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AWS架构师部分定义S3(S3存储桶)EC2弹性计算云EBS弹性块存储SNAPSHOT快照AMI:EC2镜像ELB弹性负载均衡器EFSDATABASEDATAWAREHOUSEOLTPOLAPElastiCacheVPCRoute53部分定义UserGroup:用户组下的用户继承该用户组所有权限Policy:Jasonformat:类似文字描述,指定object的类型。给user和group提供权
- 113.Impala ODBC驱动的安装及配置
大勇任卷舒
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- ClickHouse高频面试题
野老杂谈
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ClickHouse高频面试题1、简单介绍一下ClickHouse2、ClickHouse具有哪些特点3、ClickHouse作为一款高性能OLAP数据库,存在哪些不足4、ClickHouse有哪些表引擎5、介绍下Log系列表引擎应用场景共性特点不支持6、简单介绍下MergeTree系列引擎7、简单介绍下外部集成表引擎ODBCJDBCMySQLHDFSKafkaRabbitMQ8、ClickHou
- Java手动打印执行过的sql
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javasql开发语言
1.拦截器packagecom.xxx.platform.common.interceptor;importcom.baomidou.dynamic.datasource.toolkit.DynamicDataSourceContextHolder;importcom.xxx.platform.common.aop.OLAPQuery;importcom.xxx.platform.constant
- Flink ClickHouse 连接器:实现 Flink 与 ClickHouse 无缝对接
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引言在大数据处理领域,ApacheFlink是一款强大的流处理和批处理框架,而ClickHouse则是一个高性能的列式数据库,专为在线分析处理(OLAP)场景设计。FlinkClickHouse连接器为这两者之间搭建了一座桥梁,使得用户能够在Flink中方便地与ClickHouse数据库进行交互,实现数据的读写操作。本文将详细介绍FlinkClickHouse连接器的相关内容,包括其特点、使用方法
- Hadoop核心组件最全介绍
Cachel wood
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文章目录一、Hadoop核心组件1.HDFS(HadoopDistributedFileSystem)2.YARN(YetAnotherResourceNegotiator)3.MapReduce二、数据存储与管理1.HBase2.Hive3.HCatalog4.Phoenix三、数据处理与计算1.Spark2.Flink3.Tez4.Storm5.Presto6.Impala四、资源调度与集群管
- ClickHouse【理论篇】01:什么是ClickHouse
ClickHouse是一款开源的列式数据库管理系统(Column-OrientedDBMS),专为高性能实时数据分析(OLAP,OnlineAnalyticalProcessing)场景设计。它由俄罗斯搜索引擎公司Yandex开发(2016年开源),目前由独立基金会ClickHouse,Inc.维护,广泛应用于大数据分析、日志处理、用户行为洞察等领域。一、核心定位:OLAP场景的“性能标杆”传统关
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ClickHouse的架构设计深度适配OLAP(在线分析处理)场景,通过列式存储、向量化执行、分布式分片与副本等核心技术,实现了对海量数据的高效分析与实时查询。以下从核心存储引擎、查询处理流程、分布式架构、元数据管理、复制与分片等维度详细解析其内部架构与关键组件。一、核心存储引擎:MergeTree系列ClickHouse的存储引擎是其性能的核心,其中MergeTree系列引擎(如MergeTre
- 产品背景知识——API、SDK、Library、Framework、Protocol
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产品背景知识——API、SDK、Library、Framework、ProtocolAPI和SDKAPI(ApplicationProgrammingInterface,应用程序编程接口)和SDK(SoftwareDevelopmentKit,软件开发工具包)是软件开发中的两个核心概念,它们既有区别又有紧密联系。以下是详细解释:1.API与SDK的区别特性APISDK定义一组预定义的规则和协议,用
- SQLite 数据库在大数据分析中的应用潜力
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SQLite数据库在大数据分析中的应用潜力关键词:SQLite、大数据分析、轻量级数据库、嵌入式数据库、数据仓库、OLAP、性能优化摘要:本文深入探讨了SQLite这一轻量级嵌入式数据库在大数据分析领域的应用潜力。我们将从SQLite的核心架构出发,分析其在大数据场景下的优势和限制,并通过实际案例展示如何通过优化策略和扩展技术使SQLite能够处理大规模数据集。文章包含性能对比测试、优化技巧和实际
- 高通 audio pal 配置文件
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一、PAL配置文件解析1.mixer_paths.xml-硬件控制中枢核心作用:物理通路定义:建立Codec寄存器到音频端点的信号链路动态控制:运行时通过ALSAControlAPI(如amixerset"SpkrLeftPAVolume"25)实时调整参数平台适配:文件命名规则mixer_paths__.xml(如mixer_paths_sm8550-demo.xml)调试技巧:使用tinymi
