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Mysql分区表总结

分区表介绍

分区是指根据一定的规则将一个大表分解成多个更小的部分，这里的规则一般就是利用分区规则将表进行水平切分；逻辑上没有发生变化但实际上表已经被拆分成了多个物理对象，每个分成被划分成了一个独立的对象。相对于没有分区的当个表而言分区的表有很多的优势包括：并发统计查询、快速归档删除分区数据、分散存储、查询性能更佳。
查看当前数据库是否开启分区

5.7之前的版本使用：show variables like '%partition%';
mysql 5.7使用： SHOW PLUGINS;
分区类型

RANGE分区：基于一个给定的连续区间范围，RANGE主要是基于整数的分区，对于非整形的字段需要利用表达式将其转换成整形。
LIST分区：是基于列出的枚举值列表进行分区。
COLUMNS分区：可以无需通过表达式进行转换直接对非整形字段进行分区，同时COLUMNS分区还支持多个字段组合分区，只有RANGELIST存在COLUMNS分区，COLUMNS是RANGE和LIST分区的升级。
HASH分区：基于给定的分区个数，将数据分配到不同的分区，HASH分区只能针对整数进行HASH，对于非整形的字段只能通过表达式将其转换成整数。
KEY分区：支持除text和BLOB之外的所有数据类型的分区,key分区可以直接基于字段做分区无需转换成整数。
实际使用案例

Range分区


create table  (
) ENGINE=MyISAM  DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1
partition by range (分区字段) (
  partition <分区名称> values less than (Value),
  partition <分区名称> values less than (Value),
  ...
  partition <分区名称> values less than maxvalue
);

List分区
create table 
 
   
   
  
 (
	// 字段
) ENGINE=数据库引擎  DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1
partition by LIST (分区字段或者基于该字段的返回的整数值的表达式) (
  partition <分区名称> values IN (Value1，Value2, Value3),
  ...
  partition <分区名称> values IN (Value4, Value5),
);

columns分区

 columns分区分为 range columns 和 list columns 两种
支持整数(tinyint到bigint,不支持decimal 和float)、日期(date、datetime)、字符串(char、varchar、binary、varbinary)三类
columns分区支持一个或者多个字段作为分区键，不支持表达式作为分区键，这点区别于range 和 list 分区。
多列排序，先根据a字段排序再根据b字段排序，根据排序结果来分区存放数据
create talbe rc3 (
    a int,
    b int
)
partition by range columns(a, b) (
    partition p01 values less than (0, 10),
    partition p02 values less than (10, 10),
    partition p03 values less than (10, 20),
    partition p04 values less than (10, 35),
    partition p05 values less than (10, maxvalue),
    partition p06 values less than (maxvalue, maxvalue),
);
insert into rc3(a, b) values(1, 10);
select (1, 10) < (10, 10) from dual;
-- 根据结果存放到p02分区上了  1小于10 10等于10  在02规定的范围内
select
    partition_name,
    partition_expression,
    partition_description,
    table_rows
from information_schema.partitions
where table_schema = schema() and table_name = 'rc3';    
HASH分区
分区键应用一个散列函数，以此确定数据应当放在N个分区中的哪个分区
mysql支持两种hash分区：常规hash分区和线性hash分区
常规hash分区使用的是取模算法，对应一个表达式expr是可以计算出它被保存到哪个分区中，N = MOD(expr, num)
 线性hash分区使用的是一个线性的2的幂运算法则。
 对指定的字段(整型字段)进行哈希，将记录平均的分配到分区中，使得所有分区的数据比较平均。 hash分区只需要指定要分区的字段和要分成几个分区,
 expr是一个字段值或者基于某列值云散返回的一个整数，
expr可以是mysql中有效的任何函数或者其它表达式，只要它们返回一个即非常熟也非随机数的整数。num 表示分区数量
-- HASH
create table 
 
