公司最近在做交易系统,交易系统肯定是要和钱打交道的,和钱有关,自然而然很容易想到用float存储,但是使用float存储金额做的计算是近似计算。 老板:用float做计算造成公司损失的钱都往你工资里扣
公司最近在做交易系统,交易系统肯定是要和钱打交道的,和钱有关,自然而然很容易想到用float存储,但是使用float存储金额做的计算是近似计算。
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公司最近在做交易系统,交易系统肯定是要和钱打交道的,和钱有关,自然而然很容易想到用float存储,但是使用float存储金额做的计算是近似计算。老板,用float做计算造成公司损失的钱都往你工资里扣。
在 MySQL 中 只有一种那就是: DECIMAL(M,D), 其中 M被称为 精度 数据的总位数,D被称为 标度 代表数据的小数部分站的位数 定点数 在mysql内部是以字符串的形式进行储存的,它的精度比浮点数更加精确
当我们需要存储小数,并且有精度要求,比如存储金额时,通常会考虑使用DECIMAL字段类型,可能大部分同学只是对DECIMAL类型略有了解,其中的细节还不甚清楚,本篇文章将从零开始,为你讲述DECIMAL字段类型的使用场景及方法。
项目中存储金额一般用int(分),或者decimal(8,2),如果用 decimal 会涉及到精度问题。比如:比较字符串0.01和0哪个大,结果是一样大,因为php会把0.01强转为0,这就不符合预期了
桶排序、计数排序、基数排序 三种排序算法的时间复杂度是 O(n) 。因为这些排序算法的时间复杂度是线性的,所以我们把这类排序算法叫作线性排序(Linear sort)。之所以能做到线性的时间复杂度,主要原因是,这三个算法是非基于比较的排序算法,都不涉及元素之间的比较操作。
昨天微信群里在讨论金额计算及存储的话题,今天特来结贴一下。 经典的精度丢失问题 Java中的类型float、double用来做计算会有精度丢失问题,下面来看下面的示例。 public static void main(String[] args) { test1(); test2(); } private static void test1() { double totalAmount = 0.09; double feeAmount = 0.02; doubl
排序规则(Collation)是比较和排序字符串的一种规则,每个字符集都会有默认的排序规则,可以使用命令 SHOW CHARSET 来查看:
汇率维护在ERP中可以使用事务代码OB07或者OB08,每次不同币别的汇率更改在正式生产系统中都会新创建一条记录,保存之后会存储在表TCURR中,可以通过函数CONVERT_TO_LOCAL_CURRENCY转换获取(注意函数Exporting中各个参数一定不能用常量,要用变量),函数自动会把当前最近的时间的汇率作为转化的汇率。
如上图所示(图来自于极客时间算法训练营超哥的资料),我之前写的七大排序算法,都是比较类排序,最后三种是时间复杂度是O(n)的非比较类排序算法:桶排序、计数排序、基数排序。因为这些排序算法的时间复杂度是线性的,所以我们把这类排序算法叫作线性排序(Linear sort)。之所以能做到线性的时间复杂度,主要原因是,这三个算法是非基于比较的排序算法,都不涉及元素之间的比较操作。
一、说明 汇率维护在ERP中可以使用事务代码OB07或者OB08,每次不同币别的汇率更改在正式生产系统中都会新创建一条记录,保存之后会存储在表TCURR中,可以通过函数CONVERT_TO_LOCAL_CURRENCY转换获取(注意函数Exporting中各个参数一定不能用常量,要用变量),函数自动会把当前最近的时间的汇率作为转化的汇率。
上两节中,我带你着重分析了几种常用排序算法的原理、时间复杂度、空间复杂度、稳定性等。今天,我会讲三种时间复杂度是
上面这张表就不符合第一范式,有重复的列,应该将 name-age 拆分成 name 和 age 两个列
今天给大家分享下我整理的Java架构面试专题及答案,其中大部分都是大企业面试常问的面试题,可以对照这查漏补缺,当然了,这里所列的肯定不可能覆盖全部方式,不过也希望能对即将找工作的朋友起到一些帮助!
