- 嵌入式数据库sqlite和rocksdb的介绍以及对比
问道飞鱼
数据库相关技术数据库sqliterocksdb
SQLite和RocksDB都是非常流行的嵌入式数据库系统,但它们的设计理念和应用场景有所不同。下面是对这两个数据库系统的详细介绍以及它们之间的主要区别。SQLite简介SQLite是一个轻量级的关系数据库管理系统,完全由C语言编写而成。它以单一文件的形式存储数据库,并且不需要独立的服务器进程或管理程序。SQLite直接嵌入到应用程序中,这使得它非常适合移动设备、嵌入式系统和桌面应用程序。特点嵌入
- 翻译 Compaction wiki
i_need_job
网址:https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/Compaction有道CompactionCompactionalgorithmsconstraintheLSMtreeshape.Theydeterminewhichsortedrunscanbemergedbyitandwhichsortedrunsneedtobeaccessedforareadoper
- rust嵌入式key/value数据库
kk3909
rust
文章目录项目介绍sled已知问题如何使用leveldb-rs如何使用rust-rocksdb如何使用lmdb-rs如何使用功能对比性能测试对比插入不同的长度的key/valuemonotonicinsert/get/removerandominsert/get/remove项目介绍类型语言star简介sledrust4.6k嵌入式数据库,全新设计,beta尚未稳定LevelDBc++23.3kgo
- 提升代码搜索效率:深入解析现代代码搜索流程
yifeiliu338
hadooptf-idf
在现代软件开发中,代码搜索是一项不可或缺的功能,它直接关系到开发者的效率和项目的可维护性。本文将通过图文并茂的方式,详细解释一个高效的代码搜索流程,包括每一步的作用、使用的工具(如TreeSitter、RocksDB),并融入个人对提升代码搜索效率的思考与建议。流程概述图1:代码搜索流程图流程图从左上角开始,用户输入一个“查询”(query),随后经历一系列处理步骤,最终返回搜索结果。以下是每一步
- (十六)Flink 状态管理
springk
Flink全景解析flink大数据实时数据实时数据处理状态管理flink状态管理
目录状态类型KeyedStateKeyedState分类状态有效期(TTL)过期数据的清理OperatorStateBroadcastState状态存储StateBackends分类设置StateBackendRocksDBStateBackend详解在Flink架构体系中,状态(State)计算是其重要的特性之一。状态用来保存中间计算结果或缓存数据。比如:当应用程序搜索某些事件模式时,状态将存储
- Rocksdb Tuning
MOONICK
数据库
Rocksdb配置选项尤其繁多,想要获得真正的高性能,需要进行详细的调优,这是项复杂的工作,需要在实践中积累经验:https://www.jianshu.com/p/8e0018b6a8b6https://cloud.tencent.com/developer/article/2329992调优RocksDB通常就是在三个amplification之间做取舍:Writeamplification-
- 翻译 Basic Operations Compaction Filter
i_need_job
原文地址:https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/Compaction-Filter(有道)RocksDBprovidesawaytodeleteormodifykey/valuepairsbasedoncustomlogicinbackground.Itishandyforimplementingcustomgarbagecollection,liker
- Flink大状态和Checkpoint调优
orange大数据技术探索者
#flink迁移flink大数据
文章迁移,待整理2.状态和Checkpoint调优2.1大状态调优我们生产大多数会使用fsState,memState程序挂了状态就丢了,应该没人会在生产使用,但是涉及到一些大状态,fsState效率很低,这时候会选择rocksDbState1.RocksDb为什么效率高基于LSMTree实现,类似Hbase的读写方式,state.backend.local-recovery:true写数据内存即
- SpanDB: A Fast, Cost-Effective LSM-tree Based KV Store on Hybrid Storage——论文泛读
妙BOOK言
论文阅读论文阅读KV存储lsm-tree
FAST2021Paper论文阅读笔记整理问题键值(KV)存储支持许多关键的应用和服务。它们在内存中执行快速处理,但通常受到I/O性能的限制。最近出现的高速NVMeSSD推动了新KV系统设计,以利用其低延迟和高带宽。挑战当前基于LSM树的KV存储未能充分发挥NVMeSSD的全部潜力。例如,在OptaneP4800X上部署RocksDB,相对于SATASSD,对于50%写入的工作负载,吞吐量仅提高了
- MatrixOne---MatrixKV产品体验
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docker容器java
MatrixKvMatrixKV是一个简单的分布式强一致KV存储系统,采用Pebble作为底层的存储引擎,MatrixCube作为分布式组件,以及自定义了最简单的读写请求接口。用户可以非常简单的在任意一个节点发起读写数据的请求,也可以从任意一个节点读到需要的数据。如果对TiDB架构比较熟悉的同学可以把MatrixKV等同于一个TiKV+PD,而MatrixKV其中使用的RocksDB换成了Pebb
