在没有SSD硬盘之前，大家都会觉得我们的HDD硬盘很好用，什么5400转、7200转，广告都是棒棒的。直到有一天，SSD出现了，发现启动Windows的时候，居然可以秒开，这才幡然醒悟。因此，对于外行来说，磁盘I/O性能总是最容易被忽略的，精力会更集中在CPU上。但是对于内行人来说，大家都懂得，性能无非是CPU密集型和I/O密集型。磁盘I/O就是其中之一。那么到了移动时代，我们的存储芯片性能究竟怎样呢？在讨论这个问题之前，我们来看一个测试数据。
在很多场景下，如果能够生成Java代码中方法之间的调用链，是很有帮助的，在代码审计及漏洞分析等场景中也是。
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之前学MySQL时，有学到过MySQL等数据库可以存储大文本，比如小说等。今天我刚好学完了JDBC，想拿这个应用来练练手。也算是给我的JDBC学习画上一个小句号，然后就去学连接池等，最后就学框架了。
上次写了一个用JDBC向数据库存取小说等大文本的案例用到了PreparedStatement和io流的相关知识。Java使用JDBC向数据库存取大文本(比如小说等)
SpringBoot微信小程序 使用java1.8。.gitignore配置不需要git管理的文件。 @SpringBootApplication启动注解。 application.properties配置文件，可以写入server.port使用端口，server.context-path虚拟路径，jdbc.driver设置驱动，jdbc.url等连接数据库账号，密码等，配置线上线下等。 @RestController定义类为Controller能够发送响应，并返回响应正文。 @RequestMapping中填写资源路径value，method发送方法。给类中的方法定义。 entity文件夹存放实体类。 创建mybatis-config.xml文件，作为主配置文件。
可以使用 POI 的 Sheet 和 Row 等对象来进行操作，同时使用 FileOutputStream 等类将数据写入到文件中。**
character-set-server/default-character-set：服务器字符集，默认情况下所采用的。 character-set-database：数据库字符集。 character-set-table：数据库表字符集。 优先级依次增加。所以一般情况下只需要设置character-set-server，而在创建数据库和表时不特别指定字符集，这样统一采用character-set-server字符集。 character-set-client：客户端的字符集。客户端默认字符集。当客户端向服务器发送请求时，请求以该字符集进行编码。 character-set-results：结果字符集。服务器向客户端返回结果或者信息时，结果以该字符集进行编码。 在客户端，如果没有定义character-set-results，则采用character-set-client字符集作为默认的字符集。所以只需要设置character-set-client字符集。
Excel 文件格式的兼容性问题。不同版本的 Excel 文件可能存在格式差异，需要进行测试和兼容性处理。
您在数据库中获得的信息越多，随着时间的推移它就越慢。即使是为支持许多并发请求而精心设计的数据库管理系统也将最终达到极限。
今天翻译一篇关于缓存策略的文章，原文标题是Cacheing Strategies and How to Choose the Right One，同事推荐看的，觉得总结的不错，鉴于很多同学都懒得看英文的，所以皮皮就用蹩脚的水平试着翻译一波，如何觉得还凑合，记得点个“在看”，^-^。
在传统的 Java Web 项目中， 使用数据库进行存储数据，弊端主要来自于性能方面。由于数据库持久化数据主要是面向磁盘，而磁盘的读／写比较慢.
在H2数据库引擎中获取代码执行权限的技术早已是众所周知，但有个要求就是H2能够动态编译Java代码。而本文将向大家展示以前没有公开过的利用H2的方法，并且无需使用Java编译器，即通过原生库和JNI（Java原生接口）实现H2数据库漏洞的利用 。
错误可能是因为数据库突然不可访问而产生。如果你在你的日志中看到了错误 'Couldn't backup database data' ，这个指南将会帮助你更正这个错误。我们强烈推荐你备份 Confluence 数据库和 Confluence 的 home 目录这种备份方式来备份你的 Confluence 服务器。你可以使用 Restoring Data from other Backups 的方法来恢复你的备份，如果需要的话。如果你对数据库 SQL 并不熟悉的话，我们建议你联系你的数据库管理员来获得相关的帮助。
本文介绍了如何利用Spark JDBC驱动和PostgreSQL数据库进行数据存储，并实现Spark程序对PostgreSQL数据库的增删改查操作。通过一个简单的示例，展示了如何使用Spark SQL进行读取和写入操作，并介绍了Spark JDBC和PostgreSQL的连接配置方法。
