# 关于排序：如何根据函数返回的值对dart中的List进行排序 void main(){ List pojo = [POJO(5), POJO(3),POJO(7),POJO(1)
如何对矩阵中的所有值进行比较？ (一) 分析需求 需求相对比较明确，就是在矩阵中显示的值，需要进行整体比较，而不是单个字段值直接进行的比较。如图1所示，确认矩阵中最大值或者最小值。 ?...(二) 实现需求 要实现这一步需要分析在矩阵或者透视表的情况下，如何对整体数据进行比对，实际上也就是忽略矩阵的所有维度进行比对。上面这个矩阵的维度有品牌Brand以及洲Continent。...只需要在计算比较值的时候对维度进行忽略即可。如果所有字段在单一的表格中，那相对比较好办，只需要在计算金额的时候忽略表中的维度即可。 ? 如果维度在不同表中，那建议构建一个有维度组成的表并进行计算。...当然这里还会有一个问题，和之前的文章中类似，如果同时具备这两个维度的外部筛选条件，那这样做的话也会出错，如图3所示，因为筛选后把最大值或者最小值给筛选掉了，因为我们要显示的是矩阵中的值进行比较，如果通过外部筛选后...把忽略的2个维度使用AllSelect()来进行替换即可，最后得到符合需求的样式。条件格式可以直接在设置表里根据判断条件1或者2来进行设置，如图4所示。 ? 最终显示的才是正确的结果，如图5所示。 ?
value2 = b[property]; return value1 - value2; } } console.log(arr.sort(compare('age'))) 如何根据参数不同...，来确定是升序排列，还是降序排序呢？...//数组根据数组对象中的某个属性值进行排序的方法 //使用例子：newArray.sort(sortBy('number',false)) //表示根据number属性降序排列;若第二个参数不传递...，默认表示升序排序 //@param attr 排序的属性 如number属性 //@param rev true表示升序排列，false降序排序 sortBy: function
在Excel中，如果想对一个一维的数组（只有一行或者一列的数据）进行排序的话（寻找最大值和最小值），可以直接使用Excel自带的数据筛选功能进行排序，但是如果要在二维数组（存在很多行和很多列）的数据表中排序的话...先如今要对下面的表进行排序，并将其按顺序排成一个一维数组 ?...另起一块区域，比如说R列，在R列的起始位置，先寻找该二维数据的最大值，MAX(A1:P16)，确定后再R1处即会该二维表的最大值 然后从R列的第二个数据开始，附加IF函数 MAX(IF(A1:P300...< R1,A1:P300))，然后在输入完公式后使用Ctrl+shift+Enter进行输入（非常重要） 然后即可使用excel拖拽功能来在R列显示出排序后的内容了
我们都知道Map是一种键-值对的数据结构，每个键都是唯一的！本文讨论了关于Java中Map使用的最常见的8个问题。为了叙述的简单，所有的例子都会使用泛型。...下面这段简单的代码段向我们展示了如何从Map中构造一个ArrayList。...遍历一个map中的键值对是最基本的操作。...Map的key值排序 根据map的key值将map进行排序是一个很常用的操作。...Map的value值排序 第一种方法也是将map转换成一个list，然后根据value排序，方法与key的排序是一样的。
，这可能导致许多数据结构碎片化； 版本4：基于随机数或伪随机数生成，除了随机性外没有提供其他信息； 版本5：通过 SHA-1 哈希算法生成，生成随机分布的ID需要唯一的种子，这可能导致许多数据结构碎片化...，可以使用ULID中嵌入的时间戳来选择正确的分区分表 如果毫秒精度是可以接受的（毫秒内无序），可以按照ULID排序，而不是单独的created_at字段 用法（python） 安装 pip install...>>> import ulid >>> ulid.new() 根据现有的128位值（例如UUID）创建新的ULID 。...>>> ulid.from_timestamp(datetime.datetime(1999, 1, 1)) 根据现有的随机数创建一个新的...timestamp()方法将为您提供ULID的前48位的时间戳快照，而randomness()方法将为您提供后80位的随机数快照。
