一、背景 最近业务中用到批量插入或更新，查了一下资料。...https://stackoverflow.com/questions/23486547/mybatis-batch-insert-update-for-oracle 就是在映射的方法中拼接多条插入或者更新语句...和Oracle的批量插入区别可以看出可能有兼容性问题（使用Oracle 的同学重点参考下） 而且jdbc链接Url要加上 allowMultiQueries=true参数。...-3/blob/master/src/test/java/org/apache/ibatis/submitted/batch_keys/BatchKeysTest.java mybatis官方示例所示的方式来批量插入或者更新应该是最正确的用法...这里提到拿到批量更新结果的方式支持拿到批量结果。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、背景 最近业务中用到批量插入或更新，查了一下资料。...https://stackoverflow.com/questions/23486547/mybatis-batch-insert-update-for-oracle 就是在映射的方法中拼接多条插入或者更新语句...和Oracle的批量插入区别可以看出可能有兼容性问题（使用Oracle 的同学重点参考下） 而且jdbc链接Url要加上 allowMultiQueries=true参数。...-3/blob/master/src/test/java/org/apache/ibatis/submitted/batch_keys/BatchKeysTest.java mybatis官方示例所示的方式来批量插入或者更新应该是最正确的用法...这里提到拿到批量更新结果的方式支持拿到批量结果。
之前写过一篇mybatis批量插入的文章：https://blog.csdn.net/w605283073/article/details/83064000 这次补充： 根据https://blog.csdn.net.../huanghanqian/article/details/83177178所述千条以上的批量插入或者更新慎用foreach方式，ExecutorType.BATCH 的插入方式，性能显著提升 那么怎么使用这种方式...： 1、标准- 标准的或单条操作 2、批量- 批量或者成块的处理 注意：一个session模板只能有一种处理模型 默认的mybatis mapper使用默认的标准的session模板，而不用批处理的session...deleted, @Param("audit") AuditData audit); @Flush List flush(); } 添加了flush方法，是为了控制批量插入的大小...潜在的问题： Oracle 数据库中需要每个插入语句后都要调用flush方法，来使得useGeneratedKeys生效。 参考文章： Mybatis Executor原理分析
还需要处理显示一个单一的帖子，更新一个帖子和删除一个帖子。这些操作在REST API 中会有一个不同的路径，这意味着需要创建一个新的资源。...也可以选择空白函数，并且不用任何预先编写的代码来编写它。 最后，在可以插入代码的页面。可以直接在页面上写这个函数，或者将它作为压缩存档上传(如果它包含自定义库，则需要)。...当我们使用预定义模板时，函数是自动生成的，看起来是这样的: from __future__ importprint_function import boto3 import json print('Loading...它支持 MQTT 协议，MQTT 协议是应用最广泛的通信协议之一。 选择支持持久化和处理数据的服务也是基于其定价和维护成本。...例如，传统的体系结构实现成本可能不是很大程度上取决于设备的数量或每秒请求的数量，而是取决于额外的运营费用，使用开源解决方案也可以降低成本。
（二）Dynamo架构的主要技术 Dynamo在设计时被定位为一个基于分布式存储架构的，高可靠、高可用且具有良好容错性的系统。...基于Gossip协议的成员资格和错误检测 临时故障处理 Hinted handoff（数据回传机制） 永久故障处理 Merkle哈希树 Dynamo中的存储节点呈无中心的环状分布。...一致性哈希算法可以大大降低在添加或删除节点时引起的节点间的数据传输开销。 （2）改进的一致性哈希算法 Dynamo中引入了虚拟节点的概念。...由于Dynamo中可能出现同一个数据被多个节点同时更新的情况，且无法保证数据副本的更新顺序，这有可能会导致数据冲突。 ...5、自动缩放 自动缩放可以按照用户自定义的条件，自动调整EC2的计算能力： 需求高峰期：确保EC2实例的处理能力无缝增大 需求下降时：自动缩小EC2实例规模以降低成本 自动缩放功能特别适合周期性变化的应用程序
