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数据库表的垂直拆分和水平拆分

表的垂直拆分和水平拆分垂直拆分垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表 20191028234705.png 通常我们按以下原则进行垂直拆分: 把不常用的字段单独放在一张表...；把text，blob等大字段拆分出来放在附表中；经常组合查询的列放在一张表中；垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤，然后查询的时候用join关键起来即可；水平拆分水平拆分是指数据表行的拆分...水平拆分的一些技巧 1....拆分原则通常情况下，我们使用取模的方式来进行表的拆分；比如一张有 400w 的用户表users，为提高其查询效率我们把其分成4张表users1，users2，users3，users4 通过用 ID...——摘自《表的垂直拆分和水平拆分》

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干货 | 深度学习在携程搜索词义解析中的应用

绝大部分的电商搜索是通过搜索框输入搜索词（Query）来完成，因此，搜索词的词义解析和意图理解成为了搜索中的重要一环。...意图识别中的类目识别是搜索词query经过分词后，对分词结果打上所属类目并给出对应概率值的方法。解析用户的搜索词的意图有利于分析用户的直接搜索需求，从而辅助提升用户体验。...在旅游场景下，用户输入的类目存在歧义的搜索词占总量约11%，其中包含大量无分词的搜索词。“无分词”是指经过分词处理后无更细化的切分片段，“类目存在歧义”是指搜索词本身存在多种可能的类目。...例如用户输入“香格里拉”，无更细化的切分片段，且对应类目数据中存在“城市”、“酒店品牌”等多个类目。如果搜索词本身是多个词的组合，则可以通过搜索词自身上下文明确类目，优先会以搜索词本身作为识别目标。...在目前的线上真实搜索场景，深度学习方法一般选择与传统的搜索词义解析方法相结合，这样既可以保证头部常见搜索词的性能稳定，又可以加强泛化能力。

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干货 | 深度学习在携程搜索词义解析中的应用

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微服务 - 拆分微服务的问题和拆分方法

在开始微服务之前其实我心里有自己的方案，团队比较小，其实没有必要进行微服务的拆分，如果非要拆分在原基础上把yaf换成Swoole模式的，就能得到性能和成本之间的平衡，但是没有得到采纳，其实略有遗憾，在团队里没有话语权...拆分微服务遇到的问题微服务我就不说了，在这里写写那些设计的要素和一定能遇到的坑。...拆分颗粒度：拆分微服务最难的点在于怎么把握服务于服务之间的颗粒度，这个很难把握，如果拆大了，只是改了个名字，换汤不换药，拆小了聚合数据又会存在问题，这中间的过程真是让人抓狂。...拆分微服务方法梳理从网上梳理了一些拆分微服务的方法论，希望对你有一些参考的价值：1.纵向拆分和横向拆分从业务维度进行拆分，标准是按照业务的关联程度来决定，关联比较密切的业务适合拆分成一个微服务，而功能相对比较独立的业务适合拆分为一个微服务...我们需要做拆分来达成对沟通效率的管理。

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mysql水平拆分与垂直拆分的详细介绍原

垂直拆分垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表通常我们按以下原则进行垂直拆分: 把不常用的字段单独放在一张表; 把text，blob等大字段拆分出来放在附表中; 经常组合查询的列放在一张表中...; 垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤，然后查询的时候用jion关键起来即可; 水平拆分水平拆分是指数据表行的拆分，表的行数超过200万行时，就会变慢，这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放...,该表的唯一用处就是提供自增的ID; insert into uid_temp values(null); 得到自增的ID后,又通过取模法进行分表插入; 注意,进行水平拆分后的表,字段的列和类型和原表应该是相同的...,但是要记得去掉auto_increment自增长另外部分业务逻辑也可以通过地区，年份等字段来进行归档拆分; 进行拆分后的表，只能满足部分查询的高效查询需求，这时我们就要在产品策划上，从界面上约束用户查询行为...比如我们是按年来进行归档拆分的,这个时候在页面设计上就约束用户必须要先选择年,然后才能进行查询; 在做分析或者统计时，由于是自己人的需求,多点等待其实是没关系的,并且并发很低,这个时候可以用union

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遗留系统的服务拆分

这次拆分的目标是：将 A 业务的代码和数据库表从原有代码和数据库中拆分出来，形成独立的 A 服务及其数据库，实现 A 业务的代码独立、数据独立、部署独立。...图2 拆分目标总体策略这次服务拆分的策略归纳起来有三条： 1. 先代码拆分、后数据拆分代码和数据是服务拆分的两个重要物理实体。...我们考虑到在现有代码极其复杂的前提下，先拆数据会给代码带来更大的复杂性，并且在出现问题、需要回滚的情况下，拆分前后的数据一致性也十分困难，因此我们选择了先代码拆分的策略。...图3 先代码拆分、后数据拆分 2. 以单个页面请求为单位进行拆分拆分工作由 10 位开发人员承担，如何划分大家工作内容呢：按数据库表？按 Servlet？按页面？我们选择的是按请求来划分。...开发人员有了分析结果，不费吹灰之力就能知道当前拆分的功能涉及哪些表，以及在调用哪个方法的时候用到了这些表，从而对接下来要拆分的代码心中有数。

