# Chinese translations for R package # Copyright (C) 2005 The R Foundation # This file is distributed under the same license as the PACKAGE package. # 陈斐 <feic@normipaiva.com>, 2006. # 邓小冬 DENG Xiaodong <xd_deng@hotmail.com>, 2015. # msgid &qu

//整数数组的定义,然后输入一个整数x,假定X不在这个数组,返回小于X位置的最大数目i而超过X位置的最小数目j: //如果X在该阵列,返回位置的阵列中的数. 资源: #include<iostream> using namespace std; void main() { int array[]={1,2,3,4,5,6,7,89,45,32,56,78,12,43,90,19};//16个数字 int x; int max=array[0]; int min=array[0]; int ma

开发背景: 最近在做一个批量数据导入到MySQL数据库的功能,从批量导入就可以知道,这样的数据在插入数据库之前是不会进行重复判断的,因此只有在全部数据导入进去以后在执行一条语句进行删除,保证数据唯一性. 实战: 表结构如下图所示: 表明:brand 操作: 使用SQL语句查询重复的数据有哪些: SELECT * from brand WHERE brandName IN( #条件是数量大于1的重复数据 ) 使用SQL删除多余的重复数据,并保留Id最小的一条唯一数据: 注意点: 错误SQL:DEL

题目链接 leetcode 1593. 拆分字符串使唯一子字符串的数目最大 题意: 给你一个字符串 s ,请你拆分该字符串,并返回拆分后唯一子字符串的最大数目. 字符串 s 拆分后可以得到若干 非空子字符串 ,这些子字符串连接后应当能够还原为原字符串.但是拆分出来的每个子字符串都必须是 唯一的 . 注意:子字符串 是字符串中的一个连续字符序列. 思路: DFS,一段一段的判断,利用unordered_set判重,不用unordered_map是为了方便剪枝 剪枝: 如果当前set.size()+

class SignalobardMsgReadHandler : public SessionVectChar::ReadHandler{public:  SignalobardMsgReadHandler() = delete; SignalobardMsgReadHandler(SignalobardMsgReadHandler _in v) = delete; SignalobardMsgReadHandler(sNetPack * _in data_ptr, size_t _in pa

select distinct mr.id,ifnull(mr.pid,0) as pid,mr.name from sys_role_res srr left join main_res mr on mr.id=srr.res_id left join sys_role sr on sr.id=srr.role_id left join bas_member_role bmr on bmr.role_id=sr.id left join bas_member bm on bmr.member_

一.相关的技术准备 1. 关于内存的介绍:https://blog.csdn.net/u013641333/article/details/82732526 2. PGA_AGGREGATE_TARGET -此参数用来指定所有session总计可以使用最大PGA内存.这个参数可以被动态的更改,取值范围从10M -- (4096G-1 )bytes. https://blog.csdn.net/shuaiyu133/article/details/7369001 3.关于自动分配内存 https:

1. 显示数据库列表 show databases; # 查看当前所有数据库 show databases \G   #以行的方式显示 2. 在命令行中,执行sql语句 mysql -e 'show databases' -uroot -p123456 mysqlshow -uroot -p123456 # 不常用,记住上面那个就行了 3.创建数据库语法 create database 数据库名; 例如: create database `HA-test`; 4. 切换数据库 use HA-te

数据块概述Oracle对数据库数据文件(datafile)中的存储空间进行管理的单位是数据块(data block).数据块是数据库中最小的(逻辑)数据单位.与数据块对应的,所有数据在操作系统级的最小物理存储单位是字节(byte).每种操作系统都有一个被称为块容量(block size)的参数.Oracle每次获取数据时,总是访问整个数(Oracle)数据块,而不是按照操作系统块的容量访问数据. 数据库中标准的数据块(data block)容量是由初始化参数 DB_BLOCK_SIZE 指定的.

原文地址:http://jm-blog.aliapp.com/?p=590 目前绝大多数应用采取的两种分库分表规则 mod方式 dayofweek系列日期方式(所有星期1的数据在一个库/表,或所有?月份的数据在一个库表) 这两种方式有个本质的特点,就是离散性加周期性. 例如以一个表的主键对3取余数的方式分库或分表: 那么随着数据量的增大,每个表或库的数据量都是各自增长.当一个表或库的数据量增长到了一个极限,要加库或加表的时候, 介于这种分库分表算法的离散性,必需要做数据迁移才能完成.例如从3个扩

dedup util是一款开源的轻量级文件打包工具,它基于块级的重复数据删除技术,可以有效缩减数据容量,节省用户存储空间.目前已经在Sourceforge上创建项目,并且源码正在不断更新中.该工具生成的数据包内部数据部局(layout)如下: --------------------------------------------------| header | unique block data | file metadata |--------------------------------

