StarRocks_labs
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StarRocks在千亿级日增数据场景下替换Greenplum的实践

原Greenplum集群在进行10亿*1亿的关联查询时达到极限，无法支撑更大数据量级的关联查询。使用StarRocks替换Greenplum构建新的集群，在进行736亿*15亿的超大量级数据关联查询时，不仅可以顺利完成，并且耗时很短，对业务的整体提升巨大。

一、使用背景

1.1 选用原因

我司原有业务查询使用的数据库为Greenplum，在数据源变更后，数据量从原来的日增千万级别（近百G）暴增至日增千亿（10T）级别，原有的12台GP集群在数据量增长后存在以下痛点：

  • 1、数据导入

原有的数据导入借助于gpload的工具，在有索引的情况下，数据导入随着数据量的增加会变慢，在千亿级日增情况下，有索引的表根本无法导入。即使使用先导入数据，后建索引的方式，导入过程还是不理想，建索引的时间会由于数据量的增长而增长，由于机器资源在现有的基础上增加的的可能性不是很大，使用该方式做数据导入，整个流程耗时相当长，无法满足业务需求。

  • 2、数据存储

GP在数据存储这一块，如果使用heap表的方式创建表，数据来说是不做任何压缩进行存储，比较占用存储资源。如果采用列存表的方式，需要手动指定压缩等级和字段，但是使用者在不清楚数据重复的具体情况下设置该参数就只能是想当然去做，然后在生产中根据数据实际情况进行更改，在查询时，cpu会进行解压缩操作，增加了cpu的计算耗时。

  • 3、数据计算

计算瓶颈其实是我们数据量增长之后主要的痛点。在原有的使用过程中，针对于业务A的整体运行时长，从客户触发到最终显示，需要大概100分钟左右，数据量增长后，业务A的基本跑不动。其次，在日常的etl过程中，一些定时表关联在原GP的处理过程中只能是对事实表按照时间粒度做切分，小部分小部分的进行关联，然后再进行合并处理，数据量增长之后的关联，在现有资源下也无法实现。

在GP无法承受如此巨大的数据量，满足不了业务的需求时，我们将目光转向其他解决方案，在测试了StarRocks，clickhouse以及其他olap产品后，结合自身的业务特点和使用上的易用性，最终选用了StarRocks作为MPP的解决方案。此文档也是基于StarRocks进行详细的业务测试过程中整理的文档。

1.2 集群配置

此次测试使用的机器资源如下所示(只部署了StarRocks的环境)：

此次测试使用的机器资源如下所示(只部署了StarRocks的环境)：
机器数量：10台
机器系统：centos7.6
机器内存：256G
机器磁盘：7200转机械硬盘，每台机器为8T*4,做了raid0
网络带宽：内网万兆光迁
CPU:    2*12 core
此次部署的StarRocks的集群详情如下（未使用spark load，没有安装spark的客户端）：
fe数量：3台（1 master + 2 follower）
be数量：10台
broker数量：10台

1.3 集群配置参数

针对自身业务特点，修改了以下参数：

fe:
broker load的参数
1.允许运行的最大的broker数量
max_broker_concurrency=10
2.每个be处理的数据量
max_bytes_per_broker_scanner=32212254720
 

上述两个参数影响broker load导入时be处理数据的并发数量和单个be处理的数据量

文件合并的参数
1.be节点base compaction线程数量
base_compaction_num_threads_per_disk=4
2.base compaction时写磁盘的限速，单位为M
base_compaction_write_mbytes_per_sec=20
3.be节点cumulative compaction的线程数量
cumulative_compaction_num_threads_per_disk=8
4.be节点cumulative compactiond写磁盘的限速，单位为M 
cumulative_compaction_write_mbytes_per_sec=300
5.be节点cumulative compactiond线程轮询的间隔
cumulative_compaction_check_interval_seconds=2
 

上述五个参数主要控制StarRocks对于文件合并的效率，可以根据自身的硬件性能和实际业务情况调整该参数。大量数据导入到StarRocks中时，StarRocks需要根据排序key做排序，根据字段的值做压缩合并的操作，此时会占用磁盘性能，调整该参数（业务闲时）可以加速这一过程，使StarRocks专注于计算。

以上参数仅提供参考，请根据自身资源和实际情况酌情调整

二、数据导入

由于数据源的特殊性，数据存放在文件中，原始文件为压缩文件，因此在实际测试过程中，我们主要对以下几种导入进行了测试（spark load未测试成功），最终选取了broker load的方式作为最终的数据导入的方案。该方案能够实现单任务200W+/s的导入速度，并且支持并行的方式，进一步提高数据导入速度。

2.1 stream load

刚开始使用StarRocks时，我们使用的导入方式即为stream load的方式测试小批量的数据，但是在数据量增大的情况下，大概数据单次导入到100G时，发现这种微批导入的方式有数据膨胀的情况，导入前的数据和入库后的数据量对比差异明显（导入前100G左右，导入后StarRocks在250G左右，并且磁盘IO占用高居不下），遂放弃。

