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是一种数据分片技术,主要分为垂直拆分和水平拆分。垂直拆分的意思是,把部分字段及其值挪到其它表或者其它数据库实例中;水平拆分的意思是,把部分记录挪到其它表或者其它数据库实例中;单表的存储总是有上限的,并且随着单表中数据量和字段数的增长,查询效率会越来越低,无法满足正常的查询时效要求。因此需要将数据进行分片,实现降低单表中数据行数、字段个数的目标,保持单表查询效率。以MySQL为例,单表存储的上限MySQL本身并没有做限制,它是和操作系统所允许的最大文件大小有关的,单表中字段数量越多,行数越多,那么就会使得单表
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在与他人的合作编程中,可能会发生命名冲突的情况。而且项目越大,命名冲突所引发的麻烦就越大。那么有没有什么办法能让我们即便使用相同的名称也不会发生使用冲突呢,这里就要介绍C++语法里的namespace命名空间了。目录一。基础用法二。标准库namespace命名空间可以存储变量,结构体,函数等等。在使用时我们需要在定义的namespace中进行声明。例如我们想要定义两个函数car,又需要在同一个主函数中进行调用,那就可以定义两个namespace来分别存储这两个函数。在主函数中直接调用namespace即可
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给定一个文件目录的路径,写一个函数统计这个目录下所有的文件数量并返回隐藏文件也算,但是文件夹不算遇到文件夹压入栈中,文件的话,文件数加1二、宽度优先遍历
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while (布尔表达式) { 循环体;}在循环刚开始时,会计算一次“布尔表达式”的值,若条件为真,执行循环体。而对于后来每一次额外的循环,都会在开始前重新计算一次。语句中应有使循环趋向于结束的语句,否则会出现无限循环–––"死"循环。while循环结构流程图如图所示:上述代码缺点:变量的定义个数太多了 解决:上述代码缺点:重复写的代码太多了解决:---》引入java中循环结构:3.1、循环作用:将部分代码重复执行循环只是提高了程序员编写代码的效率,但是底层执行的时候
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需求描述:某分布式系统中,有多台主节点服务器,可以动态的上下线,要求服务器可以实时的监听到主节点服务器的上下线。
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数仓工具之Hive,深度解析Hive结构以及原理
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Python如何生成随机密码文件读写基础语法字符串处理字符拼接
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本文总结了Elasticsearch常用的一些命令,涉及更新mapping、根据查询更新、创建脚本、根据脚本过滤等。
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python中的opepyxl库是一个用于读写Excel2010版本以上的xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的Python库,拥有十分强大的功能。此篇文章介绍openpyxl中的大部分功能。一.创建新工作簿二.打开旧工作簿三.工作表的查找删除创建与复制该操作会输出的工作表名不是xlsx中相同的名称 这是xlsx中的表名: 这是openpyxl中输出的表名: 由上面两张图片可以知道,openpyxl中会多出来“Worksheet”这个字符串,所以若想得到单纯的表名,需要进行进一步
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准大二小白暑假准备高教杯,为了督促自己学习数学建模,来记录下学习情况。自己所学课程由清风老师讲解,文章末尾有其公众号及试听课地址。该课程主要讲解了十个模型,并讲解了相应的常用算法。————————————————————————————————————————————————————————————评价类模型应该是最基础的模型之一了,往往对应着生活中一些很实际的问题。例如:A和B哪位员工的业绩更强、a1,a2,a3三个地方要去哪一个地方旅游......想要解决评价类问题,首先要想到三个问题:注意:第三个问题
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java线程的状态
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1.索引是什么?提到索引必须提到存储引擎(需要了解Mysql逻辑架构 1.Server层 2.存储引擎层)索引的具体实现与存储引擎相关,存储引擎负责将数据持久化在磁盘中,以及提供数据读写接口值得注意的是,记录是按行进行存储的,但存储引擎则是以数据页为单位进行读取(读取磁盘非常耗时,所以我们尽量一次读取尽可能多的数据)InnoDB数据页的默认大小为16KB(一次最少从磁盘中读取16K的内容到内存中,一次最少把内存中的16K内容刷新到磁盘中)学过操作系统,就会知道磁盘中数据页的结构和组织
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用conn.delete删除hash表名。遍历hash表的键值对,用conn.hdel删除键。输出:
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防止表单重复提交token
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今天看了一眼随机数相关,无意间发现了这个类。这看起来真不错啊,有继承了SecurityRandom,又带有ThreadLocal字样,难道拥有了二者的特性,成为了结合体?我们来一探究竟。
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传统的我们的检索是通过文章,逐个遍历找到对应关键词的位置.而倒排索引,是通过分词策略,形成了词和文章的映射关系表,这种词典+映射表即为倒排索引(Inverted Index).有倒排索引就有正排索引.通俗的来讲,正排索引是通过key来找value,反向索引是通过value来找key有了倒排索引,就能实现O (1) 时间复杂度的效率检索,极大的提高了检索效率es再储存这些数据时,就使用到了倒排索引,主要是基于分词的策略来生成倒排索引以address字段为例:倒排索引的另一部分为倒排列表(Postin