数据对像(可以通俗地认为是文件)的分块存储具有久远的历史.长久以来,单机文件系统一直将文件切分为若干固定大小的小块.其主要目的是为了进行有效的空间管理.互联网时代,大规模数据存储逐步发展起来.出于降低成本的考虑,人们在分块存储的基础上进行数据块的复用,即所谓的“消重”.但对于大型的在线对象存储而言,分块消重是有害的. 具体来讲,分块消重是将数据对像切分成固定大小的数据块.数据对像之间有些数据块可能是一样的,那么就让它们共享数据块.换句话说,相同的数据块只留一份,所有用到这个数据块的对象,都指向这

导语:本文介绍的项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询.原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重.该项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求. 背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中

重要: (1) SQL如果创建时候,不指定类型那么默认是非聚集索引 (2) 聚集索引和非聚集索引都可以有重复记录,唯一索引不能有重复记录. (3) 主键 默认是加了唯一约束的聚集索引,但是也可以在主键创建时,指定为唯一约束的非聚集索引,因此主键仅仅是默认加了唯一约束的聚集索引,不能说主键就是加了唯一约束的聚集索引 有点拗口,可以参考我的博客:主键就是聚集索引吗? 为列创建索引实际上就是为列进行排序,以方便查询.建立一个列的索引,就相当与建立一个列的排序. 主键是唯一的,所以创建了一个主键的同时,

一.约束 划分标准:功能.数据列的数目 功能: (1)NOT NULL(非空约束) (2)PRIMARY KEY(主键约束) (3)UNIQUE(唯一约束) (4)DEFAULT(默认约束) (5)FOREIGN KEY(外键约束) 数据列的数目: 表级约束 列级约束 二.修改数据表: 针对字段的操作:添加/删除字段.修改列定义.修改列名称等 针对约束的操作:添加/删除各种约束 针对数据表的操作:数据表更名(两种方式)

分布式文件系统概述 相对于传统的本地文件系统而言,分布式文件系统(Distribute File System)是一种通过网络实现文件在多台主机上进行分布式存储的文件系统.分布式文件系统的设计一般采用“客户/服务机”模式,客户端以特定的通信协议通过网络与服务器建立连接,提出文件访问请求,客户端和服务器可以通过设置访问权限来限制请求方对底层数据存储块的访问. 目前,已经得到广泛应用的分布式文件系统主要包括GFS和HDFS等,后者是针对前者的开源实现. 计算机集群结构 普通的文件系统只需要单个计算机

原文地址:http://jm-blog.aliapp.com/?p=590 目前绝大多数应用采取的两种分库分表规则 mod方式 dayofweek系列日期方式(所有星期1的数据在一个库/表,或所有?月份的数据在一个库表) 这两种方式有个本质的特点,就是离散性加周期性. 例如以一个表的主键对3取余数的方式分库或分表: 那么随着数据量的增大,每个表或库的数据量都是各自增长.当一个表或库的数据量增长到了一个极限,要加库或加表的时候, 介于这种分库分表算法的离散性,必需要做数据迁移才能完成.例如从3个扩

在<HDFS源码分析心跳汇报之数据块增量汇报>一文中,我们详细介绍了数据块增量汇报的内容,了解到它是时间间隔更长的正常数据块汇报周期内一个smaller的数据块汇报,它负责将DataNode上数据块的变化情况及时汇报给NameNode.那么,时间间隔更长的正常数据块汇报都做了些什么呢?本文,我们将开始研究下时间间隔更长的正常数据块汇报. 首先,看下正常数据块汇报是如何发起的?我们先看下BPServiceActor工作线程的offerService()方法: /** * Main loop fo

send()函数默认情况下会使用Nagle算法.Nagle算法通过将未确认的数据存入缓冲区直到积攒到一定数量一起发送的方法.来降低主机发送零碎小数据包的数目.所以假设send()函数发送数据过快的话,该算法会将一些数据打包后统一发出去.假设不了接这样的情况,接收端採会遇到看似非常奇怪的问题,比方成功recv()的次数与成功send()的次数不相等.在这中情况下,接收端能够通过recv()的返回值是否为0来推断发送端是否发送完成. 通过setsockopt()的TCP_NODELAY选项来禁用Na

背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询.原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重.本项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求.下面列一些具体的需求指标: 数据量:目前 check 表的累计数据量为 5000w+ 行,11GB:opin