—————-加入新公司后，基本上是一键式打包脚本，对于GCC基本上快忘了，重新拾起。
本文仅做命令的表面解释，有关Linux动态库和静态库的其他知识还请参照文末参考文章。
在现代的Web开发中，处理JSON数据已经变得无处不在，而在关系型数据库中高效地查询JSON结构变得愈发重要。MySQL 8.0结合MyBatis-Plus和Spring Boot，为管理和查询JSON数据提供了强大的工具。在本文中，我们将探讨两种使用MySQL 8.0和MyBatis-Plus在Spring Boot应用中查询JSON数据的方法。
ldconfig 命令的用途主要是在默认搜寻目录 /lib 和 /usr/lib 以及动态库配置文件 /etc/ld.so.conf 内所列的目录下，搜索出可共享的动态链接库（格式如 lib*.so*），进而创建出动态链接器（ld.so 或 ld-linux.so）所需的缓存文件。缓存文件默认为 /etc/ld.so.cache，此文件保存已排好序的动态链接库名字列表，为了让动态链接库为系统所共享，需运行动态链接库的管理命令 ldconfig 更新动态链接库的缓存文件，此执行程序存放在 /sbin 目录下。ldconfig 通常在系统启动时运行，而当用户安装了一个新的动态链接库时，就需要手工运行这个命令。
查询的生命周期的下一步是将一个SQL转换成一个可执行计划，MySQL再按照这个计划和存储引擎进行交互
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ldconfig是一个动态链接库管理命令 为了让动态链接库为系统所共享,还需运行动态链接库的管理命令--ldconfig ldconfig 命令的用途,主要是在默认搜寻目录(/lib和/usr/lib)以及动态库配置文件/etc/ld.so.conf内所列的目录下,搜索出可共享的动态 链接库(格式如前介绍,lib*.so*),进而创建出动态装入程序(ld.so)所需的连接和缓存文件.缓存文件默认为 /etc/ld.so.cache,此文件保存已排好序的动态链接库名字列表. ldconfig
简单说下的是，网站空间小而数据库还可以的话，使用动态浏览也是不错的，但是官方的程序默认的生成静态浏览的，只要一发布文章，就会自动生成静态页面，难道做发布文章还要一个一个去更改其他的设置吗？麻烦。对于采集的朋友来说也是个问题。难道就需要在后台用SQL语句更改显示吗？
简单说下的是，网站空间小而数据库还可以的话，使用动态浏览也是不错的，但是官方的程序默认的生成静态浏览的，只要一发布文章，就会自动生成静态页面，难道做发布文章还要一个一个去更改其他的设置吗？麻烦。对于采集的朋友来说也是个问题。难道就需要在后台用SQL语句更改显示吗？ SQL语句： 将所有文档设置为“仅动态”， update dede_archives set ismake=-1 将所有栏目设置为“使用动态页”， update dede_arctype set isdefault=-1 改成1就是静态。
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统，它们各有优劣，适用于不同的场景
背景 我们开发一般的企业级Web应用，其实从本质上来说，都是对数据的增删查改进行各个维度的包装。所以说，不管你的程序如何开发，基本上，都离不开数据本身。那么，在开发企业级应用的过程中，很多同学一定遇到过这样的困惑，当完成了应用程序的基本增删查改功能之后，用户会经常吐槽当下的查询功能并不能满足自己的查询需求。这是因为，通常情况下，我们基于传统的数据库进行开发，都是需要预先去进行各种方面的考虑，然后再开发相应的查询语句。与其说是查询语句，不如说是数据过滤语句。这种时候，一个全能的搜索引擎就非常有必要了，通常我们
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统，它们各有优劣，适用于不同的场景。本文将从以下几个方面对它们进行比较和分析：
*本文原创作者：grt1stnull，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载 感谢hanc00l爬取了wooyun的网页，才使乌云关闭后，大家依旧可以访问以前的漏洞库、知识库。hanc00l发布了基于flask或者torndo的乌云公开漏洞、知识库搜索的github项目，同时发布了已经配置好的虚拟机，允许大家直接把乌云搭建在了本地。 为了方便的在本地进行乌云搜索，我准备把乌云搜索搭建在树莓派上。但是，hanc00l使用的数据库是mangodb，总数据在6GB左右。32位的mangodb支持的总共
