作者：zlcook 链接：https://www.jianshu.com/p/15ae75e1eff0 來源：简书 简书著作权归作者所有，任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。
MongoDB早期版本支持multi-key索引，加快数组检索，很受程序员喜欢；在4.2版本又推出了wildCard索引，支持object和数组检索。这两种索引有相似之处，但在功能上wildCard更强大。日常工作中，有同学对这两种索引的使用场景比较模糊，因此在这里抛砖引玉，供大家借鉴。
位图索引是一种很高效的索引结构，对于多属性过滤的聚合查询很高效，玩的就是 bit。
有一类业务场景，没有固定的schema存储，却有着海量的数据行数，架构上如何来实现这类业务的存储与检索呢？58最核心的数据“帖子”的架构实现技术细节，今天和大家聊一聊。
而默认的中文分词是将每个字看成一个词，会被分为“我”，“是”，"中"，"国"，"人"。
我们通常会在SELECT语句中使用联接，MySQL查询的联接使我们能够利用一个SQL语句查询或操作多个表的数据。
有一类业务场景，没有固定的schema存储，却有着海量的数据行数，架构上如何来实现这类业务的存储与检索呢？ 1万属性，100亿数据，10万吞吐，今天和大家聊一聊，这一类“分类信息业务”架构的设计实践。 一、背景描述及业务介绍 什么是分类信息平台最核心的数据？ 一个分类信息平台，有很多垂直品类：招聘、房产、二手物品、二手车、黄页等等，每个品类又有很多子品类，不管哪个品类，最核心的数据都是“帖子信息”。 画外音：像不像一个大论坛？ 各分类帖子的信息有什么特点？ 逛过分类信息平台的朋友很容易了解到，这里的帖子信息
一分钟系列之《啥，又要为表增加一列属性？》分享了两种数据库属性扩展思路，被喷得厉害。第二天补充了一篇《这才是真正的表扩展方案》，分享了互联网大数据高并发情况下，数据库属性扩容的成熟工具及思路。 对于version + ext方案，还是有很多朋友质疑“线上不可能这么用”。本篇将讲述一下58同城最核心的数据“帖子”的架构实现技术细节，说明不仅不是“不可能这么用”，而是大数据，可变属性，高吞吐场景下的“常用手段”。 一、背景描述及业务介绍 问：什么是数据库扩展的version + ext方案？ 使用ext来承载不
crud是指在做计算处理时的增加(Create)、检索(Retrieve)、更新(Update)和删除(Delete)几个单词的首字母简写。crud主要被用在描述软件系统中数据库或者持久层的基本操作功能。
假设你现在运营着一个论坛，论坛数据已经超过100W，很多用户都反映论坛搜索的速度非常慢，那么这时你就可以考虑使用Sphinx了（当然其他的全文检索程序或方法也行）。
有三种内建的数据源类型（也就是 type=”[UNPOOLED|POOLED|JNDI]”）： UNPOOLED 这个数据源的实现只是每次被请求时打开和关闭连接。虽然有一点慢，它对在及时可用连接方面没有性能要求的简单应用程序是一个很好的选择。UNPOOLED 类型的数据源仅仅需要配置以下 5 种属性：
mysql数据库目录，建立mysql数据库和表，会在文件系统下建立同名的目录或者文件，所以mysql取名和文件大小是受文件系统限制的。
本系列文章+代码案例时对爬虫的内容学习概括，希望更多的人知道如何使用c#进行简单爬虫项目的开发，并不存在恶意工具部分电商网站的观念。分享的的代码中对网页爬取都做了休眠等待（200-500）毫秒的限制，希望大家不要恶意使用。
虽说是少见的一些属性方法，但是可能还是有不少同学在日常的开发中使用过，这里只是学习了可能相对来说我们用得比较少的一些 mysqli 的属性或方法。就当是扩展一下自己的知识体系。
代数优化是对查询进行等价交换，以减少执行的开销。所谓等价是指变换后的关系代数表达式与变换前的关系代数表达式所得到的结果是相同的。
数据库连接池是程序启动时建立足够的数据库连接，并将这些连接组成一个池，由程序动态地对池中的连接进行申请，使用和释放。
一个分类信息平台，有很多垂直品类：招聘、房产、二手物品、二手车、黄页等等，每个品类又有很多子品类，不管哪个品类，最核心的数据都是“帖子信息”。
ES 基本数据与MySQL的对应关系： * 索引：相当于MySQL中很多个数据库 * 类型：相当于MySQL中的很多个表 * 文档：相当于MySQL中表中的很多条数据 * 属性：相当于MySQL中每条数据中有很多属性
MyBatis 的真正强大在于它的映射语句，也是它的魔力所在。由于它的异常强大，映射器的 XML 文件就显得相对简单。如果拿它跟具有相同功能的 JDBC 代码进行对比，你会立即发现省掉了将近 95% 的代码。MyBatis 就是针对 SQL 构建的，并且比普通的方法做的更好。 SQL 映射文件有很少的几个顶级元素（按照它们应该被定义的顺序）： cache – 给定命名空间的缓存配置。 cache-ref – 其他命名空间缓存配置的引用。 resultMap – 是最复杂也是最强大的元素，用来描述如何从数
在不同公司，可能有很多业务需求或者架构不一样导致我们实现验证的方式不一样，那么cas为我们提供了很多认证的模式（当然也可以自定义），其中常用的有：
需求缘起 产品第一版：用户有用户名、密码、昵称等三个属性,对应表设计： user(uid, name, passwd, nick) 第二版，产品经理增加了年龄，性别两个属性,表结构可能要变成： user(uid, name, passwd, nick, age, sex) 假设数据量和并发量比较大，怎么变？ （1）alter table add column？不太可行，锁表时间长 （2）新表+触发器？如果数据量太大，新表不一定装得下，何况触发器对数据库性能的影响比较高 （3）让dba来搞？新表，迁移数据，一
我们可以直接把数据存放到文件中，这样也能保证数据长期存储，那为什么还要搞一个 数据库 呢？
最近在编写接口的时候，后台需要给前端返回数据，但是查询出来的结果中有很多属性是多余，本想着用字符串替换，但是发现好像不太行，多个属性的过滤好像并不太靠谱，于是网上百度了一些方法，今天在这里做一个总结汇总，在需要的时候大家可以作为参考。
常用查询： 全文本查询：针对文本 1、查询全部：match_all 2、模糊匹配： match (类似sql 的 like) 3、全句匹配： match_phrase (类似sql 的 = ) 4、多字段匹配：muti_match （多属性查询） 5、语法查询：query_string (直接写需要配置的 关键字 ) 6、字段查询 ： term (针对某个属性的查询，这里注意 term 不会进行分词，比如 在 es 中 存了 “火锅” 会被分成 “火/锅” 当你用 term 去查询 “火时能查到”，但是查询 “火锅” 时，就什么都没有，而 match 就会将词语分成 “火/锅”去查) 7、范围查询：range () 字段查询：针对结构化数据，如数字，日期 。。。
之前阅读了JDK常用容器的源码本章就开始阅读Mybatis源码。不过在阅读之前我们首先搭建一下源码阅读环境，这样有利于我们后面的阅读，更加可以一边写注释一边的Debug。
HashMap和Hashtable，虽然它们有很大的区别，如继承关系不同，对value的约束条件(是否允许null)不同，以及线程安全性等有着特定的区别，但从实现原理上来说，它们是一致的。所以，我们只以Hashtable来说明： 在java中，存取数据的性能，一般来说当然是首推数组，但是在数据量稍大的容器选择中，Hashtable将有比数组性能更高的查询速度。具体原因看下面的内容： Hashtable在存储数据时，一般先将该对象的HashCode和0x7FFFFFFF做与操作，因为一个对象的HashCode可以为负数，这样操作后可以保证它为一个正整数。然后以Hashtable的长度取模，得到该对象在Hashtable中的索引。
MongoDB是NoSQL数据库的典型代表，支持文档结构的存储方式数据存储和使用更为便捷，数据存取效率也很高，但计算能力较弱，实际使用中涉及MongoDB的计算尤其是复杂计算会很麻烦，这就需要具备强计算能力的数据处理引擎与其配合。
