❞ 本文的宗旨在于通过简单干净实践的方式，向读者展示 SpringBoot 应用程序对接 MySQL 时，在使用不同连接池以及不使用连接池时，在增删改查的一个性能对比。...本章节小傅哥会带着大家初始化一个空的数据库表，并向数据库表中写入100万数据。之后在分别不使用连接池和使用不同的连接池(c3p0、dbcp、druid、hikari)写入数据，测试各个连接池的性能。...执行完脚本，你可以得到一份安装好的 MySQL 8.0 并安装了数据库表。...另外一份是用于压测使用的 ApacheBench 连接 MySQL 的工具，推荐使用开源免费的 Sequel Ace 三、工程说明 在 xfg-dev-tech-connection-pool 工程中提供了不同连接池的配置和一些非常常用的...；会把整个表的这个记录，全部锁上。
策略模式确实在处理不同策略需要不同参数的情况下会显得有些复杂。然而，这并不意味着策略模式不能在这种情况下使用。有几种可能的解决方案： 1....使用上下文来传递参数：你可以在上下文中存储需要的参数，并在需要的时候传递给策略对象。这通常需要在策略接口中添加一个接受上下文的方法。 2....将参数嵌入到策略中：如果某些参数是在策略创建时就已知的，你可以在创建策略对象时将这些参数嵌入到策略中。这通常需要在策略的构造函数中添加相应的参数。 5....这样，你可以为每个策略提供不同的参数。 以上都是处理这个问题的可能方法，选择哪种方法取决于你的具体需求和应用场景。...注意，无论选择哪种方法，都需要确保你的设计保持了足够的灵活性和可扩展性，以便在未来可以方便地添加新的策略或修改现有的策略。
环境：mssql ent 2k8 r2 原理：遍历所有用户表，用sp_spaceused过程分别获取每张表的行数并写入临时表，最后返回临时表 IF OBJECT_ID('tempdb..
基本地址转换机构:一组硬件机构,将逻辑地址转换成物理地址,需要两次访存,先查页表再查内存 具有快表的地址转换机构 1)局部性原理 2)什么是快表 3)引入快表后,地址转换只需要一次访存 局部性原理 时间局部性...:程序中执行了某条指令,不久后这条指令可能会再次执行;访问了某个变量,不久后可能会再次访问 空间局部性:一个程序在访问了某个存储单元,不久后附近的存储单元很可能会再次被访问 快表:联想寄存器(TLB),...高速缓存存储器,比内存速度快所以叫快表;内存中的页表是"慢表" 1)先查快表->查不到查慢表->把数据缓存到快表中 2)下次查询直接在快表中查询,这也是快表命中 3)快表满的时候,会对旧的页表项进行替换
2.1表与表之间存在的关系 （1）一对多：在多的一方添加外键列 （2）多对多：需要创建一个中间表，该表中至少有两个外键列 2.2连表查询 2.3内连接 内连接演示—结果都是一样，只是语法不同。...1．查询每一个员工的姓名，及关联的部门的名称〔隐式内连接实现) 2．查询每一个员工的姓名，及关联的部门的名称〔显式内连接实现) -- 隐式查询 select 列名.... from 表1,表2 where...select * from tb_emp e join tb_dept d on e.dept_id=d.id; 2.4、外连接 外连接演示 –1.查询emp表的所有数据, 和对应的部门信息(左外连接...) –2．查询dept表的所有数据，和对应的员工信息(右外连接) -- 语法: select 查询列集 from A表 left join B表 on 连表条件 -- 1.查询emp表的所有数据, 和对应的部门信息...select * from A表 join A表 on 连表条件。 自连接 （1）查询员工及其所属领导的名字。
