工作中有这样一个需求,要将用户的魅力值数据做排行,生成榜单展示前40名,每隔5分钟刷新一次榜单.这样的需求用redis的zset是很方便实现的.但是数据存在mysql的表中,有400多万条,怎么将其快速的放入redis中呢? 一般我们想到是通过程序把数据从mysql中查出来,然后存入redis,但是这样不仅耗时,而且不能保证写入redis的数据的准确性,这中间存在一个部署的时差.通过google老师一查原来redis提供了批量导入数据的功能,原帖地址: http://baijian.github

需求:假如现在需要搞个 “运动消耗卡路里排行榜”,例似微信步数排名,显示排名前20人的信息和消耗的卡里路,怎样实现排序? 一般思路:存储信息,然后数据库查询,排序?(假如有几十万人参与排名,这样查mysql,性能很差,很慢) 正确的打开方法:用redis zset.性能极高 – Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s . ---------------- 下面进入正文 ---------------- 1.什么是zset? zset是redis的有序集合. zset

一 网站项目引入"mysql.web.dll" 二 web.config配置中添加mysql数据库连接字符串 <connectionStrings> <remove name="LocalMySqlServer" /> <add name="LocalMySqlServer" connectionString="server=localhost;user=root;pwd=1234;database=myd

问题 将DataFrame数据保存到mysql中时,出现错误提示: BLOB/TEXT column used in key specification without a key length 原因 出问题的原因是DataFrame对象索引的数据类型是TEXT/BLOB或其从属的类型,当将其作为mysql中的主键的时候,如果这些数据类型缺少明确的长度值,mysql无法保证主键的唯一性,因为这个主键是一个变量,其长度是动态的.所以当使用 TEXT/BLOB类型的数据作为索引的时候,数据的长度必须

最近开始使用Django开发一些系统,在models.py中设置一些数据库表结构并给日期时间字段赋初值,不过在使用的过程中,遇到一点问题.问题是,我本来服务器使用的市区是“Asia/Shanghai”(+08:00),然后用datetime.now保存到数据库中时,里面的时间总是比我的系统时间相差8小时(感觉是UTC时间),但是我也查看了MySQL数据库中的时区是“+08:00”的(在MySQL中“SET GLOBAL time_zone = ‘+08:00′;”语句可以设置时区).这到底是什么

一.存储图片的数据表结构: -- -- 表的结构 `image` -- CREATE TABLE IF NOT EXISTS `image` ( `id` int(3) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(100) CHARACTER SET utf8 NOT NULL, `pic` blob NOT NULL, `type` varchar(50) CHARACTER SET utf8 NOT NULL, `date` datetime NOT NU

除将爬取到的信息写入文件中之外,程序也可通过修改 Pipeline 文件将数据保存到数据库中.为了使用数据库来保存爬取到的信息,在 MySQL 的 python 数据库中执行如下 SQL 语句来创建 job_inf 数据表: CREATE TABLE job inf ( id INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, title VARCHAR (255), salary VARCHAR (255), company VARCHAR (255),

微信昵称有特殊符号怎么保存到mysql库里? mysql库怎么保存emoji表情? 这里提供 1 种稳妥有效的方法: // 入库之前,使用 Base64 编码 String nickname = request.getParameter("nickname"); nickname = Base64.encodeBase64String(nickname.getBytes("utf-8")); // 出库后,使用 Base64 解码 nickname = new St

Item Pipeline 当Item在Spider中被收集之后,它将会被传递到Item Pipeline,这些Item Pipeline组件按定义的顺序处理Item. 每个Item Pipeline都是实现了简单方法的Python类,比如决定此Item是丢弃而存储.以下是item pipeline的一些典型应用: 验证爬取的数据(检查item包含某些字段,比如说name字段) 查重(并丢弃) 将爬取结果保存到文件或者数据库中 编写item 在items.py中进行编写 class JobBol

为了把数据保存到mysql费了很多周折,早上再来折腾,终于折腾好了 安装数据库 1.pip install pymysql(根据版本来装) 2.创建数据 打开终端 键入mysql -u root -p  回车输入密码 create database scrapy (我新建的数据库名称为scrapy) 3.创建表 use scrapy; create table xiaohua (name varchar(200) ,url varchar(100)); 数据库部分就酱紫啦 4.编写pipelin