今天给大家分享下我整理的Java架构面试专题及答案,其中大部分都是大企业面试常问的面试题,可以对照这查漏补缺,当然了,这里所列的肯定不可能覆盖全部方式,不过也希望能对即将找工作的朋友起到一些帮助!在这由于文字很多,我总结了java面试所涉及到的常问范围及架构面试专题和答案和架构视频资料免费分享给大家,文末有领取!
雏形开始于2002年的Apache的Nutch,Nutch是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。
采用合适的存储解决方案是打造高效数据库的基础。在传统的数据库存储金字塔结构中,DRAM时延低,速度快,有利于加快计算速度,但价格相当昂贵且容量有限。块存储虽然容量大、价格便宜且具备数据持久性,但数据传输速度较慢。由于低数据延迟和高数据容量无法在同一个设备中兼得,因此企业需要在各个因素之间寻求微妙的平衡,找到适当的存储和内存设备组合来满足需求。
将要排序的数据分到几个有序的桶里, 每个桶里的数据再单独进行排序。 桶内排完序之后,再把每个桶里的数据按照顺序依次取出, 组成的序列就是有序的了。
Hadoop一直是我想学习的技术,正巧最近项目组要做电子商城,我就开始研究Hadoop,虽然最后鉴定Hadoop不适用我们的项目,但是我会继续研究下去,技多不压身。 《Hadoop基础教程》是我读的第一本Hadoop书籍,当然在线只能试读第一章,不过对Hadoop历史、核心技术和应用场景有了初步了解。 Hadoop历史 雏形开始于2002年的Apache的Nutch,Nutch是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和W
想必同学们在开发当中一定涉及到金钱的属性,一旦涉及到钱就必须要保证不失精度,无论怎么转换一分钱也不能差,如果因为代码的疏忽,金额因为四舍五入或者类型转换时差 1 分的话,想象一下 10000 个订单至少差距 100 块钱,这个损失客户和企业都承担不起。所以今天就来给大家介绍一个工具 Joda,joda有很多种,比如Joda-Money,Jode-Time。今天就来介绍一下SpringBoot中使用Joda-Money来帮助我们解决金额转化问题。
我们首先明确一点,动态规划问题的一般形式就是求最大值或者最小值。 其核心就是穷举。因为求最值肯定要将其全部的可能都列出来,这才找的出最值。 动态规划适合的穷举具有重叠子问题的特征,如果暴力穷举,效率回极其低下,所以需要备忘录或则DB table来优化穷举过程,避免不必要的计算。 动态规划问题一定具备最优子结构性质,这样才可以通过子问题得到原问题的解。 动态规划问题的核心是就是穷举出最值,但是问题可以千变万化,穷举出所有可行解并不是 容易的事情,只有列出正确的动态转移方程,才可以正确的穷举。写出动态转移方程也是最难的。 **
创建表 CREATE TABLE 表名称 [IF NOT EXISTS]( 字段名1 列类型[属性] [索引] 字段名2 列类型[属性] [索引] ... 字段名n 列类型[属性] [索引] )[表类型] [表字符集]; 表名称和字段名需要自己定义名称 SQL是不区分大小写的,但是表就是一个文件名,windows不区分大小写,linux区分大小写。 1.名称和
我们需要给所有前台业务提供统一的账户系统,用来支撑所有前台产品线的用户资产管理,统一提供支持大并发万级TPS、亿级流水、数据强一致、风控安全、日切对账、财务核算、审计等能力,在万级TPS下保证绝对的数据准确性和数据溯源能力。
如今,由强大的软硬件驱动的信息系统和应用系统是银行和金融行业的核心,一次宕机就有可能造成百万级,甚至数千万美元的损失!