SPI 是一种用于动态加载服务的机制。它的核心思想就是解耦，属于典型的微内核架构模式。SPI 在 Java 世界应用非常广泛，如：Dubbo、Spring Boot 等框架。本文从源码入手分析，深入探讨 Java SPI 的特性、原理，以及在一些比较经典领域的应用。 一、SPI 简介 SPI 全称 Service Provider Interface，是 Java 提供的，旨在由第三方实现或扩展的 API，它是一种用于动态加载服务的机制。Java 中 SPI 机制主要思想是将装配的控制权移到程序之外，在模块化设计中这个机制尤其重要，其核心思想就是 解耦。 Java SPI 有四个要素： **SPI 接口：**为服务提供者实现类约定的的接口或抽象类。**SPI 实现类：**实际提供服务的实现类。**SPI 配置：**Java SPI 机制约定的配置文件，提供查找服务实现类的逻辑。配置文件必须置于 META-INF/services 目录中，并且，文件名应与服务提供者接口的完全限定名保持一致。文件中的每一行都有一个实现服务类的详细信息，同样是服务提供者类的完全限定名称。**ServiceLoader：**Java SPI 的核心类，用于加载 SPI 实现类。ServiceLoader 中有各种实用方法来获取特定实现、迭代它们或重新加载服务。 二、SPI 示例 正所谓，实践出真知，我们不妨通过一个具体的示例来看一下，如何使用 Java SPI。 2.1 SPI 接口 首先，需要定义一个 SPI 接口，和普通接口并没有什么差别。
说到LAMP，实际是四项应用的简称，即：Linux、apache、MySQL、PHP。LAMP比较适合于互联网页企业的web服务部署，使用PHP语言编写网页，使用MySQL数据库存储数据，使用Linux及apache发布页面。当然在现今的服务部署中，M与P也有了些许变化，M也可以是MariaDB，P也可以是perl或python。
相信玩Wordpress的小伙伴都想优化自己网站的加载速度。降低Wordpress对系统资源的开销。所以特地写一篇关于本站静态化的方法。
MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统（RDBMS），由瑞典MySQL AB公司开发，现在由Oracle公司负责维护和支持。MySQL是最流行的数据库之一，被广泛用于各种应用程序和网站开发。 MySQL具有以下特点：
MySQL的查询优化器是其能够高效处理SQL查询的关键所在。本文将详细剖析优化器的工作原理,以及执行计划生成和代价评估的实现方法。
试想在1M大小的文件中搜索一个词，可能需要几秒，在100M的文件中可能需要几十秒，如果在更大的文件中搜索那么就需要更大的系统开销，这样的开销是不现实的。
可以看到这是一颗二叉排序树，时间复杂度是和二分查找差不多的。每次都可以舍掉一半的数据。
方法一、在/etc/ld.so.conf文件中添加路径，vi /etc/ld.so.conf
Elasticsearch 实战项目中势必会用到中文分词，而中文分词器的选型包含但不限于如下开源分词器：
这是一个集电影,音乐和书籍于一体的Java web应用,一起来看看吧! 开发环境: Java 1.8 框架：使用Spring Boot 集成Spring,Spring MVC,MyBatis(前期),Spring Data(后期) 数据库:MySQL 5.6 缓存:Redis 4.0 版本控制:Maven 3.5 页面解析框架:Thymeleaf 负载均衡:Nginx - 端口80 服务器:Tomcat 端口8080和8181(可以使用单个tomcat) PS：音乐来源-网易云；电影来源-豆瓣、猫眼；书
大家对 MySQL 的存储结构应该是很清楚的，所以咱们在学习 ES 存储结构时，同时类比 MySQL，这样理解起来会更透彻。MySQL 的数据模型由数据库、表、字段、字段类型组成，自然 ES 也有自己的一套存储结构。
上篇blog说到采用logstash-input-jdbc将mysql数据同步到ES（http://www.cnblogs.com/jstarseven/p/7704893.html）,但是这里有一个问题，即假如我不需要logstash自动对mysql数据提供的mapping模板怎么办，毕竟我的数据需要ik分词，同义词解析等。。。
控制台链接：https://console.tencentcloud.com/trocketmq
ldconfig是一个动态链接库管理命令，为了让动态链接库为系统所共享,还需运行动态链接库的管理命令–ldconfig。 ldconfig 命令的用途,主要是在默认搜寻目录(/lib和/usr/lib)以及动态库配置文件/etc/ld.so.conf内所列的目录下,搜索出可共享的动态链接库(格式如前介绍,lib*.so*),进而创建出动态装入程序(ld.so)所需的连接和缓存文件.缓存文件默认为 /etc/ld.so.cache,此文件保存已排好序的动态链接库名字列表.
