本文同时发表在https://github.com/zhangyachen/zhangyachen.github.io/issues/96

最近,在工作中遇到了MySQL中如何存储长度较长的字段类型问题,于是花了一周多的时间抽空学习了一下,并且记录下来。

MySQL大致的逻辑存储结构在这篇文章中有介绍,做为基本概念:InnoDB 逻辑存储结构

注:文中所指的大数据指的是长度较长的数据字段,包括varchar/varbinay/text/blob。

Compact行格式

我们首先来看一下行格式为Compact是如何存储大数据的:

mysql> select version();
+-----------+
| version() |
+-----------+
| 5.1.73 |
+-----------+
1 row in set (0.01 sec) mysql> show table status like 'row'\G;
*************************** 1. row ***************************
Name: row
Engine: InnoDB
Version: 10
Row_format: Compact
Rows: 1
Avg_row_length: 81920
Data_length: 81920
Max_data_length: 0
Index_length: 0
Data_free: 0
Auto_increment: NULL
Create_time: 2017-01-04 21:46:02
Update_time: NULL
Check_time: NULL
Collation: latin1_swedish_ci
Checksum: NULL
Create_options:
Comment:
1 row in set (0.00 sec)

我们建立一张测试表,插入数据:

CREATE TABLE `row` (
`content` varchar(65532) NOT NULL DEFAULT ''
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1 mysql> insert into row(content) select repeat('a',65532);
Query OK, 1 row affected (0.03 sec)
Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0

我们使用py_innodb_page_info.py工具来查看表中的页分布:

[root@localhost mysql]# python py_innodb_page_info.py -v com/row.ibd
page offset 00000000, page type <File Space Header>
page offset 00000001, page type <Insert Buffer Bitmap>
page offset 00000002, page type <File Segment inode>
page offset 00000003, page type <B-tree Node>, page level <0000>
page offset 00000004, page type <Uncompressed BLOB Page>
page offset 00000005, page type <Uncompressed BLOB Page>
page offset 00000006, page type <Uncompressed BLOB Page>
page offset 00000007, page type <Uncompressed BLOB Page>
Total number of page: 8:
Insert Buffer Bitmap: 1
Uncompressed BLOB Page: 4
File Space Header: 1
B-tree Node: 1
File Segment inode: 1

可以看出,第4页的<B-tree Node>, page level <0000>格式为数据页,存放着MySQL的行数据。<Uncompressed BLOB Page>可以理解为MySQL存放大数据的地方,暂且叫作外部存储页。Compact格式没有将大数据全部放在数据页中,而是将一部分数据放在了外部存储页中。那么,是全部数据在外部存储页中,还是一部分数据。假如是一部分数据,这一部分是多少呢?

我们使用hexdump -Cv row.ibd查看一下数据页<B-tree Node>, page level <0000>,也就是第4页:

3073 0000c000  8c 25 17 57 00 00 00 03  ff ff ff ff ff ff ff ff  |.%.W....????????|
3074 0000c010 00 00 00 00 00 07 3a b8 45 bf 00 00 00 00 00 00 |......:?E?......|
3075 0000c020 00 00 00 00 00 02 00 02 03 a6 80 03 00 00 00 00 |.........?......|
3076 0000c030 00 7f 00 05 00 00 00 01 00 00 00 00 00 00 00 00 |................|
3077 0000c040 00 00 00 00 00 00 00 00 00 13 00 00 00 02 00 00 |................|
3078 0000c050 00 02 00 f2 00 00 00 02 00 00 00 02 00 32 01 00 |...?.........2..|
3079 0000c060 02 00 1c 69 6e 66 69 6d 75 6d 00 02 00 0b 00 00 |...infimum......|
3080 0000c070 73 75 70 72 65 6d 75 6d 14 c3 00 00 10 ff f1 00 |supremum.?...??.|
3081 0000c080 00 00 00 04 03 00 00 00 00 13 12 80 00 00 00 2d |...............-|
3082 0000c090 01 10 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 |..aaaaaaaaaaaaaa|
3083 0000c0a0 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 |aaaaaaaaaaaaaaaa|
3084 0000c0b0 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 |aaaaaaaaaaaaaaaa|
3085 0000c0c0 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 |aaaaaaaaaaaaaaaa|
....
....
3128 0000c370 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 |aaaaaaaaaaaaaaaa|
3129 0000c380 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 |aaaaaaaaaaaaaaaa|
3130 0000c390 61 61 00 00 00 02 00 00 00 04 00 00 00 26 00 00 |aa...........&..|
3131 0000c3a0 00 00 00 00 fc fc 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 |....??..........|
3132 0000c3b0 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 |................|
3133 0000c3c0 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 |................|
3134 0000c3d0 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 |................|
...
...
4093 0000ffc0 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 |................|
4094 0000ffd0 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 |................|
4095 0000ffe0 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 |................|
4096 0000fff0 00 00 00 00 00 70 00 63 01 a1 6c 2b 00 07 3a b8 |.....p.c.?l+..:?|