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
  
 (
    // 字段
) ENGINE=数据库引擎  DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1
PARTITION BY HASH(expr)
PARTITIONS ;
常规hash问题：新增的话 会导致重新计算
         常规hash分区方式看上去挺不错的，通过取模的方式来数据尽可能平均分布在每个分区，让每个分区管理的数据都减少，提高查询效率，可是当我们要增加分区时或者合并分区，问题就来了，假设原来是5个常规hash分区，现在需要增加一个常规分区，原来的取模算法是MOD(expr, 5), 根据余数0~4分布在5个分区中，现在新增一个分区后，取模算法变成MOD(expr, 6),根据余数0~6分区在6个分区中，原来5个分区的数据大部分都需要通过重新计算进行重新分区。
线性hash分区
         常规hash分区在管理上带来了的代价太大，不适合需要灵活变动分区的需求。为了降低分区管理上的代价，mysql提供了线性hash分区，分区函数是一个线性的2的幂的运算法则。同样线性hash分区的记录被存在那个分区也是能被计算出来的。线性hash分区的优点是在分区维护(增加、删除、合并、拆分分区)时，mysql能够处理的更加迅速，缺点是：对比常规hash分区，线性hash各个分区之间数据的分布不太均衡。
-- LINEAR HASH
create table 
 
   
   
   
  
 (
    // 字段
) ENGINE=数据库引擎  DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1
PARTITION BY LINEAR HASH(expr)
PARTITIONS ;
 key分区

         按照key进行分区非常类似于按照hash进行分区 分区的字段可以是非int类型,如字符串、日期等类型，KEY分区使用系统提供的HASH函数进行分区，同Hash分区Key分区也可使用线性分区
partition by key(expr) partitions num;
 
-- 不指定默认首选主键作为分区键，在没有主键的情况下会选择非空唯一键作为分区键
partition by key() partitions num;
 
-- linear key
partition by linear key(expr)
 
create table 
 
   
   
  
 (
    // 字段
) ENGINE=数据库引擎  DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1
PARTITION BY KEY(分区字段名)
PARTITIONS ;
复合分区

 是分区表中对每个分区的再次分割，支持对range和list进行父分区，复合分区即可以使用hash分区也可以使用key分区进行子分区。
复合分区适用于保存非常大量的数据记录。
-- 根据年进行分区
-- 再根据天数分区
-- 3个range分区(p0,p1,p2)又被进一步分成2个子分区，实际上整个分区被分成了 3 x 2 = 6个分区
create table ts (
    id int, 
    purchased date
) 
partition by range(year(purchased))
subpartition by hash(to_days(purchased)) subpartitions 2 
(
    partition p0 values less than (1990),
    partition p0 values less than (2000),
    partition p0 values less than maxvalue
);
 
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `sub_part` (
  `news_id` int(11) NOT NULL  COMMENT '新闻ID',
  `content` varchar(1000) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '新闻内容',
  `u_id`  int(11) NOT NULL DEFAULT 0s COMMENT '来源IP',
  `create_time` DATE NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00' COMMENT '时间'
) ENGINE=INNODB  DEFAULT CHARSET=utf8
PARTITION BY RANGE(YEAR(create_time))
SUBPARTITION BY HASH(TO_DAYS(create_time))
(
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1990) (SUBPARTITION s0, SUBPARTITION s1, SUBPARTITION s2),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2000) (SUBPARTITION s3, SUBPARTITION s4, SUBPARTITION good),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN MAXVALUE (SUBPARTITION tank0, SUBPARTITION tank1, SUBPARTITION tank3)
);
管理分区

         mysql提供了添加、删除、重定义、合并、拆分分区的命令，这些操作都可以通过alter table 命令来实现
-- 删除list或者range分区(同时删除分区对应的数据)
alter table 
 
   
   
   
   
   
   
   
   
  
 drop partition <分区名称>;