- 实时数仓工具-SelectDB
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一、SelectDB简介官网:https://www.selectdb.com/1、ApacheDorisApacheDoris是一款采用MPP架构的实时分布式OLAP数据仓库,专注于高效的实时数据分析。Doris项目于2013年内部开发,2017年正式开源,目前在GitHub上获得了接近13,000星,全球已有超过5,000家企业采用,社区活跃度极高,累计贡献者超过650人,且曾连续数月在大数据
- 大数据领域 OLAP 的数据立方体增量更新
大数据洞察
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大数据领域OLAP的数据立方体增量更新关键词:OLAP、数据立方体、增量更新、预计算、物化视图、ETL、大数据分析摘要:本文深入探讨大数据领域中OLAP数据立方体的增量更新技术。我们将从基本概念出发,详细分析数据立方体的结构和更新机制,介绍多种增量更新算法及其实现原理,并通过实际案例展示如何在分布式环境下高效维护数据立方体的时效性。文章还将讨论增量更新面临的挑战和未来发展方向,为大数据分析系统的设
- Clickhouse数据库的探索与安装
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华为云+Ubuntu操作系统springbootjava华为云数据库
以下是一个简洁的教程,指导你在Ubuntu系统上通过Docker下载并运行ClickHouse(一个开源的列存储数据库,专为在线分析处理OLAP设计),并确保其支持远程访问。教程基于官方文档和相关资源,适用于初学者。使用Docker部署ClickHouse教程前提条件Ubuntu系统(本教程以Ubuntu22.04为例)。已安装Docker和DockerCompose(若未安装,见下方步骤)。具有
- Flink SQL执行流程深度剖析:从SQL语句到分布式执行
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在大数据处理领域,FlinkSQL凭借其强大的处理能力和易用性,成为众多开发者的选择。与其他OLAP引擎类似,FlinkSQL的SQL执行流程大致都需要经过词法解析、语法解析、生成抽象语法树(AST)、校验以及生成逻辑执行计划等步骤。整体流程可笼统地概括为两大阶段:从SQL到Operation的转换,再从Operation到Transformation的转换,最终进入分布式执行阶段。接下来,我们将
- 数据库领域OLTP与OLAP的对比分析
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数据库领域OLTP与OLAP的对比分析关键词OLTP;OLAP;数据库;事务处理;数据分析摘要本文聚焦于数据库领域中OLTP(联机事务处理)与OLAP(联机分析处理)的对比分析。首先阐述两者的概念基础,包括领域背景、历史发展及问题空间定义。接着构建理论框架,从第一性原理推导其特性。在架构设计上,详细剖析系统分解与组件交互。实现机制部分进行算法复杂度等分析。探讨实际应用中的实施策略等内容。还考量高级
- 大数据领域 OLAP 的并发处理能力优化
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大数据领域OLAP的并发处理能力优化关键词:大数据、OLAP、并发处理能力、优化策略、数据架构摘要:在大数据时代,联机分析处理(OLAP)技术对于企业的决策支持和数据分析至关重要。然而,随着数据量的不断增长和用户并发请求的增加,OLAP的并发处理能力面临着巨大挑战。本文旨在深入探讨大数据领域OLAP并发处理能力的优化方法。首先介绍OLAP的背景知识,包括其目的、预期读者和文档结构等。接着阐述OLA
- 大数据领域 OLAP 的分布式查询执行计划优化
大数据洞察
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大数据领域OLAP的分布式查询执行计划优化关键词:OLAP、分布式查询、执行计划优化、查询引擎、并行计算、数据分片、成本模型摘要:本文深入探讨了大数据环境下OLAP系统的分布式查询执行计划优化技术。文章首先介绍了OLAP查询的基本概念和特点,然后详细分析了分布式环境下查询执行计划优化的核心挑战和关键技术,包括查询重写、并行执行策略、数据本地性优化等。接着通过具体算法和数学模型阐述了优化原理,并提供
- 数据库领域的秘密武器——物化视图
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物化视图:数据库性能优化的理论基石与工程实践关键词物化视图、预计算聚合、查询加速、存储换时间、数据库优化、一致性维护、OLAP加速摘要物化视图作为数据库领域的“秘密武器”,通过预计算和存储复杂查询结果,在OLAP(联机分析处理)、数据仓库等场景中实现了查询性能的指数级提升。本文从第一性原理出发,系统解析物化视图的理论基础、架构设计、实现机制与工程实践,覆盖从概念定义到未来演化的全生命周期。通过层次
- 硬核实战 | 3分钟Docker部署ClickHouse列存数据库
本文来自「大千AI助手」技术实战系列,专注用真话讲技术,拒绝过度包装。ClickHouse作为OLAP领域性能标杆,其列式存储引擎比传统数据库快100倍以上。本文将用Docker实战部署,并解析关键配置:安装# 拉取最新镜像(当前版本23.8)docker pull clickhouse/clickhouse-server# 运行容器(关键参数解析)docker run -d \ --name=
- 数据分析之OLTP vs OLAP
