分区表的存在为超大表的检索请求、日常管理提供了一种额外的选择途径。分区表使用得当，对数据库性能会有大幅提升。 分区表主要有以下几种优势： 大幅提升某些查询的性能。...针对检索来讲： 优化查询性能（范围查询） 拆分合适的分区表，对同样的查询来讲，扫描的记录数量要比非分区表少很多，性能远比非分区表来的高效。...使用分区表原生数据交换功能来交换数据，只花了 0.07 秒。...删除原始表涉及到的数据。 如果此时需要把换出去的数据重新换入原始表，则需要以上步骤反着再来一遍，增加运维难度并且操作低效。 分区表置换还有一个最大的优点，就是比非分区表记录的日志量要小的多。...> delete from t1 where id < 1000000; Query OK, 999999 rows affected (26.80 sec) 总结： MySQL 分区表在很多场景下使用非常高效
更多的Partition数量会产生更高的吞吐量 首先需要明白的一件事是，Partition是Kafka的最小并行单元。...默认情况下，broker仅使用单线程来从其他broker上复制数据，即两个broker间的所有partition复制是共享一个线程的。...这对于对时效性要求高的应用来说是不太能接受的。 这种情况在规模大的集群上是会得到缓解的。...更多的Partition数量可能需要客户端使用过多的内存 使用Java SDK时，生产者会按partition来缓存发送的消息，当消息累积到一定数量或者到达一定时间后，这此累积的消息将被移出缓存并被批量发送...为了避免这种情况，我们需要使用一个更新的memory size重新配置生产者。 同样的情况也出现在消费者上面。这个消费者针对每个partition来拉取消息。
IT部门在其业务迁移中缺乏适合的云计算技能。对于大多数人来说，迁移过程就是首先迁移那些比较容易迁移的现有应用程序和数据。然后，将其所有新的应用程序和数据集都迁到云端，这通常使用云原生软件架构方法。...从IP子网到存储服务和安全策略的一切都需要重新设计，以创建一个长期可用的云平台。不幸的是，企业管理层认为，那些最初构建并管理他们目前占据的云架构的云计算专业人员是构建未来云计算的合适资源。...而在很多情况下，这是一个错误的假设。 设计和构建早期云计算的云计算专业人员在其特定的云规范中没有接受必要的架构培训。这不是他们的错。当云计算最初获得爆发式发展时，可供选择的专业培训相对较少。...一方面，针对一般架构主题的供应商的中立培训可能是有益的，因为架构师可以在任何数量的云计算服务提供商数据中心中使用他们的技能。对于那些寻求跨越两个或更多云计算网络的多云架构的用户来说，这非常有用。...与许多IT领导者认为的不同，企业的云计算提供商不断对其所依赖的基础设施的体系结构进行更改。因此，IT人员必须进行适当的培训以跟上这些变化，这一点很重要。
选定 YashanDB 的适当数据库模型需要考虑多个因素，包括你的应用需求、数据特性、性能需求等。以下是一些建议，帮助你选择合适的数据库模型：1....根据你的数据是结构化、半结构化还是非结构化，选择合适的模型。3. 查询需求：- 考虑应用程序的查询需求。...需要频繁进行复杂查询时，关系型数据库可能更适合；如果主要进行简单的键值查询，键值型数据库更为合适。4. 数据一致性：- 根据你的应用对数据一致性的要求，选择支持适当一致性模型的数据库。...对性能要求较高的应用可能需要考虑内存数据库或高性能的 NoSQL 数据库。7. 学习曲线：- 评估团队对不同类型数据库的熟悉程度，选择一个团队能够快速上手的数据库模型，可以减少学习时间和上手难度。...通过综合考虑以上因素，你可以更好地选定 YashanDB 的适当数据库模型，以满足项目的需求和长期发展。
SUSE 工程师 Tina Müller 在上个月的年度 FOSDEM 演讲中透露了这一消息。 使用 YAMLScript，所有有效的 YAML 代码都是有效的 YAMLScript 代码。...此外，所有 YAMLScript 函数代码(因为它本身就使用 YAML 语法)都可以直接嵌入到 YAML 文件中，或者从其他文件加载。 新的可编程功能将包括"出色的插值特性"，例如合并、过滤和连接。...但其思想是，它将通过 Müller 的会议形式解决"人们想要使用 YAML 进行的大多数编程事物"，döt Net 说。...数据可以使用缩进来写作块集合: - Gene Clark - Roger McGuinn - David Crosby 然而，在这种简单的格式背后，隐藏着令人困惑的一系列选项和规则，关于数据如何进一步标记...而 Pulumi 已经围绕管理配置数据的能力(即使是 Kubernetes 的配置数据)构建了其核心价值主张，不是使用笨拙的 YAML 文件，而是使用编程代码本身。