-- 移除分区 使用remove移除分区是仅仅移除分区的定义，并不会删除数据和drop PARTITION不一样，后者会连同数据一起删除
ALTER TABLE 
 REMOVE PARTITIONING ;
 
-- 新增分区
-- range添加新分区
alter table 
 add partition(partition p4 values less than MAXVALUE);
 
-- list添加新分区
alter table 
 add partition(partition p4 values in (25,26,28));
 
-- hash重新分区
alter table 
 add partition partitions 4;
 
-- key重新分区
alter table 
 add partition partitions 4;
 
-- 子分区添加新分区，虽然我没有指定子分区，但是系统会给子分区命名的
alter table 
 add partition(partition p3 values less than MAXVALUE);
 
-- range重新分区
ALTER TABLE user REORGANIZE PARTITION p0,p1,p2,p3,p4 INTO (PARTITION p0 VALUES LESS THAN MAXVALUE);
 
-- list重新分区
ALTER TABLE 
 REORGANIZE PARTITION p0,p1,p2,p3,p4 INTO (PARTITION p0 VALUES in (1,2,3,4,5));
特别说明
 
   注意分区名的大小写敏感问题，和关键字问题。 
   无论哪种分区类型，要么分区表中没有主键或唯一键，要么主键或唯一键包含在分区列里面，对于存在主键或者唯一键的表不能使用主键或者唯一键之外的字段作为分区字段。 
   5.7以前的版本显示分区的执行计划使用：explain PARTITIONS；5.7以后直接执行：explain 
   没有强制要求分区列非空，建议分区的列为NOT NULL的列；在RANGE 分区中如果往分区列中插入NULL值会被当作最小的值来处理，在LIST分区中NULL值必须在枚举列表中否则插入失败，在HASH/KEY分区中NULL值会被当作0来处理。 
   基于时间类型的字段的转换函数mysql提供了"YEAR(),MONTH(),DAY(),TO_DAYS(),TO_SECONDS(),WEEKDAY(),DAYOFYEAR()" 
   拆分合并分区后会导致修改的分区的统计信息失效,没有修改的分区的统计信息还在,不影响新插入的值加入到统计信息；这时需要对表执行Analyze操作. 
   针对非整形字段进行RANG\LIST分区建议使用COLUMNS分区。 
  

                    
                        
                        
                             
                        
                        
                        
                            
                        
                        
                        
                            
                        
                    
                

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c语言数据结构
                        线性表：一个线性表里面可以是任意的数据元素，但是同一个线性表里面数据应该是同类型的1存在一个/唯一被称为第一个节点的节点2存在一个/唯一被称为最后一个节点的节点3除了第一个以外，每一个元素都有一个前驱节点4除了最后一个，每一个元素都有一个后继节点满足以上性质，这个表就被称为线性表数组就是一个线性表想实现线性表的保存，我们需要考虑下面的事情1元素要保存2元素与元素之间的序偶关系谁是前面的谁是后面的我
                    
                    Android 应用权限管理详解
                        

                        文章目录1.权限类型2.权限请求机制3.权限组和分级4.权限管理的演进5.权限监控和SELinux强制访问控制6.应用权限审核和GooglePlayProtect7.开发者最佳实践8.用户权限管理9.Android应用沙箱模型10.ScopedStorage（分区存储）11.背景位置权限（BackgroundLocationAccess）12.权限回收和自动清理13.权限请求的用户体验设计14.G
                    
                    AI模型训练中过拟合和欠拟合的区别是什么？
                        workflower
人工智能算法人工智能数据分析
                        在AI模型训练中，过拟合和欠拟合是两种常见的模型性能问题，核心区别在于模型对数据的学习程度和泛化能力：欠拟合（Underfitting）-定义：模型未能充分学习到数据中的规律，对训练数据的拟合程度较差，在训练集和测试集上的表现都不好（如准确率低、损失值高）。-原因：-模型结构过于简单（如用线性模型解决非线性问题）；-训练数据量不足或特征信息不充分；-训练时间太短，模型尚未学到有效模式。-表现：训练
                    
                    mysql复习
                        立夏的李子
mysql数据库database
                        mysqlselect语法selectfromjoinwheregroupbyhavingorderbylimit联合查询innerjoin（）leftjoin（以左表为基准，匹配右表，不匹配的返回左表，右表以null值填充）rightjoind··(去除列重复的数据)索引类型主键索引(PrimaryKey)唯一索引(Unique)常规索引(Index)全文索引(FullText)索引准则索引不是
                    
