- Apache Ignite 的并发控制:实现高性能事务处理的关键
AI天才研究院
AI实战AI人工智能与大数据LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着大数据时代的到来,数据量的增长和计算能力的提升使得传统的数据库和计算模型已经无法满足业务需求。为了应对这些挑战,分布式计算和存储技术得到了广泛的研究和应用。ApacheIgnite是一款高性能的分布式数据库和计算平台,它可以提供实时性能和高可用性,同时支持事务处理和并发控制。在这篇文章中,我们将深入探讨ApacheIgnite的并发控制机制,以及如何实现高性能事务处理。我们将从以下
- Apache Ignite SQL索引全面指南
吕曦耘George
ApacheIgniteSQL索引全面指南索引概述在ApacheIgnite分布式数据库中,索引是优化SQL查询性能的核心机制。Ignite提供了多种索引类型和配置方式,帮助开发者根据不同的业务场景构建高效的查询系统。索引类型与创建方式1.自动创建索引Ignite会自动为以下字段创建索引:主键字段(PrimaryKey)亲和键字段(AffinityKey)这些基础索引为分布式查询提供了基本支持。2
- Linux笔记9 DNS域名解析服务器
月熊
服务器linux笔记
简介DNS(DomainNameSystem)是互联网上的一项服务,它作为将域名和IP地址相互映射的一个分布式数据库,能够使人更方便的访问互联网。DNS使用的是53端口,通常DNS是以UDP这个较快速的数据传输协议来查询的,但是没有查询到完整的信息时,就会再次以TCP这个协议来重新查询所以启动DNS时,会同时启动TCP以及UDP的port53。因特网的域名结构由于因特网的用户数量较多,所以因特网在
- 鸿蒙分布式数据同步全解析:用一套代码搞定多设备实时共享
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harmonyosharmonyos分布式华为
摘要在万物互联的趋势下,多设备间的数据协同成了刚需。从手机到平板、手表、电视,再到智能车载系统,用户希望数据无缝同步、实时一致。鸿蒙系统通过分布式数据库与分布式消息总线,为开发者提供了一套跨设备的数据同步机制,简化了开发流程。本文将从实际开发角度出发,带你用最简单的方式了解如何实现跨设备的数据同步。引言过去,我们经常需要自己去写Socket通信、同步逻辑、数据一致性校验,整个过程又难又容易出错。而
- mybatis/mybatis-plus添加数据,自增id的值为负数
雾林小妖
Java开发常见BUG解决方案mybatis
1、问题概述?使用mybatis-plus的insert方法添加数据的时候,数据虽然添加成功了,但是返回值为false,提示添加失败。当观察数据的时候,发现数据的自增主键id的值尽然为-1,或者无规律的长串负数,如:-109096962。2、解决办法?解决办法总体比较简单【注意点1:@TableId(value="id",type=IdType.AUTO)】AUTO(0,“数据库ID自增”),NO
- MySQL部门员工表实验
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数据库mysql
一、要求(一)数据表1、dept表CREATETABLEdept(deptnoINT(2)NOTNULLCOMMENT'部门编号',dnameVARCHAR(15)COMMENT'部门名称',locVARCHAR(20)COMMENT'地理位置');--添加主键ALTERTABLEdeptADDPRIMARYKEY(deptno);--添加数据INSERTINTOdept(deptno,dname
- sql优化之延迟关联
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mysqlsql数据库
具体看这个文章,写得非常不错:mysql优化:覆盖索引(延迟关联)-一枝花算不算浪漫-博客园看完后思考:1.业务相关的表规范上都要设置递增的主键字段,便于后续优化2.很多时候sql查询的性能瓶颈基本都在io上而不是cpu,所以才会这么优化,尽量在sql的where条件后都走主键,不要让sql走回表操作3.博客中改造的sql比较适合大表跟小表的关联情形
- MySql学习(二)日志系统 一条SQL更新语句是如何执行的?