由于所有的节点都是同质的，你正在浪费那些没有存储大量数据的节点的资源。 然而，基于ID的数据存储可能要好得多。...Dynamo系列数据库支持较弱的ACID模型，其中一些基本的隔离或交易或一致性水平是可以实现的。当你与之交互的行在同一个分区上时，这些通常是可能的。 因此，Dynamo的数据模型是非常简单的。...Dynamo的目标是以较弱的一致性（ACID中的 "C"）操作的应用程序，如果这能带来高可用性。Dynamo不提供任何隔离保证，只允许单键更新。"...◆ 有趣的语录 ◆ 一个始终可写的数据存储 "Dynamo主要针对那些需要一个 "永远可写 "的数据存储的应用，在那里没有更新会因为失败或并发写入而被拒绝。...这是许多亚马逊应用程序的一个关键要求。" 有趣的是，上述段落在论文中的措辞。它强调了Dynamo是如何为写作而建立的，并始终确保更新或失败不会被拒绝。
1.2 主要问题及解决方案 Dynamo在设计时被定位为一个基于分布式存储架构的，高可靠、高可用且具有良好容错性的系统。下面列举了Dynamo设计时面临的主要问题及所采取的解决方案。...每个虚拟节点都隶属于某一个实际的物理节点，一个物理节点根据其性能的差异被分为一个或多个虚拟节点。各个虚拟节点的能力基本相当，并随机分布在哈希环上。...Dynamo 为了解决这个问题引入向量时钟的概念，简单来说就是每次写入操作，写入的副本会为这条数据变更新增一个更新者和版本号的向量组 作为版本信息，在后续的复制流程中也会带上这部分信息。...由于Dynamo中可能出现同一个数据被多个节点同时更新的情况，且无法保证数据副本的更新顺序，这有可能会导致数据冲突。 数据冲突问题如何解决？...，4-6个月更新一次代码 对于数据库集群方案，以下几点非常重要 零侵入：业务系统不需要做任何改造就能接入 高吞吐量：基于现有业务峰值TPS乘以10，得出TPS要达到1万 低延时：多活业务不会出现跨机房读取数据的情况
我们强烈呼吁更多同学参与到这个活动中来，基于 MMEngine 的 dynamo 分支跑一下自己使用的算法库，“体验”一下 PyTorch 2.0 带来的性能优化。...即把临时变量暂存到寄存器或高速缓存上。...=1 python compile.py PyTorch 预发布版本更新频率极高，debug 的启动方式，优化后代码的存放路径会有所不同，想要看到下面这段代码可能需要大家各凭本事 （狗头保命 x1）...但是看到这我们也不经会好奇，为什么 PyTorch 会觉得 Dynamo 比以前的那些方式更加好用，以至于基于 Dynamo 投入了那么多资源进行开发，并发布了 2.0。...TorchDynamo 在 Python 调用帧评估函数（frame evaluation）时，插入了钩子（Hook）。
每读完一篇论文就写些笔记，或长或短，也就是这几篇文章的由来。 1....扫过重要的部分，关键就是 P{Q}R， 即前置条件满足assert(P) 为true，Q是一段程序（可以是多个子程序的组合），后置条件R是人们可以期望的正确结果，跟Q的执行输出有关，若assert(R...更新时因为副本之间产生的一致性问题的维护采取类似 quorum[1] 的机制以及去中心化的复制同步协议[2]。...另外为了应对整个机房掉线的故障，Dynamo中应用了一个很巧妙的方案。之前说过“Preference List”，每次读写都会从这个列表中取出R或W个节点。...为了应对这种情况，Dynamo中用了基于 Merkle Tree[4]的Anti-Entropy系统，如下图所示： ?
DNS 服务做高可用一般是基于 Anycast 和路由协议来实现，比如 BGP 或 OSPF。和同城多机房的高可用架构一样，通过路由协议实现单IP多线的网络架构来实现容灾切换。...只保证所有副本最终一致性，通过全局唯一ID或全局时钟确定最后更新的数据才写入。但是这种方法在异步的情况下会导致一部分中间数据丢失。...，MySQL 5.1 版本前都是基于语句进行复制，基于语句的主从复制下 MySQL 会将 SQL 变更语句写入 binlog 中，然后同步给从节点让其更新，基于语句的复制主要简单，而且传输数据量少，但其可能会存在不安全语句...因此另一种，是以行为颗粒度基于逻辑日志的数据方式，经典代表就是 MySQL的binlog(row)格式。其对数据库表的写入记录： 对于插入的行，日志包含所有列的新值。...对于更新的行，日志包含足够的信息来唯一标识被更新的行，以及所有列的新值（或至少所有已更改的列的新值）。