                    DPDK 技术详解：榨干网络性能的“瑞士军刀”
                        

                        你是否曾感觉，即使拥有顶级的服务器和万兆网卡，你的网络应用也总是“喂不饱”硬件，性能总差那么一口气？传统的网络处理方式，就像在高速公路上设置了太多的收费站和检查点，限制了数据包的“奔跑”速度。今天，我们要深入探讨一个能够打破这些瓶颈，让你的网络应用快到飞起的“黑科技”——DPDK(DataPlaneDevelopmentKit，数据平面开发套件)。这不仅仅是一个工具包，更是一种全新的网络处理哲学。
                    
                    Pktgen-DPDK：开源网络测试工具的深度解析与应用
                        艾古力斯

                        本文还有配套的精品资源，点击获取简介：Pktgen-DPDK是基于DPDK的高性能流量生成工具，适用于网络性能测试、硬件验证及协议栈开发。它支持多种网络协议，能够模拟高吞吐量的数据包发送。本项目通过利用DPDK的高速数据包处理能力，允许用户自定义数据包内容，并实现高效的数据包管理与传输。文章将指导如何安装DPDK、编译Pktgen、配置工具以及使用方法，最终帮助开发者和网络管理员深入理解并优化网络
                    
                    Deepseek技术深化：驱动大数据时代颠覆性变革的未来引擎
                        荣华富贵8
springboot搜索引擎后端缓存redis
                        在大数据时代，信息爆炸和数据驱动的决策逐渐重塑各行各业。作为一项前沿技术，Deepseek正在引领新一轮技术革新，颠覆传统数据处理与分析方式。本文将从理论原理、应用场景和前沿代码实践三个层面，深入剖析Deepseek技术如何为大数据时代提供颠覆性变革的解决方案。一、技术背景与核心思想1.1大数据挑战与机遇在数据量呈指数级增长的背景下，传统数据处理方法面临数据存储、计算效率和信息提取精度的诸多挑战。
                    
                    Anaconda 和 Miniconda：功能详解与选择建议
                        古月฿
python入门pythonconda
                        Anaconda和Miniconda详细介绍一、Anaconda的详细介绍1.什么是Anaconda？Anaconda是一个开源的包管理和环境管理工具，在数据科学、机器学习以及科学计算领域发挥着关键作用。它以Python和R语言为基础，为用户精心准备了大量预装库和工具，极大地缩短了搭建数据科学环境的时间。对于那些想要快速开展数据分析、模型训练等工作的人员来说，Anaconda就像是一个一站式的“数
                    
                    办公党必备！Excel文件批量加密神器！一键保护你的重要数据
                        阿幸软件杂货间
Excelexcel
                        软件介绍今天推荐的这一款专为Excel文件设计的批量加密工具，能够帮助用户快速、高效地为多个Excel文件设置密码保护，有效防止数据泄露。软件特点本地化离线处理支持批量操作完全免费软件操作选择你需要加密的文件和路径，设置密码进行加密即可软件下载夸克网盘迅雷网盘UC网盘
                    
                    MySQL复习题
                        

                        一.填空题1.关系数据库的标准语言是SQL。2.数据库发展的3个阶段中，数据独立性最高的是阶段数据库系统。3.概念模型中的3种基本联系分别是一对一、一对多和多对多。4.MySQL配置文件的文件名是my.ini或my.cnf。5.在MySQL配置文件中，datadir用于指定数据库文件的保存目录。6.添加IFNOTEXISTS可在创建的数据库已存在时防止程序报错。7.MySQL提供的SHOWCREA
                    
