- 【clickhouse踩坑记录】ClickHouse查询性能优化(入门级)
一条咸鱼的记录
踩坑记录数据库bigdata
背景用了一年多的ClickHouse,但好像都没系统地去学一遍,趁着最近有点时间,相对全面地去看了一圈ClickHouse的内容。发现ClickHouse虽然性能查询本身快,但如果使用不恰当,性能会被降一个级别。下面主要简单介绍一下,ClickHouse的查询可以从哪些方面做优化。可重点关注标题加粗部分!!优化方法以下,主要从表级别、语法、查询这三方面简要介绍。表级别优化填充有空值的字段对于一些表
- Centos7安装Clickhouse单节点部署
lcz-2000
clickhouselinux服务器
部署流程1、关闭防火墙&沙盒关闭防火墙并关闭开机自启动systemctlstopfirewalld&&systemctldisablefirewalld查看selinux状态是否为disabled,否则修改[root@localhost~]#getenforceEnforcing修改为disabledvim/etc/selinux/config#修改SELINUX=disabled#重启生效reb
- centos7 安装单机 ClickHouse
小码农叔叔
大数据clickhouse安装clickhouse单机安装clickhouse单节点安装安装单机clickhouse
前言ClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库(DBMS),使用C++语言编写,主要用于在线分析处理查询(OLAP),能够使用SQL查询实时生成分析数据报告本篇首先介绍下如何基于centos7环境安装单机版的clickhouse官网:https://clickhouse.com/环境准备centos7环境(虚拟机或者云服务器)clickhouse基础安装包安装前置步
- ClickHouse创建分布式表
期待着2013
clickhouse数据库
ClickHouse创建分布式表当数据量剧增的时候,clickhouse是采用分片的方式进行数据的存储的,类似于redis集群的实现方式。然后想进行统一的查询的时候,因为涉及到多个本地表,可以通过分布式表的方式来提供统一的入口。由于是涉及到分布式存储,保证高可用就必须有数据冗余—即副本(replica)。Clickhouse依靠ReplicatedMergeTree引擎族与Zookeeper实现了
- centos7安装部署clickhouse数据库 小白详细教程
这是个错觉
clickhouse数据库
目录1.系统概述...21.1服务器环境概述...31.2操作系统...31.3数据库软件...32.数据库账户说明...32.1数据库账户...33.ClickHouse运行环境安装部署...43.1上传数据库软件包到服务器...43.2解压数据库软件包安装...53.3解压软件包并运行安装...53.4更改数据库数据目录...93.5修改日志文件位置...154.ClickHouse日常...
- ClickHouse集群搭建(CENTOS7环境)
huaxia2002
大数据常用框架入门
ClickHouse集群搭建(CENTOS7环境)1.rpm包下载下载的rpm包版本-rw-r--r--1rootroot1342545月2817:07clickhouse-client-20.3.9.70-2.noarch.rpm-rw-r--r--1rootroot1169243615月2817:07clickhouse-common-static-20.3.9.70-2.x86_64.rpm
- CentOS7 部署安装ClickHouse
zhua.er
ClickHouse数据库ClickHouse
一、什么是ClickHouseClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库(DBMS),使用C++语言编写,主要用于在线分析处理查询(OLAP),能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。OLAP场景需要在大型数据集上对具有以下特征的复杂分析查询进行实时响应:数据集可以是巨大的——数十亿或数万亿行数据组织在包含多列的表中只选择少数几列来回答任何特定的查询必须以毫秒或秒为
- 5. clickhouse 单节点多实例部署
Toroidals
大数据组件安装部署教程clickhouse单节点多实例伪分布安装部署
环境说明:主机名:cmc01为例操作系统:centos7安装部署软件版本部署方式centos7zookeeperzookeeper-3.4.10伪分布式hadoophadoop-3.1.3伪分布式hivehive-3.1.3-bin伪分布式clickhouse21.11.10.1-2单节点多实例dolphinscheduler3.0.0单节点kettlepdi-ce-9.3.0.0单节点sqoop
- ClickHouse Kafka 引擎教程
2401_86984695
clickhousekafkalinq