我们可以看出,数据页中存储了一部分数据,算下来一共是768字节,然后剩余部分存储在外部存储页中。那么数据页与外部存储页、外部存储页与外部存储页是如何连接在一起的呢?

我们观察这一行:

3130 0000c390  61 61 00 00 00 02 00 00  00 04 00 00 00 26 00 00  |aa...........&..|
3131 0000c3a0 00 00 00 00 fc fc 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 |................|

这一行是前缀768字节的结尾。注意最后的20个字节:

  • 00 00 00 02:4字节,代表外部存储页所在的space id
  • 00 00 00 04:4字节,代表第一个外部页的Page no
  • 00 00 00 26:4字节,值为38,指向blob页的header
  • 00 00 00 00 00 00 fc fc:8字节,代表该列存在外部存储页的总长度。此处的值为64764,加上前缀768正好是65532。(注意一点,虽然表示BLOB长度的是8字节,实际只有4个字节能使用,所有对于BLOB字段,存储数据的最大长度为4GB。)

验证下第一个外部存储页的头部信息:

4097 00010000  cd c3 b6 8e 00 00 00 04  00 00 00 00 00 00 00 00  |?ö.............|
4098 00010010 00 00 00 00 00 06 b8 a2 00 0a 00 00 00 00 00 00 |......??........|
4099 00010020 00 00 00 00 00 02 00 00 3f ca 00 00 00 05 61 61 |........??....aa|
4100 00010030 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 |aaaaaaaaaaaaaaaa|
...
...

前38个字节为File Header(关于InnoDB数据页的详细结构请参见《MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎》4.4),这个简单提一下:

  • cd c3 b6 8e:4字节,该页的checksum。
  • 00 00 00 04:4字节,页偏移,此页为表空间中的第5个页。
  • 00 00 00 00:4字节,当前页的上一个页。此页为<Uncompressed BLOB Page>,所以没有上一页。
  • 00 00 00 00:4字节,当前页的下一个页。此页为<Uncompressed BLOB Page>,所以没有下一页。
  • 00 00 00 00 00 06 b8 a2:8字节,该页最后被修改的日志序列位置LSN。
  • 00 0a:2字节,页类型,0x000A代表BLOB页。
  • 00 00 00 00 00 00 00 00:8字节,略过。
  • 00 00 00 02:页属于哪个表空间,此处指表空间的ID为2。

之后是4字节的00 00 3f ca,这里的值为16330,代表此BLOB页的有效数据的字节数。00 00 00 05代表下一个BLOB页的page number。

我们看最后一个<Uncompressed BLOB Page>,第8个页:

7169 0001c000  fa 78 9b 27 00 00 00 07  00 00 00 00 00 00 00 00  |?x.'............|
7170 0001c010 00 00 00 00 00 07 3a b8 00 0a 00 00 00 00 00 00 |......:?........|
7171 0001c020 00 00 00 00 00 02 00 00 3d 9e ff ff ff ff 61 61 |........=.????aa|
7172 0001c030 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 |aaaaaaaaaaaaaaaa|
7173 0001c040 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 |aaaaaaaaaaaaaaaa|
...
...

