------------------+------------+----------+-----------+------------+ 关于错误信息的获取...""; echo ""; } } 其中fetch可以传入参数，来控制结果的形式，下面举几个小例子 ---- 6.获取数据库连接属性 $attr_arr
云开发是云原生一体化开发环境和工具平台，提供高可用、自动弹性扩缩的后端云服务，可用于云端一体化开发多种端应用
一、准备活动 PHP Data Object 数据库访问抽象层 统一各种数据库访问接口 1.查看PHP的配置信息 调用一个函数即可输出一个界面。默认PDO是支持MySQL的 <?...php phpinfo(); 如果不支持，在php.ini中打开选项即可 2.连接数据库 2.1：方式1 写死在代码里 |-- --------------- $dsn = 'mysql:host...数据表使用此文中的pic表：MySQL指南之SQL语句基础 try { $dsn = 'mysql:host=localhost;dbname=datatype';//数据源 $user...---+--------------------------------------+------------+----------+-----------+------------+ 关于错误信息的获取...""; echo ""; } } 其中fetch可以传入参数，来控制结果的形式，下面举几个小例子 6.获取数据库连接属性 $attr_arr =
二、基于协同过滤的推荐 基于协同过滤的推荐通过收集用户过去的行为以获得其对物品的显示或隐式信息，根据用户对物品的偏好，发现物品或者用户的相关性，然后基于这些关联性进行推荐。...协同过滤分类见图2。 ? 图2. 协同过滤分类 Memory-based推荐方法通过执行最近邻搜索，把每一个Item或者User看成一个向量，计算其他所有Item或者User与它的相似度。...R矩阵分解成为U与V两个矩阵后，评分矩阵R中missing的值就可以通过U矩阵中的某列和V矩阵的某行相乘得到。...协同过滤中主要存在如下两个问题：稀疏性与冷启动问题。...结合aSDAE与矩阵分解模型，我们提出了一种混合协同过滤模型，见图9所示。
元数据过滤和矢量相似性搜索这两个步骤提高了搜索结果的准确性和相关性。最近，我们在 Neo4j 中引入了基于节点属性的 LangChain 元数据过滤支持。...Neo4j 投资的公司是否有负面新闻？ 对于为现代汽车供货的公司来说，是否有与供应链问题有关的值得注意的新闻？通过所有这些示例问题，您可以使用基于结构图的元数据过滤器大大缩小相关文档子集的范围。...在这篇博文中，我将向大家展示如何使用 LangChain 结合 OpenAI 函数调用代理实现基于图的元数据过滤。代码可在 GitHub[2] 上获取。 1....另一方面，如果没有识别出特定的主题，我们只需返回最新的几篇文章，完全避免矢量相似性搜索。现在，我们必须将 Cypher 语句组合在一起，用它从数据库中获取信息。...该主题被用作矢量相似性搜索的输入，使我们能够进一步完善检索过程。 5. 总结 在这篇博文中，我们实施了基于图的元数据过滤器示例，从而提高了矢量搜索的准确性。
随机获取数据的业务场景,想必大家都有遇到过,今天我们分析一下如何正确的显示随机消息. mysql> CREATE TABLE `words` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT...上图我们发现sort_buffer中的位置信息，是个什么概念呢，而Mysql是如何定位一行数据的呢, 首先我们知道mysql中有以下规则 对于有主键的innodb表来说，rowid就是我们的主键 对于没有主键的...而优先级算法，可以精准的获取最小的三个word 从临时表中获取前三行，组成一个最大堆 然后拿下一行数据，和最大堆的R比较，大于R，则丢弃，小于R，则替换 重复2的步骤，直到把10000行数据循环完成...select * from t where id >= @X limit 1; 虽然上面可以获取一个数，但是他并不是一个随机数，因为如何表中的id可能存在空洞，导致每一行的获取概率并不一样，如id=1,2,4,5...现在如果要获取三个随机数，根据随机算法2的思路 获取整张表的总行数C 根据同样的共识获取Y1,Y2,Y3 再执行limit Y,1.获取三个随机数 对应的sql语句如下 mysql> select