2.2 datax

datax主要是由于有丰富的使用经验，其次是datax在对于数据接入过程中很灵活，可以增加很多丰富的transformer插件来减轻后续的数据清洗的压力。datax使用时我们主要使用的是mysqlWriter和利用stream load实现的DorisWriter（此处艾特社区张怀北同学）。前者在我们测试时，StarRocks文档中还未增加doriswriter的内容，利用的是mysql的jdbc连接实现数据的导入。后者则是社区利用stream load 的api实现的数据导入。在使用过程中，发现导入速度并不理想（10台一起跑，导入速度在60W/s），满足不了我们每天的增量数据的导入的要求。也放弃datax的导入方案。（如果有对这种方式感兴趣的同学可以在社区留言）。文章末尾附件有该writer实现的核心代码。

2.3 broker load

broker load 的导入方式是我们最终采用的方案。原本对spark load的方式抱有很大希望，因为我们业务中的数据另一个导入方向为hbase，使用的导入方式为bulkload的方式，利用spark 合成Hfile的方式写入hbase，该方式能够将待导入的数据进行排序后，形成hbase底层需要的hfile的格式写入到hdfs，hbase可以不用再将数据在内存中排序后再落盘，在进行合并形成hfile，能够借助于spark计算集群减轻hbase排序和文件合并的压力，使得hbase专注于业务。我们猜想StarRocks的spark load是否也采用了类似的思想，利用spark处理数据后直接生成StarRocks所需要的底层存储文件后写入StarRocks，但是在经过咨询后，现有的spark load不具备这种提前排序生成底层存储文件的导入功能，但是在未来会开发。后续开发完成后，对于StarRocks的导入应该提升很大（个人臆想_）。

broker load的时候我们测试了分别从hdfs load csv文件和parquet文件，最终发现使用parquet导入比csv性能高出两倍到三倍的样子（相同数据条数，字段），也刚好是parquet文件和csv文件实际存储相差的样子。同时在导入时，可以先将待导入的表的副本设为1，可以减少导入过程中的数据clone，加快导入速度。最终测的的导入速度大概在（300W/s左右）

2.4 insert into

insert into的方式主要应用于日常关联后的结果数据导入到新表的操作，为了测试insert into操作的速度以及影响，我们在一个时间段内，连续大批量的导入到另外一张表来发现问题。最终发现，insert into的速度大概在780W/s，但是连续大批量的insert之后，大概连续导入了四批次，每次一百二十亿的数据后(insert语句为：insert into tableA select * from tableB)，cpu一段时间内占用会比较高，可能是内部数据的合并操作导致的cpu使用上升。

三、数据查询

下面主要选取了业务测试中比较重要的场景A作为测试，该测试主要测试日常事实和维度之间的关联性能和面向业务的单表聚合查询的性能。

3.1 表模型选取

此次测试结合实际业务，我们主要测试的是明细表模型。DUPLICATE KEY选用的也是业务上常用来作为过滤条件的字段，采用的是按照天创建动态分区的方式建表，分布键根据业务特点的关系，基本上所有的表的分布键都是用一个字段。

3.2 表创建方式

example:
create table ods.table1 (
col1 datetime not null comment "time1",
col2 varchar(128) not null comment "str1",
col3 varchar(64) not null comment "str2",
col4 TINYINT not null comment "0,1,2",
col5 varchar(128) not null comment "str3",
col6 datetime not null comment "time2",
col7 TINYINT not null comment "-1,0,1,2,3"
)
DUPLICATE KEY(col1,col2,col3)
PARTITION BY RANGE(col1) (
PARTITION p20210101 values less THAN ("2021-01-02 00:00:00"),
PARTITION p20210102 values less THAN ("2021-01-03 00:00:00"),            .
PARTITION p20210330 values less THAN ("2021-03-31 00:00:00"),
PARTITION p20210331 values less THAN ("2021-04-01 00:00:00")
)
DISTRIBUTED BY HASH(col3) BUCKETS 128
PROPERTIES(
"replication_num" = "1",
"dynamic_partition.enable"="true",
"dynamic_partition.time_unit"="DAY",
"dynamic_partition.start"="-110",
"dynamic_partition.end"="2",
"dynamic_partition.prefix"="p",
"dynamic_partition.buckets"="128"
);
 

其余的表的创建方式类似，字段不同。

在后续的join过程中，由于预先没有给表设置属性Colocation Group，因此我们使用的alter方式修改每个表的Colocation Group属性。如下：

ALTER TABLE table1 SET ("colocate_with" = "cg_col3");

3.3 查询测试

3.3.1 关联测试

1. hash join

默认的join的方式为hash join，会使用JOIN (BROADCAST)的方式

2. shuffle join
在join的后边显示的指定 [shuffle]的方式，会不采用广播，而是用shuffle的方式进行join。
如果某些情况下使用默认的join时，右表数据量较大，广播到多个be节点时会造成不可忽略的性能开销，或者查询直接oom导致be挂掉，可以尝试使用此方式进行查询优化。

3. colocation join
如果待关联的两张表的分布键和buckets数量一致，同时join的key是分布键，那么可以使用colocation join的方式进行本地join。
由于数据会根据分布键进行hash分布，相同分布键的数据处于同一个机器上，在join的时候数据只会在本地进行join，避免跨网络IO。

4. 性能对比(全数据join之后的count)(大概的均值)
  StarRocks：
    左表数量：736亿 右表数量：15亿
    默认的join ：oom
    shuffle join: 90S
    colocation join：60S
  GP(极限是不到十亿join不到一亿，耗时近1800s)：
    跑不动!!!