lconcise
目录:更新语句执行流程重要日志模块:redolog重要日志模块:binlog两阶段提交小结更新语句执行流程一条更新语句的执行流程是怎样的呢?我们还是从一个表的一条更新语句说起,下面是这个表的创建语句,这个表有一个主键ID和一个整型字段c:mysql>createtableT(IDintprimarykey,cint);如果要将ID=2这一行的值加1,SQL语句就会这么写:mysql>updateT
- Paimon对比基于消息队列(如Kafka)的传统实时数仓方案的优势
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弊端:数据重复->优势:Paimon主键表原生去重原方案弊端(Kafka)问题:消息队列(Kafka)是仅支持追加(Append-Only)的日志流。当Flink作业发生故障恢复(Failover)或业务逻辑迭代重跑数据时,同样的数据会被再次写入消息队列,形成重复数据。影响:下游应用(如DWS层、ADS层或直接对接的BI报表)必须自己实现复杂的去重逻辑,这不仅消耗大量计算资源(“资源消耗至少增加一
- MySQL索引实现原理 和 索引类型
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目录索引介绍索引的数据结构哈希表有序数组搜索树(二叉搜索树、N叉搜索树、B+树)索引类型主键索引和非主键索引主键索引数据来源索引叶子节点存储内容主键的选择联合索引最左前缀原则索引下推范围查询会阻断后续列匹配覆盖索引回表避免回表前缀索引前缀索引的局限性总结按数据结构分类按物理存储分类按字段特性分类按字段个数分类索引介绍索引的出现其实就是为了提⾼数据查询的效率,对于数据库的表来说,索引就是它的目录索引
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7持久层——ActiveRecordActiveRecord模式的核心是:一个Model对象唯一对应数据库表中的一条记录,而对应关系依靠的是数据库表的主键值。因此,ActiveRecord模式要求数据库表必须要有主键。当数据库表没有主键时,只能使用Db+Record模式来操作数据库。JFinal的前端提交的formBean与数据库查询的JavaBean可以使用的是同一个Model对象,Model对
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lifallen
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这个优化是通过对数据进行全局排序,从而让查询时能够跳过大量不相关的数据文件(DataSkipping),极大地减少I/O,提升查询速度。只需要在执行INSERT语句时,通过OPTIONSHint来启用和配置这个功能即可。RangePartitionAndSortForUnawareBucketTableITCase测试文件本身就是最好的例子。比如测试中的这句SQL:INSERTINTOtest_t
- MySQL多表关系详解
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由于PostgreSQL具有强大的功能和良好的可扩展性,因此基于PostgreSQL很容易就可以实现分布式架构。Citus便是具体的一种实现方式。它以扩展的插件形式与PostgreSQL进行集成,且独立于PostgreSQL内核,部署也比较简单。Citus是现在非常流行的基于PostgreSQL的分布式解决方案。一、Citus基础下面是百度百科中对分布式数据库的定义:分布式数据库系统通常使用较小的
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卡卡卡卡罗特
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聚簇索引和非聚簇索引的区别定义方面:聚簇索引是基于主键值进行构建的,而非聚簇索引是基于非主键字段构建。假如没有主键,就会选择一个唯一的字段进行构建。假如唯一的字段也没有,就会使用隐藏的列进行构建。存储方面:聚簇索引叶子节点存储的为完整的数据记录。非聚簇索引叶子节点只存储主键和索引字段。应用方面:聚簇索引适合大范围查询和排序,因为可以直接通过主键进行查询和排序。不需要回表。而非聚簇索引在查询索引字段
- SQL 索引与日志知识点详解及练习题
索引和日志在数据库的高效运行和数据安全中扮演着重要角色。下面我们详细梳理索引和日志的相关知识,并通过练习题加深理解。一、知识点梳理(一)索引基本概念:索引是为了加速查询的数据结构,其数据结构为B+树。B代表Balance(平衡),数据保存在叶子结点中。分类主键索引:唯一标识一行,不允许为空,一张表只能有一个主键。唯一索引:标识一行,允许为空,一张表可以有多个唯一索引。普通索引:允许重复和空值。联合
- SQL在线预览-数据库列表(加载所有数据库,加载所有表,加载每个表需要的字段)
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我们经常会遇到数据库中存储的是图片类型,编辑器类型,然后不利于我们数据的查看,所以个人在处理开发的时候根据兴趣开发了一个简单的工具,可以实现在线的数据库查看、表查看、字段查看,以及单条数据通过url进行的查看看;=》我们的主要目录是为了显示图片在线查看,编辑器的内容还原展示字典说明dbName数据库名称tableName表名id主键http://localhost:22741/Home/PreVi
- 如何通过YashanDB做到企业数据的透明化管理
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在当前数字化转型的背景下,企业面临的数据管理挑战愈发复杂,尤其是数据的透明化管理显得尤为重要。企业往往需要对海量数据进行实时分析和决策支持,而现有的传统管理方式难以满足高效和透明化的需求。YashanDB作为一款高效的分布式数据库,提供了多种支持透明化管理的特性,通过其独特的体系架构和技术手段,能够帮助企业实现数据的透明化管理。YashanDB的体系架构与透明化管理部署架构YashanDB支持多种