今天就总结一些常用的query sql，方便应付各种 asking. 1 统计用户表中的字段，（被问及一个表有多少字段，应对有没有变态的字段类型或长度，那个有唯一主键等等） SELECT INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS.TABLE_SCHEMA...INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS.TABLE_SCHEMA not in ('information_schema','mysql...','sys','performance_schema'); 2 查看用户的数据库中是否有外键的使用 SELECT INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE.TABLE_NAME...desc limit 10 查看系统中从未使用过的索引 select * from sys.schema_unused_indexes; 11 查看系统中冗余的索引 select table_schema...sys.schema_auto_increment_columns limit 10; 17 查看当前的数据库中是否有全表扫描的语句，并反映相关没有使用索引的具体情况 select query,
66971, 67197, 67198, 67304, 74124) and is_delete = 0 order by id desc limit 50 ; 虽然mysql
方法1：select max(id) from tablename 方法2：select last_insert_id(); 在MySQL中，使用auto_increment类型的id字段作为表的主键，...并用它作为其他表的外键，形成“主从表结构”，这是数据库设计中 常见的用法。...但是在具体生成id的时候，我们的操作顺序一般是：先在主表中插入记录，然后获得自动生成的id，以它为基础插入从表的记录。这里面有个困 难，就是插入主表记录后，如何获得它对应的id。...下面通过实验说明： 1、在连接1中向A表插入一条记录，A表包含一个auto_increment类型的字段。 2、在连接2中向A表再插入一条记录。 ...3、结果：在连接1中执行select LAST_INSERT_ID()得到的结果和连接2中执行select LAST_INSERT_ID()的结果是不同的；而在两个连接中执行select max(id)
最近公司有个需求需要从MySQL获取数据，然后在页面上无线循环的翻页展示。主要就是一直点击一个按钮，然后数据从最开始循环到末尾，如果末尾的数据不够了，那么从数据的最开始取几条补充上来。 ...其实，这个功能可以通过JQ实现，也可以通过PHP + MYSQL实现，只不过JQ比较方便而且效率更高罢了。 每次显示10条数据。...id,name from mytable limit 0,10)) as test limit 0,10"; return $this->query($sql); } 上述sql语句通过mysql...public function getCount(){//获取数据的条数 $sql="select count(id) as t from mytable"; return $this->query...($sql); } 下一步在控制器中获取数据，并给ajax提供数据接口。
前几天和一个搞JAVA的朋友聊天，无意中聊到了分布式事务，他们公司的是通过TCC来实现分布式事务的，具体什么是TCC，会在下面的文章中介绍；本文主要介绍MYSQL中基于XA实现的分布式事务； 一、分布式事务...XA事务语允许不同数据库之间的分布式事务，如一台服务器是MySQL数据库的，另一台是Oracle数据库的，又可能还有一台服务器是SQL Server数据库的，只要参与在全局事务中的每个节点都支持XA事务...现如今实现基于两阶段提交的分布式事务也没那么困难了，如果使用java，那么可以使用开源软件atomikos(http://www.atomikos.com/)或者TCC开源的框架来快速实现。...二、MySQL分布式事务操作 1、XA事务语法 # 在mysql实例中开启一个XA事务,指定一个全局唯一标识； mysql> XA START 'any_unique_id'; # XA事务的操作结束...5.7对于分布式事务的支持变得完美了，因而又多了一个升级到MySQL 5.7版本的理由，所以生产环境中建议使用5.7版本吧！！！