3.3.2 单表查询测试


StarRocks：  
group by 的字段为DUPLICATE KEY中的部分或者全部字段。单表数据量为736亿。
逻辑为： 全数据量下的select count(a.col1) as num from (select col1 as col1,col2 as col2 from table1 group by col1,col2)a; 去重后的col1数据量为125亿
耗时：600s


3.4参数优化


以下参数在使用过程中需要根据实际情况进行具体调整：


1.exec_mem_limit 
该参数影响的地方很多，导入，查询oom时可加大。建议可以设为机器内存资源的70%-80%（只有doris进程情况下）


2.is_report_success
该参数设为true后可以比较方便的查看物理执行计划


3.parallel_fragment_exec_instance_num
该参数影响查询时的并行度，建议为机器core数的一半，查询并发小的情况下可以酌情增加


4.query_timeout
查询或者insert的超时时间，数据量大的情况下可以增加该参数


5.disable_storage_page_cache
在内存资源充足的情况下，可以开启page cache，启用StarRocks自己维护的page cache，加速查询


6.storage_page_cache_limit
开启page cache占用的内存大小，酌情设置。
在经过测试后，StarRocks能够满足我司替换原有greenplum集群，解决原有业务。
________________________________________

此文档只是我司针对自己业务进行的部分测试的一个文档，欢迎大佬指出文档中不正确的地方，互相交流，共同进步
 

附件
利用stream load实现的writer核心task代码

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 * or more contributor license agreements.  See the NOTICE file
 * distributed with this work for additional information
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 * software distributed under the License is distributed on an
 * "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
 * KIND, either express or implied.  See the License for the
 * specific language governing permissions and limitations
 * under the License.
 */

package com.alibaba.datax.plugin.writer.doriswriter;

import com.alibaba.datax.common.element.Record;
import com.alibaba.datax.common.exception.DataXException;
import com.alibaba.datax.common.plugin.RecordReceiver;
import com.alibaba.datax.common.plugin.TaskPluginCollector;
import com.alibaba.datax.common.util.Configuration;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import org.apache.commons.codec.binary.Base64;
import org.apache.http.HttpHeaders;
import org.apache.http.client.methods.CloseableHttpResponse;
import org.apache.http.client.methods.HttpPut;
import org.apache.http.entity.StringEntity;
import org.apache.http.impl.client.CloseableHttpClient;
import org.apache.http.impl.client.DefaultRedirectStrategy;
import org.apache.http.impl.client.HttpClientBuilder;
import org.apache.http.impl.client.HttpClients;
import org.apache.http.util.EntityUtils;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.UUID;

public class DorisWriterTask
{
    private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(DorisWriterTask.class);
    private final Configuration configuration;
    private String username;
    private String password;
    private String loadUrl;
    private List heads;
    private List column;
    private static final String SEPARATOR = "|";
    private int batchSize;
    private HttpClientBuilder httpClientBuilder;

    public DorisWriterTask(Configuration configuration) {this.configuration = configuration;}

    public void init()
    {
        List connList = configuration.getList(Key.CONNECTION);
        Configuration conn = Configuration.from(connList.get(0).toString());
        String endpoint = conn.getString(Key.ENDPOINT);
        String table = conn.getString(Key.TABLE);
        String database = conn.getString(Key.DATABASE);
        this.column = configuration.getList(Key.COLUMN, String.class);
        // 如果 column 填写的是 * ，直接设置为null，方便后续判断
        if (this.column!= null && this.column.size() == 1 && "*".equals(this.column.get(0))) {
            this.column = null;
        }
        this.batchSize = configuration.getInt(Key.BATCH_SIZE, 1024);
        this.heads = configuration.getList(Key.HEADS);
        this.username = configuration.getString(Key.USERNAME);
        this.password = configuration.getString(Key.PASSWORD, null);
        this.loadUrl = String.format("%s/api/%s/%s/_stream_load", endpoint, database, table);
        this.httpClientBuilder = HttpClients
                .custom()
                .setRedirectStrategy(new DefaultRedirectStrategy()
                {
                    @Override
                    protected boolean isRedirectable(String method)
                    {
                        return true;
                    }
                });
        LOG.info("connect StarRocks with {}", this.loadUrl);
    }

    private String basicAuthHeader(String username, String password)
    {
        String tokenEncode = username + ":" + password;
        byte[] encoded = Base64.encodeBase64(tokenEncode.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
        return "Basic " + new String(encoded);
    }

    public void startWrite(RecordReceiver recordReceiver, TaskPluginCollector taskPluginCollector)
    {
        Record record;
        int currSize = 0;
        StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
        while ((record = recordReceiver.getFromReader()) != null) {
            int len = record.getColumnNumber();
            if (this.column != null && len != this.column.size()) {
                throw DataXException.asDataXException(
                        DorisWriterErrorCode.ILLEGAL_VALUE,
                        String.format("源字段数和目标字段数不匹配，源字段数为%s, 目标字段数为%s", len, this.column.size())
                );
            }
            StringBuilder oneRow = new StringBuilder();
            for (int i = 0; i < len; i++) {
                if (record.getColumn(i).getRawData() != null) {
                    oneRow.append(record.getColumn(i).asString());
                }
                if (i < len - 1) {
                    oneRow.append(SEPARATOR);
                }
            }
            oneRow.append("\n");
            stringBuilder.append(oneRow);
            currSize++;
            if (currSize >= this.batchSize) {
                stringBuilder.deleteCharAt(stringBuilder.length() - 1);
                sendData(stringBuilder.toString());
                currSize = 0;
                stringBuilder.setLength(0);
            }
        }
        if (stringBuilder.length() > 0) {
            sendData(stringBuilder.toString());
        }
    }