两种方法的异同 核心是基于同一图优化机制 JIT支持动态,AOT支持序列化 大家好，我叫乔治。嗨，我是迪拉杰，我们都是NVIDIA的深度学习软件工程师。...之所以会出现这个guard，是因为在代码中有一个条件语句。实际上，大多数机器学习模型的跟踪器都无法处理这样的条件语句，因为这个条件取决于输入的值。...现在，您可以使用Dynamo.Serialize API，将这些图形模块对象转换为编程脚本或导出程序的表示形式，并随后保存到磁盘上。同样，右侧的代码片段非常易于使用。...通过重新编译支持动态形状，将已编译的模块序列化。此外，我们还能够通过我们的输入API支持动态形状，并且将它们序列化为.script或导出的程序，但它无法处理任何图形断点。...结论和未来工作 Torch-TensorRT通过两个关键路径在PyTorch中提供了优化的推理： 对于JIT工作流和复杂模型，采用基于torch.compile的方法 对于AoT工作流和序列化，采用强大的基于
对于Dynamo 2.13，更新的细节比比皆是，包括组的升级、连线的滚动操作，以及锁定、观察和组织节点和图形的能力。Revit 2024亮点功能地形实体社区想法： 将地形图元创建为实体几何图形。...协调模型的捕捉点社区想法： 使用捕捉点可以方便地在上下文中建模、基于协调模型点测量两个参照物之间的距离，或更好地定位协调模型。...Dynamo 更新 2.17Dynamo 2.17 提供了由机器学习、设置的导入和导出、图形导入到工作空间等提供支持的节点建议。...REVIT-194215内容使用 Trebuchet 字体更新了美国英制注释族，并使用正确的插入点、字体和徽标更新了标题栏族。 添加了多个垂直循环族。...REVIT-194990改进了行为，以便在新尺寸处于相同条件下时，尺寸更改会检查条件是否允许将零件类型不同的直段合并在一起，从而避免出现断开连接警告。
最早的复制数据系统就是无主节点的（或称之为去中心复制、无中心复制），但后来在关系数据库主导时代，这个想法几乎被忘却。在亚马逊将其用于其内部的Dynamo系统1后，它再一次成为流行的DB架构。...Riak，Cassandra和Voldemort都是由Dynamo启发的无主复制模型的开源数据存储，所以这类数据库也被称为Dynamo风格。...客户端可能会从不同节点获得不同响应，即来自一个节点的最新值和来自另一个节点的旧值。可利用版本号确定哪个值更新。 4.1.1 读修复和反熵 复制模型应确保所有数据最终复制到所有副本。...和基于主节点复制的复制日志不同，此反熵过程不保证任何特定的顺序复制写入，并且会引入明显的同步滞后 并非所有系统都实现这俩方案。如Voldemort目前无反熵过程。...令人困惑的是，AWS提供了一个名为DynamoDB的托管数据库产品，它使用了完全不同的体系结构：它基于单领导者复制。 ↩︎
使用多数票（Quorum）和去中心化同步协议来维持副本间的一致性（Merkle Tree）。 基于 Gossip Protocol 进行失败检测和副本维持。...但对 ACID 的支持会极大降低数据的性能，为了高可用性，Dynamo 只提供弱一致性（C），不提供隔离性（I），不允许单个 key 的并发更新。 效率。...在 Dynamo 中，客户端更新数据对象时，必须指明所要更新的数据对象的版本。具体方式为将之前从 Get 中获得的同一数据对象的版本信息（vector clock）传入更新操作中的 context。...Dynamo 通过这种 hinted handoff 的方式，保证有节点或网络故障时，也能正常完成请求。 当然，服务为了高可用，可以将 W 设置 1，这样首选列表中任何节点可用，都可以写成功。...所有组件都是用 Java 实现的。 Dynamo 的本地持久化组件，允许选择多种引擎，包括 Berkeley Database（BDB），MySQL 和一个基于内存 + 持久化的存储。
下面是一个具体的案例和代码，来说明云数据库的读写一致性： import boto3 # 创建DynamoDB客户端 dynamodb_client = boto3.client('dynamodb')...SDK（boto3）来管理DynamoDB数据库。...在事务中，如果发生了错误或异常，事务管理器会回滚事务，以保证数据的一致性和完整性。...然后，我们开始一个事务，该事务包含了两个操作：更新id为1的数据的name字段为Alice，和删除id为2的数据。接着，我们提交了一个事务，该事务更新了id为1的数据的age字段为30。...最后，我们回滚了一个事务，该事务将id为1的数据的name字段回滚为Bob。 通过这个案例，我们可以看到云数据库的事务支持是如何工作的。在一个事务中，我们可以执行多个操作，包括更新、插入和删除等操作。