五、MySQL 中基于 XA 实现的分布式事务 5.1 XA协议 首先我们来简要看下分布式事务处理的XA规范 图片 可知XA规范中分布式事务有AP，RM，TM组成： 其中应用程序(Application...，MySQL 5.0或者更新版本开始支持XA事务，从下图可知MySQL中只有InnoDB引擎支持XA协议： 图片 Mysql中存在两种XA事务，一种是内部XA事务主要用来协调存储引擎和二进制日志，一种是外部事务可以参与到外部分布式事务中...在MySQL数据库分布式事务中，MySQL是XA事务过程中的资源管理器（RM）存在的，TM是连接MySQL服务器的客户端。...MySQL数据库是作为RM存在的，在分布式事务中一般会涉及到至少两个RM，所以我们说的MySQL支持XA协议是说mysql作为RM来说的，也就是说MySQL实现了XA协议中RM应该具有的功能；需要注意的是...characterEncoding=utf-8"; public static void main(String[] args) { try{ //从不同的数据库中获取到数据库的数据连接
五、MySQL 中基于 XA 实现的分布式事务 5.1 XA协议 首先我们来简要看下分布式事务处理的XA规范 ?...5.2 MySQL中XA实现 MYSQL的数据库存储引擎InnoDB的事务特性能够保证在存储引擎级别实现ACID，而分布式事务让存储引擎级别的事务扩展到数据库层面，甚至扩展到多个数据库之间，这是通过两阶段提交协议来实现的...image.png Mysql中存在两种XA事务，一种是内部XA事务主要用来协调存储引擎和二进制日志，一种是外部事务可以参与到外部分布式事务中（比如多个数据库实现的分布式事务），本节我们主要讨论外部事务...在MySQL数据库分布式事务中，MySQL是XA事务过程中的资源管理器（RM）存在的，TM是连接MySQL服务器的客户端。...MySQL数据库是作为RM存在的，在分布式事务中一般会涉及到至少两个RM，所以我们说的MySQL支持XA协议是说mysql作为RM来说的，也就是说MySQL实现了XA协议中RM应该具有的功能；需要注意的是
sys_user 20181123171951945.png 方法1：最简单,且字段全部相同，排除其他字段不同； 先对表按照时间desc排序，在查询该层使用group by 语句，它会按照分组将你排过序的数据的第一条取出来...( select * from sys_user order by create_date desc) a group by a.name 方法2：使用not exists,该方法通过相同名字的不同创建的时间进行比较...exists (select * from sys_user b where a.name = b.name and a.create_date < create_date ) 方法3：使用内关联的方式...select * from sys_user a inner join ( -- 先查询出最后一条数据的时间 select id,name, MAX(create_date
二、基于协同过滤的推荐 基于协同过滤的推荐通过收集用户过去的行为以获得其对物品的显示或隐式信息，根据用户对物品的偏好，发现物品或者用户的相关性，然后基于这些关联性进行推荐。...协同过滤分类见图2。 图2. 协同过滤分类 Memory-based推荐方法通过执行最近邻搜索，把每一个Item或者User看成一个向量，计算其他所有Item或者User与它的相似度。...R矩阵分解成为U与V两个矩阵后，评分矩阵R中missing的值就可以通过U矩阵中的某列和V矩阵的某行相乘得到。...协同过滤中主要存在如下两个问题：稀疏性与冷启动问题。...结合aSDAE与矩阵分解模型，我们提出了一种混合协同过滤模型，见图9所示。
Redis有着更为复杂的数据结构并且提供对他们的原子性操作，这是一个不同于其他数据库的进化路径。Redis的数据类型都是基于基本数据结构的同时对程序员透明，无需进行额外的抽象。...2、惰性删除:放任键过期不管，但是每次从键空间中获取键时，都检查取得的键是否过期，如果过期的话，就删除该键;如果没有过期，就返回该键。...换句话说，Redis的存储极限是系统中的可用内存值。 35、MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据？...所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“userscores”，我们只需要像下面一样执行即可：当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。...我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统！