本文实例为大家分享了python实现银行实战系统的具体代码,供大家参考,具体内容如下
以太坊 微支付通道原理与实现 线上直接转账需要一定的费用,如果存在大量小额交易的情况下,费用会变的难以承受,因而以太坊引入了微交易支付通道来解决这个问题。以太坊提供了一个票据支付方案,主要依赖于智能合约实现的一对多的账单系统。该账单系统大致上的执行流程如下. 1:账单生成,同时提供机制往账单上存入保证金。 2:交易发起人生成交易票据 3:直接将票据发送给接收人 4:接收人兑现票据,从合约转账(尽管某次兑现可能会失败,但是只要票据存在最终还是能够兑现). 这种交易优点在于可以在线下发送
在设计好表结构之后, 就需要进行物理设计, 将实体及属性映射到具体表和列. 而合理选择存储引擎和列类型也是数据库设计十分重要的一个环节.
在互联网应用中,处理货币是一项常见的任务。为了确保准确性和精度,我们需要选择适当的字段类型来存储货币数据。本文将讨论在MySQL和Java中记录货币时应选择的字段类型,并提供相应的代码示例。
在数据库管理中,事务是一组SQL语句的执行单元,它们被视为一个整体。事务的主要目标是保持数据库的一致性和完整性,即要么所有SQL语句都成功执行,要么所有SQL语句都不执行。在MySQL中,事务起到了非常重要的作用,特别是在需要确保数据的完整性和一致性的应用程序中。
这其实涉及到概率问题,计算机中在短时间内存在重复访问某些数据或者某些内存位置的情况,而访问其他数据或者内存的次数较少,那对于常访问的数据访问概率就高,其他数据概率就低。对于概率高的数据可以集中在一片区域,并且访问的速度很快,而其他的数据就集中在速度较慢的区域。很常见的应用就是存储金字塔,越往上速度越快,存储的数据越少
CREATE TABLE IF NOT EXISTS profit_sharing
Hadoop离线数据分析平台实战——230项目数据存储结构设计 数据存储设计 在本次项目中设计到数据存储的有三个地方: 第一个就是将原始的日志数据按天保存到hdfs文件系统中; 第二个就是将etl解析后的数据保存到hbase中; 第三个就是将分析结果保存到mysql数据库中。 其中存储到hbase和mysql的这两个过程需要设计具体的存储结构。 HBase表结构设计 由于我们需要按天进行数据分析, 所以我们的hbase的rowkey中必须包含时间戳或者我们一天的数据就建立一个表。 这里我们采用在
在MySQL中,ACID特性(原子性、一致性、隔离性、持久性)是确保数据准确性和可靠性的四大支柱。这些原则共同构成了事务管理的基石,保障了我们的数据不仅仅是存储的,更是安全、准确、可靠的。本文将带你深入浅出地探索MySQL中的ACID原则,揭示它们如何共同作用,确保数据库的健康运行。
创建一个工程设置其 Bundle ID 必须和描述文件中的 Bundle ID 一致。
设计mysql表结构的时候,有很多数据类型供我们选择,下面来介绍下mysql8中常用的数据类型。
死锁是指两个或多个事务在同一资源上相互占用,并请求锁定对方的资源,从而导致恶性循环的现象。
MyISAM 存储引擎只支持表锁,这也是MySQL 开始几个版本中唯一支持的锁类型。
最近在面试,有被问到,MySQL的InnoDB引擎是如何实现事务的,又或者说是如何实现ACID这几个特性的,当时没有答好,所以自己总结出来,记录一下。
数据库是现代信息技术的关键基础设施之一,其作用和重要性越来越受到人们的重视,因此学习数据库具有如下几个方面的重要性:
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。
依托于互联网的发达,我们可以随时随地利用一些等车或坐地铁的碎片时间学习以及了解资讯。同时发达的互联网也方便人们能够快速分享自己的知识,与相同爱好和需求的朋友们一起共同讨论。
作为后端开发,我们经常需要设计数据库表。整理了21个设计MySQL表的经验准则,分享给大家,大家看完一定会有帮助的。
Innodb是MySQL中最常用的事务型存储引擎,为了提高事务的并发性能,Innodb中实现了多版本并发控制,英文名称:Multi-Version Concurrency Control,也就是我们常说的MVCC,如果对这个概念比较模糊,可以一边看,一边理解。
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