public class SimpleDateFormat extends DateFormat SimpleDateFormat 是一个以国别敏感的方式格式化和分析数据的具体类. 它允许格式化 (date -> text).语法分析 (text -> date)和标准化. SimpleDateFormat 允许以为日期-时间格式化选择任何用户指定的方式启动. 但是,希望用 DateFormat 中的getTimeInstance. getDateInstance 或 getDateTimeI…

1. SimpleDateFormat使用详解 public class SimpleDateFormat extends DateFormat SimpleDateFormat 是一个以国别敏感的方式格式化和分析数据的具体类. 它允许格式化 (date -> text).语法分析 (text -> date)和标准化. SimpleDateFormat 允许以为日期-时间格式化选择任何用户指定的方式启动. 但是,希望用 DateFormat 中的getTimeInstance. getDat…

oracle 数据类型详解---日期型 oracle数据类型看起来非常简单,但用起来会发现有许多知识点,本文是我对ORACLE日期数据类型的一些整理,都是开发入门资料,与大家分享: 注:由于INTERVAL及TIME ZONE实际用得比较少,所以本文内容未涉及这两个方面. 1.常用日期型数据类型 1.1.DATE 这是ORACLE最常用的日期类型,它可以保存日期和时间,常用日期处理都可以采用这种类型.DATE表示的日期范围可以是公元前4712年1月1日至公元9999年12月31日 date类型在…

1 SimpleDateFormat 介绍 public class SimpleDateFormat extends DateFormat SimpleDateFormat 是一个以国别敏感的方式格式化和分析数据的具体类. 它允许格式化 (date -> text).语法分析 (text -> date)和标准化. SimpleDateFormat 允许以为日期-时间格式化选择任何用户指定的方式启动. 但是,希望用 DateFormat 中的getTimeInstance. getDateI…

http://blog.csdn.net/gubaohua/article/details/575488 public class SimpleDateFormat extends DateFormat SimpleDateFormat 是一个以国别敏感的方式格式化和分析数据的具体类. 它允许格式化 (date -> text).语法分析 (text -> date)和标准化. SimpleDateFormat 允许以为日期-时间格式化选择任何用户指定的方式启动. 但是,希望用 DateFor…

所有已实现的接口: Serializable, Cloneable SimpleDateFormat 是一个以与语言环境有关的方式来格式化和解析日期的具体类.它允许进行格式化(日期 -> 文本).解析(文本 -> 日期)和规范化. SimpleDateFormat 使得可以选择任何用户定义的日期-时间格式的模式.但是,仍然建议通过 DateFormat 中的 getTimeInstance.getDateInstance 或 getDateTimeInstance 来创建日期-时间格式器.每一…

public class SimpleDateFormat extends DateFormat SimpleDateFormat 是一个以国别敏感的方式格式化和分析数据的具体类. 它允许格式化 (date -> text).语法分析 (text -> date)和标准化. SimpleDateFormat 允许以为日期-时间格式化选择任何用户指定的方式启动. 但是,希望用 DateFormat 中的 getTimeInstance. getDateInstance 或 getDateTime…

HASH意为(散列),是OI的常用算法. 我们常用哈希的原因是,hash可以快速(一般来说是O(段长))的求出一个子段的hash值,然后就可以快速的判断两个串是否相同. 今天先讲string类的hash. 可以发现,与一个string有关的HASH值不仅仅跟每个字符的个数有关,还和字符的位子有关. 通过简单的思考,我们可以构造如图的模型: 写一个比较正常的hash模板吧 ; ; int HASH(string p) { ; ;    int tl = p.size(); ;i<tl;i++)  …

实现方式:其思想和范围取模分片一样,由于日期取模会出现数据热点问题,所以先根据日期分组,再根据时间 hash 使得短期数据分布跟均匀. 优点:避免扩容时的数据迁移,可以在一定程度上避免范围分片的热点问题 缺点:要求日期格式尽量精确,不然达不到局部均匀的目的 配置示例: <tableRule name="sharding-by-range-date-hash"> <rule> <columns>create_time</columns> &…

实现方式:按照日期来分片 优点:使数据按照日期来进行分时存储 缺点:由于数据是连续的,所以该方案不能有效的利用资源 配置示例: <tableRule name="sharding-by-date"> <rule> <columns>create_time</columns> <algorithm>sharding-by-date</algorithm> </rule> </tableRule>…