                                用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO（根据数据表生成POJO类）
                                    AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
                                    推荐:MiddlegenIDE插件,   是一个Eclipse   插件.     用它可以直接连接到数据库,   根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ，用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件!     今天开始试着使用
                                
                                .9.png
                                    Cb123456
android
                                      “点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式，文件扩展名为：.9.png 
　　智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。 
　　我们都知道android平台有多种不同的分辨率，很多控件的切图文件在被放大拉伸后，边
                                
                                算法的效率
                                    天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
                                    算法的效率 
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度，也称运行时间或执行时间，用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示，而且它总是小于或等于时间需求。 
  
以下是我的学习笔记： 
  
1.求值与霍纳法则，即为秦九韶公式。 
  
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。 
                                
                                java数据结构
                                    何必如此
java数据结构
                                    Java 数据结构 
 
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类： 
 
枚举（Enumeration） 
位集合（BitSet） 
向量（Vector） 
栈（Stack） 
字典（Dictionary） 
哈希表（Hashtable） 
属性（Properties） 
以上这些类是传统遗留的，在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
                                
                                MybatisHelloWorld
                                    3213213333332132

                                    
//测试入口TestMyBatis   
package com.base.helloworld.test;

import java.io.IOException;

import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
                                
                                Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
                                    7454103
javaxmlWeb工作
                                     个人工作经验！ 如有不当之处，敬请指点    
1.0  web -info 目录下建立     urlrewrite.xml  文件 类似如下： 
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>  
  <!DOCTYPE u
                                
                                达梦数据库+ibatis
                                    darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
                                    --插入数据方面 
 
如果您需要数据库自增... 
那么在插入的时候不需要指定自增列. 
 
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置 
set identity_insert  数据库名.模式名.表名; 
----然后插入数据; 
example: 
create table zhabei.test( 
id bigint identity(1,1) primary key, 
nam
                                
                                XML 解析 四种方式
                                    aijuans
android
                                    XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。   
 
  
 
    
 
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object 
                                
                                spring中配置文件占位符的使用
                                    avords

                                    1.类 
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
                                
                                前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
                                    bee1314
webpack
                                    题记： 一个人的项目，还有工程化的问题嘛？       我们在推进模块化和组件化的过程中，肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理？另外怎么依赖也是个问题？   你真的想这样嘛？       var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。     
                                
                                上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，该如何回应？
                                    bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
                                    问题：上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，如何回应 
        正常下班时间6点，只要是6点半前下班的，上司都认为没有加班。 
  
Eno-Bea回答，注重感受，不一定是别人的 
        虽然我不知道你具体从事什么工作与职业，但是我大概猜测，你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
                                
                                TortoiseSVN，过滤文件
                                    征客丶
SVN
                                    环境： 
TortoiseSVN 1.8 
 
配置： 
在文件夹空白处右键 
选择  TortoiseSVN -> Settings 
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件： 
多类型用英文空格分开 
*name ： 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹 
*.name ： 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹 
 
 
 
--------
                                
                                【Flume二】HDFS sink细说
                                    bit1129
Flume
                                    1. Flume配置 
  
a1.sources=r1  
a1.channels=c1  
a1.sinks=k1  

###Flume负责启动44444端口
  
a1.sources.r1.type=avro  
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0  
a1.sources.r1.port=44444  
a1.sources.r1.chan
                                
                                The Eight Myths of Erlang Performance
                                    bookjovi
erlang
                                    erlang有一篇guide很有意思： http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide 
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance： http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html 
  
  
Myth: Funs are sl
                                
                                java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
                                    ljy325
java多线程socket
                                    利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送；服务器接收文件并保存到本地文件系统中。 
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译，他们的类包是FileServer. 
客户端: 
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
                                