- ledger-rocksdb
浪迹天涯1188
RocksDBisahighperformancembeddeddatabaseforkey-valuedata。https://crates.io/crates/rocksdb
- 【图文详解】一文全面彻底搞懂HBase、LevelDB、RocksDB等NoSQL背后的存储原理:LSM-tree 日志结构合并树
禅与计算机程序设计艺术
LSM树广泛用于数据存储,例如RocksDB、ApacheAsterixDB、Bigtable、HBase、LevelDB、ApacheAccumulo、SQLite4、Tarantool、WiredTiger、ApacheCassandra、InfluxDB和ScyllaDB等。在这篇文章中,我们将深入探讨LogStructuredMergeTree,又名LSM树:许多高度可扩展的NoSQL分布
- 翻译 BlobDB
i_need_job
网址:https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/BlobDBBlobDBisessentiallyRocksDBforlarge-valueusecases.Thebasicidea,whichwasproposedintheWiscKeypaper,iskey-valueseparation:bystoringlargevaluesindedicatedb
- RocksDB是如何实现存算分离的
archimekai
微服务分布式架构
核心参考文献:Dong,S.,P,S.S.,Pan,S.,Ananthabhotla,A.,Ekambaram,D.,Sharma,A.,Dayal,S.,Parikh,N.V.,Jin,Y.,Kim,A.,Patil,S.,Zhuang,J.,Dunster,S.,Mahajan,A.,Chelluri,A.,Datye,C.,Santana,L.V.,Garg,N.,&Gawde,O.(202
- Flink问题解决及性能调优-【Flink rocksDB读写state大对象导致背压问题调优】
PONY LEE
Flink问题解决及性能调优flink大数据
RocksDB是Flink中用于持久化状态的默认后端,它提供了高性能和可靠的状态存储。然而,当处理大型状态并频繁读写时,可能会导致背压问题,因为RocksDB需要从磁盘读取和写入数据,而这可能成为瓶颈。遇到的问题Flink开发中遇到读写state大对象的问题,FlinkwebUI火焰图表现如下:从图上看,瓶颈卡在序列化与反序列化,结合业务逻辑代码,业务涉及state大对象的读写,并且是ValueS
- flink通过状态快照实现容错
m0_66520412
flink大数据
状态后端#Flink管理的键控状态是一种分片的键/值存储,以及每个键/值存储的工作副本键控状态的项保留在负责该键的TaskManager的本地某个位置。算子state也是需要它的计算机的本地状态。Flink管理的这种状态存储在状态后端中。有两种状态后端的实现可用——一种基于RocksDB,一种嵌入式键/值存储,可保持其工作状态disk,以及另一个基于堆的状态后端,该后端将其工作状态保存在Java堆
- Flink问题解决及性能调优-【Flink根据不同场景状态后端使用调优】
PONY LEE
Flink问题解决及性能调优flink大数据
Flink实时groupby聚合场景操作时,由于使用的是rocksdb状态后端,发现CPU的高负载卡在rocksdb的读写上,导致上游算子背压特别大。通过调优使用hashmap状态后端代替rocksdb状态后端,使吞吐量有了质的飞跃(20倍的性能提升),并分析整理。实例代码--SETtable.exec.state.ttl=86400s;--24hour,默认:0msSETtable.exec.s
- Flink State backend状态后端
小枫@码
Flinkflink大数据
概述Flink在v1.12到v1.14的改进当中,其状态后端也发生了变化。老版本的状态后端有三个,分别是MemoryStateBackend、FsStateBackend、RocksDBStateBackend,在flink1.14中,这些状态已经被废弃了,新版本的状态后端是HashMapStateBackend、EmbeddedRocksDBStateBackend。1、检查点有状态流应用中的检
- Flink 源码:TM 端恢复及创建 KeyedState 的流程
longLiveData
本文仅为笔者平日学习记录之用,侵删原文:https://mp.weixin.qq.com/s/eaALnpd_qHQg6fxI12fQjg本文会详细分析TM端恢复及创建KeyedState的流程,恢复过程会分析RocksDB和Fs两种StateBackend的恢复流程,创建流程会介绍Checkpoint处恢复的State如何与代码中创建的State关联起来。一、RocksDBKeyedStateB
- ADOC: Automatically Harmonizing Dataflow Between Components in Log-Structured Key-Value Sto...——论文泛读
妙BOOK言
论文阅读论文阅读lsm-tree
FAST2023Paper论文阅读笔记整理问题基于Log-StructureMerge-tree(LSM-tree)的键值(KV)系统被广泛部署。LSM-KV系统普遍存在的问题是写入停顿,指的是在大量写入压力下突然性能下降。先前的研究将写入停顿归因于资源短缺或调度问题。图1显示了RocksDB在各种存储设备上运行写密集型工作负载的结果。写停顿是普遍的,发生在所有类型的设备上,但触发条件不同;写停顿
