本博客介绍oracle select in超过1000条数据的解决方法,java框架是采用mybatis的,这可以说是一种比较常见的错误:select * from A where id in(...),oracle官方函数做了限定,in里的参数只能1000个,所以超过1000个参数就会报错,解决方法是将集合分为每个集合1000的小集合,然后用or拼起来select * from A where id in(1,2,...,1000) or id in (1001,1002,2000)...,好

先来谈谈为什么会出现select函数,也就是select是解决什么问题的? 平常使用的recv函数时阻塞的,也就是如果没有数据可读,recv就会一直阻塞在那里,这是如果有另外一个连接过来,就得一直等待,这样实时性就不是太好. 这个问题的几个解决方法:1. 使用ioctlsocket函数,将recv函数设置成非阻塞的,这样不管套接字上有没有数据都会立刻返回,可以重复调用recv函数,这种方式叫做轮询(polling),但是这样效率很是问题,因为,大多数时间实际上是无数据可读的,花费时间不断反复执行

在Windows中所有的socket函数都是阻塞类型的,也就是说只有网络中有特定的事件发生时才会返回,在没有发生事件时会一直等待,虽说我们将它们设置为非阻塞状态,但是在对于服务器段而言,肯定会一直等待客户端的消息,也就是说即使设置为非阻塞状态,时间到了函数返回,但是程序不能结束,需要一个循环不断的侦听,特别是对于有多个客户端需要管理的时候,每一个与客户端通信的socket都需要一个侦听,这样管理起来非常麻烦,我们希望系统帮助我们管理,告诉我们有哪些socket现在可以操作.为了实现这个,我们可以

1.问题背景      默认情况下,线上的mysql复制都是异步复制,因此在极端情况下,主备切换时,会有一定的概率备库比主库数据少,因此切换后,我们会通过工具进行回滚回补,确保数据不丢失.半同步复制则要求主库执行每一个事务,都要求至少一个备库成功接收后,才真正执行完成,因此可以保持主备库的强一致性.为了确保主备库数据强一致,减少数据丢失,尝试在生产环境中开启mysql的复制的半同步(semi-sync)特性.实际操作过程中,发现大部分实例半同步都可以正常运行,但有少部分实例始终开不起来(只能以普

之前一直都不知道VIEW有什么作用,写程序的时候也很少遇到过,复习SQL语句的时候碰到了,就记录下来吧. 什么是视图? 在 SQL 中,视图是基于 SQL 语句的结果集的可视化的表. 视图包含行和列,就像一个真实的表.视图中的字段就是来自一个或多个数据库中的真实的表中的字段.我们可以向视图添加 SQL 函数.WHERE 以及 JOIN 语句,我们也可以提交数据,就像这些来自于某个单一的表. 注释:数据库的设计和结构不会受到视图中的函数.where 或 join 语句的影响. SQL CREATE

常见的Linux服务端的开发模型有多进程.多线程和IO复用,即select.poll和epoll三种方式,其中现在广泛使用的IO模型主要epoll,关于该模型的性能相较于select和poll要好不少,本文也主要讨论该模型而忽略另外两种IO复用模型. 多线程相较于多进程开销比较小,但是要注意线程间数据的同步访问. epoll模型在Linux2.6内核中引入的,改进了select模型一些明显设计上的明显缺点,具有更高的效率.主要体现在以下几个方面: 1. epoll的通知机制.不同于select查

-- 首先,以超级管理员的身份登录oracle sqlplus sys/bjsxt as sysdba --然后,解除对scott用户的锁 alter user scott account unlock; --那么这个用户名就能使用了. --(默认全局数据库名orcl) 1.select ename, sal * 12 from emp; --计算年薪 2.select 2*3 from dual; --计算一个比较纯的数据用dual表 3.select sysdate from dual; -

事件管理机制 Nginx是以事件驱动的,也就是说Nginx内部流程的向前推进基本都是靠各种事件的触发来驱动,否则Nginx将一直阻塞在函数epoll_wait()或suspend函数,Nginx事件一般分为I/O事件和定时事件,当一个事件到来后,监听FD的工作进程就开始处理事件,并执行回调函数,开始处理与响应. I/O多路复制机制,Nginx封装了各种系统平台下的I/O事件处理机制,使得在跨平台时高效运行.下图列举了一些常见的I/O事件处理机制: 上图中,epoll模型是目前最高效的机制,它相比

前言:之前分享过两篇bootstrap下拉框的组件:JS组件系列——两种bootstrap multiselect组件大比拼  和 JS组件系列——Bootstrap Select2组件使用小结 ,收到很多园友的关注和提问,最后总结这两篇里面的下拉框组件都存在一些大大小小的问题,比如两种bootstrap mutiselect组件,界面渲染效果略差:再比如select2一些兼容性问题.多选的取值赋值等问题都困扰着博主以及很多园友,项目里面的下拉框很早就替换为今天介绍的这款组件,所以今天介绍给大家

最近心情有点儿浮躁,难以静下心来 Python提供了强大的网络编程支持,很多库实现了常见的网络协议以及基于这些协议的抽象层,让你能够专注于程序的逻辑,而无需关心通过线路来传输比特的问题. 1 几个网络模块 1.1 模块socket 网络编程中的一个基本组件是套接字(socket).套接字基本上是一个信息通道,两端各有一个程序.这些程序可能位于(通过网络相连接的)不同的计算机上,通过套接字向对方发送消息.在Python中,大多数网络编程都隐藏了模块socket的基本工作原理,不与套接字直接交互.