最后一页的有效数据大小为0x00003d9e=15774,768+16330*3+15774 = 65532字节,符合初始插入数据的大小。

由于这是最后一个<Uncompressed BLOB Page>,所以指向下一个<Uncompressed BLOB Page>的指针为ff ff ff ff。

由此我们可以很清晰的看出数据页与BLOB页的连接关系(引用淘宝数据库月报上的一张图):

我们来再看一个比较有意思的例子。:

CREATE TABLE `testblob` (
`blob1` blob NOT NULL,
`blob2` blob NOT NULL,
`blob3` blob NOT NULL,
`blob4` blob NOT NULL,
`blob5` blob NOT NULL,
`blob6` blob NOT NULL,
`blob7` blob NOT NULL,
`blob8` blob NOT NULL,
`blob9` blob NOT NULL,
`blob10` blob NOT NULL,
`blob11` blob NOT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1; mysql> insert into testblob select repeat('a',1000),repeat('b',1000),repeat('c',1000),repeat('d',1000),repeat('e',1000),repeat('f',1000),repeat('g',1000),repeat('h',1000),repeat('i',1000),repeat('j',1000),repeat('k',1000);
ERROR 1030 (HY000): Got error 139 from storage engine

我们建立一张新表,有11个blob字段。然后向每个字段插入1000字节的数据,MySQL会提示ERROR 1030 (HY000): Got error 139 from storage engine,什么意思呢?

InnoDB是以B+树来组织数据的,假如每一行数据都占据一整个Page页,那么B+树将退化为单链表,所以InnoDB规定了一个Page必须包含两行数据。也就是一行数据存储在Page上的大小大概为8000字节。

而上面的例子,一行数据有11个1000字节的数据,Page层肯定放不下,所以在Page层留下768*11=8448字节,已经超过了8000字节,所以MySQL会提示ERROR 1030 (HY000): Got error 139 from storage engine。我们很轻松的定义一个字段,来存储11000个字节,但是却无法将他们分成11个字段来存储,有点意思!

那么如何解决上面的问题呢?

  • 将行格式转为接下来要说的Dynamic格式。此种格式只用20字节指向外部存储空间。
  • 将多个blob字段转为一个blob字段。多个字段可以用数组存储,然后json_encode打包进blob。

我们向表中插入一条有效记录:

mysql>  insert into testblob(blob1,blob2,blob3,blob4,blob5,blob6,blob7,blob8,blob9) select repeat('a',8000),repeat('b',8000),repeat('c',8000),repeat('d',8000),repeat('e',8000),repeat('f',8000),repeat('g',8000),repeat('h',8000),repeat('i',8000);
Query OK, 1 row affected (0.12 sec)
Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0
[root@localhost mysql]# python py_innodb_page_info.py -v com/testblob.ibd
page offset 00000000, page type <File Space Header>
page offset 00000001, page type <Insert Buffer Bitmap>
page offset 00000002, page type <File Segment inode>
page offset 00000003, page type <B-tree Node>, page level <0000>
page offset 00000004, page type <Uncompressed BLOB Page>
page offset 00000005, page type <Uncompressed BLOB Page>
page offset 00000006, page type <Uncompressed BLOB Page>
page offset 00000007, page type <Uncompressed BLOB Page>
page offset 00000008, page type <Uncompressed BLOB Page>
page offset 00000009, page type <Uncompressed BLOB Page>
page offset 0000000a, page type <Uncompressed BLOB Page>
page offset 0000000b, page type <Uncompressed BLOB Page>
page offset 0000000c, page type <Uncompressed BLOB Page>
Total number of page: 13:
Insert Buffer Bitmap: 1
Uncompressed BLOB Page: 9
File Space Header: 1
B-tree Node: 1
File Segment inode: 1

我们可以看出这一行数据有9个外部存储页,而我们一共就插入了9列数据,是不是当每一列的数据在page页放不下,都单独申请一个外部存储页,而互相之前不共享外部存储页。我们看一下page页的结构就知道了:

