索引的本质：通过不断地缩⼩想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是⽤同⼀种查找⽅式来锁定数据。磁盘中数据的存取
今天继续来讲面试，已经出了将近十个美团java一面真题系列文章了，今天来讲一讲mysql死锁发生的原因和解决，相信大多数小伙伴对mysql不陌生甚至经常在使用。但是可能对mysql锁这方面还不太熟悉，但是经常面试的时候却经常会被问到，我们根据面经来进行补短板，查漏补缺。下面开始今天的干货内容吧，走起
CPU 缓存、浏览器缓存、CDN 缓存、DNS 缓存、内存缓存、 Redis 缓存等，它们都是将数据缓存在离使用者更近的地方，或者读取速度更快的存储介质中，通过空间换时间的方式实现性能优化的。
2，统计行数时，如果不加where，它可以直接取到结果，因为它可以利用存储引擎的特性直接获得这个值，比如count(*)
用命令查询系统是32位还是64位 getconf LONG_BIT or getconf WORD_BIT 例如： [root@sy02 /]# getconf LONG_BIT 64 file command 例如： [root@sy02 /]# file /bin/ls /bin/ls: ELF 64-bit LSB executable, AMD x86-64, version 1 (SYSV), for GNU/Linux 2.4.0, dynamically linked (uses share
这边值得一提的是在中国的时区偏移是8小时，本次示例转的时间戳是秒级别，得到的值是一个long值；知识追寻者这边是当前时间，故读者得到的结果与知识追寻者得到的结果不一致；读者可以使用站长工具进行测试校验
Select UNIX_TIMESTAMP(‘2006-11-04 12:23:00’);
DBCP连接池配置参数说明。 bean id=”dataSource” cla… 转自链接:fairyhawk
OpenTSDB(Open time series data base)，开发时间序列数据库。DB这个词很有误导性，其实并不是一个db，单独一个OpenTSDB无法存储任何数据，它只是一层数据读写的服务，更准确的说它只是建立在Hbase上的一层数据读写服务。行业内各种db都很多了，为什么还会出现它？它到底有什么好？它做了什么？别着急，我们来一一分析下。 其实OpenTSDB不是一个通用的数据存储服务，看名字就知道，它主要针对于时序数据。什么是时序数据，股票的变化趋势、温度的变化趋势、系统某个指标的变化趋势……其实都是时序数据，就是每个时间点上纪录一条数据。 关于数据的存储，我们最熟悉的就是mysql了，但是想想看，每5分钟存储一个点，一天288个点，一年就10万+，这还是单个维度，往往在实际应用中维度会非常多，比如股票交易所，成千上万支股票，每天所有股票数据就可能超过百万条，如果还得支持历史数据查询，mysql是远远扛不住的，必然要考虑分布式存储，最好的选择就是Hbase了，事实上业内基本上也是这么做的。（我对其他分布式存储不了解，就不对比了）。 了解Hbase的人都知道，它可以通过加机器的水平扩展迅速增加读写能力，非常适合存储海量的数据，但是它并不是关系数据库，无法进行类似mysql那种select、join等操作。 取而代之的只有非常简单的Get和Scan两种数据查询方式。这里不讨论Hbase的相关细节，总之，你可以通过Get获取到hbase里的一行数据，通过Scan来查询其中RowKey在某个范围里的一批数据。如此简单的查询方式虽然让hbase变得简单易用， 但也限制了它的使用场景。针对时序数据，只有get和scan远远满足不了你的需求。 这个时候OpenTSDB就应运而生。 首先它做了数据存储的优化，可以大幅度提升数据查询的效率和减少存储空间的使用。其次它基于hbase做了常用时序数据查询的API，比如数据的聚合、过滤等。另外它也针对数据热度倾斜做了优化。接下来挨个说下它分别是怎么做的。
一、安装（python 版本建议 3.7 以上） pip install --upgrade prestool 二、常用工具 from prestool.Tool import Tool tool = Tool() 随机数据 tool.random_name() # 随机姓名 tool.random_phone() # 随机手机号 tool.random_ssn() # 随机身份证 tool.random_string(16) # 随机位数的字符串 tool.random_number(8
参考 https://blog.csdn.net/duan196_118/article/details/111597682 https://blog.csdn.net/qq_24754061/article/details/95500209 https://xijia.blog.csdn.net/article/details/106007147
每次放长假的在家里的时候，总想找点简单的例子来看看实现原理，这次我们来看看 Go 语言雪花算法。