需要唯一的种子，这可能导致许多数据结构碎片化； 版本4：基于随机数或伪随机数生成，除了随机性外没有提供其他信息； 版本5：通过 SHA-1 哈希算法生成，生成随机分布的ID需要唯一的种子，这可能导致许多数据结构碎片化...，可以使用ULID中嵌入的时间戳来选择正确的分区分表 如果毫秒精度是可以接受的（毫秒内无序），可以按照ULID排序，而不是单独的created_at字段 用法（python） 安装 pip install...>>> import ulid >>> ulid.new() 根据现有的128位值（例如UUID）创建新的ULID 。...>>> ulid.from_timestamp(datetime.datetime(1999, 1, 1)) 根据现有的随机数创建一个新的...timestamp()方法将为您提供ULID的前48位的时间戳快照，而randomness()方法将为您提供后80位的随机数快照。
，这可能导致许多数据结构碎片化； 版本4：基于随机数或伪随机数生成，除了随机性外没有提供其他信息； 版本5：通过 SHA-1 哈希算法生成，生成随机分布的ID需要唯一的种子，这可能导致许多数据结构碎片化...，可以使用ULID中嵌入的时间戳来选择正确的分区分表，架构师视频 155G 真全啊 如果毫秒精度是可以接受的（毫秒内无序），可以按照ULID排序，而不是单独的created_at字段 用法（python...>>> import ulid >>> ulid.new() 根据现有的128位值（例如UUID）创建新的ULID 。...>>> ulid.from_timestamp(datetime.datetime(1999, 1, 1)) 根据现有的随机数创建一个新的...timestamp()方法将为您提供ULID的前48位的时间戳快照，而randomness()方法将为您提供后80位的随机数快照。
） ULID规范 以下是在python(ulid-py)中实现的ULID的当前规范。...，可以使用ULID中嵌入的时间戳来选择正确的分区分表 如果毫秒精度是可以接受的（毫秒内无序），可以按照ULID排序，而不是单独的created_at字段 用法（python） 安装 pip install...>>> import ulid >>> ulid.new() 根据现有的128位值（例如UUID）创建新的ULID 。...>>> ulid.from_timestamp(datetime.datetime(1999, 1, 1)) 根据现有的随机数创建一个新的...timestamp()方法将为您提供ULID的前48位的时间戳快照，而randomness()方法将为您提供后80位的随机数快照。
[ASC|DESC] [ALPHA] [STORE destination] 举个例子: 列表里面存储用户id, 正常键值可以存储对应用户id的分数,根据对应分数进行排序,并将排序的操作保存到新的列表里面...lpush list-t 1 lpush list-t 2 lpush list-t 3 set user:1 20 set user:2 10 set user:3 30 # 对list-t进行排序...根据user:id 的值进行排序 进行分页 将查询结果写入新的列表 list-new sort list-t by user:* get user:* limit 0 2 store list-new.../粉丝/关注，可以存在一个sorted set中，score可以是timestamp，这样求两个人的共同好友的操作，可能就只需要用求交集命令即可。...若是启用了Redis快照功能，应该设置maxmemory值为系统可使用内存的45%，因为快照时需要一倍的内存来复制整个数据集，也就是说如果当前已使用45%，在快照期间会变成95%(45%+45%+5%)
在事务1对A的处理过程中,事务2读取了A的值,但之后事务1回滚,导致事务2读取的A是未提交的脏数据。...若TS(T)>=W-timestamp(Q),则执行read操作,同时把R-timestamp(Q)设置为TS(T)与R-timestamp(Q)中的最大值 假设事务T发出write(Q) 若TS(T)...基于锁冲突事务的执行次序是根据它们申请锁的顺序,先申请的先执行;而基于时间戳排序是根据特定的时间戳排序规则。...重做事务redo:将事务更新的所有数据项恢复为日志中的新值。 事务正常回滚/因事务故障中止将进行redo，系统从崩溃中恢复时将先进行redo再进行undo。...往日志中写一个特殊的只读记录,表示将数据项恢复成旧值V1,这是一个只读的补偿记录,不需要根据它进行undo。
