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    Mybatid关联查询

    一、一对一关联  1.1、提出需求   根据班级id查询班级信息(带老师的信息) 1.2、创建和数据   创建一张教师表和班级,这里我们假设一个老师只负责教一个班,那么老师和班级之间的关系就是一种一对一的关系...  MyBatis中使用association标签来解决一对一的关联查询,association标签可用的属性如下: property:对象属性的名称 javaType:对象属性的类型 column:...所对应的外键字段名称 select:使用另一个查询封装的结果 二、一对多关联 2.1、提出需求   根据classId查询对应的班级信息,包括学生,老师 2.2、创建和数据   在上面的一对一关联查询演示中...Student [id=3, name=student_C]]] 41 System.out.println(clazz); 42 } 43 }  2.6、MyBatis一对多关联查询总结...  MyBatis中使用collection标签来解决一对多的关联查询,ofType属性指定集合中元素的对象类型。

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    flink维关联系列之Hbase维关联:LRU策略

    关联系列目录: 一、维服务与Flink异步IO 二、Mysql维关联:全量加载 三、Hbase维关联:LRU策略 四、Redis维关联:实时查询 五、kafka维关联:广播方式 六、自定义异步查询...在Flink中做维关联时,如果维的数据比较大,无法一次性全部加载到内存中,而在业务上也允许一定数据的延时,那么就可以使用LRU策略加载维数据。...但是如果一条维数据一直都被缓存命中,这条数据永远都不会被淘汰,这时维的数据已经发生改变,那么将会在很长时间或者永远都无法更新这条改变,所以需要设置缓存超时时间TTL,当缓存时间超过ttl,会强制性使其失效重新从外部加载进来...接下来介绍两种比较常见的LRU使用: LinkedHashMap LinkedHashMap是双向链表+hash的结构,普通的hash访问是没有顺序的,通过加上元素之间的指向关系保证元素之间的顺序,...可配置淘汰策略 非常适用于Flink维关联LRU策略,使用方式: cache = CacheBuilder.newBuilder() .maximumSize(1000

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    flink维关联系列之kafka维关联:广播方式

    关联系列目录: 一、维服务与Flink异步IO 二、Mysql维关联:全量加载 三、Hbase维关联:LRU策略 四、Redis维关联:实时查询 五、kafka维关联:广播方式 六、自定义异步查询...广播状态用于维关联 如果需求上存在要求低延时感知维数据的更新,而又担心实时查询对外部存储维数据的影响,那么就可以使用广播方式将维数据广播出去,既能满足实时性、又能满足不对外部存储产生影响,仍然以用户行为规则匹配为例...broadcastStateDesc).put(value.actionType,value) } }) env.execute() 以上就是简易版使用广播状态来实现维关联的实现...,由于将维数据存储在广播状态中,但是广播状态是非key的,而rocksdb类型statebackend只能存储keyed状态类型,所以广播维数据只能存储在内存中,因此在使用中需要注意维的大小以免撑爆内存

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    MyBatis 实现关联查询

    一、一对一关联  1.1、提出需求   根据班级id查询班级信息(带老师的信息) 1.2、创建和数据   创建一张教师表和班级,这里我们假设一个老师只负责教一个班,那么老师和班级之间的关系就是一种一对一的关系...  MyBatis中使用association标签来解决一对一的关联查询,association标签可用的属性如下: property:对象属性的名称 javaType:对象属性的类型 column:...所对应的外键字段名称 select:使用另一个查询封装的结果 二、一对多关联 2.1、提出需求   根据classId查询对应的班级信息,包括学生,老师 2.2、创建和数据   在上面的一对一关联查询演示中...Student [id=3, name=student_C]]] 41 System.out.println(clazz); 42 } 43 }  2.6、MyBatis一对多关联查询总结...  MyBatis中使用collection标签来解决一对多的关联查询,ofType属性指定集合中元素的对象类型。

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    flink维关联系列之Mysql维关联:全量加载

    关联系列目录: 一、维服务与Flink异步IO 二、Mysql维关联:全量加载 三、Hbase维关联:LRU策略 四、Redis维关联:实时查询 五、kafka维关联:广播方式 六、自定义异步查询...在维关联中定时全量加载是针对维数据量较少并且业务对维数据变化的敏感程度较低的情况下可采取的一种策略,对于这种方案使用有几点需要注意: 全量加载有可能会比较耗时,所以必须是一个异步加载过程 内存维数据需要被流数据关联读取...,用户设备id,事件类型(点击、浏览),发生时间,现在需要统计每个广告主在每一个时间段内的点击、浏览数量,流量数据中只有广告位id, 广告位id与广告主id对应的关系在mysql 中,这是一个典型的流关联过程...接下来看维关联的实现代码: class SideFlatMapFunction extends RichFlatMapFunction[AdData, AdData] { private var...,给用户发出警告 维全量加载是在每个task里面执行,那么就会导致每个task里面都有一份全量的维数据,可采取优化方式是在维关联前根据关联字段做keyBy操作,那么就会根据关联字段hash然后对并行度取余得到相同的值就会被分配到同一个