Index Nested-Loop Join与Simple Nested-Loop Join的不同就是被驱动表加了索引，后面只说Index Nested-Loop Join。...根据这个计算方法，我们可以看到N（驱动表行数）对扫描行数的影响更大，因此在执行连接查询时，如果被驱动表可以使用索引，我们应该选择数据量小的表作为驱动表。 ...对于这个表的每一行，数据库会计算连接条件中的键值的哈希值。然后，数据库会在哈希表中搜索具有相同哈希值的桶。在找到对应桶后，数据库会检查桶内的所有记录，逐一进行等值匹配。...哈希桶用于存储来自驱动表（较小的表）的记录。每个哈希桶存储具有相同哈希值的记录。当遍历被驱动表（较大的表）时，会计算每行记录的哈希值，并检查该哈希值在驱动表的哈希桶中是否存在。...orders.product_id = products.product_id; 在输出中找到join_algorithm属性 join_algorithm属性可以具有以下值，它们分别代表不同的连接算法
表的连接分为内连和外连。 一.内连接 内连接实际上就是利用where子句对两种表形成的笛卡儿积进行筛选，我们前面学习的查询都是内连接，也是在开发过程中使用的最多的连接查询。...二.外连接 外连接分为左外连接和右外连接 1. 左外连接 如果联合查询，左侧的表完全显示我们就说是左外连接。...即将学生表放在左侧，成绩表放在右侧，此时左侧的表完全显示，右侧的表由于缺少对应的一条信息，其内部的值为空。语法与内连接的区别就是将inner替换成了left。...这与左外连接的规则是一样的，只不过主导的表变成了右侧。...从上面要求：同时列出没有员工的部门可以看出，部门为主，因此若选择左外连接，部门表在左侧；选择右外连接，部门表在右侧。
本篇博客主要介绍的内容是表的连接，在MySql中表的连接分为内连接和外连接，下面，我们直接进入主题把 内连接 内连接实际上就是利用where子句对两种表形成的笛卡儿积进行筛选，我们前面学习的查询都是内连接...本质是差不多的 外连接 外连接分为左外连接和右外连接 左外连接 如果联合查询，左侧的表完全显示我们就说是左外连接 -- 语法 select 字段名 from 表名1 left join 表名2 on...-- 当左边表和右边表没有匹配时，也会显示左边表的数据 select * from stu left join exam on stu.id=exam.id; 这就是左外连接，看完了左外连接，我们更加容易理解右外连接了...右外连接 如果联合查询，右侧的表完全显示我们就说是右外连接。...-- 语法 select 字段 from 表名1 right join 表名2 on 连接条件； 下面，我们还是通过案例来对右外连接进行实际的运用，加强理解： 对stu表和exam表联合查询，把所有的成绩都显示出来
数据操作语言：表连接查询（一） 从多张表中提取数据 从多张表提取数据，必须指定关联的条件。如果不定义关联条件就会出现无条件连接，两张表的数据会交叉连接，产生 笛卡尔积。...规定了连接条件的表连接语句，就不会出现笛卡尔积。...表连接分为两种：内连接 和 外连接 内连接是结果集中只保留符合连接条件的记录 外连接是不管符不符合连接条件，记录都要保留在结果集中 内连接的简介 内连接是最常见的一种表连接，用于查询多张关系表符合连接条件的记录...内连接的多种语法形式 SELECT ...... FROM 表1 JOIN 表2 ON 连接条件; SELECT .........="SCOTT"; 相同的数据表也可以做表连接
如果数据多到一定程度，就需要分库分表来存储数据了，这个一定程度的判断也比较难，总体而言， 数据量上：MySQL数据库在500w-1000w的时候性能比较好，单张表达到2000W（如果服务器配置比较好的话...磁盘：如果一个数据库存储的数据比较多，一台服务器的磁盘就会成为瓶颈，这个时候，就需要考虑分库了 数据库链接：如果一个数据库实例的链接过多，很容易就达到服务的上限，这个时候就有必要进行分库分表，当然，也可以通过引入...Redis 缓存的形式，在前面挡一下，可以降低服务器的链接 分库分表大体有两种思路： 1.修改代码，让代码去链接对应的数据库查询对应的表。...常见分表、分库常用策略 平均进行分配hash(object)%N(适用于简单架构)，这个方式可能会遇到如果某个用户的数据过多，就会造成数据倾斜的问题。 ...应用程序通过 JDBC 驱动访问 Cobar 集群，Cobar 根据 SQL 和分库规则对 SQL 做分解，然后分发到 MySQL 集群不同的数据库实例上执行。