数据错误
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最近在搭一个基础版的项目框架,基于 SpringCloud。这个框架算是在 SpringCloud 上面搭一个框架,如果把 SpringCloud 这个框架当做 `1`,那么现在已经有的基础组件比如 swagger/logback 等就是 0.5,然后我在这 1.5 基础上进行组装,完成一个基础框架。为什么要造二代轮子呢?市面上现成的项目框架不香吗?因为项目组不允许用外部的现成框架,比如 Ruoyi。另外因为我们的项目具有自身的特色,技术选型也会选择我们自己熟悉的框架,所以自己来造二代轮子也是一个不错的
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rabbitmq_delayed_message_exchange安装,docker安装rabbitmq_delayed_message_exchange安装
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第一次使用阿里云服务器+修改jdk版本
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12月3日,广东省农村信用社联合社银信中心副总裁周丹在2019年阿里云广东峰会上透露,通过携手阿里云,广东农信实现了从传统架构向云化的转型升级,金融业务系统的搭建工期从按月计算缩短至按天计算,效率大幅提升。
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12月3日,广州云峰会上,阿里云宣布推出面向混合云场景的CPFS一体机和视觉AI一体机,两款新品具备超高性能、开箱即用等特性,极大降低企业上云的周期和门槛。加上此前推出的POLARDB数据库一体机和蚂蚁mPaaS一体机,阿里云已为客户提供了四款一体机家族产品,集结了云、网、边、端一体化的能力,打破云的边界,让企业能够随时随地全栈、全态、甚至全域上云。
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阿里云提出“云+Fintech”新金融战略 已助上万家金融机构上云
12月3日,阿里云峰会广东期间,阿里巴巴副总裁、阿里云智能数字政府事业部总裁许诗军表示,目前阿里云已成为中国数字政府大数据整体市场第一,也是数字政府大数据基础平台软件市场第一。
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12月3日,在阿里云广东峰会上,阿里云联合超图软件、长光卫星、Maxar技术、四维测绘等顶级卫星影像产业链公司发布数字地球引擎,提供开放式的影像数据集、遥感AI能力、丰富的API接口等,在国土资源监管、水利河道治理、自然环境保护和农业估产等领域帮助政府和企业提升效率。
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12月3日,阿里云广东峰会期间,大横琴科技公司联合阿里云发布了全国首个跨境服务创新平台。基于该平台,全国首个跨境服务APP“琴澳通”也正式发布。“琴澳通”将为澳门企业及个人提供服务,推动澳门和广东两地的产业经济联动,数字化升级。
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“我们希望帮助工厂从原来的单点变成全产业链、全价值链、全要素的融合,变成数字化智能化的工厂,并为工业产品带来智能化。”库伟表示。
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12月3日,在2019阿里云广东峰会上,阿里云智能总裁张建锋表示,全面迈入数字经济时代,数据成为社会经济发展的新生产要素,云智能是新基础设施。
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不管我们是不是技术迷,无可否认的是,现在我们各自的生活都对互联网产生了高度依赖。在这个各种社交软件都离不开物联网设备的社会,它们以各式各样的方式将我们与网络世界连接起来。
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华为云TaurusDB计算存储分离架构:让数据“身”分离,“心”凝聚
在2019年HC大会上,华为重磅推出最新一代高扩展海量存储分布式数据库——TaurusDB,它拥有一个最大的特点就是将存储和计算以一种分离的架构形式运行。很多人就会问到,华为云为什么会设计这款产品?核心竞争力是什么?对比原生MySQL的优势有哪些?借此时机,CSDN记者有幸采访到了华为云TaurusDB数据库资深技术专家,现在就请他来为我们一一解答。
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本月12日,中国移动31个省的通信工程设计与可行性研究集采正式启动。 这次集采规模庞大,涵盖了无线网(5G、FDD、NB等)、核心网、承载网、支撑网等专业方向,预估基本规模超400亿元,预估扩展规模超600亿元。 毫无疑问,5G,是中国移动本次集采的主要目标。
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11月28日,阿里云正式开源机器学习平台 Alink,这也是全球首个批流一体的算法平台,旨在降低算法开发门槛,帮助开发者掌握机器学习的生命全周期。
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2019年技术盘点云数据库篇(一):UCloud专家谈云数据库:千锤百炼 云之重器
公有云逐渐成为企业运行 IT 设施的新趋势,那么作为企业最核心的系统—数据库,数据上云也成为大数据时代的必然选择。对企业来说,数据可视为其命脉,因此数据迁移上云就意味着将企业“命脉”搬到云平台。事实上,数据上云有两种形式,数据库直接上云或者选择云数据库,而云数据库利用其云原生的优势具备了许多过去数据库产品不具备的优势,包括可靠性、弹性、存储容量以及成本等,正逐渐被更多的企业所接受。
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随着移动互联网、信息技术等创新发展,数据量呈指数级爆发式增长并表现在多个方面,即规模扩张、结构多元化的数据新形态;业务升级转型带来的场景化需求数据新部署;市场细分带来的数据应用新模式以及承载行业发展,发挥核心资源池地位的数据新价值等。据IDC预测,全球数据圈将从2018年的33ZB增至2025年的175ZB,实现5倍以上的增长。在新数据时代,数据在数据形态、部署环境、应用模式和价值需求等方面均出现了更为精细化的需求,应对数据爆发压力,欲将海量的连接、微秒级的延迟、极高的性能体验为我所用,创新存储价值则变得势在必行。