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【组合数学】生成函数 ( 正整数拆分 | 正整数拆分基本模型 | 有限制条件的无序拆分 )

文章目录一、正整数拆分基本模型二、有限制条件的无序拆分参考博客 : 【组合数学】生成函数简要介绍 ( 生成函数定义 | 牛顿二项式系数 | 常用的生成函数 | 与常数相关 | 与二项式系数相关...: 将正整数 N 无序拆分成正整数 , a_1, a_2, \cdots , a_n 是拆分后的 n 个数 , 该拆分是无序的 , 上述拆分的 n 个数的个数可能是不一样的 , 假设..., 是带系数 , 带限制条件的情况 , 参考 : 组合数学】生成函数 ( 使用生成函数求解不定方程解个数 ) 无序拆分的情况下 , 拆分后的正整数 , 允许重复和不允许重复 , 是两类组合问题...正整数 N 无序拆分成正整数 , a_1, a_2, \cdots , a_n 是拆分后的 n 个数 , 该拆分是无序的 , 上述拆分的 n 个数的个数可能是不一样的 , 假设 a_...】生成函数 ( 使用生成函数求解不定方程解个数 ) 上述受限制条件下的无序拆分 , 就是完整的带系数 , 带限制条件的不定方程非负整数解的问题 ;

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MySQL在Square的拆分实践

面对这么大的规模的DB集群，Square的成功经验总结如下：利用复制技术，每个IDC里一个从库，各IDC内提供切换技术。其它IDC里的从库只是用是来提供读的能力。...因为Square有MySQL主从结构更多的是在多IDC之间部署，考虑到机房之间IDC的可用性问题，并没有把业务过度的依赖的其它从库，而且把所有的业务尽量压在了主节点上。...做好备份工作的就监控，Report备份失败的任务，备份存储到本地的Raid做的存储上，也有部分存到云盘上面。...选择一个稳定可信的版本（统一版本） 8. 把MySQL当成队例或是Cache来用 9. HA环境，生产中要进行定期测试 10. 从应用层考虑拆分 11....限制每个应用拆分的DB大小在1TB以内 12. 保持较小的集群，拒绝大实例 13. 自动化每一个操作 14. 监控MySQL活着或是死掉，复制是不是正常 15.

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微服务粒度拆分的原则

微服务架构是模块化的一种方法，它把一整块应用拆分成一个个服务，以便于团队在开发复杂的应用时，能够更快地交付出高质量的软件。但从单体架构到微服务，拆分粒度很难把握。究竟有什么好的拆分理由呢？...团队组织架构按照康威定律的说法，组织结构一定会反映到系统架构上，一般是树形结构 + 底层网状结构，服务之间一定是每个系统的架构呈明显的树状，但是系统之间会有多重的服务互访。...应该尽量将处于生命周期中不同阶段的接口分割，避免高频更新服务和低频更新服务捆绑，避免向稳定运行的服务组添加新业务接口，而是应该考虑在新的服务组中实现。 3....调用频率服务组中的不同服务调用频率会有巨大差别，而高频调用肯定会占据更多的资源，会出现个别接口耗尽资源导致同组接口一起失败（资源竞争），需要对高频访问的服务设置定制的运行策略，如分配更多的 CPU 核心数和内存...系统里每个名词一般都会在存储层面对应一个独立的实体，如数据库表，所以根据系统中出现的名词来划分微服务，即可做到一定程度的合理性。

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如何选择数据拆分方法：不同数据拆分方法的优缺点及原因

拆分可用的数据是有效训练和评估模型的一项重要任务。在这里，我将讨论 scikit-learn 中的不同数据拆分技术、选择特定方法以及一些常见陷阱。本文包含易于使用的代码块，并提供快速总结以供参考。...在第一次学习数据科学时，拆分数据是一项主要任务。为什么应该只使用部分数据？是否有更多数据供我的模型学习以产生更好的结果？...这一点几乎落入了前一点，测试集可能太小，但在这种情况下，对于您尝试预测的某个类来说，它太小了。如果您想执行内部交叉验证，这种拆分方法是完美的。将数据拆分为训练和测试，并在训练模型时应用交叉验证方法。...，当您进行拆分时，会决定测试集中的数据将始终是您的测试数据。...从这个意义上说，泄漏将使用未来的数据来预测以前的数据。这种拆分方法是三者中唯一考虑随时间变化的分布的方法。因此，当您拥有随时间变化的数据时，可以使用它。