尤其是微信聊天记录，耗费磁盘空间非常可观，一般来说，文件存储在当前用户的文档目录下面的。我简单使用命令看了看： # 一般来说，文件存储在当前用户的文档目录下面的： # WeChat Files/......然后删除大文件： 同样是使用find命令啦，查询大于100M的文件，可以看到 基本上都是学徒完成作业后发给我的单细胞图表复现代码 ： find ./ -type f -size +100M |xargs.exe...检查后，确实们有什么值得留恋的，因为代码我都每次备份整理了，没必要使用原始版本，就一起删除吧。...如果你确实觉得我的教程对你的科研课题有帮助，让你茅塞顿开，或者说你的课题大量使用我的技能，烦请日后在发表自己的成果的时候，加上一个简短的致谢，如下所示： We thank Dr.Jianming Zeng...十年后我环游世界各地的高校以及科研院所（当然包括中国大陆）的时候，如果有这样的情谊，我会优先见你。
编写可维护的代码规则第3篇。...在js开发中，调试错误是一个比较头疼的事，又不像java的debug那么方便，定位错误往往不是那么容易，除非对代码熟悉无比，但即使是自己写的代码，功能一复杂，时间一长，再想快速定位问题，至少我现在是比较头疼的...此时，如果有一个比较友好的错误提示，那解决问题的效率将大大提高。 所以是时候学会在合适的地方抛出错误提示了。...通常在抛出的错误提示字符串中，应尽量写清错误目标和原因。这样做，当实际调试时，能明确告诉开发者问题的定位。 那什么时候需要抛出错误呢？ 修复一个自认为较复杂的错误后，及时增加相应的自定义错误提示。...写代码时，思考不想要发生的程序时，针对这个不想要发生的事，抛出错误提示。
ES.2: Prefer suitable abstractions to direct use of language features ES.2: 适当的抽象好于直接使用语言功能 Reason...“适当的抽象”（例如库或类）比直接使用语言功能更接近应用概念，这会带来更短、更清晰的代码，很有可能被更好地测试。...低层次的差不多等价的代码会更长，更乱，更难保证正确性，而且很有可能更慢。...一旦增加了溢出检查，错误处理，代码会变得很乱，而且还存在需要记住销毁返回的指针和数组包含的C风格字符串的问题。 Enforcement（实施建议） Not easy. ???...寻找混乱的循环、嵌套循环、长函数、函数调用缺失、很少被使用的内置类型？还是确认圈复杂度？
通过使用适当的字段创建索引，可以加快查询速度、减少资源消耗，并为MongoDB应用程序提供更好的用户体验。 索引是MongoDB中用于加快查询速度的数据结构。...在MongoDB中，选择适当的字段创建索引是提高查询性能的关键。以下是一些指导原则： 根据查询频率选择字段：根据应用程序中经常进行的查询来选择字段创建索引。...使用背景索引创建：背景索引创建可以在创建索引的同时不影响对数据库的读写操作。这样可以避免在创建大型索引时对数据库性能造成的影响。...监控索引性能：通过监控索引的使用情况和性能指标，可以及时发现索引性能的瓶颈，并采取相应的优化措施。 注意索引的大小和内存消耗：索引的大小和内存消耗会影响查询的性能和数据库的可用内存。...应合理设计索引以减少内存占用，并定期监控索引的大小。 选择适当的字段创建索引是优化MongoDB查询性能的重要步骤。
如果你想重构、测试你所写的业务代码，少不了对代码进行适当的罗动，如果没有一个好的结构让你存放你所提取出来的代码是比较无奈的。...使用领域驱动太过于复杂，不使用又会面临着业务快速变化的困境，所以活动记录模式可以考虑试试。 3.活动记录模式的简单示例及要点 我们来看一个简单的示例，了解活动记录模式的开发及要点。...活动记录模式是使用与数据库中的表结构一直的方式使用类的，也就是说表中的列就是类的字段，当然也可以在处理业务逻辑时的辅助字段，尽量不包含多余的字段，这样可以有效保证干净的活动记录。...，活动记录模式还是相当不错的，简单快捷，对一些原子类型的字段处理使用常量就很不错。...这里需要强调的是活动记录模式是业务层和数据层共用的模式，当时这里我们所讲的是面向业务层的，也就是说你数据层可以使用任何方式来和活动记录模式整合，现在比较流行ORM了，如果你对性能有要求你可以使用手工处理
