前面我们说过,Redis 相对于 Memcache 等其他的缓存产品,有一个比较明显的优势就是 Redis 不仅仅支持简单的key-value类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储。这几种丰富的数据类型我们花了两篇文章进行了详细的介绍,接下来我们要介绍 Redis 的另外一大优势——持久化。
阿粉相信大家肯定都知道,在数据库中加一定量的索引,会让你的查询语句,从原来的 3 秒缩短到零点几秒的程度,但是很多人都不知道为什么要加索引,为什么加了索引之后,你的查询语句就会起飞呢?今天阿粉来聊一下索引。
多个事务并发写相同对象时,会出现脏写和更新丢失两种竞争条件。为避免数据不一致,可:
b)x.key:为节点中存储的关键字。x.key1、x.key2 ... x.keyx.n 以非降序顺序排列,满足 x.key1 <= x.key2 ... <= x.keyx.n。
FOR SOME谓词允许根据表中一个或多个字段值的布尔条件测试来决定是否返回记录。 如果fieldcondition计算结果为true,则返回记录。 如果fieldcondition计算结果为false,则不返回记录。
B树又称多路平衡查找树,B树中所有结点的孩子个数的最大值称为B树的阶,通常用m表示。一般从查找效率考虑,通常要求m>=3.
只要证明 3-SAT 问题 可以在 多项式时间内规约 到 团问题 中 , 3-SAT
如果Home_State等于括号列表中的任意值,则计算为TRUE。列表元素可以是常量或表达式。排序规则适用于IN比较,因为它适用于相等性测试。默认情况下,IN比较使用字段定义的排序规则类型;默认情况下,字符串字段定义为SQLUPPER,不区分大小写。
要证明这个问题,我们首先需要理解红黑树的性质。红黑树是一种自平衡二叉搜索树,它在插入和删除操作中维护一些属性,以保证搜索、插入和删除操作的时间复杂性为O(log n)。红黑树的性质包括:
Redis 持久化也是 Redis 和 Memcached 的主要区别之一,因为 Memcached 是不具备持久化功能的。
持久化(Persistence),即把数据(如内存中的对象)保存到可永久保存的存储设备中(如磁盘)。 持久化Redis所有数据保持在内存中,对数据的更新将异步地保存到磁盘上。
第一范式, 第二范式和第三范式 第一范式: 每一个属性都是原子项,不可分割. 1NF是关系模式应具备的最起码的条件,如果数据库设计不能满足第一范式,就不称为关系型数据库. 第二范式: 首先要满足第一范式,每个非主属性是由整个主键函数决定的,而不能由主键的一部分来决定. 第三范式: 第三范式(3NF)要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关键字信息. 视图 视图的定义 # 任何不是逻辑模型的一部分但作为虚关系对用户可见的关系. # 数据库中只存放视图的定义而不存放视图对应的数据, 这些数据仍存在在导
Redis 提供了多种数据备份和恢复方式,本文将介绍其中的几种方式,包括 RDB 备份、AOF 备份以及 Redis Cluster 集群备份。
MyBatis的trim标签一般用于去除sql语句中多余的and关键字,逗号,或者给sql语句前拼接 “where“、“set“以及“values(“ 等前缀,或者添加“)“等后缀,可用于选择性插入、更新、删除或者条件查询等操作。
2)非叶根(不是叶子的根结点)结点至少有两棵子树,其他每个分支结点至少有【m/2】(向下取整)棵子树。(B树是要求至少2棵子树)
Mybatis 动态SQL,通过 ●if ●choose (when, otherwise) ●trim (where, set) ●foreach 等标签,可组合成非常灵活的SQL语句,从而在提高 SQL 语句的准确性的同时,也大大提高了开发人员的效率。
数组 A 包含 N 个数,且索引从0开始。数组 A 的一个子数组划分为数组 (P, Q),P 与 Q 是整数且满足 0<=P<Q<N 。
我们之前讲解了堆(heap)的概念。堆是一个优先队列。每次从堆中取出的元素都是堆中优先级最高的元素。 在之前的文章中,我们基于完全二叉树(complete binary tree)实现了堆,这样的堆叫做二叉堆(binary heap)。binary heap有一个基本要求: 每个节点的优先级大于两个子节点的优先级。在这一要求下,堆的根节点始终是堆的元素中优先级最高的元素。此外,我们实现了delete_min()操作,从堆中取出元素;insert()操作,向堆中插入元素。 现在,我们考虑下面的问题: 如何合并