Redis 使用场景： 数据高并发的读写 海量数据的读写 对扩展性要求高的数据 2.redis 有哪些功能？...Redisson实现了分布式和可扩展的Java数据结构，和Jedis相比，功能较为简单，不支持字符串操作，不支持排序、事务、管道、分区等Redis特性。...10.redis 持久化有几种方式 Redis 的持久化有两种方式，或者说有两种策略： RDB（Redis Database）：指定的时间间隔能对你的数据进行快照存储。...该如何解决 主服务器写内存快照，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以主服务器最好不要写内存快照。...KEEPTTL -- 保留与密钥关联的生存时间。 GET-- 返回存储在 key 中的旧字符串，如果 key 不存在，则返回 nil。如果 key 中存储的值不是字符串，则返回错误并中止SET。
然而TIMESTAMP只使用DATETIME一半的内存空间，并且会根据时区变化，具有特殊的自动更新能力。...5、MySQL对BLOB和TEXT列进行排序与其他类型是不同的：它只对每个列的最前max_sort_length字节而不是整个字符串做排序。...这招对内存中创建大临时表和文件排序，以及在存盘上创建大临时表和文件排序这两种情况都很有帮助。 6、MySQL不能将BLOB和TEXT列全部长度的字符串进行索引，也不能使用这些索引消除排序。...枚举列可以把一些不重复的字符串存储成一个预定义的集合。MySQL在存储枚举时非常紧凑，会根据列表值的数量压缩到一个或两个字节中。...MySQL在内部会将每个值在列表中的位置保存为整数，并且在表的.frm文件中保存"数字-字符串"映射关系的"查找表"。 2、枚举字段是按照内部存储的整数而不是定义的字符串进行排序的。
2.png previous previous 为指向前一个区块的hash 值，EOS采用的hash 算法是SHA。 timestamp timestamp 为时间戳，该区块的生成时间。...屏幕快照 2018-05-16 下午7.09.50.png ETH的区块结构： ?...以太坊区块和交易等数据最终都是存储在leveldb数据库中的。 leveldb是一个key-value数据库，所有数据都是以键-值对的形式存储。...根据交易hash从数据库中读取交易，它返回对应的交易、交易所在区块的区块hash、交易所在区块的区块号、交易在区块中的索引。...七：网络攻击 以太坊网络中矿工总是优先选择高手续费的交易打包进区块链中。由于网络中的带宽和算力是有限的，这诱使富有玩家以高手续费交易对网络进行阻塞，以便确保他们的交易能够顺利通过。
全表扫描：将全部数据加载到内存中，只有少量数据，进行全表扫描，将数据加载到内存中，进行数据查询。 什么样的信息能成为索引？ 主键、唯一键以及普通键等 索引的数据结构？...最左匹配原则的成因： 创建复合索引的规则是：首先对复合索引最左边的第一个数据进行排序，在第一个索引的基础上再对第二个索引进行排序。...(B±Tree)是根据索引字段值的大小进行构建的，乱序的话大于小于的查找没有意义，所以我们要强调最左匹配。 11、索引是建立的越多越好吗？...update undoLog： 讲解重点，事务对记录进行delete，update产生的undoLog，不仅在事务回滚时需要，在快照读也需要，不能随便删除，只有在数据库所使用的快照中不涉及该日志记录，对应的回滚日志才会被...同时根据字母表的排序来说,b<c<d，我们插入的小于(c,6)的就可以，如果在6-11之内就不行。
Hash以及BitMap 密集索引和稀疏索引的区别 索引额外的问题之如何调优Sql 1，根据慢日志定位慢查询Sql。...RC、RR级别下的InnoDB的非阻塞读（快照）如何实现 快照读（非阻塞读） **undo主要分为两种 insert、update** **日志的实现方式-减法的演示（事务对行记录的更新过程）** 锁模块之...索引额外的问题之如何调优Sql 【数据库】MySql性能监控 如何定位并优化慢查询Sql？ 具体场景具体分析，只提出大致思路。 1，根据慢日志定位慢查询Sql。...：数据操作 DDL锁：对表结构进行变更 乐观锁（不用数据的自带的锁）两种实现方式：版本号，时间戳 ?...当前读，快照读 当前读： 当前加锁 快照读： 不加锁的条件，在事务隔离级别不为Serializable可串行化，的前提下，才成立 当Serializable可串行化时，快照读退化成当前读 强制的进行排序