在我们开发视频平台智能分析功能的过程中，系统的时间因素也是需要注意的。在很多实际业务中，需要大量处理视频或者分析结果的时间日期时区数据。我们多用golang来进行编译和开发，因此本文分享一下我们使用go中需要的各种日期和时间的转换。
概述 分布式系统中，有一些需要使用全局唯一ID的场景，这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID，但是UUID有一些缺点，首先他相对比较长，另外UUID一般是无序的。有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID，并且希望ID能够按照时间有序生成。而twitter的snowflake解决了这种需求，最初Twitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra，因为Cassandra没有顺序ID生成机制，所以开发了这样一套全局唯一ID生成服务。 该项目地址为：https://github.com/twitter/snowflake是用Scala实现的。 python版详见开源项目https://github.com/erans/pysnowflake。
本文目前提供：LocalDateTime获取时间戳（毫秒/秒）、LocalDateTime与String互转、Date与LocalDateTime互转
语法: from_unixtime(bigint unixtime[, stringformat])
Python中的时间包 detetime 日期与时间的结合体 -date and time 获取当前时间 获取时间间隔 将时间对象转换成时间字符串 将字符串转成时间类型 detetime包的常用功能 获取当前时间 导入包与模块 from datetime import datetime import datetime 使用方法 datetime.now() datetime.datetime.now() (today) 返回当前年月日时分秒毫秒的datetime对象 获取时间间隔 导入包 from
__author__ = '授客' import time from datetime import date from datetime import timedelta from datetime import datetime #####date##### # 获取当前本地日期（date对象） # 方法1 today = date.fromtimestamp(time.time()) print('方法1：当前本地日期(date对象)\n类型：', type(today), 'value：', today) # 方法2 today = date.today() print('方法2：当前本地日期(date对象)\n类型：', type(today), 'value：', today) # 获取本地当前日期（字符串，即转date对象为对应字符串） today_str = today.strftime('%Y-%m-%d') print('当前本地日期(字符串)\n类型：', type(today_str), 'value：', today_str) today_str = today.ctime() print('当前本地日期(字符串)\n类型：', 'value：',today_str) # 转换本地当前日期为时间戳(秒) second_for_today = int(time.mktime(today.timetuple())) print('当前本地日期对应的时间戳(秒)：', second_for_today) # 转换本地当前日期为时间戳(毫秒) millisecond_for_today = int(time.mktime(today.timetuple())*1000) print('当前本地日期对应的时间戳(毫秒)：', millisecond_for_today) # 获取本地昨日日期 yesterday = today - timedelta(days=1) print('昨日本地日期(date对象)\n类型：', type(yesterday), 'value：', yesterday) # 获取本地当前日期对应的星期 weekday = today.weekday() print('当前本地日期对应的星期：', weekday) #0~6 ->周一到周日 # 时间戳(秒)转换为date对象 mydate = date.fromtimestamp(1512144000) print('时间戳(秒)转换为date对象：', type(mydate), mydate) print('\n\n') #####datetime##### # 获取本地当前日期时间(datetime对象) # 方法1： date_time = datetime.today() print('方法1：当前本地日期时间(datetime对象)\n类型：', type(date_time), 'value：', date_time) # 方法2： date_time = datetime.now() print('方法2：当前本地日期时间(datetime对象)\n类型：', type(date_time), 'value：', date_time) # 获取本地当前日期时间（字符串，即转datetime对象为对应字符串） date_time_str = date_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') print('当前本地日期时间(字符串)类型：', 'value：', date_time_str) # 获取本地昨日当前时间（datetime对象） yesterday_date_time = date_time - timedelta(days=1) print('方法2：昨日本地当前时间(datetime对象)\n类型：', type(yesterday_date_time), 'value：', yesterday_date_time) # 转换本地当前日期时间为时间戳(秒) millisecond_for_date_time = int(time.mktime(date_time.timetuple())) print('当前本地日期时间对应的时间戳(秒)：', millisecond_for_date_time) # 获取本地日期对应的星期 weekday = date_time.weekday() print('当前本地日期时间对应的星期：', weekday) #0~
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 来源：toutiao.com/i6815906868183958027 一、FastJson为何 二、真的很快吗？ 三、FastJson并没有那么流行 四、弃坑fastjson ---- 一、FastJson为何 首先抄录一段来自官网的介绍：FastJson是阿里巴巴的开源JSON解析库，它可以解析JSON格式的字符串，支持将Java Bean序列化为JSON字符串，也可以从JSON字符串反序列化到JavaBean。 Fa
通过执行结果可以看到用SimpleDateFormat对含有微秒值的时间格式在字符串转Date时除了会出现精度丢失的情况，部分时间还会出现转换错误的情况，而用DateTimeFormatter对含有微妙值的时间格式字符串转LocalDateTime则一切正常。 但是一般业务不会用到时间格式的毫秒或者说微秒值，如果真的用到的话建议用LocalDateTime存储，Mysql需要用datetime(6)这样就可以保存微秒值的时间，如图
11、基本数据类型作为参数和返回值：传递真正数据。 相当于方法A把数据复制了一份传递给方法B，方法A和B各操作各自的数据
Object类：所有类的父类，其常用的方法如： toString方法，默认获得对象的地址值。一般重写后，可以根据开发需求自行使用其它用途，如输出对象属性（可通过idea的快捷键自动生成重写） equals方法，默认比较对象是否相等。一般重写后，能够比较对象的属性值。重写需要对对象进行向下强转（增加instanceof判断），符合多态中调用规则。可以通过idea自动生成重写的部分（含反射技术）。 equals可以通过一些判断防止空指针异常
return sprintf("%.3f ms",($s1+$m1-$s0-$m0)*1000);
每当我们遇到数据库查询耗时过长，总会第一时间想到，在经常使用的条件上添加索引。我们知道索引会帮我们更快地查询到想要的数据，但是我们真的清楚究竟什么是索引，为什么索引能帮我们将查询时间缩短十倍百倍甚至更多吗？接下来请大家根据下文，一起深入索引的世界吧。
MySQL Enterprise Monitor是MySQL官方提供的一款监控和管理MySQL数据库的工具。 其功能之一包括MySQL Query Analyzer工具，通过MySQL Query Analyzer可以帮助用户识别慢查询和瓶颈，监视在MySQL服务器上执行的SQL语句，并显示每个查询的详细信息、执行次数和执行时间等有关性能的详细信息。
1 DAO模式 DAO（Data Access Object）模式就是写一个类，把访问数据库的代码封装起来。DAO在数据库与业务逻辑（Service）之间。 l 实体域，即操作的对象，例如我们操作的表是user表，那么就需要先写一个User类； l DAO模式需要先提供一个DAO接口； l 然后再提供一个DAO接口的实现类； l 再编写一个DAO工厂，Service通过工厂来获取DAO实现。 2 代码 User.java publicclass User { private String uid; priv
这时传入的是一个毫秒，但是很多小伙伴问，为什么是 5*1000 表示 5秒，他不知道我使用的是毫秒。
在前两篇文章中，我们从多个角度，由浅入深，对比了pandas和SQL在数据处理方面常见的一些操作。
1970年01月01日00时00分00秒的来历：UNIX系统认为1970年1月1日0点是时间纪元，所以我们常说的UNIX时间戳是以1970年1月1日0点为计时起点时间的。