状态机图是一种行为图,它通过使用有限的状态转移展示了一个系统中一个模块的一些离散的行为,在UML2.4里面有两种状态机图:行为状态机(behavioral state machine),协议状态机(protocol state machine)。
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
在默认情况下,Redis将内存数据库快照保存到dump.rdb的二进制文件中。可以对Redis进行设置,让它在“N秒内数据集至少有N个改动”, 这一条件被满足时,自动保存一次数据集。比如说:让Redis满足“60秒内至少有1000个键被改动”这一个条件时,自动保存一次数据集。
B 树就是常说的“B 减树(B- 树)”,又名平衡多路(即不止两个子树)查找树,它和平衡二叉树的不同有这么几点:
B树,又称多路平衡查找树,B树中所有节点的孩子结点数的最大值成为B树的阶,通常用m表示。一棵m阶B树或为空树,或为满足如下特性的m叉树:
Redis 相对于其他NoSQL 内存数据库而言,除了更富的数据结构和速度快之外,Redis 的丰富的持久化方案也就一个很显著的优势,Redis 支持RDB、AOF、混合持久化三种模式。RDB(snapshotting) 是一种内存快照的方式进行持久化,AOF(append-only-file)是通过追加写入命令的方式进行持久化,混合持久化是指RDB和AOF协同完成持久化工作来发挥各自有点的持久化方式。
ES在查询过程中比较多遇到符合查询,既需要多个字段过滤也需要特殊情况处理,本文简单介绍几种查询组合方便快捷查询ES。
了解 RDB 持久化和 AOF 持久化之间的异同是非常重要的, 以下几个小节将详细地介绍这这两种持久化功能, 并对它们的相同和不同之处进行说明。
所谓的持久化就是保持我们的数据不丢失,将数据通常保存在我们的硬盘中。在Redis中持久化的方式有两种,一种是快照持久化,一种是AOF持久化,各有各的优缺点,在项目中我们得根据实际的情况来选择具体的持久化方式。本文主要介绍快照持久化,下篇文章介绍AOF持久化。
在分布式运行中,Flink将算子(operator) SubTask 连接成 Task。每个 Task 都只由一个线程执行。将算子链接到 Task 是一个很有用处的优化:它降低了线程间切换和缓冲的开销,并增加了整体吞吐量,同时降低了延迟。链接行为可以在API中配置。
目标: ·确定是否需要执行恢复 ·访问不同的界面(如em和命令行) ·描述并使用可用的选项,如RMAN和数据库恢复向导 ·对以下文件执行恢复 控制文件 重做日志文件 数据文件
若左子树不空,则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值 若右子树不空,则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值 它的左、右子树也分别为二叉排序数(递归定义)
如果一个数列至少有三个元素,并且任意两个相邻元素之差相同,则称该数列为等差数列。 例如,以下数列为等差数列: 1, 3, 5, 7, 9 数组 A 包含 N 个数,且索引从0开始。数组 A 的一个子数组划分为数组 (P, Q),P 与 Q 是整数且满足 0<=P 如果满足以下条件,则称子数组(P, Q)为等差数组: 元素 A[P], A[p + 1], ..., A[Q - 1], A[Q] 是等差的。并且 P + 1 < Q 。 函数要返回数组 A 中所有为等差数组的子数组个数。 示例:
有不少小伙伴向我反映 pandas 专栏缺少练习题,因此这里我使用一套 sql 的题目,作为 pandas 专栏的课后练习题。本文大部分的解题过程尽可能使用 pandas 中最基础的入门操作完成,涉及的知识点基本在专栏中的前15节内容中有详尽讲解。
Pod 是一组互相协作的容器,是我们可以在 Kubernetes 中创建和管理的最小可部署单元。同一个 pod 内的容器共享网络和存储,并且作为一个整体被寻址和调度。当我们在 Kubernetes 中创建一个 pod 会创建 pod 内的所有容器,并且将容器的所有资源都被分配到一个节点上。
证明:假设有n个人,生日都在一年365天当中,则某人和你的生日相同的概率至少为1/2,即n≥23。
查询 instock 数组中包含 { warehouse: "A", qty: 5 } 的所有文档
作者 | 张乐奕:Oracle ACE 总监,ACOUG (中国 Oracle 用户组)联合发起人。Oracle 数据库高可用解决方案与 Exadata 一体机专家。长于数据库故障诊断,性能调优。作为多家知名论坛版主,热衷社区技术分享,同时也是 Exadata 用户组的发起人,组织策划并作为技术分享者的活动已超过百场。
图-10中,三副本中若有两个以上完成处理,写即可认为成功。若三副本中只有一个完成写入,会怎样?到底几个副本完成才能认为写成功?
