大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...1.1 事例数据： $multipleData = array( array( 'from_plat_skuid' => 1022016 ,...")"; // Update return DB::update(DB::raw($q)); } else {...2.1 replace into 批量更新 replace into test_tbl (id,dr) values (1,'2'),(2,'3'),......(x,'y'); replace into 操作本质是对重复的记录先delete 后insert，如果更新的字段不全会将缺失的字段置为缺省值，用这个清空大量数据。
使得所有行的状态都是Unchanged（没有被更改状态） 而DataAdapter.Update方法在保存数据到数据库表时做过一个检查，即检查表行是否被修改过，如果没被修改过，那么更需将不会执行任何命令...，直接跳过本行，开始检查下一行，如此，一个表如果行都是Unchanged状态，那么它就不会被更新到数据库中。...所以，在更改了DataSet或DataTable后，若想调用DataAdapter.Update方法直接更新数据到数据库，那么你只需要这个Update方法，无需在此前调用一次AcceptChanges方法了...修改：本文把添加、删除、更新都归纳到修改 下午想了3个来小时，就是没有头绪，一直不知道为什么在接受了更改之后，再调用保存方法，就不能把数据保存到数据库中。...太怪了，这几个小时来一点没有帖子的事儿，一点没讨论过技术，竟然又会突然冒出思路来，并在2、3分钟就搞明白了。 现在想想，唉，我下午那三个小时不工作，先去吃顿饺子多好，也许就不会憋那么久了，呵呵。
读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。...举一个例子： 1.如果删除了缓存Redis，还没有来得及写库MySQL，另一个线程就来读取，发现缓存为空，则去数据库中读取数据写入缓存，此时缓存中为脏数据。...缓存和数据库一致性解决方案 异步更新缓存(基于订阅binlog的同步机制) 1.技术整体思路： MySQL binlog增量订阅消费+消息队列+增量数据更新到redis 1）读Redis：热数据基本都在...Redis 2）写MySQL:增删改都是操作MySQL 3）更新Redis数据：MySQ的数据操作binlog，来更新到Redis 2.Redis更新 1）数据操作主要分为两大块： 一个是全量(将全部数据一次写入到...这样一旦MySQL中产生了新的写入、更新、删除等操作，就可以把binlog相关的消息推送至Redis，Redis再根据binlog中的记录，对Redis进行更新。
作为一个成熟的框架，Elasticsearch里面提供了丰富的操作数据的api，本篇我们就来学习一下在es中更新数据的几种方式。...存在不同的字段情况下才会重建索引，如果一模一样是不会触发重建索引的，如果将detect_noop=false不管内容有没有变化都会重建索引，这一点可以通过version的值的变化来发现 更新的文档，必须提前存在...data里面的数据作为第一次的插入数据，如果已经存在就会把原来的数据删除掉然后把newdata的数据插入进去，可以理解就是更新。...不管使用那种更新方式，我们都需要考虑并发问题，通过前面一系列的文章的介绍，我们知道es里面的更新，删除，都是伪操作，尤其是更新，在es内部的实际处理流程是： （1）查询旧的document数据 （2）修改成最新的数据...（3）然后重建整条document 在这里的三个阶段，如果同时又另外一个进程也在修改该条数据，就会发生冲突，es里面是根据version字段来判断是否冲突的，在上面的步骤中的第一步查询旧的数据会得到version
