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ddia-读书笔记第一章

第一章可靠、可扩展与可维护的应用系统数据系统(datasystem)的核心设计目标可靠性(Reliability).当出现意外情况，系统可以继续正常运转可扩展性(Scalability).随着规模的增长，例如数据量

J贝·2024-01-04 03:24

RFID智能档案柜实现智能档案管理设计应用方案

一、项目概况1.1现阶段档案保管现况近年来，国内档案资料工作取得了长足的发展，档案资料事业的规模扩大了，总量也逐渐增多，档案的类型日益多样化，数据量迅速膨胀。

广东航连科技·2024-01-04 03:50

php大数据导出

概述：最近公司项目要求把数据除了页面输出也希望有导出功能，虽然之前也做过几个导出功能，但这次数据量相对比较大，差不多一天数据就20W条，要求导7天或者30天，那么数据量就轻松破百万了甚至破千万，因此开发的过程中发现了一些大数据导出的坑

IthinkIcanfly·2024-01-04 01:14

【django项目开发】用户登录后缓存权限到redis中（十）

对于那些数据量大，并且需要频繁的读写，一定需要做缓存的在默认的app中定义utils包

敲代码敲到头发茂密·2024-01-04 00:22

简述Redis备份策略以及对应的实现机制

这种策略适用于数据量不大且允许一定时间的数据丢失场景。定期备份的优点在于其简

沛沛老爹·2024-01-04 00:13

【高级功能】使用Web存储

Web存储和cookie很相似，但它有着更好的实现方式，能保存的数据量也很大。这两种类型共享相同的机制，但是被保存数据的可见性和寿命存在区别。

weixin_30700099·2024-01-03 21:35

CMS—作品点赞、粉丝关注设计

进入自己个人中心显示自己点赞作品（可取消）4.进入他人个人中心显示他人点赞作品5.可查看作品下的点赞用户列表（分页、倒排）1.2、特性分析1.总数与明细都要记录2.查频率高、写并发高3.回显实时性要求高4.传输数据量小

JunSouth·2024-01-03 21:26

云服务器评估迁移时间与测试传输速度

迁移周期时长与待迁移服务器的数量和实际数据量成正比，建议您根据实际迁移测试演练进行评估。本文主要介绍迁移过程中这一阶段所需时间的评估方式和传输速度的测试方法。

九河云·2024-01-03 21:33

工业采集网关：连接工业设备与信息系统的桥梁

在现代工业自动化领域，随着设备种类和数据量的不断增加，如何有效地采集、传输和处理设备数据成为了一个重要的问题。工业采集网关作为连接工业设备和信息系统的桥梁，发挥着越来越重要的作用。

合沃物联-让设备数字化更简单·2024-01-03 20:38

Doris 数仓使用规范（经验版）

举例：假设表内单分区数据量在100G，按天分区,bucket数量100个。【强烈建议】不要使用Au

hf200012·2024-01-03 19:30

尝试使用深度学习识别百度旋转验证码

2.2图像矫正接下来对采集的数据进行人工校正2.3数据清洗（1）对数据进行进行旋转，达到增加数据量的目的。（2）对数据进行灰度化处理，将三维图片降为二维。（

Dxy1239310216·2024-01-03 17:40

你是否还在用for循环给实体类中的某个属性逐个赋值？尽量避免for循环赋值，应当使用sql关联表的方法去赋值来提升接口请求速度！

在我们的开发中，查询列表，想拿到另外一张表的name，但是列表中存着的是另一个表中的id，这时候使用了for循环去遍历然后通过MybatisPlus提供的方法去getOne获取这一条数据的name，这种方法数据量少还能支撑得住

番茄Salad·2024-01-03 17:36

数据结构（六）：冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序

我们判断一个算法的效率，不能只凭着算法运行的速度，因为随着数据量的变化，算法的速度会发生变化，所以我们应该：根据算法的速度随着数据量的变化会如何变化，这样的方式来表示算法的效率，大O表示法就是方式之一。

DantinZhang·2024-01-03 16:53

JavaScript算法——快速排序

注意：快速排序不一定是最快的排序方法，这取决于需要排序的数据结构、数据量。不过，大多数情况下，面试官和工作场所用它的概率也是相对较高的，所以我们应该花时间把它学透彻。二、工作原理首先设定一个分界值，

诸葛韩信·2024-01-03 16:52

JS 排序算法详解（冒泡排序，选择排序，插入排序，希尔排序，快速排序）

我们使用大O表示法来表示算法的时间复杂度，是用来表示算法的速度随着数据量的变化而如何变化的。

echomsy·2024-01-03 16:19

大数据系列之：读取parquet文件统计数据量

大数据系列之：读取parquet文件统计数据量一、Spark读取parquet文件统计数据量二、parquet-tools统计parquet文件数据量三、实际应用案例一、Spark读取parquet文件统计数据量首先