你将看到如下所示的输出,其中显示了其分区的主题和当前状态。Topic:readingsPartitionCount:6ReplicationFactor:2Configs:Topic:readingsPartition:0Leader:0Replicas:0,2Isr:0,2Topic:readingsPartition:1Leader:2Replicas:2,1Isr:2,1Topic:read
- clickhouse集群方案及表引擎最佳实践
yangls的技术博客
大数据
clickhouse集群方案很多资料过于凌乱,也有一些还不错,但是其最佳实践部分讲的不够详细,例如:Clickhouse最佳实战之分布式集群方案研究那我们来讲讲我们的实践及面临过的问题。数据一致性问题某些云服务厂商提供的其实是单机版,比如某个集群单分片,两副本,但其实只开放一台机器的ip和端口,所有读写都在一台机器上,这样就没有数据一致性问题,但这不是正确的集群,这种单机使用中建表都不需要oncl
- clickhouse最佳实践(一):clickhouse千亿级日志系统单机到集群架构演进历程
Biturd
clickhouse架构
clickhouse千亿级日志系统单机到集群架构演进历程1.初始阶段:单机部署2.使用代理层3.集群设计4.数据迁移5.监控和维护6.集群横向扩展最佳实践系列文章持续完善中,记录了业务系统从碰到瓶颈到迭代的过程1.初始阶段:单机部署针对ClickHouse(以下简称CK)单机的优化过程,通常包括以下几个方面,以确保在非分布式环境中达到最佳性能:1).硬件优化内存:尽可能多的内存对CK有帮助,因为它
- ClickHouse vs StarRocks 选型对比
金州饿霸
BigData分布式数据库clickhouse
一、面向列存的DBMS新的选择Hadoop从诞生已经十三年了,Hadoop的供应商争先恐后的为Hadoop贡献各种开源插件,发明各种的解决方案技术栈,一方面确实帮助很多用户解决了问题,但另一方面因为繁杂的技术栈与高昂的维护成本,Hadoop也渐渐地失去了原本属于他的市场。对于用户来说,一套高性能,简单化,可扩展的数据库产品能够帮助他们解决业务痛点问题。越来越多的人将目光锁定在列存的分布式数据库上。
- StarRocks——滴滴的极速多维分析实践
吵吵叭火
大数据数据仓库大数据
背景滴滴集团作为生活服务领域的头部企业,其中橙心优选经过一年多的数据体系建设,逐渐将一部分需要实时交互查询,即席查询的多维数据分析需求由ClickHouse迁移到了StarRocks中,接下来以StarRocks实现的漏斗分析为例介绍StarRocks在橙心优选运营数据分析应用中的实践。一、需求介绍当前数据门户上的漏斗分析看板分散,每个看板通常只能支持一个场景的漏斗分析,不利于用户统一看数或横向对
- Starrocks 对比 Clickhouse
漫步者TZ
数据库clickhouse数据库starrocks
极速查询的单表查询StarRocks在极速查询方面上做了很多,下面着重介绍四点:1)向量化执行:StarRocks实现了从存储层到查询层的全面向量化执行,这是StarRocks速度优势的基础。向量化执行充分发挥了CPU的处理能力。全面向量化引擎按照列式的方式组织和处理数据。StarRocks的数据存储、内存中数据的组织方式,以及SQL算子的计算方式,都是列式实现的。按列的数据组织也会更加充分利用C
- StarRocks和ClickHouse对比
靴子学长
clickhouse数据库数据库架构java
经过研究,StarRocks与ClickHouse作为OLAP数据库在某些场景下都展现出极端的性能表现,且都不依赖于ApacheHadoop生态系统。在特定情况下,StarRocks的性能甚至优于ClickHouse。ClickHouse适合变化较少的扁平表场景,而StarRocks在单表测试中表现更好,且在多表关联方面具有更大的优势1。在架构方面,ClickHouse采用散布-聚集的模型,而St
- StarRocks与ClickHouse:简要快速选型对比
我就是全世界
clickhousestarRocks
1.引言在大数据分析领域,高性能的数据库系统是关键。StarRocks和ClickHouse作为列式存储数据库的代表,各自具有独特的优势。本文将深入探讨它们的特性和适用场景,为选择合适的数据库系统提供参考。2.StarRocks与ClickHouse简介2.1StarRocksStarRocks是一款全场景MPP企业级数据库,它强调实时性、并发性和MySQL兼容性。StarRocks提供在线弹性扩
- 性能全面提升!白山云基于StarRocks替换ClickHouse的数据库实践
BaishanCloud
大数据性能优化StarRocksclickhouse数据库
StarRocks是国产开源、极速全场景MPP数据库,它采用新一代弹性MPP架构,可以高效支持大数据量级的多维分析、实时分析、高并发分析等多种数据分析场景,性能出色,比同类产品平均快3-5倍。白山云大数据团队在两年多的学习和实践中,基于StarRocks搭建了全新的大数据平台,并已全量投入使用。因此我们将选型接入、改造优化的过程与经验进行分享,希望能为大家带来一些借鉴与思考。选型思考白山云CDN每