数据更新是一种常见的操作，然后数据仓库的概念一般要求的是数据是集成、稳定的。HIVE作为一种分布式环境下以HDFS为支撑的数据仓库，它同样更多的要求数据是不可变的。...然而现实很多任务中，往往需要对数据进行更新操作，经查，Hive自0.11版本之后就提供了更新操作。于是想着试验一下，看看HIVE更新的操作和性能。 按照网上办法进行设置. ...如以简单的表进行实验:(id int ,name string) , 随意导入几条数据,进行测试....其实经过实验，发现HIVE的更新机制速度非常的慢，在一个仅仅为6行的数据测试，其花费时间也要180S，这种效率肯定是无法忍受的。猜测其原因可能需要读出原有的表，进行更新，然后再写回HDFS？...另外一个非常头疼的事情是，这种HIVE环境下支持ACID的表，竟然只能在HIVE内部才能访问到，而在BEELINE或者SPARK环境下，居然是无法获得数据的。或者对外不提供接口。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/117684.html原文链接：https://javaforall.cn
最近在UE4中实现了程序实时生成的Mesh顶点动画， 使用的顶点数目很多（几十万量级） 一开始是创建Dynamic Vertex Buffer， 然后每帧去更新顶点数据，发现效率比较低 效率的瓶颈在顶点坐标的计算上...， 毕竟数量有点多 于是改成了基于Vertex Texture(Material中的World Position Offset)的实现，那VB就不用更新了， 只需要每帧更新Texture 这么做虽然传输的数据量是一致的...UpdateResource(); } 改完一测， Crash了, 仔细一看， 原来是FTexture2D::UpdateResource()中会重新创建D3D Texture对象，相关函数必须是GameThread中调用才可以...本身这种数据更新的方式就有问题， 能不能直接更新到对应的D3D Texture中呢？...搜索UE4的代码， 发现FTwitchLiveStreaming::UpdateWebCamTexture()中有比较高效的实现， 大致思路就是把数据发到RenderThread去直接更新， 调用的是RHIUpdateTexture2D
在开发的时候没有任何问题，但是代码在上线后，突然爆出不能正确的查出相应的数据。但是数据确实存在。 当时我们处理这个问题是凌晨1点，并且是在家里。...->execute(); } } 然后我就去看我的数据配置，找到这里： // file path: config/database.php 'mysql' => [ 'driver'...' => env('DB_TIMEZONE', '+00:00'), // 注意看这里 'strict' => env('DB_STRICT_MODE', false), ], 然后再次修改自己的...这样在该框架的路由中增加了该方法： Route::get("/test", function() { return \DB::select("select now()")->toArray();...我们上班的时间是白天十点以后，这样当天的时间减去八个小时候再去计算，最上面写的SQL中的where条件还是成立的，但是凌晨一点去计算的时候，却是查询的昨天的数据，所以where条件就不查询不到正确的数据了
现在数据已经维护进了SharePoint List，那么怎么从数据库中将维护的数据查询出来呢？ SharePoint 的列表数据都存储在Content DB中，其中最最重要的表就是[dbo]....[AllUserData]，这个表中的一行数据就对应SharePoint List中的一条数据。下面介绍下如何从Content DB中查询出List数据。...这里，我们只要审批通过的数据，所以我们的SQL更新为： SELECT d.nvarchar1 as ChineseName, d.nvarchar3 as EnglishName, d.datetime1...SharePoint Content DB的User数据，存储在[dbo].[UserInfo]表中，在AllUserData中，只需要存储User的ID（int类型）即可。...也就是说，如果对于某一个SiteId，我们在UserInfo表中有1,2,3这三个ID的用户，那么我们肯定在Groups中找不到同样ID的Group，GroupID和UserID是不会重复的，这样就避免了在关联
使得所有行的状态都是Unchanged（没有被更改状态） 而DataAdapter.Update方法在保存数据到数据库表时做过一个检查，即检查表行是否被修改过，如果没被修改过，那么更需将不会执行任何命令...，直接跳过本行，开始检查下一行，如此，一个表如果行都是Unchanged状态，那么它就不会被更新到数据库中。...所以，在更改了DataSet或DataTable后，若想调用DataAdapter.Update方法直接更新数据到数据库，那么你只需要这个Update方法，无需在此前调用一次AcceptChanges方法了...在此模式中，事件被临时挂起，以便允许用户在不触发验证规则的情况下对多行进行多处更改。...例如，如果需要确保总数列的值等于某行中借贷列的值，则可以将每一行都置入编辑模式，以便在用户尝试提交值之前挂起对行值的验证。
并且通常情况下Redis里的数据都是海量的，那么我们访问Redis中的海量数据？如何避免事故产生！今天就给大家分享一个小知识点，希望大家轻喷。...《一个致命的 Redis 命令，导致公司损失 400 万！》值得一读。 三、分析原因 我们线上的登录用户有几百万，数据量比较多；keys算法是遍历算法，复杂度是O(n)，也就是数据越多，时间越高。...我们看一下scan的特点： 复杂度虽然也是 O(n)，但是它是通过游标分步进行的，不会阻塞线程 提供 count 参数，不是结果数量，是Redis单次遍历字典槽位数量(约等于) 同 keys 一样，它也提供模式匹配功能...所以不会让Redis假死； SCAN命令返回的是一个游标，从0开始遍历，到0结束遍历； 4.3、举例 从0开始遍历，返回了游标6，又返回了数据，继续scan遍历，就要从6开始 五、总结 这个是面试经常会问到的...，也是我们小伙伴在工作的过程经常用的，一般数据量不大的时候，不会有什么问题，但数据量多的时候，你的操作方式不对，你的绩效就会被扣哦。
这篇文章主要介绍下，如何通过webpy的db模块完成crud操作。一开始觉得webpy的db模块写的太绕了，现在仔细看了源代码之后，发现确实封装的过于多了点，把一个sql语句各种拆。...相对于简单的sqlhelper来说——比如tornadb，这个东西复杂了点，对于ORM来说，这东西有简单了点。...不过想起最早时我在写vb或者.net的时候自己写sqlhelper也有过此类的想法，把sql语句的各个部分都给封装起来。...关于某个工具或者类的解释，通过代码能表达得更加直观： #coding:utf-8importwebdb=web.database(dbn='sqlite',db="todos.db")classTodos...进行服务器端扩展的一部分代码，完整代码可见这里： webpy-todos
一、前言 有时候我们需要知道线上的Redis的使用情况，尤其需要知道一些前缀的key值，让我们怎么去查看呢？并且通常情况下Redis里的数据都是海量的，那么我们访问Redis中的海量数据？...三、分析原因 我们线上的登录用户有几百万，数据量比较多；keys算法是遍历算法，复杂度是O(n)，也就是数据越多，时间越高。...我们看一下scan的特点： 复杂度虽然也是 O(n)，但是它是通过游标分步进行的，不会阻塞线程 提供 count 参数，不是结果数量，是Redis单次遍历字典槽位数量(约等于) 同 keys 一样，它也提供模式匹配功能...所以不会让Redis假死； SCAN命令返回的是一个游标，从0开始遍历，到0结束遍历； 4.3、举例 从0开始遍历，返回了游标6，又返回了数据，继续scan遍历，就要从6开始 五、总结 这个是面试经常会问到的...，也是我们小伙伴在工作的过程经常用的，一般数据量不大的时候，不会有什么问题，但数据量多的时候，你的操作方式不对，你的绩效就会被扣哦。
分析原因 我们线上的登录用户有几百万，数据量比较多；keys算法是遍历算法，复杂度是O(n)，也就是数据越多，时间复杂度越高。...解决方案 那我们如何去遍历大数据量呢？这个也是面试经常问的。我们可以采用redis的另一个命令scan。...我们看一下scan的特点 复杂度虽然也是 O(n)，但是它是通过游标分步进行的，不会阻塞线程 提供 count 参数，不是结果数量，是redis单次遍历字典槽位数量(约等于) 同 keys 一样，它也提供模式匹配功能...所以不会让redis假死 SCAN命令返回的是一个游标，从0开始遍历，到0结束遍历 三、举例 redis > scan 0 match user_token* count 5 1) "6" 2...也是我们小伙伴在工作的过程经常用的，一般小公司，不会有什么问题，但数据量多的时候，你的操作方式不对，你的绩效就会被扣哦，哈哈。