指定关键字后，关键字明细表中的空值或 null 值的处理方式会有所不同。行为基于参数的类型/使用。项目参数 – 当将关键字指定给某个图元时，将保留关键字明细表中可修改值的空/Null 值。...软件特色过滤器中的OR条件创建具有多个组合了AND和OR条件的规则和嵌套集的视图筛选器三维视图中的标高使用在三维视图中显示标高的选项，了解和操纵项目中的重要基准高度双填充图案在裁剪或曲面中应用前景和背景填充图案来传达设计意图未裁剪透视图使用全屏未裁剪透视图开展工作...➤ 插入任意行，下图中第一列就是那把「钥匙」有哪些类型，一共有四种类型。把每种类型的所有参数都填入数值，比如最后一项的宽度填入4个不同的数字。...钢结构功能更新2022版允许你根据钢轮廓的属性、钢的等级、构件端力等参数，自定义钢结构连接类型与结构输入图元的连接规则，你可以合并标准中定义的规则来创建钢结构连接库，也可以使用Dynamo，来创建更强的自动放置脚本...新的改进也允许用户使用Dynamo，创建更复杂的分析模型，新的衍生式设计工具会显示在Dynamo右侧的面板里，点击「分析模型」选项卡，就可以创建或者更新分析模型。
数据 当前的,新的,细节的,二维的,分立的 历史的,聚集的,多维集成的,统一的 存取 读写数十上百条数据 读百万级数据 读特征 基于键，返回少量数据 基于大量数据汇总 写特征 随机访问，低延迟 批量或数据流...no_master 向 Dynamo 添加或移除存储节点不需要人工 partition（调整哈希节点）或 redistribution（在节点之间重新平衡数据分布） Dynamo 采用最终一致性方案。...B+Tree 在更新节点是需要自排序和自平衡，这需要额外的性能消耗，B+Tree 的插入和删除时间复杂度是 O(log(N))。...下面列举一些常见的压缩算法或方法(Gzip、Bzip2、LZMA、XZ、LZ4、LZO),并做相应的对比: 测试条件： Intel Core i5 CPU 750 at 2.67GHz 8GB of DDR3...比如插入缓冲，将多个插入请求合并到一个操作中，这样可以将之前的一些非顺序写入变成相对的顺序写入，以提高写入效率。另一方面也可以按磁盘物理页写入数据，这样充分利用了磁盘的写入特性。
如果数据量很大，网络传输速度可能会变慢，导致迁移和集成的时间延长。此外，如果网络连接不稳定，可能会导致数据传输中断或丢失。 应用程序的适配性：将传统数据库集成到云平台可能需要对应用程序进行适配。...然后，我们使用boto3库连接云数据库，这里以DynamoDB为例。接着，我们查询传统数据库的用户数据，并将每个用户的信息插入到云数据库中。最后，我们关闭数据库连接。...运行以上代码后，我们可以看到数据迁移和集成的输出结果，显示了每个用户数据的插入状态和结果。 运行结果 在数据迁移和集成的过程中，我们可以通过输出结果来了解操作的状态和结果。...例如，在将数据插入到云数据库的输出结果中，我们可以看到每个用户数据的插入状态和结果。...' } } 在这个示例中，输出结果显示了数据插入操作的状态和请求ID。
核心要点 异步 API 会带来很多的优势，但是轮询状态更新是一种对资源的浪费。...通过这种方式，客户端检查状态更新的所有流量会被重定向到 S3 API 上，而不是我们自己的 API 上。...这个时间预估可以基于 SQS 队列中消息的大致数量、in-flight 状态的消息的大致数量（业已发送到客户端但尚未删除，或尚未达到消息的可见性过期时间），以及处理一个请求的平均时间。...或任意兼容 OpenID Connect 的身份识别供应商）。...x 0.5 个最终一致的读数请求单元 x 每个条目所需的读取请求单元数为 3 = 1,500,000.00 为实现最终一致性读取所需的读取请求单元从 Dynamo 进行读取的总成本：总的读取请求单元
Sx，形成向量时钟 [Sx,1]，Sx 又发生一次写，于是 counter 增加 1，变成了 [Sx,2]，之后基于它发生了 D3 和 D4 两次写入，于是出现了两个版本，([Sx,2],[Sy,1]...通过协调 N、W、R 之间的值，就可以在一致性和可用性之间做 tradeoff（CAP 理论中 P 是无法牺牲的，而 C 和 A 是可以取舍的），因为 W 或 R 是同步的，因此基本上 W 或 R 的值越大...Membership and failure detection 基于 Gossip 的成员协议（membership protocol）和故障检测。...Gossip 协议本身就是为了去中心化而设计的，虽然无法保证在某个时刻所有节点状态一致，但可以保证在某个最终的时刻一致。成员协议用于在 hash 环上增加或减去节点。...Dynamo 的读写即便在一个数据中心内也会引起脏读； 谁也不知道脏读避免的时间边界在哪里； 跨数据中心的情况下，没法跟踪有多少数据待更新，而灾难恢复的时候，也没法知道有多少数据丢失。
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