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    Django基础篇-关联对象

    关联对象 多表查询 学生的学院 —— 正向查 学院的学生 —— 反向查 ①关联对象 可以在项目目录下通过 python manage.py shell 进入到当前目录下的 python 的 idle...添加的已经存在数据库的数据 添加指定的模型对象到关联的对象集中。...从关联的对象集中删除指定的模型对象。(多对多) 删除的是关系中的数据 clear() 从关联的对象集中删除所有的对象。...在关联的任何一端,都不需要再调用 save() 方法。 直接赋值 ②多表查询 Django 提供一种强大而又直观的方式来“处理”查询中的关联关系,它在后台自动帮你处理 JOIN。...若要跨越关联关系,只需使用关联的模型字段的名称,并使用双下划线分隔,直至你想要的字段: 这种跨越可以是任意的深度。 它还可以反向工作。若要引用一个“反向”的关系,只需要使用该模型的小写的名称。

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    SQLAlchemy 数据关联

    对于使用 SQLAlchemy 建立数据之间的关系前面的文章 SQLAlchemy 定义关系 已经进行了介绍,今天主要看单个数据之内的关联。...数据内的一对多关系 数据关联的一对多关系,典型的就是父亲和子女的关系。我们通过在中引用父亲的 id 来实现,然后通过反向链接来获取子女的信息。...数据内自关联多对多关系的实例那就更多了,比如完整的关注者和被关注者的关系、python 中父类与子类的关系等等。...在 SQLAlchemy 中多对多的关系需要借助于关系来实现,自关联多对多的关系也同样需要关联,只是关联关联的是同一个数据。...,需要通过 relationship 来建立关系,在两个数据的多对多关系中,只需要指定 secondary 参数为关系即可,但是在自关联关系中的 followerid 和 follwedid 指向的是同一个数据

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    SpringBoot JPA 关联查询

    今天给大家介绍一下如何利用JPA实现关联查询。 今天给大家举一个一对多的关联查询,并且是使用JPA原生的findBy语句实现的。...例子中总共有两个实体类,一个是Floor(商品楼层类),另一个是FloorContent(商品楼层内容)。...如果查询的是本张中的内容,例如查询本张中的name字段就可以这么写:findByName()。 如果查询的是楼层中的name字段就可以这么写:findByFloor_Name()。...从上面的案例就可以看出可以在findBy后面添加要关联的实体类,然后在实体类后面写上“_”,"_"符号后面是添加关联的字段而不是本身的字段,这点要记住。...如何还想关联更多的可以在后面添加:And+名字+“_”+中要查询的字段。或者只是想关联本身的查询字段可以在后面添加:And+查询的字段。 千万不要写错了,写错的话运行都运行不起来的。

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    ShardingSphere水平分片、多表关联、绑定、广播

    2.4、行表达式 2.5、分片算法配置 2.6、分布式序列算法 3、多表关联 3.1、创建关联 3.2、创建实体类 3.3、创建Mapper 3.4、配置关联 3.5、测试插入数据 4、绑定 4.1...,避免跨库关联,因此这两张我们使用相同的分片策略。...多表关联查询会出现笛卡尔积关联。 如果配置绑定:测试的结果为4个SQL。 多表关联查询不会出现笛卡尔积关联关联查询效率将大大提升。 绑定:指分片规则一致的一组分片。...使用绑定进行多表关联查询时,必须使用分片键进行关联,否则会出现笛卡尔积关联或跨库关联,从而影响查询效率。...5、广播 4.1、什么是广播 指所有的分片数据源中都存在的结构及其数据在每个数据库中均完全一致。 适用于数据量不大且需要与海量数据的进行关联查询的场景,例如:字典

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    数据库分区关联

    数据库分区 场景: 现实业务中有两个关系比较紧密,而且数据量比较大的时候,需要对两个都进行分区,并能很好的发挥分作用 创建分区数据库 注意: 数据库最好是在创建的时候就进行分区,不能对已经创建的普通...(堆)再进行分区变为分区,否则转换起来比较麻烦。...,必须把两个的分区字段使用上,才能达到最好效果,如果只使用一个的分区字段,那么有一个会使用分区优势,如下: SELECT * FROM OCS_COLLECT_PEOPLE P,OCS_COLLECT_PEOPLE_PROP...场景: 现实业务中有两个关系比较紧密,而且数据量比较大的时候,需要对两个都进行分区,并能很好的发挥分作用 创建分区数据库 注意: 数据库最好是在创建的时候就进行分区,不能对已经创建的普通...(堆)再进行分区变为分区,否则转换起来比较麻烦。

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    hudi流式regular inner join关联写入宽实践

    基本环境 mysql 5.7 hadoop 3.2.2 flink 1.14.4 hudi 0.11.0 flink-cdc-mysql 2.2 操作步骤 使用flink cdc将mysql中两个的数据同步到...hudi 增量读取hudi,增量关联两个中的数据 将关联后的数据写入宽中 具体实施 mysql中建 create database hudi_test; use hudi_test; create...into hudi.huditest.product_hudi select * from product_mysql; flink界面如图所示 202206161737762.png 两个hudi关联...insert into orders values(2, 13); 202206161737814.png 这种情况下会等待product流到来并关联再往下游输出,此时再往product写数据...,再次往product流插入id为3的数据 insert into product values(3, "screen"); 再次查询数据 202206161739857.png 可见乱序数据可正常关联

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