 3130 0000c390  61 61 61 61 61 61 61 61  61 61 61 61 61 61 61 61  |aaaaaaaaaaaaaaaa|
3131 0000c3a0 61 61 61 61 00 00 00 05 00 00 00 04 00 00 00 26 |aaaa...........&|
...
...
3180 0000c6b0 62 62 62 62 62 62 62 62 00 00 00 05 00 00 00 05 |bbbbbbbb........|
3181 0000c6c0 00 00 00 26 00 00 00 00 00 00 1c 40 63 63 63 63 |...&.......@cccc|
...
...
3229 0000c9c0 63 63 63 63 63 63 63 63 63 63 63 63 00 00 00 05 |cccccccccccc....|
3230 0000c9d0 00 00 00 06 00 00 00 26 00 00 00 00 00 00 1c 40 |.......&.......@|
...
...

根据前面的分析,我们现在可以看出,外部存储页是不共享的,即使一个列的数据多出一个字节,这一个字节也是独占一个16KB空间的大小,这很浪费存储空间。(当然,这对现代计算机可能不是问题,呵呵)。

说了这么多,总结下Compact格式存储大数据的缺点:

  • 由于存在768字节的前缀在Page页,所以会存在能定义一个字段,存储11000字节,但是不能定义11个字段,每个字段存储1000字节的"bug"。
  • 外部存储页不共享,即使多余一个字节也是独享16KB的页面。

Dynamic行格式

接着我们首先看一下行格式为Dynamic是如何存储大数据的:

mysql> select version();
+-----------+
| version() |
+-----------+
| 5.7.14 |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec) mysql> show table status like 'row'\G;
*************************** 1. row ***************************
Name: row
Engine: InnoDB
Version: 10
Row_format: Dynamic
Rows: 0
Avg_row_length: 0
Data_length: 16384
Max_data_length: 0
Index_length: 0
Data_free: 0
Auto_increment: NULL
Create_time: 2017-01-03 22:45:16
Update_time: NULL
Check_time: NULL
Collation: latin1_swedish_ci
Checksum: NULL
Create_options:
Comment:
1 row in set (0.00 sec)

创建和compact格式一样的表:

CREATE TABLE `row` (
`content` varchar(65532) NOT NULL DEFAULT ''
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1 insert into row(content) select repeat('a',65532);
Query OK, 1 row affected (0.03 sec)
Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0

看下页分布:

[root@localhost mysql]# python py_innodb_page_info.py -v row.ibd
page offset 00000000, page type <File Space Header>
page offset 00000001, page type <Insert Buffer Bitmap>
page offset 00000002, page type <File Segment inode>
page offset 00000003, page type <B-tree Node>, page level <0000>
page offset 00000004, page type <Uncompressed BLOB Page>
page offset 00000005, page type <Uncompressed BLOB Page>
page offset 00000006, page type <Uncompressed BLOB Page>
page offset 00000007, page type <Uncompressed BLOB Page>
page offset 00000008, page type <Uncompressed BLOB Page>
Total number of page: 9:
Insert Buffer Bitmap: 1
Uncompressed BLOB Page: 5
File Space Header: 1
B-tree Node: 1
File Segment inode: 1

第4页是数据页,第5-9页是二进制页。我们直接看磁盘中第4页的数据:

3073 0000c000  dc 2d b0 f5 00 00 00 03  ff ff ff ff ff ff ff ff  |.-..............|
3074 0000c010 00 00 00 00 00 a3 4b 59 45 bf 00 00 00 00 00 00 |......KYE.......|
3075 0000c020 00 00 00 00 00 36 00 02 00 a6 80 03 00 00 00 00 |.....6..........|
3076 0000c030 00 7f 00 05 00 00 00 01 00 00 00 00 00 00 00 00 |................|
3077 0000c040 00 00 00 00 00 00 00 00 00 64 00 00 00 36 00 00 |.........d...6..|
3078 0000c050 00 02 00 f2 00 00 00 36 00 00 00 02 00 32 01 00 |.......6.....2..|
3079 0000c060 02 00 1c 69 6e 66 69 6d 75 6d 00 02 00 0b 00 00 |...infimum......|
3080 0000c070 73 75 70 72 65 6d 75 6d 14 c0 00 00 10 ff f1 00 |supremum........|
3081 0000c080 00 00 00 02 00 00 00 00 00 07 07 a7 00 00 01 1b |................|
3082 0000c090 01 10 00 00 00 36 00 00 00 04 00 00 00 26 00 00 |.....6.......&..|
3083 0000c0a0 00 00 00 00 ff fc 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 |................|
3084 0000c0b0 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 |................|
3085 0000c0c0 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 |................|
3086 0000c0d0 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 |................|
3087 0000c0e0 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 |................|
...
...
...