计算 SQLite 表中的行数是数据库管理中的常见任务。Python凭借其强大的库和对SQLite的支持，为此目的提供了无缝的工具。...要计算特定表中的行数，可以使用 SQL 中的 SELECT COUNT（*） 语句。...对查询的响应是一个元组，其中包含与表中的行数对应的单个成员。使用 result[0] 访问元组的第一个组件以获取行计数。...使用多个表 如果需要计算多个表中的行数，可以使用循环循环访问表名列表，并为每个表执行计数查询： table_names = ['table1', 'table2', 'table3'] for table_name...这允许您在不重复代码的情况下计算多个表中的行。 结论 使用 Python 计算 SQLite 表中的行数很简单。我们可以运行 SQL 查询并使用 sqlite3 模块或 pandas 库获取行数。
所以它可以是一个非常好的工具来帮助进行一些动态代码分析。您可以运行具有不同目标架构的代码并立即观察结果。 演示应用 这是我为这个演示制作的一个非常基本的应用程序。...但是在这里，我们正在分析不同目标架构的二进制文件，我们不能直接运行或调试它。 我们知道strcmp需要两个参数。根据arm64 调用 convetion前 8 个参数通过寄存器传递x0- x7。...在这里，我设置了我们将在仿真中使用的基本内存段的地址。BASE_ADDR- 我们的二进制文件将被加载的地址。BASE_SIZE- 应该足以容纳整个二进制文件。...HEAP_ADDR和STACK_ADDR- 具有任意大小的堆和堆栈地址0x21000。如果我们在仿真期间耗尽了堆或堆栈内存（并且可能崩溃），我们总是可以增加这些值并重新启动仿真。...创建我们的三个内存段：主二进制文件、堆和具有相应大小的堆栈。 读取我们编译的 arm64demo二进制文件并将其写入映射内存BASE_ADDR。 设置挂钩。
BOSHIDA DC电源模块具有不同的安装方式和安全规范DC电源模块是将低压直流电转换为需要的输出电压的装置。它们广泛应用于各种领域和行业，如通信、医疗、工业、家用电器等。...安装DC电源模块应严格按照相关的安全规范进行，以确保其正常运行和安全使用。DC电源模块的安装方式主要有固定式和可调式两种。固定式DC电源模块的输出电压和电流是固定的，不可调整。...所有电气设备都应接地，以保护使用者不受触电的伤害。2. 确保有效散热：DC电源模块在运行时会产生热量，因此应该安装在通风良好的位置上，以保证良好的散热和长期的稳定运行。3....安装正确的电源线：电源线应符合相关的标准，正确地连接到相应的端口上。避免使用虚假、低质量或不当的电源线，这样会导致电气火灾或电击事故。4....图片正确的安装和使用DC电源模块是至关重要的。遵守相关安全规范和标准可以确保设备的长期稳定性和安全性，从而保证电子设备和使用者的安全和健康。
背景 近期为了保障线上数据库的稳定性，我决定针对一些大表的历史数据有计划地进行备份迁移，但是呢，发现一个奇特的现象，Navicat统计行数和表自身count统计数竟然不一致！？...整个经过 这次大表迁移备份，我的整体思路是：首先用Navicat对库内所有的表按照行数降序排序，然后选取Top10进行迁移备份。...但是一如既往细心的我发现，它界面的统计行数竟然和我自己count这张表行数不一致？！难道要颠覆我对Navicat的认可嘛。...为了证实我的猜想，我查阅了官方文档及其他相关资料，果然，MySQL 在 information_schema.TABLES表中息存放了所有表的信息。...原来，TABLE_ROWS这个字段不同存储引擎的计数规则不一致，比如MyISAM引擎这表存储TABLE_ROWS存储的就是精确的行数，而对于其他的存储引擎，比如 InnoDB，这个值只是一个近似值，与实际值相差