最笨的羊羊·2024-01-03 16:49

【大数据】Doris 数仓使用规范原则

举例：假设表内单分区数据量在100G，按天分区,bucket数量100个。【强烈建议】不要使用Au

奔向理想的星辰大海·2024-01-03 16:48

js 大数据量下快速排序

前言：我们常用的排序方式就是数组自带的sort方法，再进阶就是手写二分法排序，今天分享一篇模拟堆栈的方式实现快速排序，耗时比二分法排序提升一半的速度（具体提速度的的毫秒数我没做记录，我验证的是至少提升一半的速度；有兴趣的可以再验证下）一、sort排序letarr=[1,2,3,4,5.......]//此处简单举例letquickSort=function(arr){returnarr.sort(

carpe diem xt·2024-01-03 16:18

数据去重方案（汇总）

BitMapRoaringBitMap\Roaring64NavigableMap4）借助外部存储主键\去重键2、近似去重1）BloomFilter2）HyperLogLog1、Java数据结构1）HashSet去重应用场景：当数据量较小

猫猫爱吃小鱼粮·2024-01-03 16:48

数据预处理方法

数据预处理包括：数据清理，数据集成，数据转换，数据归约（最大限度精简数据量）。比如：缺失数据处理是去掉，还是填充默认值或最近的值。

XueminXu·2024-01-03 16:25

mybatis进阶2——关联查询

关联查询代码参考mybatis-demo测试代码AssociationQueryTest.java0.关联查询的应用场景适用于传统软件，对于高并发、数据量巨大的互联网应用，要慎用！

王侦·2024-01-03 16:32

MySQL 索引相关问题，建议搭建好环境，真实操作一下索引应用到的各种场景

创建一个三百万数据量的表格，方便测试索引什么是B-tree和B+tree？MySQL索引是一种用于加快数据库查询速度的数据结构。

喵不拉几·2024-01-03 15:54

MySQL 针对千万或亿级别数据量的表格维护，可以考虑使用表格分区进行优化

项目中，经常会遇到数据量比较大的表格（百万、千万、亿），这个时候就要根据业务，考虑表格分区的设计思维了。通过将表格的行分成多个逻辑分区，可以更快地执行涉及这些分区的查询，并降低对大量数据的访问需求。

喵不拉几·2024-01-03 15:24

单机Nginx性能优化

静态文件的缓存优化了网页加载，超时机制会让Client与Server的响应不会长时间阻塞，GZIP压缩提升IO效率、减少我们发送的数据量，限流来预防DOS攻击，TCP参数调优提升传输效率。

JacksonY·2024-01-03 15:52

如何用FPGA输出正弦波、三角波等

三角波等一、开发工具二、步骤1、设置ROMIP核2、程序编写一、开发工具1、软件平台：Quartusll2、芯片：不重要二、步骤1、设置ROMIP核设置ROMIP核，根据使用的DA芯片选择对应的位数和数据量

第六个葫芦娃·2024-01-03 14:26

SQL优化：索引创建

辅助表创建这里我们来创建一张大数据量的表，CREATETABLEdemo_table(idINTPRIMARYKEY,nameVARCHAR(255),ageINT);插入数据--存储过程

_长银_·2024-01-03 13:10

项目接口性能优化方案

数据分页：对于返回大量数据的接口，可以进行数据分页，只返回分页的数据量，减少网络传输的负载。批量操作：对于需要对多个资源进行操作的接口，可以提供批量操作的接口，减少

m0_黎明·2024-01-03 12:38

大数据普及之路：数据可视化的崛起

随着大数据时代的到来，庞大的数据量成为企业和个人面临的共同挑战。在这个信息爆炸的时代，数据可视化作为一种强大的工具，正迅速走进千家万户，为普通人带来了更清晰、更直观的数据体验。

希艾席蒂恩·2024-01-03 11:45

00-开篇导读：学习分库分表开源框架的正确方法

各种智能终端设备（比如摄像头或车载设备等）以每天千万级的数据量上报业务数据，电商、社交等互联网行业更不必说。

JavaEdge.·2024-01-03 11:44

面试冲刺——Redis 专题

save6010-------->60s内,有10个key发生变化,触发RDB操作.优点:1).恢复速度快;----->2).占用磁盘空间小缺点:1).容易丢失数据;------>丢失数据风险高2).如果内存中的数据量过大

树叶要走风怎么挽留·2024-01-03 09:32

Redis 专题

dump.rdb配置:save6010-------->60s内,有10个key发生变化,触发RDB操作.优点:1).恢复速度快;----->缺点:1).容易丢失数据;------>丢失数据风险高2).如果内存中的数据量过大

