工作中处理数据时,发现某个表的数据达近亿条,所以要为表建索引提高查询性能,以下两篇文章总结的很好,记录一下,以备后用. 数据库建立索引常用的规则如下: 1.表的主键.外键必须有索引: 2.数据量超过300的表应该有索引: 3.经常与其他表进行连接的表,在连接字段上应该建立索引: 4.经常出现在Where子句中的字段,特别是大表的字段,应该建立索引: 5.索引应该建在选择性高的字段上: 6.索引应该建在小字段上,对于大的文本字段甚至超长字段,不要建索引: 7.复合索引的建立需要进行仔细分析:尽量考

今天看数据库,书中提到:由于索引是采用 B 树结构存储的,所以对应的索引项并不会被删除,经过一段时间的增删改操作后,数据库中就会出现大量的存储碎片, 这和磁盘碎片.内存碎片产生原理是类似的,这些存储碎片不仅占用了存储空间,而且降低了数据库运行的速度.如果发现索引中存在过多的存储碎片的话就要进行 “碎片整理”了,最方便的“碎片整理” 手段就是重建索引, 重建索引会将先前创建的索引删除然后重新创建索引,主流数据库管理系统都提供了重建索引的功能,比如 REINDEX.REBUILD 等,如果使用的数据

前言 今天这篇文章的标题,显然是要搞事情.一个JS交互效果,居然花费了一天的宝贵时间才研究出来,我是不是不太适合做前端? 别急,搬好小板凳,正文从这开始- 本来今天下班回来感觉有点累,想着今天就别学了吧,正好看见停播了好久的<极限挑战>在网上放出了最新的一期.但是,今天发生在公司的一件小事儿,在我心里产生了不小的波澜,正好拿这个话题跟同行们聊聊..... 今天早晨我按时去了公司,坐在我的工位上,习惯性地点开了编辑器SublimeText(我宠幸了它三年之久-),一天的编码工作正式开始. 我的大

UUID的生成策略: UUID的方式能生成一串唯一随机32位长度数据,它是无序的一串数据,按照开放软件基金会(OSF)制定的标准计算,UUID的生成用到了以太网卡地址.纳秒级时间.芯片ID码和许多可能的数字.UUID的底层是由一组32位数的16进制数字构成,是故 UUID 理论上的总数为 ,约等于,也就是说若每纳秒产生1百万个 UUID,要花100亿年才会将所有 UUID 用完(100亿年啊,地球都没了),所以这足够我们的使用了,也能够保证唯一性. UUID的格式: UUID 的十六个八位字节被

数据库自增ID机制原理介绍 在分布式里面,数据库的自增ID机制的主要原理是:数据库自增ID和mysql数据库的replace_into()函数实现的.这里的replace数据库自增ID和mysql数据库的replace_into()函数实现的.这里的replace into跟insert功能类似,不同点在于:replace into首先尝试插入数据列表中,如果发现表中已经有此行数据(根据主键或唯一索引判断)则先删除,再插入.否则直接插入新数据. 单机mysql数据库的自增id实现如下所示 : 首

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/shamoyuu/p/6405914.html 可选的可以做按钮的元素有如下几个 a.input.button.div(span等) 场景一:需要禁用此按钮 在此场景下可以排除a和div(span等)标签,因为想禁用和解禁它们真的非常困难. 场景二:需要在form里自定义执行事件 在form元素内,button默认是submit. 但是button也有type属性,默认值是submit,还有其他两个值是button和reset.如果设

分享一款基于jquery适合做图片类网站的特效.这是一款鼠标经过图片滑动弹出标题效果代码.效果图如下: 在线预览   源码下载 实现的代码. html代码: <div class="common"> <ul> <li class="listbox mr20"> <div class="listimg"> <a href="/"><img src="im

一.实际项目中使用最多的Vue生命周期大概是  created  mounted  updated 二.各自适合做的业务逻辑 1. created   相当于是页面刚开始加载的状态,此时不能操作实例的属性和方法,适合  初始化.异步请求接口 2. mounted  相当于是页面加载完毕,此时可以处理已挂载的数据,不适合处理异步请求的接口数据 3. updated  相当于是数据更新完毕,此时可以处理异步请求的接口数据,适合处理统一变化的数据,也可以用  $nextTick(),它表示DOM完全更

屏幕实时显示键盘鼠标操作软件keycastow,适合做视频教程 学习了:https://www.52pojie.cn/thread-535154-1-1.html 进行键盘按键的屏幕实时显示:

基于spring-boot的社区社交微信小程序,适合做脚手架.二次开发 代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/13867.html 1 概述 笔者做的一个后端基于spring-boot的社区社交微信小程序,可以作为开发的脚手架,开发速度快,灵活,前后端分离,很适合二次开发.数据主要存储在MySQL上,笔者封装了一个MysqlGenerator.java工具类,结合spring jdbc,做数据库操作很方便.另外提供了一个文档系统,后端人员产出接口直接写出mar