数据处理系统主要有两种基本方法:一种注重数据操作(增删查改),另一种注重商业智能数据分析。这两种系统是:联机事务处理(OLTP)联机分析处理(OLAP)PowerBI专为与OLAP系统兼容而构建,并未针对OLTP系统进行优化。OLTP:联机事务处理OLTP(OnlineTransactionProcessing)是一种实时处理数据的方式,主要用于支持日常的业务操作,比如如ATM提款、电子商务订单、
- DuckDB + Spring Boot + MyBatis 构建高性能本地数据分析引擎
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DuckDB是一款令人兴奋的内嵌式分析型数据库(OLAP),它为本地数据分析和处理带来了前所未有的便捷与高效。它无需外部服务器,可以直接在应用程序进程中运行,并提供了强大的SQL支持和列式存储带来的高性能。什么是DuckDB?DuckDB被誉为“数据科学领域的SQLite”,是一个开源的、专为分析查询设计的嵌入式数据库管理系统。它与传统的行式数据库(如SQLite,主要用于事务处理OLTP)不同,
- Doris实践——叮咚买菜基于OLAP引擎的应用实践
吵吵叭火
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目录前言一、业务需求二、选型与对比三、架构体系四、应用实践4.1实时数据分析4.2B端业务查询取数4.3标签系统4.4BI看板4.5OLAP多维分析五、优化经验六、总结原文大佬介绍的这篇Doris数仓建设实践有借鉴意义的,这些摘抄下来用作沉淀学习。如有侵权请告知~前言随着叮咚买菜业务的发展,不同的业务场景对数据分析提出了不同的需求,希望引入一款实时OLAP数据库,构建一个灵活的多维实时查询和分析的
- Apache Doris实时分析数据仓库的快速入门
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ApacheDoris是一个现代化的数据仓库,专为实时分析设计。它能够在大规模数据上快速进行分析,非常适合需要快速响应的业务场景。Doris通常被分类为OLAP数据库,并且在ClickBench(一个面向分析型数据库系统的基准测试)中表现出色。得益于其高效的向量化执行引擎,Doris也可以用作快速的向量数据库。1.技术背景介绍ApacheDoris旨在解决传统数据仓库在实时分析中的性能瓶颈问题。传
- Greenplum:PB级数据分析的分布式引擎,揭开MPP架构的终极武器
茶本无香
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一、Greenplum是谁?——定位与诞生背景核心定位:基于PostgreSQL的开源分布式分析型数据库(OLAP),专为海量数据分析设计,支撑PB级数据仓库、商业智能(BI)和实时决策系统。诞生背景:数据爆炸时代:2000年代初,传统数据库(如OracleRAC)面临海量数据时扩展性差、成本高的问题。分布式计算革命:受GoogleGFS和MapReduce论文启发,Greenplum采用MPP(
- GaussDB高性能之道:从架构设计到实战优化
喜酱的探春
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GaussDB高性能之道:从架构设计到实战优化引言在金融高频交易、物联网实时分析、电商秒杀等场景中,数据库性能直接决定业务成败。华为云GaussDB通过分布式并行架构、智能资源调度与深度引擎优化,实现了每秒百万级事务处理(100万TPS)、毫秒级响应(OLAP查询延迟10万)+RDMA网络;网络配置:25Gbps网卡+无损以太网(RoCEv2)。四、典型场景性能突破金融高频交易场景需求:支持每秒5
- ClickHouse与Presto对比:OLAP引擎选型指南
AI天才研究院
ChatGPT计算AI大模型应用入门实战与进阶clickhouse网络ai
ClickHouse与Presto对比:OLAP引擎选型指南关键词:ClickHouse、Presto、OLAP引擎、选型指南、数据分析摘要:本文旨在为读者提供一份全面的ClickHouse与Presto对比的OLAP引擎选型指南。通过对这两款流行的OLAP引擎的核心概念、算法原理、数学模型、实际应用场景等多方面进行深入分析,并结合项目实战案例和代码解读,帮助读者了解它们各自的特点和优势。同时,还
- 万字详解:分布式计算系统 OLAP 引擎添加事务管理功能技术方案原理和源代码实现详细指南
AI天才研究院
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分布式计算系统OLAP引擎添加事务管理功能技术方案详解一、概述OLAP(在线分析处理)引擎通常专注于高性能的查询分析能力,而传统的事务管理功能更多出现在OLTP(在线事务处理)系统中。随着现代数据分析需求的演进,为OLAP引擎添加事务管理功能已成为一个重要趋势,能够实现分析型应用中的ACID保证。本文将详细探讨在分布式OLAP引擎中实现事务管理的技术方案,包括原理、架构设计和源代码实现。二、事务管
- ClickHouse性能优化技术深度解析与实践指南
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数据库clickhouse性能优化架构
作为面向OLAP场景的列式数据库,ClickHouse凭借其卓越的查询性能和大数据吞吐能力广受青睐。但要充分发挥其潜力,必须深入理解其架构特性并实施针对性优化。本文综合官方文档与最佳实践,系统阐述ClickHouse性能优化的核心技术、技巧与实践策略。所有优化都应基于实际业务场景,通过EXPLAIN和ANALYZE工具验证优化效果,避免过度优化。一、表设计与存储优化1.1主键与索引设计稀疏主索引:
- mysql主从数据同步
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mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
二、配置MySQL主服务器(192.168.21.169)mysql -uroot -p &nb
- oracle学习笔记
caoyong
oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
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b>、10g不支持win7
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- 数据库,SQL零基础入门
天子之骄
sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
map
Java Map遍历方式的选择
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对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
--------------------------------------------------------------------
若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一
- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
bit1129
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1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
BlueSkator
中间件zk
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
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基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
public class Static {
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- 新一代工作流系统设计目标
comsci
工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
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表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
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INSERT的时候,INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks),这种情况称为行链接(Row Chain),一般不可避免(除非使用更大的数据
- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
dinguangx
jshop电子商务
前言
jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
several 儿子;若干
shelf 架子
knowledge 知识;学问
librarian 图书管理员
abroad 到国外,在国外
surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
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prize 奖品;奖赏
competition 比赛;竞争
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O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server
yum install sphinx
如果失败的话使用下面的方式安装
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- JPA之JPQL(三)
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public void querySingleObject1() {
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- Remove Duplicates from Sorted Array II
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remove
Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
Your function should return length
- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
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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
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- CentOS安装Mysql5.5
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centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
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- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
安全的单例模式:
/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
yangshangchuan
javasuperword闭包java8函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要