    private void sendData(String content)
    {
        try (CloseableHttpClient client = this.httpClientBuilder.build()) {
            HttpPut put = new HttpPut(this.loadUrl);
            StringEntity entity = new StringEntity(content, "UTF-8");
            put.setHeader(HttpHeaders.EXPECT, "100-continue");
            if (this.username != null && this.password != null) {
                put.setHeader(HttpHeaders.AUTHORIZATION, basicAuthHeader(this.username, this.password));
            }
            put.setHeader("column_separator", SEPARATOR);
            // the label header is optional, not necessary
            // use label header can ensure at most once semantics
            put.setHeader("label", UUID.randomUUID().toString());
            if (this.column != null ) {
                put.setHeader("columns", String.join(",", this.column));
            }
            if (this.heads != null && this.heads != null) {
                for (int i = 0; i < this.heads.size(); i++) {
                    System.out.println(this.heads.get(i));
                    JSONObject head = (JSONObject) this.heads.get(i);
                    for(Map.Entry entry : head.entrySet()){
                        String key = entry.getKey();
                        Object value = entry.getValue();
                        System.out.println("key:::"+key);
                        System.out.println("value:::"+value.toString());
                        put.setHeader(key, value.toString());
                    }
                }
            }
            put.setEntity(entity);

            try (CloseableHttpResponse response = client.execute(put)) {
                String loadResult = "";
                if (response.getEntity() != null) {
                    loadResult = EntityUtils.toString(response.getEntity());
                }
                int statusCode = response.getStatusLine().getStatusCode();
                // statusCode 200 just indicates that doris be service is ok, not stream load
                // you should see the output content to find whether stream load is success
                if (statusCode != 200) {
                    throw DataXException.asDataXException(
                            DorisWriterErrorCode.WRITER_ERROR,
                            String.format("Stream load failed, statusCode=%s load result=%s", statusCode, loadResult)
                    );
                }
            }
        }
        catch (IOException e) {
            throw DataXException.asDataXException(
                    DorisWriterErrorCode.CONNECT_ERROR,
                    String.format("Failed to connect Doris server with: %s, %s", this.loadUrl, e)
            );
        }
    }
}
 
  
 
  

                            
                        
                    
                    
                    

                    
                    
                    

                
                

                    
                

            
        
    
    

        
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数据库python
                        
    深入理解MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具引言在人工智能和自然语言处理领域，高效准确的信息检索一直是一个关键挑战。传统的基于距离的向量数据库检索方法虽然广泛应用，但仍存在一些局限性。本文将介绍一种创新的解决方案：MultiQueryRetriever，它通过自动生成多个查询视角来增强检索效果，提高结果的相关性和多样性。MultiQueryRetriever的工
    
                    
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  • MYSQL面试系列-04
                        king01299
面试mysql面试
                        
    MYSQL面试系列-0417.关于redolog和binlog的刷盘机制、redolog、undolog作用、GTID是做什么的？innodb_flush_log_at_trx_commit及sync_binlog参数意义双117.1innodb_flush_log_at_trx_commit该变量定义了InnoDB在每次事务提交时，如何处理未刷入（flush）的重做日志信息（redolog）。它
    
                    
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  • MongoDB Oplog 窗口
                        喝醉酒的小白
MongoDB运维
                        
    在MongoDB中，oplog（操作日志）是一个特殊的日志系统，用于记录对数据库的所有写操作。oplog允许副本集成员（通常是从节点）应用主节点上已经执行的操作，从而保持数据的一致性。它是MongoDB副本集实现数据复制的基础。MongoDBOplog窗口oplog窗口是指在MongoDB副本集中，从节点可以用来同步数据的时间范围。这个窗口通常由以下因素决定：Oplog大小：oplog的大小是有限
    
                    
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  • python os 环境变量
                        CV矿工
python开发语言numpy
                        
    环境变量：环境变量是程序和操作系统之间的通信方式。有些字符不宜明文写进代码里，比如数据库密码，个人账户密码，如果写进自己本机的环境变量里，程序用的时候通过os.environ.get（）取出来就行了。os.environ是一个环境变量的字典。环境变量的相关操作importos"""设置/修改环境变量：os.environ[‘环境变量名称’]=‘环境变量值’#其中key和value均为string类
    
                    
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  • 【PG】常见数据库、表属性设置
                        江无羡
数据库
                        
    PG的常见属性配置方法数据库复制、备份相关表的复制标识单表操作批量表操作链接数据库复制、备份相关表的复制标识单表操作通过ALTER语句单独更改一张表的复制标识。ALTERTABLE[tablename]REPLICAIDENTITYFULL;批量表操作通过代码块的方式，对某个schema中的所有表一起更新其复制标识。SELECTtablename,CASErelreplidentWHEN'd'TH
    
                    
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  • nosql数据库技术与应用知识点
                        皆过客，揽星河
NoSQLnosql数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
                        
    Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
    
                    
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  • SpringBlade dict-biz/list 接口 SQL 注入漏洞
                        文章永久免费只为良心
oracle数据库
                        
    SpringBladedict-biz/list接口SQL注入漏洞POC:构造请求包查看返回包你的网址/api/blade-system/dict-biz/list?updatexml(1,concat(0x7e,md5(1),0x7e),1)=1漏洞概述在SpringBlade框架中，如果dict-biz/list接口的后台处理逻辑没有正确地对用户输入进行过滤或参数化查询（PreparedSta
    
                    
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  • insert into select 主键自增_mybatis拦截器实现主键自动生成
                        weixin_39521651
insertintoselect主键自增mybatisdelete返回值mybatisinsert返回主键mybatisinsert返回对象mybatisplusinsert返回主键mybatisplus插入生成id
                        
    前言前阵子和朋友聊天，他说他们项目有个需求，要实现主键自动生成，不想每次新增的时候，都手动设置主键。于是我就问他，那你们数据库表设置主键自动递增不就得了。他的回答是他们项目目前的id都是采用雪花算法来生成，因此为了项目稳定性，不会切换id的生成方式。朋友问我有没有什么实现思路，他们公司的orm框架是mybatis，我就建议他说，不然让你老大把mybatis切换成mybatis-plus。mybat
    
                    
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  • ES聚合分析原理与代码实例讲解
                        光剑书架上的书
大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
                        
    ES聚合分析原理与代码实例讲解1.背景介绍1.1问题的由来在大规模数据分析场景中，特别是在使用Elasticsearch（ES）进行数据存储和检索时，聚合分析成为了一个至关重要的功能。聚合分析允许用户对数据集进行细分和分组，以便深入探索数据的结构和模式。这在诸如实时监控、日志分析、业务洞察等领域具有广泛的应用。1.2研究现状目前，ES聚合分析已经成为现代大数据平台的核心组件之一。它支持多种类型的聚
    
                    
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  • 关于Mysql 中 Row size too large (＞ 8126) 错误的解决和理解
                        秋刀prince
mysqlmysql数据库
                        
    提示：啰嗦一嘴，数据库的任何操作和验证前，一定要记得先备份！！！不会有错；文章目录问题发现一、问题导致的可能原因1、页大小2、行格式2.1compact格式2.2Redundant格式2.3Dynamic格式2.4Compressed格式3、BLOB和TEXT列二、解决办法1、修改页大小（不推荐）2、修改行格式3、修改数据类型为BLOB和TEXT列4、其他优化方式（可以参考使用）4.1合理设置数据
    
                    
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  • Java爬虫框架（一）--架构设计
                        狼图腾-狼之传说
java框架java任务html解析器存储电子商务
                        
    一、架构图那里搜网络爬虫框架主要针对电子商务网站进行数据爬取，分析，存储，索引。爬虫：爬虫负责爬取，解析，处理电子商务网站的网页的内容数据库：存储商品信息索引：商品的全文搜索索引Task队列：需要爬取的网页列表Visited表：已经爬取过的网页列表爬虫监控平台：web平台可以启动，停止爬虫，管理爬虫，task队列，visited表。二、爬虫1.流程1)Scheduler启动爬虫器，TaskMast
    
                    
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  • MongoDB知识概括
                        GeorgeLin98
持久层mongodb
                        
    MongoDB知识概括MongoDB相关概念单机部署基本常用命令索引-IndexSpirngDataMongoDB集成副本集分片集群安全认证MongoDB相关概念业务应用场景：传统的关系型数据库（如MySQL），在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心。解释：“三高”需求：①Highperformance-对数据库高并发读写的需求。②HugeStorage-对海量数
    
                    
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  • Mongodb Error: queryTxt ETIMEOUT xxxx.wwwdz.mongodb.net
                        佛一脚
errorreactmongodb数据库
                        
    背景每天都能遇到奇怪的问题，做个记录，以便有缘人能得到帮助！换了一台电脑开发nextjs程序。需要连接mongodb数据，对数据进行增删改查。上一台电脑好好的程序，新电脑死活连不上mongodb数据库。同一套代码，没任何修改，搞得我怀疑人生了，打开浏览器进入mongodb官网毫无问题，也能进入线上系统查看数据，网络应该是没问题。于是我尝试了一下手机热点，这次代码能正常跑起来，连接数据库了！！！是不
    
                    
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  • JAVA·一个简单的登录窗口
                        MortalTom
java开发语言学习
                        
    文章目录概要整体架构流程技术名词解释技术细节资源概要JavaSwing是Java基础类库的一部分，主要用于开发图形用户界面（GUI）程序整体架构流程新建项目，导入sql.jar包（链接放在了文末），编译项目并运行技术名词解释一、特点丰富的组件提供了多种可视化组件，如按钮（JButton）、文本框（JTextField）、标签（JLabel）、下拉列表（JComboBox）等，可以满足不同的界面设计
    
                    
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  • 入门MySQL——查询语法练习
                        K_un

                        
    前言：前面几篇文章为大家介绍了DML以及DDL语句的使用方法，本篇文章将主要讲述常用的查询语法。其实MySQL官网给出了多个示例数据库供大家实用查询，下面我们以最常用的员工示例数据库为准，详细介绍各自常用的查询语法。1.员工示例数据库导入官方文档员工示例数据库介绍及下载链接：https://dev.mysql.com/doc/employee/en/employees-installation.h
    