总的来说，Buffer I/O为了提高读写效率和保护磁盘，使用了页缓存机制，不过由于页缓存处于内核空间，不能被应用程序（用户进程）直接寻址，所以还需要将页缓存数据再拷贝到内存对应的用户空间中。这样，需要两次数据拷贝才能完成用户进程对数据的读取操作。写操作也是一样，将页缓存的数据写入磁盘的时候，必须先拷贝到内核空间对应的主存，然后在写入磁盘中。
原文地址链接：https://blog.csdn.net/qq_35731570/article/details/71123413
最快的速度把10亿条数据导入到数据库，首先需要和面试官明确一下，10亿条数据什么形式存在哪里，每条数据多大，是否有序导入，是否不能重复，数据库是否是MySQL？
在关系型数据库中，锁和多版本并发控制（MVCC）是两个关键的机制，用于管理并发访问数据的方式。MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统，它使用锁和MVCC来保证数据的一致性、隔离性和并发性。在本文中，我们将深入探讨MySQL中的锁和MVCC机制，了解它们的工作原理，并学习如何使用它们来确保数据的安全和可靠性。
Linux系统下如何kill掉一个后台Java进程，相信童鞋们都知道如何操作。首先使用ps命令查找该Java进程的进程ID，然后使用kill命令进行杀掉。命令如下：
采用C/S的模式操作HSQL数据库： 1、建立数据库的目录： e:\hsqldb 目录下建立mydb.properties 和mydb.script文件，如果目录下不建立数据库文件则会自动产生这些文件；如果需要在建立库的同时就让数据库 的对象（表等）建立好，则需要在mydb.script中写入这些执行的脚本语句，数据库启动时会读取脚本文件并执行这些脚本语句； 2、使用命令行的方式启动后台HSQL数据库： java -ms512M -mx1024M -cp hsqldb.jar org.hsqldb.Server -database.0 e:\hsqldb\mydb -dbname.0 mydb -port 9002 这样将以mydb作为数据库名启动数据库；端口为9002； 3、启动查看管理工具： java -cp hsqldb.jar org.hsqldb.util.DatabaseManager 启动后进入管理界面：选择HSQL Dabase Engine Server以客户端服务器方式进行连接； org.hsqldb.jdbcDriver jdbc:hsqldb:hsql://localhost:9002/mydb 这里要指定后台数据库监听的端口和数据库名； 其他使用自动的值连接即可，这时可以进入到库的管理界面执行各种SQL语句； 4、启动客户端程序 java -cp D:\hsql173\hsqldb\lib\hsqldb.jar;. com.guo.TestDB 启动测试的例子程序； 源程序：参照hsql的demo package com.guo;
年前和业务部门的研发小伙伴聊天，他说由于之前表设计考虑不周全，导致业务表缺少了一些字段，他老大就把这个加表字段的任务给他，咋一听挺简单的，不就加些字段，但小伙伴烦恼的地方在于需要加这些字段的表大概有100多张，如果单靠手动添加，那效率太低了。于是他问我有没有啥方法，能比较方便的实现这个需求，今天就来水一下这个话题
缓存数据存储于代码中,而代码运行在内存中,内存的读写性能远高于磁盘,缓存可以大大降低用户访问并发量带来的服务器读写压力。
上篇文章写了MySQL写入压测的几种单线程的方式，本来想抛砖引玉，只是提供一些个人的经验和思路。后来有粉丝后台留言，想看看并发怎么处理，所以有了今天这篇文章。
在Java中，IO流是一种用于处理输入和输出操作的机制。它提供了一种统一的方式来读取和写入数据，无论是从文件、网络连接还是内存中。本文将详细介绍Java IO流的原理、分类、使用场景和常用类，并提供一些示例代码。
https://dongshao.blog.csdn.net/article/details/107190925
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在现代Web应用程序中，缓存是提高性能和可扩展性的关键因素之一。Redis是一种流行的内存缓存解决方案，它提供了快速的读取和写入速度，并支持各种数据结构。然而，在使用Redis缓存时，您可能会遇到一些常见的问题，例如缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿、缓存更新问题和缓存容量问题等。本文将介绍这些常见问题的原因和解决方案，并提供相应的Java代码示例。
1、数据采集过程繁琐，重复的脚本编写太多。从不同的数据库抽取数据，需要为不同的数据库写卸数脚本，再传输到数据集市文件服务器，再入库，每一环节都需要调度。
现在， Java 的各种基于 Reactor 模型的响应式编程库或者框架越来越多了，像是 RxJava，Project Reactor，Vert.x 等等等等。在 Java 9， Java 也引入了自己的 响应式编程的一种标准接口，即java.util.concurrent.Flow这个类。这个类里面规定了 Java 响应式编程所要实现的接口与抽象。我们这个系列要讨论的就是Project Reactor这个实现。