和Compact格式有着明显的不同,当大数据在Page页存放不下时,Dynamic行格式不会留768字节在Page页,并且将全部大数据都放在外部存储页。具体的数据页和外部存储页的连接关系同Compact格式一样。

我们再看看Dynamic格式的外部存储页是不是每一个列独享外部存储空间,还是同Compact格式实验过程一样:

CREATE TABLE `testblob` (
`blob1` blob NOT NULL,
`blob2` blob NOT NULL,
`blob3` blob NOT NULL,
`blob4` blob NOT NULL,
`blob5` blob NOT NULL,
`blob6` blob NOT NULL,
`blob7` blob NOT NULL,
`blob8` blob NOT NULL,
`blob9` blob NOT NULL,
`blob10` blob NOT NULL,
`blob11` blob NOT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1; mysql> insert into testblob(blob1,blob2,blob3,blob4,blob5,blob6,blob7,blob8,blob9,blob10,blob11) select repeat('a',8000),repeat('b',8000),repeat('c',8000),repeat('d',8000),repeat('e',8000),repeat('f',8000),repeat('g',8000),repeat('h',8000),repeat('i',8000),repeat('j',8000),repeat('k',8000);
Query OK, 1 row affected (0.10 sec)
Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0

看一下外部存储页数据:

 4599 00011f60  61 61 61 61 61 61 61 61  61 61 61 61 61 61 00 00  |aaaaaaaaaaaaaa..|
4600 00011f70 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 |................|

好的,可以不用向下看其他列的了,Dynamic的外部存储页也不是共享的。

但是MySQL为什么要这么设计呢?可能是为了实现简单吧,沿着链表通过有效数据大小就能读取blob的全部数据。假如多个字段的blob混在一起,可能设计更复杂,要更新每个字段的偏移量之类的,更新的话页数据管理也比较麻烦。我的个人猜测,呵呵。

总结下Dynamic格式存储大数据的特点:

  • 当数据页放不下时,MySQL会将大数据全部放在外部存储页,数据页只留指向外部存储页的指针。
  • 外部存储页不共享,即使多余一个字节也是独享16KB的页面。

由于有较多的实验过程,所以显得比较乱,建议看到这篇文章人自己实践一遍,毕竟自己动手会思考更多的问题与细节,理解的也比较深刻,哈哈哈。

参考资料:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/column-count-limit.html

http://mysqlserverteam.com/externally-stored-fields-in-innodb/

https://www.percona.com/blog/2010/02/09/blob-storage-in-innodb/

http://mysql.taobao.org/monthly/2016/02/01/

MySQL 如何存储长度较大的varchar与blob的更多相关文章

  1. Mysql 行存储的文件格式

    一.Mysql行存储的文件格式概述 InnoDB存储引擎有两种文件格式 Antelope:compact与redundant两种行记录格式 Barracuda:compress与dynamic两种行记 ...

  2. mysql 的 存储结构(储存引擎)

    1 MyISAM:这种引擎是mysql最早提供的.这种引擎又可以分为静态MyISAM.动态MyISAM 和压缩MyISAM三种:    静态MyISAM:如果数据表中的各数据列的长度都是预先固定好的, ...

  3. mysql 字段存储类型

    摘自:http://zuo.ai.xiao.blog.163.com/blog/static/6079155320121293750732/ 1.数字类型                        ...