IllegalArgumentException: 传递非法或不适当参数的完美解决方法详解 摘要 在Java编程中，IllegalArgumentException 是一个常见的运行时异常，通常表示方法接收到一个非法或不适当的参数...引言 IllegalArgumentException 是Java中常见的异常之一，通常在方法接收到非法或不适当参数时抛出。它是 RuntimeException 的一个子类，不需要显式捕获。...; } // 继续其他逻辑 } 使用预置条件检查：在Google的Guava库中，提供了 Preconditions 类来简化参数校验。...使用自定义异常：在某些情况下，使用自定义异常代替 IllegalArgumentException 可以提供更具体的错误信息。...对于更具体的错误场景，如空指针或格式错误，可以使用 NullPointerException 或 NumberFormatException。
由于一个正误差可能会抵消掉另一个负的误差，因此预测模型可能会得到很低的 bias，而精度却很低。很明显，只使用 bias 不足以对预测精度进行评估。...接下来你会看到关于 RMSE 更有趣的特性。 RMSE 的预测实例 刚刚我们介绍了每个性能评估指标的定义（bias、MAPE、MAE、RMSE），但还不清楚它们使用在模型上的差异。...很明显，对于没有规律的序列，MAE 是一个比较差的性能评估指标。 结论 MAE 会忽略异常值，而 RMSE 会注意到异常值并得到没有偏差的预测。那么应该使用哪个指标呢？很遗憾，不存在确定的答案。...如果你是一名供应链领域的数据科学家，你应该多做试验：如果使用 MAE 作为性能评估指标会得到很大偏差，你可能需要使用 RMSE。如果数据集包含很多异常值，导致预测结果产生偏移，你可能需要用 MAE。...你也可以通过简单的除法，把原始时间序列分解到较小的时间范围上。这一方法可以帮助你更好地使用 MAE 作为评估指标，同时对峰值做平滑处理。
Redis的基础数据结构与使用 Redis系统介绍： Redis的基础介绍与安装使用步骤：https://www.jianshu.com/p/2a23257af57b Redis的基础数据结构与使用...string (字符串) 字符串 string 是 Redis 最简单的数据结构。...Redis 所有的数据结构都是以唯一的 key 字符串作为名称，然后通过这个唯一 key 值来获取相应的 value 数据。不同类型的数据结构的差异就在于 value 的结构不一样。...字符串结构使用非常广泛，一个常见的用途就是缓存用户信息。我们将用户信息结构体使用 JSON 序列化成字符串，然后将序列化后的字符串塞进 Redis 来缓存。同样，取用户信息会经过一次反序列化的过程。...实际上redis的存储的键值对使用的hashtable存储的，6是数组那一栏的值，而出现3个key则很有可能是因为hash碰撞了，以链表的形式，加到了同一个数组栏上。
1、vector：连续存储 （1）头文件，#include （2）创建vector对象，vector vec； （3）尾部插入元素，vec.push_back(a)； （4）使用下标访问元素...，cout<<vec[0]<<endl； （5）使用迭代访问元素 1 vector::iterator it; 2 for(it=vec.begin();it!...，这里就不做过多说明了 map 3、map：关联容器，提供一对一的数据映射（关键字，值）；数据结构为红黑树（RB-Tree） 关键字只能在map中出现一次；另外，map内部自建一颗红黑树(一种非严格意义上的平衡二叉树...；数据结构为红黑树（RB-Tree） （1）构造函数，set c； （2）查找函数，find()函数和count()函数； （3）数据访问函数，begin()、end()、rbegin()、rend... hash_map与map用法类似，只是内部数据结构不同，hash_map提供内部数据随机、更快的访问；hash_set同理。