oracle各个版本间的主要技术更新 oracle 8 增加数据库创建和存储对象 oracle 8i 整体性能提升 oracle9i 实施应用集群 oracle 10g 支持网格计算 oracle 11g 自我调整 自我管理 oracle后缀中的字母含义： i : 包含internet部署的新功能 g: 专注于新兴的网格计算模型 c: 云服务 cloud oracle中数据库与实例的概念 数据库：信息的物理存储。数据库是物理的，由存储在磁盘中的文件组成 实例：服务器上运行的软件，提供了对数据库的信息的访问
之前我们有介绍过如何搭建主从，主主，一主多从， 多主一从数据库集群，那么我们今天就来介绍如何通过中间键Amoeba 来实现主从数据库的读写分离， 从而提升数据库的负载性能。
一个频繁被问及的问题,在存储数据的世界里面,将"大数据" 存储到POSTGRESQL 中的 binary data 字段的类型, 同时Postgresql 有两个方法来存储binary data ,
对于一门技术的学习，尤其是像Oracle database这种知识体系极其庞杂的技术来讲，从宏观上了解其体系结构是至关重要的。同时，个人认为，未必是专业DBA人员才需要了解其体系结构（固然对于数据库专业人员来讲，这些都是必备知识了），一般的技术人员如果对其有较深入的了解，也是大有益处的，毕竟技术思想很多时候都是相通的嘛。本文就从不同维度，如Oracle的内存结构，进程结构，存储结构等方面做相应描述。
读写分离解决的是，数据库的写操作，影响了查询的效率，适用于读远大于写的场景。读写分离的实现基础是主从复制，主数据库利用主从复制将自身数据的改变同步到从数据库集群中，然后主数据库负责处理写操作（当然也可以执行读操作），从数据库负责处理读操作，不能执行写操作。并可以根据压力情况，部署多个从数据库提高读操作的速度，减少主数据库的压力，提高系统总体的性能。
这个问题是由于数据库的编码方式引起的，首先我们来了解一下utf8和utf8mb4的区别：
在前面学习我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来(内存昂贵且有限)，所以Redis需要对数据设置过期时间，并采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除。Redis对过期键的策略+持久化
作为一个全球人数最多的国家，一个再怎么凄惨的行业，都能找出很多的人为之付出。而在这个互联网的时代，IT公司绝对比牛毛还多很多。但是大多数都是创业公司，长期存活的真的不多。大多数的IT项目在注册量从0-100万，日活跃1-5万，说实话就这种系统随便找一个有几年工作经验的高级工程师，然后带几个年轻工程师，随便干干都可以做出来。 因为这样的系统，实际上主要就是在前期快速的进行业务功能的开发，搞一个单块系统部署在一台服务器上，然后连接一个数据库就可以了。接着大家就是不停的在一个工程里填充进去各种业务代码，尽快把公司的业务支撑起来。
下面是一演示如何使用 Apache POI 导入（读取）和导出（写入）Excel 文件（.xlsx 格式）
最近学习出现了一个分叉：levelDB，前进的路上总有意外，经过短暂学习已经掌握了基本使用，并没有阻碍太长时间。
这是为数据开发人员使用的辅助工具，用于数据库之间的表同步，说同步并不严谨，因为不是实时更新的，更确切的说法是复制，可以方便的从一个数据库复制表到另一个数据库，以下遇到同步的词请理解为复制。
基于流的方式进行数据写入，可以使用 Apache POI 库中的 SXSSFWorkbook 类，该类采用了基于流的方式进行数据写入，避免将所有数据一次性加载到内存中。下面是一个简单的代码示例，假设需要将数据导出到名为 “test.xlsx” 的 Excel 文件中：
产生这个错误的原因是因为，每次你创建新的 SQLiteOpenHelper 对象，实际上你创建了新的数据库连接。如果你尝试从不同的连接同时对数据库写入数据，其中一个会失败。
在日常的应用开发中，我们经常会遇到需要使用多种不同类型的数据库管理系统来满足各种业务需求。其中最典型的就是Redis和MySQL的组合使用。
你只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？
在本文中，我总结了开发过程中最为常见的几种 MySQL 抛出的异常以及如何解决，包括高版本驱动的问题、时区配置问题、SSL 连接问题等，是一篇经验总结贴，于我个人而言，这一篇足以解决目前项目中所有遇到的 MySQL 问题。同时也希望本文能对 MySQL 数据库初学者有一定的引导入门作用。
导读：DBus是我们要介绍的在敏捷大数据（Agile BigData）背景下的第一个平台。企业中大量业务数据保存在各个业务系统数据库中，为同时解决数据同步的一致性和实时性问题，DBus（数据总线）平台应运而生。
不论是Java自带的Future框架，还是 Spring WebFlux，还是 Vert.x，他们都是一种非阻塞的基于Ractor模型的框架（后两个框架都是利用netty实现）。
本文来源于之前做的一个小程序科技爱好者周刊在文章数据存储上的技术选型思考。 当时想着后期把文章 markdown 文件内容迁移到云数据库通过云函数查询出来显示。后来想想为什么非要这么做呢，数据库存取就一定好吗？？
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