- Flink TaskManager 内存管理机制介绍与调优总结
腾讯云大数据
flinkjvmjava
作者:董伟柯,腾讯CSIG高级工程师概要Flink的新版内存管理机制,要追溯到2020年初发布的Flink1.10版本。当时Flink社区为了实现三大目标:流和批模式下内存管理的统一,即同一套内存配置既可用于流作业也可用于批作业管控好RocksDB等外部组件的内存,避免在容器环境下用量不受控导致被KILL消除不同部署模式下配置参数的歧义,消除cut-off等参数语义模糊的问题提出了两个设计提案FL
- TaskExecutor统一内存配置(FLink FLIP-49翻译)
LS_ice
flink
文章目录目的:(1)解决流、批配置差异大(2)解决Streaming方式RocksDB配置复杂(3)去掉复杂、不确定、难以理解的配置公共接口修改建议统一流处理和批处理内存管理内存使用场景及特点统一显式和隐式内存申请将托管的堆上内存池和堆外内存池分离MemoryPools和配置方式框架堆内存(FrameworkHeapMemory)用户堆内存(TaskHeapMemory)用户堆外内存(TaskOf
- 翻译 RocksDB Overview
i_need_job
网址https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/RocksDB-Overview有道RocksDBOverviewhttps://github.com/facebook/rocksdb.wiki.git1.IntroductionRocksDBstartedatFacebookasastorageengineforserverworkloadsonvariou
- Flink实例:状态管理State 过期时间TTL
大数据供成屎
flink大数据java
1State过期时间TTL使用flink进行实时计算中,会遇到一些状态数不断累积,导致状态量越来越大的情形。例如,作业中定义了超长的时间窗口,或者在动态表上应用了无限范围的GROUPBY语句,以及执行了没有时间窗口限制的双流JOIN等等操作。对于这些情况,经常导致堆内存出现OOM,或者堆外内存(RocksDB)用量持续增长导致超出容器的配额上限,造成作业的频繁崩溃。从Flink1.6版本开始引入了
- flink双流ioin的大状态如何解决和调优
暴走的贼宇
flinkjava大数据
Flink中的双流ioin操作(双流连接)通常涉及大状态的处理,这可能导致一些性能和状态管理的挑战。以下是解决和调优Flink中双流ioin大状态的一些建议:解决方案:增大任务管理器的堆内存:对于处理大状态的任务,增加Flink任务管理器的堆内存可以提供更多的内存空间来存储状态,减缓状态溢出的可能性。使用RocksDB状态后端:将Flink配置为使用RocksDB作为状态后端,RocksDB可以更
- 翻译 Terminology
i_need_job
原文网址:https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/TerminologyNOTEforfutureedits:Pleasemaintainentriesinalphabeticalorder2PC(Two-phasecommit)Thepessimistictransactionscouldcommitintwophases:firstPrepareand
- 常见技术选型
独处人
MQRocketMQ,RabbitMQ,Kafka,ActiveMQNoSQLRedis,Memcache分布式计算Blink,Storm,SparkDB关系型TiDB,MySQL,MongoDB,CassandraKVLevelDB,Rocksdb,PalDB文件BerkeleyDB,MapDB,ChronicleQueue,SQLite,RSocket时序型Influxdb,HiTSDB,Op
- 数据库Database
StoneLiu999
dbsqlDatabase
文章目录关系型数据库数据库对比SQLite示例代码SQL语言运算符非关系型数据库键值对数据库文档型数据库RocksDB示例代码数据库(Database)是用于存储和管理数据的系统。它提供了一种结构化的方式来组织、存储、检索和更新数据,以满足不同应用程序的需求。数据库可以分为两类:关系型数据库和非关系型数据库。关系型数据库(RelationalDatabase):关系型数据库使用表格(表)来组织数据
- kafka 增量快照的使用
pekingK
kafka
增量快照RocksDB支持增量快照。不同于产生一个包含所有数据的全量备份,增量快照中只包含自上一次快照完成之后被修改的记录,因此可以显著减少快照完成的耗时。一个增量快照是基于(通常多个)前序快照构建的。由于RocksDB内部存在compaction机制对sst文件进行合并,Flink的增量快照也会定期重新设立起点(rebase),因此增量链条不会一直增长,旧快照包含的文件也会逐渐过期并被自动清理。
- RocksDB系列十四:Partitioned Index Filters
薛少佳
随着DB/mem使用越来越多,filter/indexblock的内存空间变得不可忽视。虽然cache_index_and_filter_blocks配置只允许filter/indexblock数据的一部分cache在blockcache中,但是还是会因为数据量的庞大影响RocksDB的性能。占据了过多的blockcache空间,这些空间本来可以用于缓存data当访问cachemiss时需要l
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep