我们用云开发的云数据库存数据，难免会遇到数据过多，或者一些过时数据要删除的需求。之前云开发删除数据库只能一条条的删除。要想批量删除很麻烦，近期云开发推出了批量删除数据的方法。...甚至可以稍微改造下实现数据库里某个集合（表）里所有数据的删除操作。 老规矩，先看效果图 如删除工资表中2019年9月份的工资 [ ] 可以看到我们成功删除7条数据。...删除所有的工资数据 [ ] 可以看到我们把工资表里768条数据，全部删除了。...所以我们批量删除数据库里的数据，必须是通过云函数来实现批量。...这样我们就可以实现小程序数据库里数据的批量删除操作了，官方其实也有为我们提供批量更新的操作，感兴趣的同学去官方文档看下就可以了。
看了一下云开发数据库没有提供锁的接口（当然数据库自己写操作的时候肯定实现了自己的锁）。 那很自然的就想到了，用inc操作维护记录的版本号，加乐观锁来避免误写。...还是得考虑下怎么利用数据库自己的锁机制来避免覆盖。...一个解决办法是把数据放到数组里面，更新数据的时候用push或者unshift来插入数据，这样即使并发写也不会相互写覆盖，但是如果是相同的数据重复写入的话可能数组里面出现重复元素的问题，可能需要处理额外的去重逻辑...如果想要自动去重，也可以用哈希对象来管理要写入的数据（数据写到key，value如果没有特别需要可以写true或者1之类的简单类型。）...，会得到{updated:0}的结果，并不会影响已经写入的数据。
切记，这两个cover是字段。 rf_addon_golf_article是表。 后面的替换掉前面的！
python如何转移数据库里的数据 1、常见数据库 （1）Scikit-learn：需要复盖特征工程、模型训练和模型测试所有功能的程序库，Scikit-learn是最好的选择。...除了文本处理功能之外，它还包括聚类、分词、词干提取、标记、分析等大量数据集和其他关于词法的资源。...2、转移数据 基于Python2.7的版本环境，Python实现了数据库的跨服务器迁移，每次提交查询都要5000条，代码中每个查询提交的数量可以自己改变。...[0]) result = cur.fetchall() create_sql = result[0][1] # 查询需要迁移的数据库表的数据条数... if __name__ == '__main__': conn_mysql = ConnectMysql() conn_mysql.getTable() 以上就是python转移数据库里数据的方法
存储图片到数据库里一般有两种方式 将图片保存的路径存储到数据库（文件存放在服务器的路径或者ftp服务器的路径） 将图片以二进制数据流的形式直接写入数据库字段中（base64的形式），base64 图片在数据库的存储用途一般为...总结：三种东西永远不要放到数据库里，图片，文件，二进制数据。...原因 对数据库的读/写的速度永远都赶不上文件系统处理的速度 数据库备份变的巨大，越来越耗时间 对文件的访问需要穿越你的应用层和数据库层 把图片缩略图存到数据库里？...所以，这也是为什么php很适合做web开发了。解析页面速度快(解释型语言，不需要编译)。可以用java来与数据库打交道获取数据。...php不直接操作数据库，而是调用java提供的数据接口，获取数据，马上展示在页面中。这是利用了php的页面执行速度快的一个优势。 二、数据库中保存图片路径 一般是这样子的： 按照年月日生成路径。
id=26566学习到并改写 // 说明 : 查看数据库里阻塞和死锁情况 ************************************************************...@bl = bl from #tmp_lock_who where Id = @intCounter begin if @spid =0 select ‘引起数据库死锁的是
在数据库里内存使用比较高是正常的， 数据库会将磁盘中的数据缓存到内存里 ，这样在访问数据的时候如果可以直接在内存里操作数据就会很快。长期运行的数据库服务内存里会持续缓存热数据的。...这部分内存如果空闲不用就等于浪费，数据库会尽可能的占满这部分空间 ，所以一般运行一段时间的数据库内存都会占用比较高，并且占用会稳定到一个值 。...还有一部分是session的占用的 ， 即每个数据库连接会分配一部分内存 ，这部分内存占用可以通过show full processlist 命令查看每个链接的内存占用 930.png 关于mysql
昨天也不知道是怎么了，博客评论显示1万多条数据，我滴神呀，我瞬间以为我的博客火了，我也出名了，哈哈~~~emmmmm别做梦了，都是垃圾评论，刷出来的。...看到了把，全是垃圾评论，没谁了~~~ 没办法只能去求助了，然后尔今大神给出了批量删除的思路同时提供了参考代码，然后试着去操作，切忌，最网站有任何操作一定一定一定要先备份数据，因为这个是后悔药。...先看看尔今大神给的参考代码（毕竟每个数据库名是不一样的，不能是准确代码） DELETE FROM `数据库名_db`....`评论数据表名` WHERE `comm_ID` = 550 因为数据库备份了，所以简单的又查下百度，最终的代码如下（zblog可以直接拿去使用）： DELETE...你可能会说，为什么评论总数是16516成功删除的却只有16463，很简单的，当初看到评论的时候没想到有辣么多，所以手动删除了一些，这个倒是不要紧，只要你设置的ID值对，就没有什么问题，切忌操作前需要备份数据库
进程的通信： 匿名管道，命名管道，消息队列，内存共享，socketpair 请自行撸代码测试哦 进程的调度算法： 轮询，随机分发，计分板等策略或是搞个优先极或是队列，或是堆栈等基本的算法【自己去发挥哦...复用技术【事件多路分发器】或是多进程以及多线程，每来一个客户端就 fork 一个进程或是线程，那样的话上下文切换成本特别高，所以咱们先创建好一组进程【进程池】，等客户端连接上来的时候，通过某种算法【我们用的轮询...下面是 PHP 代码版本的实现 <?...php /** * Created by PhpStorm. * User: 1655664358@qq.com * Date: 2019/1/12 * Time: 16:18 */ $flag = 1...$process- pid.PHP_EOL; $file = $process- file; posix_mkfifo($file,0666); $fd = fopen($file,"w"); fwrite
本人在使用httpclient做接口测试的过程中，使用数据库管理用例，其中存的key-value的形式，由于接口的参数可能比较多，所以一个个用例写起来会比较麻烦，所以就想了一个比较简单的方法，通过uri...和textview直接向数据库中插入用例。...下面是封装好之后添加用例方法使用： // 下面是往数据库写入用例的方法 String url ="http://testapi.app.happyjuzi.com/common/menu"; String...} 网数据库里面插入数据的方法： // 添加测试用例 publicvoidaddCaseFromDate(String apiName, JSONObject jsonObject, String[]...，主要是兼容一下其他格式的数据，大同小异， 这里就不贴了。
我们都知道在 Oracle 数据库里是“读不阻塞写，写不阻塞读”，那么是否可以认为在正常情况下，select 操作是怎样都能执行，始终不会被 hang 住的呢？
一直在转来转去的” “你说他啊，他在从网卡轮询读取数据包呢！” “轮询？网络数据包不是网卡发中断通知吗，干嘛要去轮询呢？”，我不解的问到。...我若有所思的点了点头，“那现在就改成轮询了？不过这样好浪费时间哦” ?...保安吐了一个烟圈，继续说到：“倒也不是全都是轮询，现在把处理过程分成了两段，最开始的第一部分还是靠中断来通知的，这个时候需要关一下中断，不过通知后不会真正处理数据包，而是开启了一个软中断，所以关不了太久时间...第二部分在软中断中去轮询处理的，这个时候就不用关中断了。...把硬中断和轮询结合了一下，就不用每个数据包来都中断一次了，也不用关中断太长时间，还给这技术取了个名字叫NAPI” “保安大叔，你怎么什么都知道啊？”
文章目录 一、 介质访问控制 ( Multiple Access Control ) 二、 轮询协议 三、令牌传递协议 四、令牌传递协议 示例 一、 介质访问控制 ( Multiple Access Control...MAC 协议 : 用户根据随机意愿 发送信息 , 发送信息时 , 可以独占信道带宽 ; 网络负载重时 , 产生冲突开销 ; 网络负载轻时 , 共享信道效率高 , 单个站点可使用全部信道带宽 ; ③ 轮询访问...MAC 协议 : 既不产生冲突 , 又占用全部带宽 ; 轮询协议 令牌传递协议 ( 重点 ) 二、 轮询协议 ---- 轮询协议 : 主节点 轮流 邀请 从属节点是否发送数据 ; 优点 : 每一次只允许一台主机发送数据..., 不会产生冲突 ; 缺点 : 轮询开销 , 等待延迟 , 单点故障 ; 三、令牌传递协议 ---- 令牌传递协议 : ① 令牌帧 : 特殊格式的 MAC 控制帧 , 没有任何信息 ; ②...: 当主机 A 想要发送数据时 , 当令牌传递到 A 时 , 将令牌修改为 使用 状态 , 在 令牌帧后 , 加上数据 , 然后将 令牌 + 数据帧 发送出去 ; 该数据目的是要发送给 D
提示：关于数据库的安全事件警示，我曾经写过一本书《数据安全警示录》，第一版我开放了下载，在公众号回复：下载 可以找到链接。...然后有几个朋友问我：数据库里会不会出现这类大规模的影响事件？...但是朋友的问题让我想起了Oracle数据库中和补丁更新有关的一个故事。...难道是 Oracle 在数据库中埋下了一个时间触发器？ 当时这个问题没有答案，官方没有解释。我花了一点时间研究，第一个找到了这个问题的答案。...而在Oracle数据库中，SCN可以在互相链接的数据库中传播，只要SCN到达和时间有关的上限，则数据库将无法使用，这样的问题曾经大范围发生。