首先是项目地址: https://github.com/maqiankun/distributed-id-redis-generator 关于Redis集群生成分布式ID,这里要先了解redis使用lua脚本的时候的EVAL,EVALSHA命令: https://www.runoob.com/redis/scripting-eval.html https://www.runoob.com/redis/scripting-evalsha.html 讲解一下Redis实现分布式ID的原理,这里用ja

介绍Snowflake算法 SnowFlake算法是国际大公司Twitter的采用的一种生成分布式自增id的策略,这个算法产生的分布式id是足够我们我们中小公司在日常里面的使用了.我也是比较推荐这一种算法产生的分布式id的. 算法snowflake的生成的分布式id结构组成部分 算法snowflake生成id的结果是一个64bit大小的整数,它的结构如下图, 这里我么来讲一下这个结构:首先因为window是64位的,然后整数的时候第一位必须是0,所以最大的数值就是63位的111111111111

zookeeper 的 CP 模型不适合注册中心 zookeeper 是一个非常优秀的项目,非常成熟,被大量的团队使用,但对于服务发现来讲,zookeeper 真的是一个错误的方案. 在 CAP 模型中,zookeeper 是 CP,意味着面对网络分区时,为了保持一致性,他是不可用的. 因为 zookeeper 是一个分布式协调系统,如果使用最终一致性(AP)的话,将是一个糟糕的设计,他的核心算法是 Zab,所有设计都是为了一致性. 对于协调系统,这是非常正确的,但是对于服务发现,可用性是第一位

k8s 集群管理和微服务 适合做啥 都知道k8s是集群 适合微服务 有很多教程 但你可以先了解他能干啥 traefix 是负载均衡工具 k8s 适合部署无状态依赖的微服务 可以按需求开启多个微服务 管理工具能自动发现并均衡 像redis sql ceph(对象存储)这些 支撑 和有状态依赖的服务 并不适合k8

一.问题描述 公司想尝试使用Elasticsearch来存一部分数据,以此缓解数据增长带来的对数据库的压力.在研究了一段时间后,发现Elasticsearch不适合作为数据存储使用. 二.理由如下 1.mapping不可改,不能改index属性.Elasticsearch中以定义的mapping不能修改名字和属性,无法修改名字勉强能接受,但无法需要改属性. 官方文档中介绍了几种修改mapping的方法.一个是新建一个字段,程序中所有地方修改名字,这对于复杂的项目容易出错,而且无法保留原来的数据:

在微网站火热的今天,寻找一款具备 web app功能的CMS系统能够大大提高我们的工作效率,eBSite升级到3.0后,开始支持web app 皮肤,也就是创建一个站点,会同时绑定一个PC版皮肤与一个WEB APP皮肤 eBSite引用了百度的GMU组件,如果你对这个有所了解,制作web app皮肤就更加方便,并且ebsite采用订制模式调用GMU,按需调用,减少没必要的手机流量 首先要到这里下载eBSite3.0 http://www.ebsite.net/909content.ashx 详细

原文:http://xilinx.eetrend.com/blog/561 FPGA目前非常火,各个高校也开了FPGA的课程,但是FPGA并不是每个人都适合,FPGA讲究的是一个入道,入什么道,入电子设计的道,就是说,这个过程,你得从电子设计开始,然后再学FPGA,而不是先从VHDL开始,直接跳过数电模电. 这一点非常重要,这涉及到你以后的发展高度的问题.我是过来人,我深刻体会到FPGA与数电模电的基础的深层次联系.对于本科生而言,你可以把FPGA当作业余兴趣,但不要把它当成今后的饭碗,你可以保

转载请注明文章来自 [ofiicexie] 网盘网赚已经流行了有一段时间了,国内流行的几个网盘有城通,千军万马,千脑,119g,今天小编写以此文来比较分析一下这几个网盘的优缺点. 这里,我特意做了个这几个网盘的对比表格让大家能一目了然 网盘名称 城通网盘 千军万马 千脑网盘 119g 容量大小(免费用户) 400g 5g 20g 119g 续期情况 100M以下永久保存 100M以下永久保存 文件永久保存(每三个月至少登陆一次) 2g以下永久保存 (有效期33天) 上传方式 ftp/网页端 网页

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摘要: 这篇文章会详细介绍HDFS是什么,HDFS的作用,适合和不适合的场景,我们该如何操作HDFS?   HDFS文件系统 Hadoop 附带了一个名为 HDFS(Hadoop分布式文件系统)的分布式文件系统,专门存储超大数据文件,为整个Hadoop生态圈提供了基础的存储服务. 本章内容: 1) HDFS文件系统的特点,以及不适用的场景 2) HDFS文件系统重点知识点:体系架构和数据读写流程 3) 关于操作HDFS文件系统的一些基本用户命令 1. HDFS特点: HDFS专为解决大数据存储问