我们知道,计算机的硬件资源由操作系统管理.调度,我们的应用程序运行在操作系统之上,我们的程序运行需要访问计算机上的资源(如读取文件,接收网络请求),操作系统有内核空间和用户空间之分,所以数据读取,先由内核读取数据到内核缓冲区,然后才会从操作系统的内核空间拷贝到用户空间,这个就是缓存I/O,又被称作标准I/O. 几种常见的IO模式:阻塞I/O.非阻塞I/O.I/O多路复用 1.阻塞I/O 用户进程向内核发起I/O系统调用,内核去准备所需的数据,直到数据都准备好了(需要一段时间)返回给用户进程,在这

昨日回顾 补充的知识点 server端肯定是确定下来的 mysql的客户端 mysql.exe 直接在命令行就可以运行的 (学习阶段用) navicat等可视化的客户端,是第三方开发的客户端 (开发辅助) python代码的客户端 (主要用) 内容回顾 数据库管理系统 DBMS 数据库 DB 表 table 数据 data 数据库管理员 DBA 数据库的类型: 关系型数据库 : mysql\oracle\sql server 非关系型数据库 : redis SQL语句 DDL : 定义 表\库

1内容回顾: # 补充的知识点 # server端肯定是确定下来的 # mysql的客户端 # mysql.exe 直接在命令行就可以运行的 (学习阶段用) # navicat等可视化的客户端,是第三方开发的客户端 (开发辅助) # python代码的客户端 (主要用) # 内容回顾 # 数据库管理系统 DBMS # 数据库 DB # 表 table # 数据 data # 数据库管理员 DBA # 数据库的类型: # 关系型数据库 : mysql\oracle\sql server # 非关系

转自:https://blog.csdn.net/quincyfang/article/details/44654351 高性能数据传输系统的框架设计 1 引言 随着互联网和物联网的高速发展,使用网络的人数和电子设备的数量急剧增长,其也对互联网后台服务程序提出了更高的性能和并发要求.本文的主要目的是阐述在单机上如何进行高并发.高性能消息传输系统的框架设计,以及该系统的常用技术,但不对其技术细节进行讨论.如您有更好的设计方案和思路,望共分享之![注:此篇用select来讲解,虽在大并发的情况下,e

假设我们只想显示一些与数据没有任何关联的维度成员信息,并且希望它们能够以行集的形式来显示,那么在 MDX 中就应该直接显示 ROWS  AXIS (1) 并且忽略掉 COLUMNS AXIS(0).比如说有100个成员信息,如果是一列100行的形式通常符合大家的查询习惯,如果是一行100列,读起来就比较困难. 需要了解的是 SELECT 语句最多可以支持 128 个轴,轴的序号从 0 ~ 127,但是基本上我们不会使用的到那么多, 一般只使用前两个, 即我们常用的 COLUMNS 和 ROWS,

协程:单线程下实现并发并发:伪并行,遇到IO就切换,单核下多个任务之间切换执行,给你的效果就是貌似你的几个程序在同时执行.提高效率任务切换 + 保存状态并行:多核cpu,真正的同时执行串行:一个任务执行完在执行另外一个任务 多线程多进程下的任务切换+保存状态是操作系统 协程:单线程下实现并发,最大化线程的效率,检测IO并自动切换,程序级别的任务切换,之前多线程多进程都是系统级别的切换,程序级别的切换比系统要快很多greenlet(鬼木雷特) 任务切换 + 保存状态,没有实现IO自动切换,swit

1. Set  - 元组的集合,在 Set 中的元组用逗号分开,Set 以花括号括起来,例如: { ([Product].[Category].[Accessories]), ([Product].[Category].[Bikes]), ([Product].[Category].[Clothing]), ([Product].[Category].[Components]) } 从这个例子中可以看到Set的几个特点: 一个Set 中可以包含一个或者多个 Tuple 元组 在 Set 中的每一

一.单线程的并发 import socket import select client1 = socket.socket() client1.setblocking(False) # 百度创建连接: 非阻塞 try: client1.connect(('www.baidu.com',80)) except BlockingIOError as e: pass client2 = socket.socket() client2.setblocking(False) # 搜狗创建连接: 非阻塞 tr

1.到底什么是线程?什么是进程? Python自己没有这玩意,Python中调用的操作系统的线程和进程. 2.Python多线程情况下: 计算密集型操作:效率低,Python内置的一个全局解释器锁,锁的作用就是保证同一时刻一个进程中只有一个线程可以被cpu调度,多线程无法利用多核优势,可以通过多进程方式解决,但是比较浪费资源. IO操作:效率高 3.Python多进程的情况下: 计算密集型操作:效率高(浪费资源),不得已而为之. IO操作:效率高(浪费资源) 4.为什么有这把GIL锁? Pyth

IO 多路复用 作用:  检测多个socket是否已经发生变化(是否已经连接成功/是否已经获取数据) 即(可读/可写) IO请求时 解决并发  :  单线程 def get_data(key): client = socket.socket() # 与百度创建连接 client.connect(("www.baidu.com",80)) # 给百度发送数据, 告诉百度我要什么 client.sendall(b'GET /s?wd=alex HTTP/1.0\r\nhost:www.ba

一.铺垫:基于socket发送http请求 1.需求一:向百度发送请求搜索关键字“alex”,有如下两种方式: import requests ret = requests.get('https://www.baidu.com/s?wd=alex') 方式一(用requests模块): import socket sk = socket.socket() # 与百度创建连接: 阻塞 sk.connect(('www.baidu.com',80)) # 跟说百度我要什么? sk.sendall(b