● configuration：根标签，表示配置信息。 ● environments：环境（多个），以“s”结尾表示复数，也就是说mybatis的环境可以配置多个数据源。 ○ default属性：表示默认使用的是哪个环境，default后面填写的是environment的id。default的值只需要和environment的id值一致即可。 ● environment：具体的环境配置（主要包括：事务管理器的配置 + 数据源的配置） ○ id：给当前环境一个唯一标识，该标识用在environments的default后面，用来指定默认环境的选择。 ● transactionManager：配置事务管理器 ○ type属性：指定事务管理器具体使用什么方式，可选值包括两个 ■ JDBC：使用JDBC原生的事务管理机制。底层原理：事务开启conn.setAutoCommit(false); ...处理业务...事务提交conn.commit(); ■ MANAGED：交给其它容器来管理事务，比如WebLogic、JBOSS等。如果没有管理事务的容器，则没有事务。没有事务的含义：只要执行一条DML语句，则提交一次。 ● dataSource：指定数据源 ○ type属性：用来指定具体使用的数据库连接池的策略，可选值包括三个 ■ UNPOOLED：采用传统的获取连接的方式，虽然也实现Javax.sql.DataSource接口，但是并没有使用池的思想。 ● property可以是： ○ driver 这是 JDBC 驱动的 Java 类全限定名。 ○ url 这是数据库的 JDBC URL 地址。 ○ username 登录数据库的用户名。 ○ password 登录数据库的密码。 ○ defaultTransactionIsolationLevel 默认的连接事务隔离级别。 ○ defaultNetworkTimeout 等待数据库操作完成的默认网络超时时间（单位：毫秒） ■ POOLED：采用传统的javax.sql.DataSource规范中的连接池，mybatis中有针对规范的实现。 ● property可以是（除了包含UNPOOLED中之外）： ○ poolMaximumActiveConnections 在任意时间可存在的活动（正在使用）连接数量，默认值：10 ○ poolMaximumIdleConnections 任意时间可能存在的空闲连接数。 ○ 其它.... ■ JNDI：采用服务器提供的JNDI技术实现，来获取DataSource对象，不同的服务器所能拿到DataSource是不一样。如果不是web或者maven的war工程，JNDI是不能使用的。 ● property可以是（最多只包含以下两个属性）： ○ initial_context 这个属性用来在 InitialContext 中寻找上下文（即，initialContext.lookup(initial_context)）这是个可选属性，如果忽略，那么将会直接从 InitialContext 中寻找 data_source 属性。 ○ data_source 这是引用数据源实例位置的上下文路径。提供了 initial_context 配置时会在其返回的上下文中进行查找，没有提供时则直接在 InitialContext 中查找。 ● mappers：在mappers标签中可以配置多个sql映射文件的路径。 ● mapper：配置某个sql映射文件的路径 ○ resource属性：使用相对于类路径的资源引用方式 ○ url属性：使用完全限定资源定位符（URL）方式
前面我们说了join查询原理，最基本的是嵌套查询，这种不推荐，如果数据量庞大，因为内存是有限的，不能放下所有的数据，可能查询到后面的时候，前面的数据就从内存从释放，为了减少磁盘的查询次数，有了join buffer这个缓存区，专门放被驱动表的数据，用来匹配查询出来的驱动表数据是否符合，当然还是建议用索引来查询。
1. 把主体的属性代码化放入独立的表中，不是和主体放在一起，主体中只保留属性的代码。这里属性的数量是不变的，而属性取值的数量可以是变化的。
绘图对象 : 在绘图结果 Figure 1 窗口中 , 工具栏下面的区域中显示的任何可见组件都是绘图对象 ;
进入To B系统，满屏都是列表，基本上列表页和查询条件占据了系统的一半以上，并且大部分的功能都是从列表查询页开始的一系列增删改查，这其中涉及到前端相关的交互就有”表格/表单(数据录入和编辑)/弹框...“。那我们今天就先从表格入手，一起探讨一下表格的交互怎么样更合适。
分类表：base_catalog1，base_catalog2，base_catalog3对应三个级别的分类，后台维护也需要这些表