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JAVA单服务应用拆分成多个服务的实践(1)--拆分的设计思想

最近跟朋友在沟通,问我私下作的开发平台支不支持拆分成多个微服务,让可以支持水平扩展. 我回去细想了一下,确实,现在做项目,如果不搞成多个微服务,都不好意思说,我是搞IT的....拆分目标: 支持ALL in One, 即还是可以单体应用部署,这样在小企业可以快速实施,因为小企业对性能要求不高支持多个应用服务,各服务的相互独立,服务之间的通讯使用dubbo,这样降低耦合,可以快速持水平扩展...访问日志我自己做的平台,还不错吧,前台后台都是自己一个做的.暂时供学习用,后面可能考虑开源. 回归主题,我们开始对平台的功能进行分解,划分哪些需要微服务化的,哪些不需要....自动建表功能自动建表其实就是内部的一个功能,在应用启动时,根据PO对象自动建表,这个不可能做到微服务化,只能做为一个系统的组件自动建表的功能,如有兴趣,请参考我的文章给mybatis添加自动建表...，自动加字段的功能数据过滤功能数据过滤功能有两部分,分为过滤的拦截,及过滤功能的设置过滤的拦截应该做为一个组件,即一个功能jar包来合并成各个微服务中, 而过滤功能的数据管理作为一个微服务

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1339 1163: Mafia

对于每个车站进行布控都需要一定的代价,现在警方希望使用最小的代价控制一些车站,使得去掉这些车站后，匪徒无法从原定的初始点到达目标点 Input 第一行输入N,M代表车站的总个数,及有多少条双向边连接它们...再下来有N行,给出对第i个车站进行布控所需要的Money,其不超过10 000 000 再下来M行,用于描述图的结构....，将每个题目中的车站拆分成两个点，然后连接上一条边权为该站点费用的边，然后别的题目中所述的边直接连双向边，注意别弄乱了就是了 1 /**********************************...[0..5000] of point; 19 d,dv:array[0..5000] of longint; 20 function min(x,y:longint):longint; 21...):longint; 32 var p:point;k:longint; 33 begin 34 if x=t then exit(flow

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微服务的灾难(3) -- 拆分

在之前写事故驱动开发的时候，提到过，在企业中的项目进行开发时，只要是自己方便，一个人可以用拆分和收敛同时作为自己的标准。所以大家都是双标狗。...所以在拆分阶段，就没有什么硬性的标准了，每个公司可能风格都有差别，并且都可以阐述出自己的条条以支持自己的架构是“正确”的。显然，这件事情没有绝对正确的解法。无论哪种拆分方式，都会遇到业务边界的问题。...在大企业中，顶着“架构师”头衔的这些架构师们根本就不会管任何实现上的细节。相对较大的业务需求，一般也是一线的 RD 商量怎么进行实现上的拆分。想要达到合适的职责划分，需要多个合作方的所有人都靠谱才行。...一旦这样的人在你的某个系统边界上待着，那你所面临的也是持续的痛苦。并且不断地在自己的系统中进行妥协，做那些职责上跟你的系统完全没什么关系的东西。...你也看到了，拆分给我们带来的并不全是好事，当前中大规模公司的开发日常流程，可能最终还是会把系统整体引向一片混沌。

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ShardingSphere-jdbc5.0实现水平拆分的两种不同拆分方法

如果有一个数据库gts中，存在一张订单表t_order_summary，这个表的数据量特别大。现在考虑对这张表进行水平拆分。具体的拆分方法有如下两种。...1.按order_id字段拆分表可以将t_order_summary按order_id拆分到多个表如32个表，然后将32个表拆分到不同的数据库中。...，就是根据customer_id先拆分数据库，再根据order_id来分表。...这种方式要求每个数据库种的表结构都相同。...| | t_order_summary_7 | | t_order_summary_8 | | t_order_summary_9 | +--------------------+ 这两个数据库的结构一致

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服务拆分的几种处理思路

场景说明目标是需要拆分出内部服务 Y 为独立的系统，且暂时不改变系统 A 的被依赖关系，拆分前的情况如下图。...更具体的说，接口层的业务接口 1 中包含业务逻辑，于是会产生对内部服务 Y 的两个及以上接口的调用。处理思路那么你会遇到以下几种情况需要处理。...更优解如果我们要拆分内部服务 Y，从上游的依赖来看，有系统 A 和手机客户端的依赖关系（通过虚线表示）。...如果我们不考虑上下游依赖关系，就会和上面说的几种情况一样处理，这时候系统 B 的 RPC 接口层就只是一层很薄的代理，存在的问题是资源的浪费和服务稳定性的打折扣，而且你还要写比较多的胶水代码。...而更优的一种方式是消除这种传递依赖，使系统 A 和系统 B 解耦，使系统 C 的功能更内聚，每个系统只负责自己对象和 BizThriftVo 对象的转换。