背景 mysql经常会用到group By来进行分组查询，但也经常会遇到一个问题，就是当有where条件时，被where条件过滤的数据不显示了。...例如我有一组数据： 我想查询创建时间大于某一范围的spu的分组下的sku的数量 正常的sql查出的话，假如不存在相关记录 SELECT product_id , count( *) count FROM...create_time >= #{param} AND product_id in (1,2,3,4,5) GROUP BY product_id 结果查不到任何记录 即使没有数据，也想让count显示出0而不是空的效果...因此，我们想实现，即使没有数据，也想让count显示出0而不是空的效果； 解决方案：构建一个包含所有productId的结果集；然后和我们本来的sql进行左外连接，在最外层利用ifnull函数 sql...product_id in (1,2,3,4,5) GROUP BY product_id ) AS b ON a.product_id = b.product_id 本篇文章如有帮助到您，请给「翎野君」点个赞，感谢您的支持
布隆过滤器的引入 在上篇教程中，学院君给大家介绍了 UV 统计功能的实现思路，如果访问量较小，使用 SET 即可，如果访问量很大，可以使用 HyperLogLog 来降低存储空间和优化性能。...，从爬虫列表中去除已爬取页面等场景，则无法基于 HyperLogLog 实现。...每个布隆过滤器对应到 Redis 底层的数据结构就是一个大型的位数组和一系列的无偏哈希函数（所谓无偏就是能够把元素的哈希值算得比较均匀）： 向布隆过滤器中添加键值对时，会使用这一系列哈希函数分别对键名进行哈希运算...向布隆过滤器查询指定键名是否存在时，和 bf.add 一样，也会把哈希后的索引位置都算出来，看看位数组中这几个索引位的值是否都为 1，只要有一个位为 0，则说明布隆过滤器中这个键名不存在。...布隆过滤器在爬虫系统中的应用 通过上面的分析，我们可以得出这个结论：布隆过滤器判断不存在的元素一定不存在，而布隆过滤器判断存在的元素则不一定存在（概率很低，误差默认小于 1%）。
做法一般是将系统按重要程度进行分级，0级系统要尽量减少对1级系统的依赖，防止重要系统被不重要系统拖垮，在极端情况下可以把不重要系统降级，防止拖垮重要系统。...比如哪些商品可能更热门，历史成交记录也可以找出来 动态热点数据是不能被提前预测的，在系统运行中临时产生的热点数据，比如卖家突然做了广告，导致某个商品变得火热 发现热点数据 静态热点数据可以通过筛选，将可能热卖的商品提前进行预热处理...隔离： 业务隔离：秒杀作为一种活动，参与活动的商品就是已知热点，提前做好预热 系统隔离：通过分组部署，与其他普通业务隔离开来 数据隔离：秒杀所调用数据大部分都是热点数据，启用单独的cache和mysql...除了消息队列，类似的排队操作还有： 线程池加锁等待 先进先出等内存排队算法的实现方式 把请求序列化到文件，然后顺序读文件(例如mysql的binlog同步机制)来恢复请求 分层过滤 答题是一种限制手段，...分层过滤的思路是用一种漏斗式的设计，来分层过滤掉一些无效请求： 大部分数据和流量在用户浏览器或CDN上获取，这一层可以拦截大部分数据的读取 第二层前台系统获取数据尽量走cache(包括强一致性的数据)
（1）温度——年均气温（最适温度14.2—14.8℃） （2）湿度——年均湿度（最适湿度80.75-81.20%） （3）坡度——＜20° （4）海拔——＜1300m 一、插值分析 利用气象网站获取的安顺市平坝区气象站及周边气象站点数据...图1 气象站点数据示意图 图1 平坝区温度空间分布图 图2 平坝区湿度空间分布图 注*：在使用克里金插值法时，需要将数据的字段属性改为双精度。...建议气象站点的数据比研究区范围大，使得插值法获取的字段属性更合理。 二、坡度提取 利用空间分析中表面分析工具，基于DEM提取坡度（图3）。...图4 温度和湿度分级参数示意图 图5 坡度分级参数示意图 图6 海拔分级参数示意图 四、叠加分析 通过上述基础数据的整理和处理，将处理后所得的数据通过ArcGIS地图代数中的栅格计算器通过加权叠加得到...图7 加权叠加示意图 依据题意和重分类之后数据的字段属性可知，最终所需的最佳适宜区即为“温度分级、湿度分级、海拔分级和坡度分级”图层中Value=2所有栅格，经过加权叠加后Value=8即为最佳适宜区（
洞察 腾讯核心技术
剖析业界实践案例
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
实时音视频