                    
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  • WebMagic：强大的Java爬虫框架解析与实战
                        Aaron_945
Javajava爬虫开发语言
                        
    文章目录引言官网链接WebMagic原理概述基础使用1.添加依赖2.编写PageProcessor高级使用1.自定义Pipeline2.分布式抓取优点结论引言在大数据时代，网络爬虫作为数据收集的重要工具，扮演着不可或缺的角色。Java作为一门广泛使用的编程语言，在爬虫开发领域也有其独特的优势。WebMagic是一个开源的Java爬虫框架，它提供了简单灵活的API，支持多线程、分布式抓取，以及丰富的
    
                    
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  • 博客网站制作教程
                        2401_85194651
javamaven
                        
    首先就是技术框架：后端：Java+SpringBoot数据库：MySQL前端：Vue.js数据库连接：JPA(JavaPersistenceAPI)1.项目结构blog-app/├──backend/│├──src/main/java/com/example/blogapp/││├──BlogApplication.java││├──config/│││└──DatabaseConfig.java
    
                    
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  • ubuntu安装wordpress
                        lissettecarlr

                        
    1安装nginx网上安装方式很多，这就就直接用apt-get了apt-getinstallnginx不用启动啥，然后直接在浏览器里面输入IP:80就能看到nginx的主页了。如果修改了一些配置可以使用下列命令重启一下systemctlrestartnginx.service2安装mysql输入安装前也可以更新一下软件源，在安装过程中将会让你输入数据库的密码。sudoapt-getinstallmy
    
                    
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  • 深入浅出 -- 系统架构之负载均衡Nginx的性能优化
                        xiaoli8748_软件开发
系统架构系统架构负载均衡nginx
                        
    一、Nginx性能优化到这里文章的篇幅较长了，最后再来聊一下关于Nginx的性能优化，主要就简单说说收益最高的几个优化项，在这块就不再展开叙述了，毕竟影响性能都有多方面原因导致的，比如网络、服务器硬件、操作系统、后端服务、程序自身、数据库服务等，对于性能调优比较感兴趣的可以参考之前《JVM性能调优》中的调优思想。优化一：打开长连接配置通常Nginx作为代理服务，负责分发客户端的请求，那么建议开启H
    
                    
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  • 【RabbitMQ 项目】服务端：数据管理模块之绑定管理
                        月夜星辉雪
rabbitmq分布式
                        
    文章目录一.编写思路二.代码实践一.编写思路定义绑定信息类交换机名称队列名称绑定关键字：交换机的路由交换算法中会用到没有是否持久化的标志，因为绑定是否持久化取决于交换机和队列是否持久化，只有它们都持久化时绑定才需要持久化。绑定就好像一根绳子，两端连接着交换机和队列，当一方不存在，它就没有存在的必要了定义绑定持久化类构造函数：如果数据库文件不存在则创建，打开数据库，创建binding_table插入
    
                    
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  • 计算机毕业设计PHP仓储综合管理系统（源码+程序+VUE+lw+部署）
                        java毕设程序源码王哥
php课程设计vue.js
                        
    该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程。欢迎交流项目运行环境配置：phpStudy+Vscode+Mysql5.7+HBuilderX+Navicat11+Vue+Express。项目技术：原生PHP++Vue等等组成，B/S模式+Vscode管理+前后端分离等等。环境需要1.运行环境：最好是小皮phpstudy最新版，我们在这个版本上开发的。其他版本理论上也可以。2.开发
    
                    
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  • 免费的GPT可在线直接使用（一键收藏）
                        kkai人工智能
gpt
                        
    1、LuminAI（https://kk.zlrxjh.top）LuminAI标志着一款融合了星辰大数据模型与文脉深度模型的先进知识增强型语言处理系统，旨在自然语言处理（NLP）的技术开发领域发光发热。此系统展现了卓越的语义把握与内容生成能力，轻松驾驭多样化的自然语言处理任务。VisionAI在NLP界的应用领域广泛，能够胜任从机器翻译、文本概要撰写、情绪分析到问答等众多任务。通过对大量文本数据的
    
                    
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  • MyBatis 详解
                        阿贾克斯的黎明
javamybatis
                        
    目录目录一、MyBatis是什么二、为什么使用MyBatis（一）灵活性高（二）性能优化（三）易于维护三、怎么用MyBatis（一）添加依赖（二）配置MyBatis（三）创建实体类和接口（四）使用MyBatis一、MyBatis是什么MyBatis是一个优秀的持久层框架，它支持自定义SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis免除了几乎所有的JDBC代码以及设置参数和获取结果集的工作。它可以通过简
    
                    
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  • 如何利用大数据与AI技术革新相亲交友体验
                        h17711347205
回归算法安全系统架构交友小程序
                        
    在数字化时代，大数据和人工智能（AI）技术正逐渐革新相亲交友体验，为寻找爱情的过程带来前所未有的变革（编辑h17711347205）。通过精准分析和智能匹配，这些技术能够极大地提高相亲交友系统的效率和用户体验。大数据的力量大数据技术能够收集和分析用户的行为模式、偏好和互动数据，为相亲交友系统提供丰富的信息资源。通过分析用户的搜索历史、浏览记录和点击行为，系统能够深入了解用户的兴趣和需求，从而提供更
    