Mapping （映射）在 ES 中的作用至关重要，数据结构、存储和索引规则等等都是通过 mapping 来进行设置的。
就需要服务器引入nginx，Nginx官方宣传5W并发量，利用其反向代理，可以加入很多台Tomcat处理。但是有个问题，多机器Tomcat的Session之间共享问题。这个时候就需要引入Redis作为存储各个Tomcat之间的Session共享问题，同时 redis 也可作为下面的优化使用。一些经常查询的热点数据，可以存入Redis，加快相应速度，也就不用直接取数据库查询了。
基于上述的需求分析，使用ES搜索引擎能够完全满足相关的搜索需求，基于此在处理整体搜索后台服务上，主要考虑下面几个问题：
常用来构建索引的数据结构，就是讲过的几种支持动态数据集合的数据结构。比如，散列表、红黑树、跳表、B+树。除此之外，位图、布隆过滤器可以作为辅助索引，有序数组可以用来对静态数据构建索引。
前面文章整体介绍了秒杀系统的设计架构原则，在高并发秒杀系统架构下还存在一些个性化问题需要解决。
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
工作上自己在Linux C/C++开发时，用的都是Oracle数据库，毕竟企业级应用追求稳定性好、安全可靠。业余时间做了一些WEB开发，接触到MySQL数据库比较多，也比较喜欢开源的MySQL。之前都是用PHP连接MySQL数据库，这里自己用C语言连接MySQL，执行一些简单的连接、查询操作、异常处理等操作。
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
使用SET PERSIST variable_name = value 来持久化全局变量，而不用修改配置文件是MySQL 8.0的新特性
官网：https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch
schema.xml，在SolrCore的conf目录下，它是Solr数据表配置文件，它定义了加入索引的数据的数据类型的。主要包括FieldTypes、Fields和其他的一些缺省设置。
公司是做社交相关产品的，社交类产品对搜索功能需求要求就比较高，需要根据用户城市、用户ID昵称等进行搜索。 项目原先的搜索接口采用SQL查询的方式实现，数据库表采用了按城市分表的方式。但随着业务的发展，
公司是做社交相关产品的，社交类产品对搜索功能需求要求就比较高，需要根据用户城市、用户ID昵称等进行搜索。
在MySQL中，执行计划的实现是基于JOIN和QEP_TAB这两个对象。其中JOIN类表示一个查询语句块的优化和执行，每个select查询语句（即Query_block对象）在处理的时候，都会被当做JOIN对象，其定义在sql/sql_optimizer.h。
这是一个采用前后端分离开发的项目，前端采用 Vue 开发、后端采用 SpringBoot + Mybatis 开发。
它融合了传统数据库、云计算和新硬件技术的优势,100%兼容 MySQL,为用户提供具有极致弹性、高性能、高可用性、高可靠性和安全性的数据库服务。
相信你对SPI机制也所了解，但在项目中估计就没用过。巧了，前段时间我们项目中疯狂使用SPI思想，今天就来总结一下。
Jenkins Pipeline 脚本优化实践：从繁琐到简洁 >>>>> Jenkins Pipeline脚本优化：为Kubernetes应用部署增加状态检测>>>>>> 使用Jenkins和单个模板部署多个Kubernetes组件。有一些需要动态设置的配置不想在jenkins中配置，想将这些变量存储在mysql 这种数据库中，通过动态修改参数，然后让jenkins pipeline 任务到mysql中获取参数数据，并执行任务！
动态页面URL静态化一直以来都是最基本的SEO要求之一，绝大多数网站都是数据库驱动，当用户访问一个网址时，程序会根据 URL 中的参数调用数据库数据，实时生成页面内容。
通过数值比较、范围过滤等就可以完成绝大多数我们需要的查询，但是，如果希望通过关键字的匹配来进行查询过滤，那么就需要基于相似度的查询，而不是原来的精确数值比较。全文索引就是为这种场景设计的。
随着 Elastic 的上市，ELK Stack 不仅在 BAT 的大公司得到长足的发展，而且在各个中小公司都得到非常广泛的应用，甚至连“婚庆网站”都开始使用 Elasticsearch 了。随之而来的是 Elasticsearch 相关部署、框架、性能优化的文章早已铺天盖地。
lasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
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