                                读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
                                    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/ 
 
 



import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
                                
                                配置心得
                                    chenyu19891124
配置
                                    时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬，转眼间来公司已经一年了，感觉时间过的很快，时间老人总是这样不停走，从来没停歇过。 
作为一名新手的配置管理员，刚开始真的是对配置管理是一点不懂，就只听说咱们公司配置主要是负责升级，而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解，慢慢的对配置有了初步了解，对自己所在的岗位也慢慢的了解。 
做了一年的配置管理给自总结下： 
1.改变 
从一个以前对配置毫无
                                
                                对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
                                    comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
                                    2008年上半年，我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候，由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文)，当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想，对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来，然后进行处理，简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点，对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算，然后把这个实际
                                
                                Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
                                    daizj
oracle
                                    Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址 
 
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908 
 
 
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738 
 
http://pan.baidu.com/share/l
                                
                                非常好的介绍：Linux定时执行工具cron
                                    dongwei_6688
linux
                                    Linux经过十多年的发展，很多用户都很了解Linux了，这里介绍一下Linux下cron的理解，和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具，可以在无需人工干预的情况下运行作业，本文档不讲cron实现原理，主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。 
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务（编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
                                
                                Yii assets目录生成及修改
                                    dcj3sjt126com
yii
                                    assets的作用是方便模块化，插件化的，一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件，但是我们又希望将module单独出来，所以需要使用发布，即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。 
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php 
  
assets配置方法 在m
                                
                                mac工作软件推荐
                                    dcj3sjt126com
mac
                                    mac上的Terminal + bash ＋ screen组合现在已经非常好用了，但是还是经不起iterm＋zsh＋tmux的冲击。在同事的强烈推荐下，趁着升级mac系统的机会，顺便也切换到iterm＋zsh＋tmux的环境下了。 
我为什么要要iterm2 
切换过来也是脑袋一热的冲动，我也调查过一些资料，看了下iterm的一些优点： 
 
 * 兼容性好，远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
                                
                                Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
                                    frank1234
memcachedehcachespring ioc
                                    本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装，这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异，仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换，Provider实现类通过Spring IoC注入。 
cache.xml 
 
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

                                
                                Remove Duplicates from Sorted List II
                                    hcx2013
remove
                                    Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list. 
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
                                
                                Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
                                    jinnianshilongnian
spring4
                                    Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 
Spring4新特性——核心容器的其他改进 
Spring4新特性——Web开发的增强 
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC  
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL 
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API  
Spring4新
                                
                                MySQL安装文档
                                    liyong0802
mysql
                                      工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中，即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。 
  安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即，这里就不具体介绍，本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。 
  Linux系统下安装MySQL分为三种：RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
                                
                                使用VS2010构建HotSpot工程
                                    p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
                                    1. 下载OpenJDK7的源码： 
     
http://download.java.net/openjdk/jdk7 
     
http://download.java.net/openjdk/ 
     
2. 环境配置 
    ▶
                                
                                Oracle实用功能之分组后列合并
                                    seandeng888
oracle分组实用功能合并
                                    1       实例解析  
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理，鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能，且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂，因此，特将SQL语言的实现方式分享出来，希望对大家有所帮助。如下： 
表test 数据如下： 
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE 
1&nbs
                                
                                Java定时任务注解方式实现
                                    tuoni
javaspringjvmxmljni
                                    Spring 注解的定时任务，有如下两种方式： 
第一种： 
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"

 xmlns:xsi="http
                                
                                11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
                                    yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
                                    本文的目标有两个： 
1、学会使用11大Java开源中文分词器 
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果 
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码，至于效果哪个好，那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。 
11大Java开源中文分词器，不同的分词器有不同的用法，定义的接口也不一样，我们先定义一个统一的接口： 
/**
 * 获取文本的所有分词结果, 对比
                                
                
            
        
    

    
        
            按字母分类：
            ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他
        
    

    
        
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