                    
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  • 3.增删改查--连接查询
                        问女何所忆

                        
    关系型数据库的一个特点就是，多张表之间存在关系，以致于我们可以连接多张表进行查询操作，所以连接查询会是关系型数据库中最常见的操作。连接查询主要分为三种，交叉连接、内连接和外连接，我们一个个说。1、交叉连接交叉连接其实连接查询的第一个阶段，它简单表现为两张表的笛卡尔积形式，具体例子：如果你没学过数学中的笛卡尔积概念，你可以这样简单的理解这里的交叉连接：两张表的交叉连接就是一个连接合并的过程，T1表中
    
                    
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  • You have an error in your SQL syntax； check the manual that corresponds to your MySQL server version
                        努力的菜鸟~
sql数据库
                        
    YouhaveanerrorinyourSQLsyntax;checkthemanualthatcorrespondstoyourMySQLserverversionfortherightsyntaxtousenear‘IDENTIFIEDBY‘123456’WITHGRANTOPTION’atline1在mysql5.7之前GRANTALLPRIVILEGESON*.*TO'root'@'%'I
    
                    
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  • LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
                                    Cwind
javaAlgorithmLeetCode题解位运算
                                    
    原题链接：#137 Single Number II  
要求： 
给定一个整型数组，其中除了一个元素之外，每个元素都出现三次。找出这个元素 
注意：算法的时间复杂度应为O(n)，最好不使用额外的内存空间 
  
难度：中等 
  
分析： 
与#136类似，都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n，即某一
    
                                
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  • 《JavaScript语言精粹》笔记
                                    aijuans
JavaScript
                                    
    0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值（true/false）、null和undefined值，其它值都是对象。 
1、JavaScript只有一个数字类型，它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数，所以1和1.0的值相同。 
2、NaN是一个数值，表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值，包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
    
                                
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  • 你应该更新的Java知识之常用程序库
                                    Kai_Ge
java
                                    
    在很多人眼中，Java 已经是一门垂垂老矣的语言，但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java，云游于其它世界，或是每日只在遗留代码中挣扎，或许是时候抬起头，看看老 Java 中的新东西。 
Guava 
Guava[gwɑ:və]，一句话，只要你做Java项目，就应该用Guava（Github）。 
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库，在我看来，它甚至应该
    
                                
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  • HttpClient
                                    120153216
httpclient
                                    
    /**
 * 可以传对象的请求转发，对象已流形式放入HTTP中
 */
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
	{
		Object object = null;
		HttpClient hc = new HttpClient();
		
		String fullURL 
    
                                
    • 
                                
  • Django model字段类型清单
                                    2002wmj
django
                                    
    Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作，本文为模型中一般常用的类型的清单，便于查询和使用： AutoField：一个自动递增的整型字段，添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段；如果你不指定主键的话，系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段)  BooleanField：布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。  Cha
    
                                
    • 
                                
  • 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
                                    357029540
SQL Server
                                    
    返回消耗CPU数目最多的10条语句 
 
SELECT TOP 10 
   total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle, 
   execution_count, 
   (SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
    
                                
    • 
                                
  • Myeclipse项目无法部署，Undefined exploded archive location
                                    7454103
eclipseMyEclipse
                                    
    做个备忘！ 
 
错误信息为： 
      Undefined exploded archive location 
 
 
原因： 
          在工程转移过程中，导致工程的配置文件出错； 
 
 
解决方法： 
   
    
                                
    • 
                                
  • GMT时间格式转换
                                    adminjun
GMT时间转换
                                    
    普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了，我想大家应该都会那种低级的转换问题吧，现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式，这种格式的转换方法网上还不是很多，所以有必要总结一下，也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。 
1、可以使用 
SimpleDateFormat SimpleDateFormat    
EEE-三位星期 
d-天 
MMM-月 
yyyy-四位年 

    
                                
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  • Oracle数据库新装连接串问题
                                    aijuans
oracle数据库
                                    
    割接新装了数据库，客户端登陆无问题，apache/cgi-bin程序有问题，sqlnet.log日志如下： 
Fatal NI connect error 12170. 
  VERSION INFORMATION:         TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
    
                                
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  • 回顾java数组复制
                                    ayaoxinchao
java数组
                                    
    在写这篇文章之前，也看了一些别人写的，基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾，算是作为学习笔记，供以后自己翻阅。首先，简单想一下这个问题：为什么要复制数组？我的个人理解：在我们在利用一个数组时，在每一次使用，我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制，以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式：①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
    
                                
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  • java web会话监听并使用spring注入
                                    bewithme
Java Web
                                    
      
      在java web应用中，当你想在建立会话或移除会话时，让系统做某些事情，比如说，统计在线用户，每当有用户登录时，或退出时，那么可以用下面这个监听器来监听。 
       
import java.util.ArrayList;
import java.ut
    
                                
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  • NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
                                    bijian1013
redis数据库NoSQL
                                    
    一 .Redis常用命令 
        Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作，这些命令可以在Linux终端使用。 
        a.键值相关命令 
        b.服务器相关命令 
1.键值相关命令 
      &
    
                                
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  • java枚举序列化问题
                                    bingyingao
java枚举序列化
                                    
    对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题: 
 