- ClickHouse exception, message: Code: 407. DB::Exception: Decimal math overflow 十进制溢出错误
大大大大物~
ClickHouse数据库clickhousesql
记一次ClickHouse使用中遇到的问题报错:org.springframework.jdbc.UncategorizedSQLException:###Errorqueryingdatabase.Cause:ru.yandex.clickhouse.except.ClickHouseUnknownException:ClickHouseexception,message:Code:407.DB
- 【硬刚大数据之面试篇】2021年从零到大数据专家面试篇之ClickHouse篇
王知无(import_bigdata)
欢迎关注博客主页:https://blog.csdn.net/u013411339欢迎点赞、收藏、留言,欢迎留言交流!本文由【王知无】原创,首发于CSDN博客!本文首发CSDN论坛,未经过官方和本人允许,严禁转载!本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的面试部分补充。硬刚大数据系列文章链接:2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)2021
- 【Go】Golang连接数据库使用HTTP协议
音乐学家方大刚
GoClickhousegolang数据库http
离开你是傻是对是错是看破是软弱这结果是爱是恨或者是什么如果是种解脱怎么会还有眷恋在我心窝那么爱你为什么黄品源/莫文蔚《那么爱你为什么》packagemainimport("context""fmt""log""time""github.com/ClickHouse/clickhouse-go/v2")funcmain(){//确保使用HTTP协议和8123端口conn,err:=clickhous
- 大数据组件ClickHouse介绍(场景、优劣势、性能)
坚持是一种态度
大数据开发ClickHouse大数据clickhouse数据库列式数据库
大数据组件ClickHouse介绍简介使用场景优势与劣势优势劣势性能单个查询吞吐量处理短查询的延时时间处理大量短查询数据写入性能查询性能简介clickhouse是一个高性能的列式存储分析数据库管理系统,由俄罗斯搜索引擎公司yandex开发。clickhouse具有以下特点高性能:clickhouse优化了查询和数据压缩算法,支持多维度数据分析和快速聚合查询。分布式:clickhouse采用共享无状
- golang请求云数据库ClickHouse数据库报错:err code: 202, message: Too many simultaneous queries. Maximum: 100
zhoupenghui168
golang#golang基础数据库golang开发语言后端sync
1.场景描述开发环境:语言:golang1.22数据库引擎:GORM数据库:ClickHouse场景:当使用sync.WaitGroup并发执行多个gorm相关的goroutine时,报错:errcode:202,message:Toomanysimultaneousqueries.Maximum:1002.错误原因从上面错误中可以看出:(1).这是因为当前正在进行的查询或插入操作超过了设置的最大
- 《ClickHouse企业级应用:入门、进阶与实战》1 全面了解ClickHouse
AI天才研究院
大数据AI人工智能clickhouse大数据hadoop
近年来,ClickHouse发展势头迅猛,社区、大厂纷纷跟进使用。面对万亿级的数据查询分析也能做到亚秒级响应。那么,ClickHouse到底是何方神圣?为什么如此受青睐?各位看官,欲知ClickHouse为何方神圣,且往下看。本章我们先来了解什么是ClickHouse,内容包括ClickHouse是什么,它具有哪些特性,适用哪些应用场景等。1.1ClickHouse概述本节介绍ClickHouse
- MySQL 到 ClickHouse 数据同步优化(三)
简述本文主要介绍CloudCanal如何将关系型数据库中数据同步到ClickHouse,默认使用ReplacingMergeTree作为ClickHouse表引擎,链路特点包括:新增_version、_sign字段,以便ClickHouse准确合并。DML操作均以INSERT写入,同步性能良好。支持DDL同步。技术点结构迁移以ClickHouse为对端的结构迁移,默认选择ReplacingMerg
- <Error> Application: DB::Exception: Listen [::1]:8123 failed: Poco::Exception. Code: 1000, e.code()
Aiky哇
clickhouse数据库数据仓库
