大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 今天下午发现oracle数据库的参数表不知道被谁执行的语句都没有加条件，所以整个数据都乱了，不能用，查到了一下午，找到了几个解决办法，记录在此。...一、 执行如下SQL将test_temp表中的数据恢复到 2014 05 28 11:00:00 注意，这里一定要先删除全部数据，否则可能会导致数据重复 delete from test_tmp; insert...因为有的用户可能已经断开和oracle的连接了 如果你看到以上方法能够解决你的问题，哪就不要犹豫，快点动 手吧，因为如果动手晚了，之前的操作的数据记录可能就要被覆盖了，因为存储不大的话要被循环使用的，...我在20140527日的下午5点30分发现参数表被 破坏了，而且执行的语句是在下午的2点08分，当时首先想到的是把前几天导出来过的数据恢复进去，可是这样的就丢失了哪几天的数据，当第二天来了找到了以 上的两个方法时已经晚了...，可以恢复到下午2点20分时的数据，但是2点时候的数据已经被擦掉了， 哎 呜呼哀哉！
这样一直保存的话，数据量就会导致偏大。 这时候就要适当调整influxdb的数据存储时长，保留最近一段时间的数据即可。...1.基本概念说明 1.1 InfluxDB 数据保留策略说明 InfluxDB的数据保留策略(RP)用来定义数据在InfluxDB中存放的时间,或者定义保存某个期间的数据。...一个数据库可以有多个保留策略, 但每个策略必须是独一无二的。 1.2 InfluxDB数据保留策略目的 InfluxDB本身不提供数据的删除操作, 因此用来控制数据量的方式就是定义数据保留策略。...因此定义数据保留策略的目的是让InfluxDB能够知道可以丢弃哪些数据, 节省数据存储空间，避免数据冗余的情况。...验证变更策略之后，存储数据是否会变少 默认的telegraf数据库的存储策略是一直保存数据，并无限制。那么为了节省数据存储，我下面创建一个保留1小时的策略，然后删除默认的策略，观察存储数据是否变少。
简介 这篇文章主要讨论一下ElasticSearch数据检索内部流程，方便大家对数据检索的理解。...如果对ElasticSearch的文档写入不了解的同学可以先看一下上一篇文章【从0到1了解ElasticSearch文档写入】。...ES数据检索流程 GET获取数据 主要流程如下： image.png Search获取数据 GET /_search { "query" : { "term" : { "user..." : "kimchy" } } } 协调节向这个索引的所有分片发送search请求，每个分片执行数据检索，最后协调节点将数据返回给客户端，核心流程如下： image.png 搜索两阶段：query...phase 和 fetch phase，分别对应倒排数据和正排数据，query phase返回的是docIds，fetch phase就是Get操作； 两阶段相应的实现位置： 查询（Query）阶段
1概述 1.1功能简介 Sybase公司的PowerBuilder开发工具，在以前VS工具没有成事以前，是相当风光的.微软都要与其合作，学习它Db方面的技术,才成就了SQLServer数据库。...VS环境中修改 1.1.4检索模板 一般在显示批量数据的页面中,我们可能都会提供一些常用检索条件,来帮助用户查找他们最需要的数据.我们在收集检索条件时,可能会将每个检索控件值取出,然后拼接成SQL语句所需的...使用数据窗口,检索栏目可以随时增加和删除,检索值可以同一拼接. 1.2应用场景 DataWindowNet控件可以开发WinForm,WebForm和WebMVC三种场景下的软件,在WebForm/WebMVC...DataWindowFullState对象可理解为二进制数据类型.它可以将控件的所有结构和数据一并存储到这个对象中,然后通过复制的方式一并传递给另一个对象 2....使用此方法,首先将所有数据加载至此,然后就可以使用此方法,设置查询条件检索数据,如果条件为空,则检索出所有数据 2.2栏目值收集/填充 栏目的取值,我们一般只需获取两种栏目类型的值就可以了.分别是Column
今天介绍的这篇文章由清华大学和华为联合发表，核心是提升向量检索的效果，在树检索的基础上，实现了索引构建和表示学习的端到端联合建模，提升了树检索的一致性。...对于一个query向量，在树中做层次检索，每层只选打分topK的节点，进入到下一层匹配，下一层匹配只和上一层topK的节点的子节点进行匹配，按照这个逻辑递归进行（也即Beam Search，基于贪心的策略...，每层只保留最相关的几个节点，逐层检索）。...这种方式的弊端在于，两阶段的方式导致二者优化目标不一致，得到的并不是最优解。为了解决这个问题，本文提出了一种端到端的稠密向量学习+树索引构造的学习方式，实现了更高效的树稠密检索架构。...3、端到端训练 本文将Encoder训练和树学习融合到一起学习，新的流程如下图所示。