每个操作符子任务根据所选择的转换将数据发送到不同的目标子任务。 KeyBy是按照key的hash值进行重新分区，rebalance()是以随机的方式重新分区。...在重新分配交换中，元素之间的排序仅保留在每对发送和接收子任务对(例如，keyBy / window的map()和子任务[2]的子任务[1]中)。上例子中仅保证相同key的元素顺序性。...恢复成本增加，但是使得处理变得廉价，因为无需进行checkpoint。 2，DataSet API中的有状态操作使用简化的in-memory/out-of-core数据结构，而不是键/值索引。...除了定义保存状态的数据结构之外，state backends 还实现逻辑以获取键/值状态的 point-in-time 快照，并将该快照存储为checkpoint的一部分。...Savepoints 是手动触发的checkpoints，它们记录程序的快照并将其写入状态后端。他们依靠这个常规的检查点机制。执行过程中，定期在工作节点上快照并生成检查点。
主键索引：一张表只能有一个主键索引，主键索引列不能有空值和重复值 唯一索引：唯一索引不能有相同值，但允许为空 普通索引：允许出现重复值 组合索引：对多个字段建立一个联合索引，减少索引开销，遵循最左匹配原则...索引的作用与缺点 作用 通过创建索引，可以再查询的过程中，提高系统的性能 通过创建唯一性索引，可以保持数据库表中每一行数据的唯一性 在使用分组和排序子句进行数据检索时，可以减少查询中分组和排序的时间 缺点...应创建索引的场景 经常需要搜索的列上 作为主键的列上 经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度 经常需要根据范围进行搜索的列上 经常需要查询条件（where）、排序（order by...对于复杂的应用系统，还可以根据实际情况选择多种存储引擎进行组合。 InnoDB:是Mysql的默认存储引擎，支持事务、外键。...（2）uuid排序不如整型容易。uuid是字符串，而节点中的索引值需要排序，显然整型排序更容易。 （3）整型自增插入时可避免节点频繁分裂。
，ExecutionGraph 是 Flink 调度最核心的数据结构，JobManager 根据 ExecutionGraph 对 Job 进行调度。...Checkpoint 负责定时制作分布式快照、对程序中的状态进行备份；State 用来存储计算过程中的中间状态。...Flink 实现分布式快照 Flink 的分布式快照是根据 Chandy-Lamport 算法量身定做的。简单来说就是持续创建分布式数据流及其状态的一致快照。...资源调优即是对作业中的 Operator 的并发数（parallelism）、CPU（core）、堆内存（heap_memory）等参数进行调优。...方式共享系统资源，每个 TaskManager 中通过管理多个 TaskSlot 资源池进行对资源进行有效管理。
通过分区，用户可以高效地操作表中的一片记录。 Bucket 未分区表或分区表中的分区被细分为Bucket(桶)，以便为可用于更有效查询的数据提供额外的结构。...数据文件中的记录按其主键排序。 在 sorted runs中，数据文件的主键范围永远不会重叠。 如图所示的，不同的 sorted runs可能具有重叠的主键范围，甚至可能包含相同的主键。...主键由一组列组成，这些列包含每个记录的唯一值。Paimon通过对每个bucket中的主键进行排序来实现数据排序，允许用户通过对主键应用过滤条件来实现高性能。...) WITH ( 'sequence.field' = 'dt' ); 无论输入顺序如何，具有最大sequence.field 值的记录将是最后合并的记录。...'sequence.auto-padding' = 'row-kind-flag'：如果对-U和+U使用相同的值，就像Mysql Binlog中的“op_ts”（数据库中进行更改的时间）一样。
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