问题一:在连接clickhouse数据库时,使用serviceclickhouse-server/etc/init.d/clickhouse-service时都会报Initscriptisalreadyrunning,但是实际上数据库并没有起来,可以使用sudosystemctlstartclickhouse-serversudosystemctlstopclickhouse-serversudo
- Databend 实现高效实时查询:深入解读 Dictionary 功能
数据库
作者:洪文丽开源之夏2024“支持ExternalDictionaries”项目参与者东北大学软件工程专业云计算方向大二在读,喜欢挑战自我,尝试新鲜事物背景介绍在大型系统中,数据通常存储在多个不同的数据源中,例如PostgreSQL、MySQL和Redis负责存储在线数据,而Databend和ClickHouse则用于存储分析数据。传统的分析查询方法往往需要同时使用到多种不同的数据,通常通过ETL
- 复杂查询导致clickhouse宕机
null.equals()
数据库
背景最近在研究clickhouse,发现了不少坑,有些坑是官方的无法解决,有些是配置的问题。配置问题及优化的问题就需要我们不断的调整配置以及优化sql。优化sql最主要是理解clickhouse是如何查询的,我们才能找到瓶颈点,找到优化方法。问题在8G内存4核CPU的机器上,单节点的默认配置的clickhouse,保存数据8000W+,一个复杂的多表关联的查询,每次查询到98%的时候,clickh
- 数仓建模(五)选择数仓技术栈:Hive & ClickHouse & 其它
昊昊该干饭了
数仓建模大数据hiveclickhousehadoop
在大数据技术的飞速发展下,数据仓库(DataWarehouse,简称数仓)成为企业处理和分析海量数据的核心工具。市场上主流数仓技术栈丰富,如Hive、ClickHouse、Druid、Greenplum等,对于初学者而言,选择合适的技术栈是一项挑战。本文将详细解析Hive、ClickHouse及其他数仓技术,帮助读者根据场景需求选择最佳工具。目录一、数据仓库的基础概念和技术选型原则1.1什么是数据
- 大数据-257 离线数仓 - 数据质量监控 监控方法 Griffin架构
武子康
大数据离线数仓大数据数据仓库java后端hadoophive
点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!!Java篇开始了!目前开始更新MyBatis,一起深入浅出!目前已经更新到了:Hadoop(已更完)HDFS(已更完)MapReduce(已更完)Hive(已更完)Flume(已更完)Sqoop(已更完)Zookeeper(已更完)HBase(已更完)Redis(已更完)Kafka(已更完)Spark(已更完)Flink(已更完)ClickHouse(已
- spark读取、写入Clickhouse以及遇到的问题
Alex_81D
大数据基础大数据从入门到精通clickhousespark
最近需要处理Clickhouse里面的数据,经过上网查找总结一下spark读写Clickhouse的工具类已经遇到的问题点。具体Clickhouse的讲解本篇不做讲解,后面专门讲解这个。一、clickhouse代码操作话不多说直接看代码1.引入依赖:ru.yandex.clickhouseclickhouse-jdbc0.2.40.2.4这个版本用的比较多一点2.spark对象创建valspark
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
1.文件写入压缩包
string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
dcj3sjt126com
linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
dcj3sjt126com
PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性,特别适用于联想的机器,其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果,实用性强,推荐给需要的人!
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
- Nginx学习笔记
mcj8089
nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO(value object) 值对象
通
- 算法复杂度
Wuaner
Algorithm
Time Complexity & Big-O:
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http://bigocheatsheet.com/
http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/