Unix时间戳（英文为Unix epoch, Unix time, POSIX time 或 Unix timestamp），是从1970年1月1日（UTC/GMT的午夜）开始到现在所经过的秒数（格林威治时间1970年01月01日00时00分00秒、北京时间1970年01月01日08时00分00秒)，不考虑闰秒。
雪花算法是 twitter 开源的分布式 id 生成算法，采用 Scala 语言实现，是把一个 64 位的 long 型的 id，1 个 bit 是不用的，用其中的 41 bit 作为毫秒数，用 10 bit 作为工作机器 id，12 bit 作为序列号。雪花算法SnowFlake生成唯一ID
知识点涵盖：代码自动生成、主键自增（雪花算法）、分页、自动填充字段、LocalDateTime 序列化配置、druid数据源配置、SQL监控页面、逻辑删除、事务管理、多环境配置等等。 1、 可以无缝内嵌进项目，也可以保存下来，方便下次使用。 2、代码中带有很多注解，为方便对MybatisPlus了解不深的同学，也能够快速看懂。👨💻or🛌 3、不行的话一步一步复制，也是可以运行起来的，慢慢看更好。 地点:湖南邵阳 作者:喜 SpringBoot集成MybatisPlus 涵盖了目前
在《HikariCP源码分析之初始化分析一》中，我们解析了 HikariCP 的两种初始化方式，其中提到了使用HikariConfig的方式：
redis(Remote Dictionary Server 远程数据服务) 是一个高性能的key-value数据库。
第十六天 常用API-Date&DateFormat&Calender&System&Math&基本类型包装类&简单正则表达式【悟空教程】
我做过操作系统，完成过tcpip协议栈，同时也完成过一个具体而微的编译器，接下来就剩下数据库了。事实上数据库的难度系数要大于编译器，复杂度跟操作系统差不多，因此我一直感觉不好下手。随着一段时间的积累，我感觉似乎有了入手的方向，因此想试试看，看能不能也从0到1完成一个具有基本功能，能执行一部分sql语言的数据库系统。由于数据库系统的难度颇大，我也不确定能完成到哪一步，那么就脚踩香蕉皮，滑到哪算哪吧。
业务量小于500W或数据容量小于2G的时候单独一个mysql即可提供服务，再大点的时候就进行读写分离也可以应付过来。但当主从同步也扛不住的是就需要分表分库了，但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据，数据库的自增ID显然不能满足需求；特别一点的如订单、优惠券也都需要有唯一ID做标识。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。那么这个全局唯一ID就叫分布式ID。
继续查阅 Date 类的描述，发现 Date 拥有多个构造函数，只是部分已经过时，但是其中有未过时的
LeetCode第12题，难度中等。整数转罗马数字对应罗马数字转整数，这两题其实是有很大联系的。当然，我都没做好。
结果示意图 *A:案例演示 * 需求：算一下你来到这个世界多少天? * 分析： * 1、首先把出生日期和现在日期字符串放入变量中 * 2、创建日期格式对象 * 3、把日期字符串转换成日期对象
目录 一、日期转时间戳 1.不带时区 2.带时区 二、时间戳转日期 1.带时区时间戳转日期 2.带时区时间戳转日期时间 3.带时区时间戳转日期时间时分秒 4. 带时区时间戳转日期时间时分秒毫秒 ---- 一、日期转时间戳 SELECT EXTRACT(epoch FROM NOW()); 1.不带时区 SELECT EXTRACT(epoch FROM CAST('2022-10-11 11:21:00' AS TIMESTAMP)); 2.带时区 如果不加时区时间时间戳比实际实际戳多8个小时。
一般建表时候，创建时间用datetime，更新时间用timestamp。这是非常重要的。
MySQL8.0.18刚刚发布，它包含一个全新的功能EXPLAIN ANALYZE，用来分析和理解查询如何执行。
/********************************************** 时间戳转换(秒) **********************************************/ --普通时间转换为时间戳（秒） SELECT DATEDIFF(SS,'1970-1-1 00:00:00',GETUTCDATE()) --毫秒时间戳转普通时间（秒） SELECT DATEADD(SS,1447842393,'1970-1-1 08:00:00') /***********
上半年春招的时候，作为面试官，对于面试表现的不错的同学会要求其写一小段代码看看。题目很简单：
注：Python的timestamp是一个浮点数。如果有小数位，小数位表示毫秒数。
最近利用 MHA 做好 Mysql 读写分离后，时不时有用户反馈后台发布文章时，报程序“通用异常"，经问题排查，里面涉及应用JDBC连接池参数及Mysql参数调整问题。
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