1、SELECT 基本使用方法 1.1简单的数据检索 1.1.1检索出须要的列 仅仅要运行“SELECT * FROM 名”就可以。...1.1.3按条件过滤 因为将表中全部的数据都从数据库中检索出来，所以会有很大的内存消耗以及网络资源消耗。 须要逐条检索每条数据是否符合过滤条件，所以检索速度很慢。...能够看到年龄同样的记录依照工资从高到低的顺序排列了。 对于多个排序规则，数据库系统会依照优先级进行处理。...1.2.5范围检測 检索全部年龄介于23岁到27岁之间的员工信息” ，能够使用以下的SQL语 句：SELECT * FROM T_Employee WHERE FAGE>=23 AND FAGE 检索全部工资介于2000元到3000元之间以及5000元到8000元的员工信息” ，能够使用以下的SQL语句： SELECT * FROM T_Employee WHERE (FSalary BETWEEN
kafka 有两种数据保存策略: 1、按照过期时间保留 2、按照存储的消息大小保留 Kafka Broker默认的消息保留策略是：要么保留一定时间，要么保留到消息达到一定大小的字节数。...当消息达到设置的条件上限时，旧消息就会过期并被删除，所以，在任何时刻，可用消息的总量都不会超过配置参数所指定的大小。 topic可以配置自己的保留策略，可以将消息保留到不再使用他们为止。...默认情况下，每个片段包含1G或者一周的数据，以较小的那个为准。在broker往leader分区写入消息时，如果达到片段上限，就关闭当前文件，并打开一个新文件。当前正在写入数据的片段叫活跃片段。...当所有片段都被写满时，会清除下一个分区片段的数据，如果配置的是7个片段，每天打开一个新片段，就会删除一个最老的片段，循环使用所有片段。...kafka 同时设置了 7 天和 10G 清除数据，到第五天的时候消息达到了 10G，这个时候 kafka 将如何处理？
B+树的结构每个非叶子节点是数据索引，叶子节点是数据或者数据的指针。B+树叶子节点之间的连接可以实现高效的范围查询，例如innoDB存储引擎默认就是B+树结构....比如修改B+树中某个叶子节点的数据，基本分为两步，第一是查找叶子节点数据，第二是原地更新这个值。...LSM树则是把10个离散的节点新值顺序写入到磁盘的新位置，所以进行了一次的顺序写，因此LSM树的写性能显著优于B+树。...LSM树每次更新或者插入，数据都写入到磁盘的新位置，写操作完成，这样不仅造成磁盘的空间冗余，也会降低性能。...为了防止C0操作中内存掉电会引起数据丢失的问题，当收到数据写请求，此次写请求会记录WAL日志，然后再次写入到C0中，及时内存掉电也可以从WAL中恢复C0的数据。
以前用Mybatis插件的形式写了一个数据脱敏工具，但是发现有一定的局限性。很多时候我们从ORM查询到的数据有其它逻辑要处理，比如根据电话号查询用户信息，你脱敏了就没有办法来处理该逻辑了。...Jackson序列化中脱敏 改造过程其实就是把脱敏后置到JSON序列化过程中，这里我使用Jackson类库。...改造脱敏注解 然后就是改造@Sensitive，把上面自定义的JSON序列化和脱敏策略绑定到一起。...这里用到了Jackson的捆绑注解@JacksonAnnotationsInside，它的作用是将多个注解组合到一起；另外一个是序列化注解@JsonSerialize，它的作用是声明使用我上面自定义的序列化方法...这个以后在研究研究，好了今天的分享就到这里，我是：码农小胖哥 多多关注，获取更多有用的原创编程知识。
ERA5 是一套全面的再分析资料，从1979年(不久将追溯到1950年)到接近实时，它吸收了尽可能多的高空和近地面的观测数据。ERA5大气模型与一个陆地表面模型、一个波浪模型结合在一起。...由于这个原因，目前发布的回溯扩展是初步的，直到新的更新版本的 ERA5（1950年） 到接近实时的版本发布。...ERA5-Land 是一个陆地表面数据集，从1981年(很快将追溯到1950年)到现在(2个月的时间)，以较高的分辨率(9公里)制作，并由ERA5大气参数和流逝率校正来强制执行，但没有额外的数据同化。...完整的数据集保存在ECMWF的MARS中，但数据集的一个子集（ERA5-Land的所有数据集）已经被插值到常规的经纬度网格中，并放在CDS磁盘上。...从CDS磁盘上获取数据的速度比从MARS上获取数据的速度要快，所以如果可能的话，最好从CDS磁盘上检索数据。详情请见气候数据存储（CDS）文件。