这条语句提供了一种可选的查找文本功能。如果没有传入“title”,那么所有处于“ACTIVE”状态的BLOG都会返回;反之若传入了“title”,那么就会对“title”一列进行模糊查找并返回 BLOG 结果(细心的读者可能会发现,“title”参数值是可以包含一些掩码或通配符的)。
抽屉原理 百科名片 桌上有十个苹果,要把这十个苹果放到九个抽屉里,无论怎样放,我们会发现至少会有一个抽屉里面放两个苹果。这一现象就是我们所说的“抽屉原理”。 抽屉原理的一般含义为:“如果每个抽屉代表
相信每一个后台开发工程师在面试过程中,都曾经被问到过“MySQL的默认存储引擎是什么?MySQL索引是什么数据结构?”这样的问题。相信准备充分(熟读八股文)的大家都能很容易的回答出“MySQL的默认存储引擎是InnoDB,MySQL索引使用的是B+树。”这样的答案。但是为什么当初写MySQL的程序员大叔要这样子来设计呢?
Redis的持久化指的是将内存中redis数据库运行的数据,写到硬盘文件上。
这条语句提供了一种可选的查找文本功能。如果没有传入“title”,那么所有处于“ACTIVE”状态的BLOG都会返回;反之若传入了“title”,那么就会对“title”一列进行模糊查找并返回 BLOG 结果。 如果希望通过“title”和“author”两个参数进行可选搜索该怎么办呢?首先,改变语句的名称让它更具实际意义;然后只要加入另一个条件即可。
今天是介绍 Proximity 系统,我不知道怎么翻译恰当,就保留英文原文。虽说词义上说的只是 “相似度”,但多数说的是 “地理” 上的相似度。因此,这一类系统多为基于地理上的邻近程度来提供服务的,核心功能就是要找到某人、物或地点地理位置附近的其它人、物或地点。比如像打车系统 Uber、滴滴的叫车功能,比如像大众点评、Yelp 或者百度地图、Google Map 中寻找附近餐馆的功能,或者是 “ 附近的人” 之类基于地理信息的 app 上的小功能。
hash: 缺点:1. hash存储需要将数据文件添加到内存,比较耗费内存 2. 等值查询hash很快,但是实际工作中需要在范围查询的场景比较多,hash不太适合
消费者定期去超市买东西,买完在拿回来,即消费行为 供货商作为生产者,由供货商把商品生产到超市
一个疯狂的科学家有1000瓶酒,其中一瓶是有毒的。他也有数量有限的试纸,毒酒将永久改变试纸的颜色,但是只在十天后显示出来。这位科学家想在第十一天举行一个聚会,为此需要筛选出有毒的酒。他怎样使用最低数量的试纸找出那瓶毒酒?
我们都知道在对于Redis的开发或者面试的过程中,很容易就会遇到这个关于 Redis 持久化的问题,而我们在面试的时候,经常会有小伙伴只能说出这个 Redis 持久化的两种方式,后续可能还会对比一些区别,但是对于怎么实现这个持久化的操作,都不是很熟,而且也并没有实际应用过,以及什么时候应该使用什么类型的持久化,今天了不起就来给大家说说这个持久化。
SQL根据排序规则(值的排序顺序)定义了比较操作。 如果两个值以完全相同的方式排序,则它们相等。 如果一个值排在第二个值之后,则该值大于另一个值。 字符串字段排序规则接受字段的默认排序规则。 IRIS默认排序规则不区分大小写。 因此,两个字符串字段值的比较或字符串字段值与字符串文字的比较(默认情况下)是不区分大小写的。 例如,如果Home_State字段值是两个字母的大写字符串:
在平常的面试中,或多或少总会有面试官提到进程和线程这个概念,那么什么是进程,什么是线程呢?最简单的比喻多线程就像火车的每一节车厢,而进程则是火车。车厢离开火车是无法跑动的,同理火车也不可能只有一节车厢。多线程的出现就是为了提高效率。
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