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基于jquery拆分姓名的方法

之前已经分享过一个在dom中用户输入姓名后自动用js拆分成姓与名到表单中的jquery插件,由于项目的需要,需要一个在客户端自动拆分,但不需要将拆分结果呈现给用户的方法,所以又写了一个独立的方法,贴出来跟大家分享交流...'';//前为姓,后为名 if(vLength > 2){ var preTwoWords = fullname.substr(0, 2);//取命名的前两个字

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MySQL在Square的拆分实践

面对这么大的规模的DB集群，总结下Square的成功经验：利用复制技术，每个IDC里一个从库，各IDC内提供切换技术。其它IDC里的从库只是用是来提供读的能力。...因为Square有MySQL主从结构更多的是在多IDC之间部署，考虑到机房之间IDC的可用性问题，并没有把业务过度的依赖的其它从库，而且把所有的业务尽量压在了主节点上。...做好备份工作的监控，report备份失败的任务，备份存储到本地的raid卡的存储上，也有部分存到云盘上面。每天有随机抽样检验备份是否可用，也可以用备份恢复故障的节点，例如：备份重建失败的节点等等。...选择一个稳定可信的版本（统一版本） 8. 把MySQL当成队例或是Cache来用 9. HA环境，生产中要进行定期测试 10. 从应用层考虑拆分 11....限制每个应用拆分的DB大小在1TB以内 12. 保持较小的集群，拒绝大实例 13. 自动化每一个操作 14. 监控MySQL活着或是死掉，复制是不是正常 15.

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Ceph实现数据的不拆分

一个集群数据丢失可以从多方面去看发生丢失数据的事件，这个来说，出现这个事件的概率是一致的，同等硬件情况下没有谁的系统能够说在两副本情况下把这个出现坏盘概率做的比其他系统更低发生坏盘事件以后，数据丢失波及的范围...，这个就是那个朋友提出的一个观点，对于Vsan来说因为文件的不拆分，也就是在丢了的情况下，只是局部数据的丢失，而ceph的数据因为拆分到整个集群，基本上说就是全军覆没了，这一点没有什么争议一般来说...答案当然是有的，只是需要做一些更细微的控制，前端的使用的接口也需要做一定的改动，本篇将讲述这个如何去实现，以及前端可能需要的变动方案实现首先来一张示意图，来介绍大致的实现方式，下面再给出操作步骤 ?...问题： 1、分布范围小了性能怎么样比完全分布来说性能肯定降低了一些，但是如果说对于负载比较高的情况，每个盘都在跑的情况下，这个性能是一定的，底层的磁盘提供的带宽是一定的，这个跟VSAN一样的并且这个上面所示的是极端的情况下的...总结本篇是提供了一种可能性，在实际运行环境当中，可以根据自己的环境进行设计，设计的方法就是，假设一个数据的全部副本都丢了的情况，允许的数据波及范围是多少，如果拆分两份就是波及二分之一，我的测试环境是分成了四个条带

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找不到servlet对应的class

org.apache.tomcat.util.net.JIoEndpoint$Worker.run(JIoEndpoint.java:489) java.lang.Thread.run(Thread.java:662) 原因：没有编译，直接访问servlet的源文件...编辑好的servlet源文件并不能响应用户请求，还必须将其编译成class文件。...编译后的class文件放在WEB-INF/classes路径下在web.xml中，中，顺序是这样的，你在地址栏中输入地址，先是找到mapping中的url，然后到mapping中name...，然后根据name找servlet中的servlet-name，然后再找对应的servlet-class，如果是“ClassNotFoundException”说明已经走到了最后一步，那么配置是没有问题的

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自然框架，拆分后的项目关系

拆分了一下自然框架，似乎又绕回去了。以前是多个项目分开放的，有人说太分散了，还得一个个下载，麻烦。于是就做了一个解决方案，把项目都放在了一起。　　...现在呢，QuickPager分页控件比较完善了，有人只想看分页控件的代码，其他的不想看，东西太多了乱。想一想也是，那么就拆分一下吧。...所以以前的源码下载，我只写上传日期而没有写版本号。　　拆分之后呢，QuickPager自己是一个项目，可以用自己的版本号而不受其他控件的影响了。这样也是便于维护。　　...那就拆分吧，不过一拆分问题就出来了。原来放在一起，都好好的。但是一拆分出来就发现出现了互相引用的情况，头疼。怎么办呢？多拆出来几个项目吧。于是自然框架就拆成了10个项目。...发几个图，这几个图都是比较乱的，我是尽量理顺了，但是还是很乱的感觉。

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