传统的网络连接有这样一个问题：当我们通过WiFi连接视频会议时，突然有事儿外出，客户端需要从WiFi连接转到4G/5G移动数据网络，在此过程中，可能导致与视频服务器的连接的关闭并重新加载，甚至视频中断。...虽然重新握手并建立连接仍然可用，但显得效率的比较低下。毕竟，只是IP 地址发生了变化，有关TCP连接及其状态的其他所有内容，如传输层安全性 （TLS） 协议加密参数等可以保持不变。...在QUCI协议中，不再纯粹地依赖IP地址来定义连接。它为每个连接都分配一个编号，即所谓的连接 ID （CID）。 因此，即使我们更改了网络和IP地址，只要继续使用相同的CID，“旧”连接仍然可用。...但是我们可以发现，一个CID绑定的一条特定链接，如果CID暴露，对用户来说，这条连接将是非常不安全的。那么QUIC是怎么解决这个问题的？...在QUIC连接中，客户端和服务器会共同决定描述同一底层连接的CID列表，将多个CID分配给同一个基础连接，当用户每次更改网络时，也将同时更改CID，从而保障连接的安全性。
JOIN sys.partitions B ON A.object_id = B.object_id GROUP BY A.name ORDER BY MAX(B.rows) DESC - -按数据行数的降序进行排序显示...2、显示所有空表 USE text go SELECT A.NAME,MaxRows = MAX(B.rows) FROM sys.tables A INNER JOIN sys.partitions...B ON A.object_id = B.object_id GROUP BY A.name HAVING MAX(B.rows) = 0 3、显示所有非空表 USE text go SELECT
ex5.m %% Machine Learning Online Class % Exercise 5 | Regularized Linear Regres...
在SAS中使用哈希表十分简单，你并不需要知道SAS内部是怎么实现的，只需要知道哈希表是存储在内存中的，查找是根据key值直接获得存储的地址的精确匹配。...加上使用哈希表合并数据集时不用排序的优点，在实际应用中可以极大的提高程序运行效率，尤其是数据集较大的时候。但是由于哈希表是放到内存中的，因此对内存有一定要求！...从这句话可以看出，将最大的数据集放到哈希表中更为高效，但是在实际应用中根据程序的目的还是需要做出选择，即选择左连接（A left join B）还是右连接（A right join B）。...其实很简单，如果数据集不是很大的时候可以这样处理：如果是左连接那么就把数据集B放到哈希表中；如果是右连接就把数据集A放到哈希表中；如果是内接连（A inner join B）那么就把大的放到哈希表中。...对于前两种连接如果不按上述处理，那么就需要多写几行额外的代码来修改哈希表里的内容。
数据操作语言：表连接查询（二） 内连接查询联系1 查询底薪超过公司平均底薪的员工信息？ # 查询底薪超过公司平均底薪的员工信息？...# 查询 `RESEARCH` 部门的 人数、最高底薪、最低底薪、平均底薪、平均工龄？...JOIN t_dept d ON e.deptno=d.deptno WHERE d.dname="RESEARCH"; SELECT FLOOR(28.9); SELECT CEIL(1.1); 内连接查询联系...2 查询每种职业的 最高工资、最低工资、平均工资、最高工资等级 和 最低工资等级 ？...# 查询每种职业的 `最高工资`、`最低工资`、`平均工资`、`最高工资等级` 和 `最低工资等级` ？
这两个大表自己关联，结果集到底有多大，因为没有更丰富的信息，要定位还是有些难的。 所以从执行计划来看，为什么性能差，最后优化器的判断是对两个大表做了全表扫描。...这里的改动思路是把原来的大表小表关联，改为小表大表关联，然后改为join的写法。...那么这里就有两个问题， 同样是表关联，小表大表关联和大表小表关联，这种写法在MySQL那么重要吗是否join的写法效果要更好一些？ 要验证这两个问题，其实也不难。我们使用如下的SQL来验证。...在这个场景下，确实顺序还是有很大的关联的。 然后第二个问题，是否join的方式要更好一些？ 我们可以把表关联写为大表 join 小表，看看效果如何。...我们简单总结一下，在这个SQL优化场景中，为了得到更好的性能，需要做到一个平衡，即小表和大表的关联方式，效率是最佳的，至于你是写成join还是逗号分隔的表关联，从目前的测试来看，差别不大。
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