以前用Mybatis插件的形式写了一个数据脱敏工具，但是发现有一定的局限性。很多时候我们从ORM查询到的数据有其它逻辑要处理，比如根据电话号查询用户信息，你脱敏了就没有办法来处理该逻辑了。...Jackson序列化中脱敏 改造过程其实就是把脱敏后置到JSON序列化过程中，这里我使用Jackson类库。...改造脱敏注解 然后就是改造@Sensitive，把上面自定义的JSON序列化和脱敏策略绑定到一起。...这里用到了Jackson的捆绑注解@JacksonAnnotationsInside，它的作用是将多个注解组合到一起；另外一个是序列化注解@JsonSerialize，它的作用是声明使用我上面自定义的序列化方法...这个以后在研究研究，好了今天的分享就到这里
近期面试的时候，考官出了一道题，当时没有做出来。第二天灵光乍现吧，写出来了，特此记录一下。...有一张表t,三个字段,自增id,name,update_time,删除name重复的行，保留update_time最大的那一条，只保留一条 DELETE FROM t WHERE t...`name` HAVING count(1) > 1 ) 说明：如果是随便删除，保留一行，那大家应该都会，这里就是可能会出现update_time重复的情况，所以需要update_time
初印象 library(nCov2019) x <- get_nCov2019() 加载包之后，用一条语句，拿到当前最新的数据，每天都可以跑一下，拿到最新的数据。...打印一下你拿到的数据，它会显示中国确诊的人数，以及这个数据的更新时间： > x China (total confirmed cases): 14489 last update: 2020-02-02...19:22:51 更新时间很重要，因为数字是不断在更新，比如你使用当前的数据来画图，你想在图上加个时间注释，为了让这事变得更容易，nCov2019包提供了time方法，返回数据更新时间： > time...(x) [1] "2020-02-02 19:22:51" 数据源来自于腾讯，如果你想在线访问，使用open(x)，它会打开浏览器，直接到达页面： 各省数据 只需要用x[]，就能拿到全国的数据，不带下标...由于使用下标被我设计为访问各地的数据，那么要访问中国每日的统计数据，就得用别的方法，于是我定义了summary，你只要一summary就出来： > summary(x) date confirm
使用频率最高的SQL语句应该就是select语句了，它的用途就是从一个或多个表中检索信息，使用select检索表数据必须给出至少两条信息：想选择什么，以及从什么地方选择 一、检索数据 1、检索单个列 select...column from table； 该SQL语句的检索结果将返回表中的所有行，数据没有过滤（过滤将得出结果集的一个子集），也没有排序（如没有明确排序查询结果，则返回数据的顺序没有特殊意义，只要返回相同数目的行...； 在检索多个列时，要在列名之间加上逗号（，），最后一个列名不用加 SQL语句一般返回原始的、无格式的数据，数据的格式只是一个表示问题，而不是检索问题；因此表示方式一般在显示该数据的应用程序中规定，一般很少使用实际检索出的原始数据...（没有应用程序提供的格式） 3、检索所有列 select * from table； 给定通配符*，则检索数据时返回表中所有列 一般除非确实需要检索表中的每个列，否则最好别使用*通配符；虽然使用*可能自己比较省事...1告诉MySQL只返回一行的数据 三、过滤数据 数据库包含大量的数据，很少需要检索表中所有航，通常会根据特定操作或报告需要提取表数据的子集； 只检索所需数据需要指定搜索条件（search criteria
GPT中一个常见的任务是数据检索。...一个动作可能会：使用关键字搜索访问API检索数据使用结构化查询访问关系数据库检索记录使用语义搜索访问向量数据库检索文本片段我们将在本指南中探讨与各种检索集成相关的特定考虑事项。...身份验证方案例如，Google Drive使用OAuth对用户进行身份验证，并确保仅其可用文件可供检索。OpenAPI规范一些提供商将提供一个OpenAPI规范文档，您可以直接导入到您的动作中。...使用向量数据库进行数据检索如果您希望为您的GPT配备最相关的搜索结果，您可能需要考虑将您的GPT与支持语义搜索的向量数据库集成，就像上面描述的那样。...向量数据库的中间件如上所述，向量数据库的中间件通常需要执行两个任务：通过REST API公开访问向量数据库将纯文本查询字符串转换为向量嵌入目标是让您的GPT提交一个相关的查询到向量数据库以触发语义搜索，