逸轩要冲鸭·2024-01-03 09:00

2022寒假题集总结

//由于题目的数据量比较小，所以算法的复杂度为O(n*n)//可以将入度为0的点搞

Shanhj·2024-01-03 09:26

【大数据实战】聊聊clickhouse的性能问题-高性能分析

聊聊ck的性能问题在OLAP的查询场景中，同样的数据量，ClickHouse表现出了比同类可比较产品更优的性能。

小吴同学GOGOGO·2024-01-03 09:26

MapReduce架构和算法(2)

reducer的数据量。combiner最基本是实现本地key的归并，combiner具有类似本地的reduce功能假设不用combiner，那么，全部的结果都是reduce完毕。效率会相对低下。

weixin_34194551·2024-01-03 08:37

Django 分页（表单）

目录一、手动分页二、分页器分页一、手动分页1、概念页码：很容易理解，就是一本书的页码每页数量：就是一本书中某一页中的内容（数据量，比如第二页有15行内容），这15就是该页的数据量每一页的数据量我们可以自定义

云计算-Security·2024-01-03 07:35

用Redis实现实现全局唯一ID

全局唯一ID如果使用数据库自增ID就存在一些问题：id的规律性太明显受表数据量的限制全局ID生成器，是一种在分布式系统下用来生成全局唯一ID的工具，一般要满足下列特性：唯一性高可用递增性安全性高性能为了增加

小云很优秀·2024-01-03 05:26

提高shuffle操作中的reduce并行度

当方案一和方案二对于数据倾斜的处理没有很好的效果时，可以考虑提高shuffle过程中的reduce端并行度，reduce端并行度的提高就增加了reduce端task的数量，那么每个task分配到的数据量就会相应减少

尚硅谷铁粉·2024-01-03 02:01

做个待办事项列表，更好地管理时间

由于数据量大，思路不够清晰，所以计划三天写完该总结。因此缺少了具体的每日工作量，今天写了一部分，但是不

849745bedbe5·2024-01-03 02:26

免费电子书！18个文学小说下载阅读资源网站，这些宝藏网站请收藏！

互联网发展到现在这个程度，信息越来越公开了，但是随着数据量越来越大，如何找到符合自己要求的电子书，而且还是免费的，还是很不容易的，就需要掌握一些小技巧。

胡猛夫的个人博客·2024-01-02 22:38

我国低代码平台汇总对比，强烈建议收藏！！！

近期整理了部分低代码平台的功能和价格汇总如下：主要针对私有化部署版本进行对比：微搭异行星爱速搭简道云明道云宜搭价格15w+9.8K15W+18W+15W+10W+企业内部用户数200不限人数不限人数不限人数100300单表数据量不限制不限制不限制

Abelon·2024-01-02 21:30

面试又被问到一致性 Hash 算法？这样回答秒杀面试官！

当数据量少，访问压力不大的时候，通常一台Redis就能搞定，为了高可用，弄个主从也就足够了；当数据量变大，并发量也增加的时候，把全部的缓存数据放在一台机器上就有些吃力了，毕竟一台机器的资源是有限的，通常我们会搭建集群环境

会点代码的大叔·2024-01-02 20:34

CentOS7.9新添加磁盘分区2T

查看本机磁盘环境二、添加新的磁盘分区2.1使用fdisk工具2.2创建、删除物理卷、卷组、逻辑卷2.3格式化为xfs文件系统2.4配置文件/etc/fstab三、查看挂载情况前言随着时间的推移，生产环境因数据量的增加而导致磁盘空间不足以满足生产环境的需要

路飞onepiece·2024-01-02 20:52

CentOS7.9磁盘扩容操作

CentOS7.9磁盘扩容操作前言一、查看本机磁盘环境二、扩容操作2.1使用fdisk工具2.2创建物理卷并查看2.3将物理卷加入到卷组2.4同步到文件系统三、查看挂载情况前言随着时间的推移，生产环境因数据量的增加而导致磁盘空间不足以满足生产环境的需要

路飞onepiece·2024-01-02 20:21

同道决策｜莫祖泉：上级没提的要求，我没必要去满足，为什么这样

我发现一种很有意思的现象，一般人对于数据量化工作的理解：上级要什么数据，我就提供什么数据；上级没提到的数据要求，我没必要去满足。为什么会这样？1、一是没有数据系统的概念。

同道决策莫祖泉·2024-01-02 18:20

Redis完整笔记--狂神

随着用户增多，网站出现以下问题数据量增加到一定程度，单机数据库就放不下了数据的索引（B+Tree）,一个机器内存也存放不下访问量变大后（读写混合），一台服务器承受不住。

keep one's resolveY·2024-01-02 18:42

狂神Redis笔记