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在当今以数据驱动的商业环境中,远程办公已成为一种常态。然而,随着团队分布在不同地点,数据访问的挑战也随之增加。机构需要确保远程用户能够高效、安全地访问数据,而这涉及到性能瓶颈、数据一致性及安全性等多种问题。YashanDB作为一款高性能分布式数据库,提供了多种技术方案以有效支持远程办公中的数据访问,其独特的体系结构能够应对这些挑战。YashanDB的部署架构YashanDB支持三种不同的部署形态:
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在当今信息化时代,数据驱动的决策成为企业成功的关键。然而,如何保障数据的即时获取与高效处理,解决团队协作中的数据访问障碍,是企业面临的重大挑战。YashanDB凭借其高性能的分布式数据库特性,提供了提升团队协作效率的有效解决方案。本文将深入探讨YashanDB在团队数据协作中的应用优势,以及具体的技术实现路径。YashanDB体系架构及其优势多种部署架构支持YashanDB支持单机(主备)、分布式
- 什么样的字段适合加索引?索引失效了解吗?
什么样的字段适合加索引?索引失效了解吗?题目什么样的字段适合加索引?索引失效了解吗?推荐解析适合加索引的场景1)主键字段:用于唯一标识每个记录的字段,通常是数据库表中的一个自增或唯一标识字段。2)外键字段:用于连接两个表之间关系的字段,通常是一个表中的字段与另一个表中的主键字段关联。3)经常用于查询的字段:如果某个字段经常被用于查询条件,例如用户的用户名、邮箱或订单的编号,那么为该字段添加索引可以
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搭建商城系统需从系统架构设计、技术选型、核心模块开发到运营优化全流程规划,以下是关键步骤及实践要点:系统架构设计采用分层架构设计(数据层、服务层、应用层、用户层),数据层使用分布式数据库(如MySQL+MongoDB)保障存储与查询效率,服务层基于微服务架构实现商品管理、订单处理等功能模块,应用层适配Web/移动端多平台访问,用户层通过RBAC权限管理控制不同角色操作权限。技术选型前端:HT
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《告别重复订单!分布式ID生成核心方案全揭秘》你可能用过UUID,却饱受索引性能折磨;你尝试过数据库自增ID,却在分库分表时束手无策;你研究过雪花算法,却被时钟回拨问题困扰……分布式订单ID生成究竟有没有完美方案?本文将为你一一拆解,并给出企业级最优解!一、为什么订单ID如此关键?(示意图:分布式订单系统)需求维度技术指标灾难案例全局唯一零冲突概率重复订单导致财务对账崩溃高性能10万+TPS秒杀活
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一、背景在单体架构中,ID通常使用数据库自增或UUID即可满足需求。但在微服务、分布式环境中,这些方式存在性能瓶颈、重复冲突、时序不全等问题。因此,分布式ID生成策略应运而生,用于确保在高并发、跨节点、异地部署的系统中,生成全局唯一、趋势递增、高性能的ID。二、演进历程单机自增ID(如数据库自增)Java原生UUID工具类生成(如雪花算法、KeyUtil等)中间件分布式协调(如Zookeeper、
- GaussDB 权限管理:从 RBAC 到精细化控制的技术实践
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GaussDB权限管理:从RBAC到精细化控制的技术实践一、引言在分布式数据库环境中,权限管理是保障数据安全和合规性的核心环节。GaussDB(开源版及云服务版)提供了一套完整的权限管理体系,支持基于角色的访问控制(RBAC)、细粒度权限分配和动态审计等功能。本文将深入解析GaussDB的权限管理模型、操作方法及实战技巧。二、GaussDB权限管理模型核心对象与层级GaussDB的权限管理围绕以下
- 插入表主键冲突做更新
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有以下场景:
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- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
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- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
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今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
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FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
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2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
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建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
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在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
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Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
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