步骤一:安装必要模块 (1)cheerio模块 ,一个类似jQuery的选择器模块,分析HTML利器. (2)request模块,让http请求变的更加简单 (3)mysql模块,node连接mysql的模块 npm i cheerio request mysql -D 步骤二:分析爬取网址的内容 目标URL: http://zzk.cnblogs.com/s/blogpost?Keywords=%E6%B8%B8%E6%88%8F,游戏其实被编码成了%E6%B8%B8%E6%88%8F 分析:

目录 csv文件快速转存到mysql 连接数据库 读取csv文件内容: 创表: csv数据导入样式: 完整脚本: csv文件快速转存到mysql 连接数据库 连接数据库: con = pymysql.connect(user="root", passwd="root", db="test", host="47.95.xxx.xxx", local_infile=1) 将csv批量写到数据库,需要设置local_infile参数

emoji表情保存到mysql出错的解决办法 今天,在前端的说明信息中输入emoji表情的时候,插入数据库会报错 百度了一下,是因为mysql数据库的字符编码集不正确,utf8无法存入表情字符,只能将字符集改为utf8mb4才可以,然后我们执行sql去改变数据库 使用 SHOW VARIABLES WHERE Variable_name LIKE 'character_set_%' OR Variable_name LIKE 'collation%'; 输出 character_set_clie

将数据保存到mysql,需要用到jdbc.为了提高保存速度,我写了一个连接池 1.保存到mysql的代码 package test05 import org.apache.log4j.{Level, Logger}import org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.sql.types._import org.apache.spark.sql._import org.apache.spark.streaming.dstream.DStrea

创建数据库表格式: CREATE TABLE photo ( photo_no int(6) unsigned NOT NULL auto_increment, image MEDIUMBLOB, PRIMARY KEY (`photo_no`) ): Python实现将图片以二进制格式保存到MySQL数据库中: import sys import pymysql from PIL import Image import os path = "./" fp = open(".

Scrapy--將數據保存到MySQL數據庫 1. 在MySQL中創建數據庫表job_inf: 1 Create table job_inf( 2 id int(11) not null auto_increment primary key, 3 title varchar(255), 4 salary varchar(255), 5 company varchar(255), 6 url varchar(500), 7 work_addr varchar(255), 8 industry va

在这个应用中,我使用了 MQ 来处理异步流程.Redis 缓存热点数据.MySQL 持久化数据,还有就是在系统中调用另外一个业务系统的接口,对我的应用来说这些都是属于 RPC 调用,而 MQ.MySQL 持久化的数据也会存在于一个分布式文件系统中,他们之间的调用也是需要用 RPC 来完成数据交互的.

所谓的延时任务给大家举个例子:你买了一张火车票,必须在30分钟之内付款,否则该订单被自动取消.订单30分钟不付款自动取消,这个任务就是一个延时任务. 我之前已经写过2篇关于延时任务的文章: <完整实现-通过DelayQueue实现延时任务> <延时任务(二)-基于netty时间轮算法实战> 这两种方法都有一个缺点:都是基于单体应用的内存的方式运行延时任务的,一旦出现单点故障,可能出现延时任务数据的丢失.所以此篇文章给大家介绍实现延时任务的第三种方式,结合redis zset实现延时

PHP保存session默认的是采用的文件的方式来保存的,这仅仅在文件的空间开销很小的windows上是可以采用的,但是如果我们采用uinx或者是liux上的文件系统的时候,这样的文件系统的文件空间开销是很大的,然而session是要时时刻刻的使用的,大量的用户就要创建很多的session文件,这样对整个的服务器带来性能问题. 另一方面,如果服务器起采用群集的方式的话就不能保持session的一致性,所以我们就绪要采用数据库的方式来保存session,这样,不管有几台服务器同时使用,只要把他们的

平台:x86_64 结论:Zset的最大分数不要超过18014398509481982(17位数字,54位二进制),否则不会得到期望的值. REdis:5.0.4 Zset采用double存储分数值(score),而incrbyfloat和hincrbyfloat采用的是long double存储数值. double本身是可以存储比18014398509481982(17位数字,54位二进制)大的值,比如18014398509481983(也是17位数字,54位二进制).但REdis在返回结果时