软件系统的数据检索设计 随着业务量加大，数据检索量也会日益增多，为了减轻数据库压力，本系统采用ElasticSearch来实现数据检索功能。 ...简单来说，Elasticsearch 是一个实时的分布式存储、搜索、分析的引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据，本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别(大数据时代)的数据，ElasticSearch...的检索流程如下： 数据检索流程图 1) 执行refresh操作将mem buffer中的数据写入到新的segment并写入os cache，然后打开本segment以供search使用，最后再次清空...3) filesystem cache(os cache)中缓存的所有的index segment文件被fsync强制刷到磁盘os disk，当index segment被fsync强制刷到磁盘上以后，...translog被清空和删除，创建一个新的translog。
从搬运 DTO 到 CRUD 在如今的开发模式下，服务端程序员离原始数据越来越远，和农夫山泉一样，他们不生产数据，他们只是 DTO 的搬运工。...数据检索的玄铁剑——索引 在现实生活中，如果你想使用新华字典查询一个字，在没有背下来具体页码的情况下，第一步多半是打开目录，根据拼音首字母快速的锁定目标数据所在的位置范围。...-3 本质上，索引是一种用于提高数据检索效率的技术，它可以是一种复杂的数据结构（Hash，B Tree……），也可以就是一个简单的下标。...其中 front-n 属性的查询意思是，属性组合中的前 1 到前 n 个属性组成的子组合的查找。例如属性组合是 A-B-C，那么树索引可以支持 A、A-B、A-B-C 三个属性组合的查找。...最后 在这篇文章中，我们聊了聊索引的相关知识，作为数据检索的玄铁剑，我们虽然没有聚焦于某些具体的索引，但是以上帝视角重新审视了索引的微观存在与宏观运用。
在本文中，我们深入探讨了自然语言处理中的智能问答系统，从其发展历程、主要类型到不同的技术实现。文章详细解析了从基于检索、对话到基于生成的问答系统，展示了其工作原理和具体实现。...基于检索的问答系统： 从大量文本数据中检索与问题相关的片段。 依赖高效的信息检索技术。 能够处理开放领域的问题，但答案的准确性可能受限于数据源的质量。...与基于知识库的问答系统不同，基于检索的系统不依赖于结构化数据，而是依赖于大量的文本数据。 定义：基于检索的问答系统使用语义搜索技术，对用户的问题和数据集中的问题进行比较，从而找到最匹配的答案。...从简单的基于检索的问答系统，到能与用户进行复杂多轮对话的对话系统，再到具备生成全新答案能力的生成式问答系统，我们目睹了问答技术的迅猛发展和应用广泛性。...但我们也需要意识到，无论技术如何进步，真正的挑战并非仅仅在于如何构建一个更高效或更准确的问答系统。
一、背景 概述： 对于我们的生产数据库，都需要定时做备份，以免数据丢失。比如每日备份，同时也需要将以前的进行清理。此处我展示的是只保留最新的 31 天数据。...二、备份命令使用 mysqldump 命令是 mysql 可以直接用来进行数据库备份的命令。...（只保留最新的 31 天数据）：#!...，只保留number数量的备份 rm $delfile #写删除文件日志 echo "delete $delfile" >> $backup_dir/log.txt fi 给脚本赋值执行权限...chmod u+x mysql_blog_backup.sh 此时可以直接执行该 sh 脚本来验证执行情况 四、定时任务 linux 自带的 corntab 命令，精确到分。
Elasticsearch向量检索的演进与变革：从基础到应用 1.引言 向量检索已经成为现代搜索和推荐系统的核心组件。...从最初的插件和基本运算，到后来的官方支持和集成，这一阶段为 Elasticsearch 在向量检索方面的进一步创新和优化奠定了坚实的基础。...图片 5.深度学习集成与未来展望 大模型时代，向量检索和多模态搜索成为 “兵家” 必争之地。 多模态检索是一种综合各种数据模态（如文本、图像、音频、视频等）的检索技术。...图片 图片来自：Elasticsearch 官方文档 相信你到这里，应该理解了向量检索和多模态。没有向量化的这个过程，多模态检索无从谈起。...第二步：向量表示与转换：通过深度学习模型，可以将非结构化数据如图像和声音转换为向量表示，从而进行有效的检索。
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