官网上面没有直接提示和说明如何驼峰转下划线，就算是查询API，和下载demo 里面都没有详细提供参考，特此根据使用经验，开辟此文章来完成对此方式详细说明。 1、Column @Column() abc_abc; @Column({name: 'abc_abc'}) abcAbc; 直接写下划线命名即可在数据库中显示为下划线名称，如果讲究十分规范的话，请使用下面的写发，指定name为下划线名称。 2、OneToOne && ManyToOne @OneTo
知识图谱是用图数据结构表示的知识载体，图数据结构由节点和边组成，知识图谱中的节点代表客观世界的事物（称为实体，实体可以有许多属性），边代表实体间的关系。
文中还提出了一种特殊形式的基于拉普拉斯图频谱的正则化方法，来学习和保持图节点和边属性的一致化。最后，在对合成和实际应用数据（物联网安全优化，化学反应预测）的大量实验证明该方法的有效性和广泛性。
摘要：为了满足实际应用的要求，控制大型语言模型（LLM）的生成至关重要。之前的研究试图将强化学习（RL）引入可控文本生成，而大多数现有方法都存在过拟合问题（基于微调的方法）或语义崩溃（后处理方法）。然而，目前的强化学习方法一般由粗粒度（句子/段落级）反馈指导，这可能会由于句子内部的语义扭曲或进展而导致性能不佳。为了解决这个问题，我们提出了一种名为 TOLE 的新型强化学习算法，它为可控文本生成制定了 TOken-LEvel 奖励，并采用 "first-quantize-then-noise" "先量化后噪声 "的范式来增强 RL 算法的鲁棒性。实验结果表明，我们的算法在单属性和多属性控制任务上都能取得优异的性能。
这两天启动了一个新项目因为项目组成员一直都使用的是 Mybatis，虽然个人比较喜欢 Jpa 这种极简的模式，但是为了项目保持统一性技术选型还是定了 Mybatis 。到网上找了一下关于 Spring Boot 和 Mybatis 组合的相关资料，各种各样的形式都有，看的人心累，结合了 Mybatis 的官方 Demo 和文档终于找到了最简的两种模式，花了一天时间总结后分享出来。
今天给大家介绍的是来自北京明略科学院（Mininglamp）吴信东团队于2021年12月16日发表在《 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》期刊上的一篇文章“Multi-Attribute Discriminative Representation Learning for Prediction of Adverse Drug-Drug Interaction”。药物-药物间不良反应（ADDI）是医疗系统中住院和死亡的主要原因，本文提出了一种统一的多属性判别表示学习MADRL模型用于ADDI预测，MADRL使用生成对抗网络GAN来捕获ADDIs属性间的共享和属性内的特异性信息，并利用它们进行ADDI预测。通过与11种模型比较，在公开数据集上验证了MADRL算法的有效性。
MySQL目前最新版本是8.0.27，今天下载了一个，尝尝鲜。这个版本，更像是一个bug 修复版本，修复了200多个bug。
在 MyBatis 中有两种类型的事务管理器（也就是 type="[JDBC|MANAGED]"）：
在浏览器环境中，window 对象和 document 对象是 JavaScript 提供的两个核心对象。
① 原理 : 基于统计学方法贝叶斯 ( Bayes ) 理论 , 预测样本某个属性的分类概率 ;
通过上一篇（Spring Boot 快速入门系列（先导篇） —— 从 Hello World 开始）的介绍，相信大家对 Spring Boot 构建轻量级项目已经有了初步的了解和认识。
本篇文章我们将演示LINQ扩展包基础语法里的GroupBy分组查询，并实现投影等实际操作中常用的类型转换手法。目前LINQ支持两种语法，我会在每个案例前先用大家熟知的SQL语句表达，再在后面用C#的两种LINQ语法分别实现。LINQ语法第一次接触难免感到陌生，最好的学习方式就是在项目中多去使用，相信会有很多感悟。
上一期和大家在《SSM编程日记》中和大家分享了SSM框架的基本介绍和springIOC的基本入门，所以今天继续来和大家讲一下对于bean中存在的复杂属性，如一个新的bean、list、map、Properties等在xml配置文件中应该如何对其进行赋值？以及级联赋值和IOC中属性类的继承使用。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