所以，我就在自己学习的过程中总结一下学到的内容以及踩到的一些坑，希望得到老司机的指点和新手的借鉴。 前言 在学习大数据之前，先要了解他解决了什么问题，能给我们带来什么价值。...有了存储和计算框架，周边就衍生出了很多管理、缓存相关的技术，比如： yarn解决多租户资源调度的难题， flume解决数据传输的难题， sqoop解决分布式存储数据与传统DB数据之间的转换， oozie...这些框架都在这个大数据生态中扮演了自己重要的角色，他们协同工作就可以帮助我们解决很多难题。由于我也是接触不久，所以就按照自己学习和工作涉及的内容，在下面按照各个章节进行介绍，后续也会持续的更新。...所以hive可以理解为：hdfs原始存储+DB Schema信息存储+SQL解析引擎+底层计算框架组成的数据仓库。...支持基于sql或者表名把数据库中的数据存储到分布式环境中，数据库支持oracle\mysql等等，分布式环境可以是hdfs,hive,hbase等等，数据的导入时双向的，比如你可以把oracle中的数据读取存储到
♣ 题目部分 在Oracle中，分区表统计信息的更新机制是怎样的？...♣ 答案部分 分区表统计信息的更新机制如下所示： ① 当某个分区的数据变化达到10%，自动收集统计信息任务运行时，Oracle会更新该分区的统计信息。...② 当分区表中所有分区中数据变化量的总和达到分区表总数据量的10%，Oracle会更新该分区表的统计信息。...另外，需要注意的是，在更新分区表的统计信息时，在10.2.0.5之前必须要扫描该表所有的分区或整个表的数据，而从10.2.0.5开始，可以设置分区表按增量变化统计，只收集有数据变化的分区。...对于一些数据量特别大的分区表，若设置了INCREMENTAL=TRUE属性，则能够显著提升分区表统计信息收集的速度： EXEC DBMS_STATS.SET_TABLE_PREFS(USER,'TABLE_NAME
ThinkPHP的数据更新操作包括更新数据和更新字段方法。...更新数据使用save方法 数据没变，提交更新，返回false; 数据变，提交更新，返回true; 返回的不是false 而是0 你要用恒等判断 是否提交失败 $user=M('user'); $data...如果id是数据表的主键的话，系统自动会把主键的值作为更新条件来更新其他字段的值。 更新字段 如果只是更新个别字段的值，可以使用setField方法。...user->where($map)->setInc('count',1);//累加 $user->where($map)->setDec('count',1);//累减 因此要使用 save() 方法更新数据...，必须指定更新条件或者更新的数据中包含主键字段。
缓存和DB中数据一致性 淘汰还是更新 一般来说，是淘汰。 一般来说，修改的成本会高于淘汰的成本 修改的话，假如存的是json字符串，需要先将数据反序列化，然后修改数据，然后序列化，再存入redis。...2更新缓存，请求1更新缓存 这就造成数据库是请求2的修改结果，缓存是请求1的修改结果 一般的模式为： 更新了数据，就直接淘汰掉缓存 顺序问题 是先操作缓存，还是先操作DB？...先操作缓存，再操作DB 先淘汰缓存成功，后更新DB失败（比如说服务挂了），不会造成不一致。 但是缓存淘汰了以后，主库还没有同步到从库，又有一个读请求，把旧的数据读到缓存，也会造成不一致。...这种情况下不一致概率是比较高的，因为一般情况下读请求远远高于写请求，当淘汰了缓存之后，在更新DB之前很有可能有读请求把从库的旧数据读到缓存中，从而造成不一致。...可以看到，加入缓存后，导致的不一致影响时间会很长，并且最终也不会达到一致。 方案 ?
前面详细写过如何连接数据库的具体操作，下面介绍向数据库中添加数据。...3：Statement接口用于创建向数据库中传递SQL语句的对象，该接口提供了一些方法可以实现对数据库的常用操作。...（2）：DriverManager类用来管理数据库中的所有驱动程序，是JDBC的管理层，作用与用户和驱动程序之间，跟踪可用的驱动程序，并在数据库的驱动程序之间建立连接。...，要对数据表中的数据进行操作，首先要获取数据库的连接。...（4）：Statement接口用于创建向数据库中传递SQL语句的对象，该接口提供了一些方法可以实现对数据库的常用操作。
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