二、HBase的数据结构 1、索引结构：LSM树 传统关系型数据普通索引采用B+树。...基于LSM树实现的HBase的写性能相比Mysql放弃部分磁盘读性能，换取写性能的大幅提升。 LSM树严格来说不是一个具体的数据结构，更多是一种数据结构的设计思想。...假设这两颗树分别为C0和C1，C0比较小，全部驻于内存之中，具体可以是任何方便健值查找的数据结构。而C1则驻于机械硬盘。...LSM树在磁盘中的数据结构也不是树结构，而是Key-Value结构组成的序列，称为SSTable(Sorted String Table)有序字符串表。...注意，一般不应直接使用scan扫描整个表的海量数据。
通过QUIC实现WebRTC WebRTC使用QUIC应该是实现数据通道，不太可能用于实现音视频传输。...举个例子，在会议中，音视频数据走的是媒体通道，媒体通道的实时性要求非常高；但如果在会议中演示PPT，那么PPT文件走的一定是数据通道，数据通道对可靠性的非常高，对实时性的要求要低不少。...看完文章，不难得出目前QUIC还不适合用于音视频实时通信的结论。 WebRTC实际应用中的痛 应用中最大的难点是根据业务需求作出恰当的折衷。...以微信的实时通信小程序来举个例子，根据之前LiveVideoStack的访谈，我猜测它使用的是RTMP/QUIC的实现方案（如果不正确请纠正我）。这就是一个典型的实现方案上的折衷。...另一方面，从实现复杂度和压缩效率的方面看，实时通信方案的代价是比较高昂的，不能将其视为一切音视频传输问题的通用方案。
Use a final_action object to express cleanup if no suitable resource handle is available E.19:如果无法选择适当的资源句柄...，使用final_action表现清除处理 Reason（原因） finally is less verbose and harder to get wrong than try/catch....Consider finally a last resort. finally不像try/catch那样凌乱，然仍然是针对具体问题的特殊对策。使用适当的资源管理对象的方式更好。...使用finally一种系统化、合理化的代替既有代码中goto exit的方式。使用这个技术可以处理资源没有被系统化管理的问题。...Enforcement（实施建议） Heuristic: Detect goto exit; 启发式的：检出goto exit; 关于finally finally是gsl提供的一个支持函数，可以生成一个用户释放资源的清除动作
数据结构的使用 1.1 时间复杂度 谈到数据结构，一定会谈到 “时间复杂度”。 在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间。 时间复杂度常用大O符号表述。...通过使用这种类型的切分和处理方法，一个非常大的集合仅需要做几次迭代就会被迅速的分解。 zadd 是一个 O(log(N)) 命令，N 表示在有序集合中的元素个数。...使用 伪二阶索引 建立了 映射。 1.3 引用和索引(References and Indexes) 上面的查询优化的例子，其实是 手工维护你的 value 之间的索引和 引用。这样的方式很常见。...这些额外的索引值的处理和内存开销会让人吓到，我们通过使用额外的查询次数降低性能开销。其实关系型数据库也有一样的开销。...1.5 事务(Transactions) Redis 所有的命令都是原子性的，包括那些一次可以执行多项操作的命令也一样。此外，在使用多命令的时候，Redis 支持事务。
常用数据结构 string 最常用的，包含 incr自增 、decr自减、setnx 等 512M的容量 GetSet: 设置新值，返回旧值 应用场景 统计功能如粉丝数 分布式锁 共享Session...多个field对应多个用户属性，如果使用string结构存的话，在需要修改其中某一项时，通常需要将所有值取出反序列化后，修改某一项的值，再序列化存储回去。...不仅增大开销，也不适用于一些可能并发操作的场合（比如两个并发的操作都需要修改积分）。...，可以计算两点距离， 可以找附近的人等功能 hyperloglog 基数 当要统计不重复数据的个数时特别推荐这个， 相比set,它的内存开销极小且固定的12kb....不过正常这种统计的都不需要这么高的准确度，比如统计网页UV(不重复用户的访问量) bitmap 位图 只有两个状态 0和1 非常适合打卡 签到等任务统计 比如一周打卡 给7个点（7个bit） 每个点写入
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