 
1.加一个枚举值 
新机器代码读分布式缓存中老对象，没有问题，不会抛异常。 
 
老机器代码读分布式缓存中新对像，反序列化会中断，所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象，或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。 
 
 
 
  2.删一个枚举值 
新机器代码读分布式缓存中老对象，反序列
    
                                
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  • 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
                                    bit1129
spark
                                    
    当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件，以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候，Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制，通常情况下，这种序列化机制是很低效的，Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制，序列化的速度比java更快，但是使用Kyro时要注意，Kyro目前还是有些bug。 
 
 Spark
    
                                
    • 
                                
  • Hybridizing OO and Functional Design
                                    bookjovi
erlanghaskell
                                    
      推荐博文：
Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design  
文章中把OO和FP讲的深入透彻，里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言，此点本人极为同意，smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言，smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱，
    
                                
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  • Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
                                    BrokenDreams
Collections
                                    
            开发中常常会用到这样一种数据结构，根据一个关键字，找到所需的信息。这个过程有点像查字典，拿到一个key，去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类)，基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口，更好的描述的这种数据结构。 
 &nb
    
                                
    • 
                                
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
                                    bylijinnan
java设计模式
                                    
    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/ 
 
 
 
 




/**
 * 业务逻辑：项目经理只能处理500以下的费用申请，部门经理是1000，总经理不设限。简单起见，只同意“Tom”的申请
 * bylijinnan
 */
abstract class Handler {
	/* 
    
                                
    • 
                                
  • Android中启动外部程序
                                    cherishLC
android
                                    
    1、启动外部程序 
引用自： 
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374 
 
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名（全路径）
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
    
                                
    • 
                                
  • summary_keep_rate
                                    coollyj
SUM
                                    
    
BEGIN  
      /*DECLARE  minDate varchar(20) ;
      DECLARE  maxDate varchar(20) ;*/
      DECLARE  stkDate varchar(20) ;

      DECLARE done int default -1; 
			/* 游标中 注册服务器地址 */  
      DE
    
                                
    • 
                                
  • hadoop hdfs 添加数据目录出错
                                    daizj
hadoophdfs扩容
                                    
    由于原来配置的hadoop data目录快要用满了，故准备修改配置文件增加数据目录，以便扩容，但由于疏忽，把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录，但未创建实际目录，重启datanode服务时，报如下错误： 
 
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
    
                                
    • 
                                
  • grep 目录级联查找
                                    dongwei_6688
grep
                                    
           在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时，如果给定的目标搜索路径是当前目录，那么它默认只搜索当前目录下的文件，而不会搜索其下面子目录中的文件内容，如果想级联搜索下级目录，需要使用一个“-r”参数： 
grep -n -r "GET" . 
  
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
    
                                
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  • yii 修改模块使用的布局文件
                                    dcj3sjt126com
yiilayouts
                                    
    方法一：yii模块默认使用系统当前的主题布局文件，如果在主配置文件中配置了主题比如:  'theme'=>'mythm',   那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件；   如果未配置主题，那么 yii的模块就使用  protected/views/layouts 下的布局文件， 总之默认不是使用自身目录 pr
    
                                
    • 
                                
  • 设计模式之单例模式
                                    come_for_dream
设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
                                    
                    今天该来的面试还没来，这个店估计不会来电话了，安静下来写写博客也不错，没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距，基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了，陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。 
  
*********************************
    
                                
    • 
                                
  • 8、数组
                                    豆豆咖啡
二维数组数组一维数组
                                    
      
一、概念 
  
    数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。 
  
二、好处 
  
    可以自动给数组中的元素从0开始编号，方便操作这些元素 
  
三、格式 
  
//一维数组
1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
int[] arr =
    
                                
    • 
                                
  • Decode Ways
                                    hcx2013
decode
                                    
    A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping: 
'A' -> 1
'B' -> 2
...
'Z' -> 26
 
Given an encoded message containing digits, det
    
                                
    • 
                                
  • Spring4.1新特性——异步调度和事件机制的异常处理
                                    jinnianshilongnian
spring 4.1
                                    
    目录 
Spring4.1新特性——综述 
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 
Spring4.1新特性——Spring MVC增强 
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
    
                                
    • 
                                
  • squid3(高命中率)缓存服务器配置
                                    liyonghui160com

                                    
      
  
系统:centos 5.x 
  需要的软件:squid-3.0.STABLE25.tar.gz 
1.下载squid 
wget http://www.squid-cache.org/Versions/v3/3.0/squid-3.0.STABLE25.tar.gz 
tar zxf squid-3.0.STABLE25.tar.gz &&
    
                                
    • 
                                
  • 避免Java应用中NullPointerException的技巧和最佳实践
                                    pda158
java
                                    
    1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法，而非未知对象。   　　总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的，调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的，这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针，这种调用可能导致一个空指针异常 
Object unk
    
                                
    • 
                                
  • 如何在Swift语言中创建http请求
                                    shoothao
httpswift
                                    
      
 概述：本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。  
   
如果你对Objective-C比较了解的话，对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了，而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是，对才接触到这个崭新平台的初学者来说，他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求？”。 
在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
    
                                
    • 
                                
  • Spring事务的传播方式
                                    uule
spring事务
                                    
    传播方式：  
      新建事务 
      required 
      required_new   - 挂起当前 
  
      非事务方式运行 
      supports 
  &nbs
    
                                
    •