2、浮点型(float和double) 设一个字段定义为float(5,3)，如果插入一个数123.45678,实际数据库里存的是123.457，但总个数还以实际为准，即6位。...3、定点数 浮点型在数据库中存放的是近似值，而定点类型在数据库中存放的是精确值。..._BLOB存储的数据只能整体读出。 3._TEXT可以指定字符集，_BLO不用指定字符集。...6.日期时间类型 若定义一个字段为timestamp，这个字段里的时间数据会随其他字段修改的时候自动刷新，所以这个数据类型的字段可以存放这条记录最后被修改的时间。...数据类型的属性 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
本文主要介绍如何进行hue的数据的清理。...需要确保设置的keep-days内数据不超过3万。假如设置了keep-days为30天，数据仍有10万，那么就需要将keep-days 继续调小直到数据量保持在30,000以内。...3.总结 1.需要确保hue数据库相关表查询出来的数据不超过3万。...假如设置了脚本参数keep-days为30天，数据仍有10万，那么就需要将脚本参数keep-days 继续调小直到数据量保持在30,000以内。...2.根据集群的使用情况，可以设置一个定时任务来定期的进行历史数据的清理，保证hue服务性能稳定。
之前很羡慕MySQL 有这样的工具可以把数据库里的数据导成脚本，SQL Server 2005 的时候大牛Pinal Dave写了个Database Publishing Wizard，具体用法参考他写的文章...Server Management Studio 2008现在已经自带了这样的功能，下面我就来演示下如何使用： 1、打开SQL Server Management Studio 2008 ，连接到你的数据库服务器...，展开对象资源管理器到数据库节点 2、选择需要将数据导出到脚本的数据库，我这里选择的是AdventureWorks ，将包含所有的存储过程，表，视图，表里的数据等等。...3、右击选中的数据，按照以下路径选择生成脚本向导 ：AdventureWorks -〉任务 -〉生成脚本 ? 4、当点击生成脚本，弹出一个向导--生成数据库对象脚本： ?...5、下一步到达设置脚本编写选项，进入高级设置对话框，关键是要编写脚本的数据类型这里，默认是仅限架构，选择架构和数据或者是数据都可以吧数据导成脚本： ? 执行完就可以看到如下的结果了 ?
总结就是，暂时没有直接添加列的办法，只能先读入python，利用pandas写一个dataframe，加入新的列，再将整备好的dataframe写入数据库。...前提是二者之间的数据结构，长度形状一致。...plistndvi).reshape(len(plistndvi)*len(lyr)) ndvi2018=plistndvi[:len(lyr)*24*365] del plistndvi #ndvi加入数据库
如题：把远程的数据库对应表里的数据转移到本地数据数据库的对应表里 比如把192.168.188.160的DB的A表的数据转移到本地的DB的A表里 第一步：连接远程服务器前准备 exec sp_addlinkedsrvlogin...获取连接远程服务器的权限 exec sp_addlinkedserver 'LWServer', ' ', 'SQLOLEDB ', '192.168.188.160' --注册远程服务器 第二步：查询对应数据...select * from LWserver.erp_test.dbo.basis_ware_main 第三步：数据转移--这里把LWserver.erp_test.dbo.basis_ware_main...表里的数据转移到 本地数据库的basis_ware_main表里 insert into LWserver.erp_test.dbo.basis_ware_main Select * from basis_ware_main
如果说对于数据的一致性未能做好保障，那就可能会有 用户充值了100，同时又花掉了100，但是用户的余额还多了100的情况出现。正常情况下数据会是什么样子？...在实际的场景中，通常我们在执行数据更新前都会有一些业务逻辑。在实际业务逻辑处理前，我们可能就会从数据库中 读取 对应的数据，然后执行业务逻辑处理，等到处理完成后再将最终结果 更新 回数据库。如下图。...数据同时被多个线程操作 无论是高并发又或者说什么分布式，其实都是因为数据被多个线程操作引起了不一致的情况。我们同样以充值、支付两个场景为例子：当两个业务在查询的时候，都从数据库读到了 100 块钱。...考虑现在多是分布式部署，所以肯定优先考虑各个机器都能读取到的共同数据来对数据一致性保证。...此时如果有并发操作就会失败，也实现了我们对于数据更新时一致性的保护。总结涉及到数据并发修改的场景，要考虑数据的并发一致性。
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