  4. mysql 整形的长度问题

    tinyint  有符号的范围是-128至127: 无符号的范围是0到255,2的8 次方-1: 存储大小为 1 字节. smallint  有符号的范围是-32768至32767: 无符号的范围是0 ...

  5. MySQL各存储引擎

    MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件(或者内存)中.这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制.索引技巧.锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力.通过选择不同的技术,你能够获得额外的速度或 ...

  6. [转]分析MySQL数据类型的长度【mysql数据字段 中length和decimals的作用!熟悉mysql必看】

    转载自:http://blog.csdn.net/daydreamingboy/article/details/6310907 分析MySQL数据类型的长度 MySQL有几种数据类型可以限制类型的&q ...

  7. MySQL数据库----存储引擎

    什么是存储引擎? 存储引擎说白了就是如何存储数据.如何为存储的数据建立索引和如何更新.查询数据等技术的实现方法.因为在关系数据库中数据的存储是以表的形式存储的,所以存储引擎也可以称为表类型(即存储和操 ...

  8. MySql的存储引擎介绍

    下面主要介绍InnoDB.MyISAM和MEMEORY三种存储引擎. InnoDB存储引擎 InnoDB遵循CNU通用公开许可(GPL)发行.InnoDB已经被一些重量级互联网公司所采用,如雅虎.Sl ...

  9. mysql的char,varchar,text,blob

    mysql的char,varchar,text,blob是几个有联系但是有有很大区别的字段类型,这算是mysql的基础吧,可是基础没有学好,恶补一下. 先简单的总结一下: char:定长,最大255个 ...

随机推荐

  1. Lua脚本在C++下的舞步

    我是一名C++程序员,所以在很多时候,不想过多的使用Lua的特性,因为个人感觉,Lua的语法要比C++的更加灵活.而我更希望,在函数调用的某些习惯上,遵循一些C++的规则.好了,废话少说,我们先来看一 ...

  2. 《java.util.concurrent 包源码阅读》08 CopyOnWriteArrayList和CopyOnWriteArraySet

    CopyOnWriteArrayList和CopyOnWriteArraySet从数据结构类型上来说是类似的,都是用数组实现的保存一组数据的数据结构,区别也简单就是List和set的区别.因此这里就先 ...

  3. 爬虫day 04_01(爬百度页面)

    import urllib.request import http.cookiejar from lxml import etree head = { 'Connection': 'Keep-Aliv ...

  4. 爬虫day 04(通过登录去爬虫 解决django的csrf_token)

    #通过登录去爬虫 #首先要有用户名和密码 import urllib.request import http.cookiejar from lxml import etree head = { 'Co ...

  5. 34.Linux-printk分析、使用prink调试驱动

    本节学习目的 1)分析printk()函数 2)使用prink()调试驱动 1.在驱动调试中,使用printk(),是最简单,最方便的办法 当uboot的命令行里的“console=tty1”时,表示 ...

  6. 前端自动化测试漫长路之——Selenium初探

    引言 最近想解决前端开发或测试中的两个问题:一是界面UI的布局适配,能否在测试的过程中,通过命令操作真机打开相应页面然后截屏,通过对图片识别分类,发现有问题的图片,然后及时修复:二是页面性能分析,很多 ...

  7. HDU 1317XYZZY spfa+判断正环+链式前向星(感觉不对,但能A)

    XYZZY Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Subm ...

  8. 源码安装pipelineDB之CentOS7

    源码下载:https://github.com/pipelinedb/pipelinedb github上面README只要是针对ubunte来安装的. 在正式安装前,要先下载好依赖的包: check ...

  9. JAVA中静态修饰符static的学习(初学)

    静态修饰符static,用于修饰类中的成员变量和成员函数. 用static修饰的成员变量也可叫做类变量. 什么时候使用静态 什么时候定义静态成员变量?     当对象中出现共享数据时,将该数据定义为静 ...

  10. myeclipse配置SVN插件

    方法一:link安装  安装subclipse, MyEclipse SVN插件  1.从官网下载最新的site-1.x.x.zip文件,网址是:folderID=2240" target= ...