bigint

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> MySQL 里面有auto_increment 自增字段，PostgreSQL 没有自增字段这一说法，但是有单独的对象：序列。 我们可以用序列或者其他土方法来是实现这样的语法。 1. 用序列来实现 先来创建一个步长为2的序列，最大值为10000，每次产生100个值。 t_girl=# create sequence ytt.ytt_s1 start with 1 increment by 2 maxvalue 10000 ; CREATE SEQUENCE 创建一个测试表。 t_girl=# create unlogged table ytt.tmp_3 (id int not null, log_date date); CREATE TABLE 改变表tmp_3的列id 默认值是序列ytt_s1的下一个值。 t_girl=# alter table tmp_3 alter id set default nextval('ytt_s1'); ALTER TABLE t_girl=# \d tmp_3 Unlogged table "ytt.tmp_3" Column | Type | Modifiers ----------+---------+-----------------------------------------

最近在做数据库表设计的时候，对于多种数字的数据类型的选择存在很多顾虑，不是很清楚到底如何选择。总结一下int、bigint、smallint 和 tinyint四种数据类型。 bigint：从 -2^63 (-9223372036854775808) 到 2^63-1 (9223372036854775807) 的整型数据（所有数字）。 存储大小为 8 个字节。 bigint已经有长度了，在mysql建表中的length，只是用于显示的位数。 int：从 -2^31 (-2,147,483,648) 到 2^31 – 1 (2,147,483,647) 的整型数据（所有数字）。 存储大小为 4 个字节 。int 的 SQL-92 同义字为 integer。 smallint：从 -2^15 (-32,768) 到 2^15 – 1 (32,767) 的整型数据。 存储大小为 2 个字节 。 tinyint：从 0 到 255 的整型数据。 存储大小为 1 字节 。 来源： https://www.cnblogs.com/javalively/p/11750706.html

如何高效计算用户留存率 简单介绍留存率的概念，说明数仓建设中对留存率计算的优化思路 什么是留存率 在互联网行业中，用户在某段时间内开始使用应用，经过一段时间后，仍然继续使用该应用的用户，被认作是留存用户。 留存率就是留存用户与全部用户的比值，计算公式 留存率 = 留存用户数 / 用户数 * 100% 比如昨天来了100个人，今天这100个人里面的60个人又来了，那么留存率就是60%。 留存率反应了一个产品的用户黏性，留存越高说明用户在使用这个产品之后，继续使用的概率越大。 在用户运营越来越重要的今天，留存率作为公司的重要指标，也越来越被重视起来。 留存率的口径 留存率有很多计算口径，适用于不同的分析场景。但都是要确定两个时间窗口，第一个时间段用来圈人，第二个时间段用来观察被圈的人有没有再次访问。一般来说看的比较多的有如下几种口径 口径名称 前一时间段 下一时间段 次日留存 1天 1天 次三日留存 1天 3天 次七日留存 1天 7天 次30日留存 1天 30天 周留存 7天 7天 月留存 30天 30天 自然月留存 上个自然月 下个自然月 此外游戏产品还很看重用户注册之后的第一日留存、第二日留存…一直到第7日留存，含义是第0天来的人，在第1天、第2天…第7天的留存，是一个不断下降的曲线，游戏策划的一大目标就是让这条曲线下降变慢一点。 可以看到留存率的计算口径众多，时间跨度广

I am just trying to implement multi-precision arithmetic on native MIPS. Assume that one 64-bit integer is in register $12 and $13 and another is in registers $14 and $15. The sum is to be placed in registers $10 and $11. The most significant word of the 64-bit integer is found in the even-numbered registers, and the least significant word is found in the odd-numbered registers. On the internet, it said, this is the shortest possible implementation. addu $11, $13, $15 # add least significant word sltu $10, $11, $15 # set carry-in bit addu $10, $10, $12 # add in first most significant word addu

ECMAScript 新特性与标准提案 一：ES 模块 第一个要介绍的 ES 模块，由于历史上 JavaScript 没有提供模块系统，在远古时期我们常用多个 script 标签将代码进行人工隔离。但得益于浏览器和 Node.js 对于 ES 标准的讨论统一，现在我们可以在浏览器中直接书写 ES 模块语法。比如我们新建一个 lib.mjs 文件在其中导出一个函数，那么在 main.mjs 中我便可以直接导入使用它。 // lib.mjsexport const repeat = (string) => `${string} ${string}`;// main.mjsimport {repeat} from './lib.mjs';repeat('#io18'); 而在浏览器中我们可以用 type=”module” 引入 ES 模块，我们还可以引入一个 JavaScript 文件用于兼容不支持 ES 模块写法的浏览器。加上 rel=”modulepreload” 我们可以告诉浏览器预加载一些公共库与代码。 // 浏览器<script type="module" src="/mypath_to_js_module.mjs"></script><script nomodule src="fallback.js"></script>// preload<link rel=

用户系统，主要分为账号体系和用户信息两大类。账号体系包括，登陆验证、注册、第三方授权、以及权限管理。用户信息包括，用户地理位置、用户属性、用户设备信息、还有用户日志信息。本文会介绍用户模块的具体落地方案。 登陆验证 在一般项目账号体系中，一般会要求支持手机、邮箱、账号、QQ、微信、微博实现登陆。后面三种方式都是基于第三方授权后，完成的身份验证。手机、邮箱、账号则是相对传统的登录方式。 用户身份与登录的授权方式是独立开的，即用户uid和登录方式是一对多的关系。举例来说，用户A在使用微博授权登陆后，服务端鉴别身份信息为uid=123。用户A下次使用微信登陆，服务端鉴别身份同样为uid=123。不存在同一用户A拥有多个账号信息的现象。登陆授权表设计如下。 12345678910111213 //用户授权表CREATE TABLE `user_auth` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `uid` bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '用户id', `identity_type` tinyint(4) unsigned NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '1手机号 2邮箱 3用户名 4qq 5微信 6腾讯微博 7新浪微博', `identifier`

DM达梦数据库建表及插数据 一、建表 CREATE TABLE DM表名 ( T_ID bigint not null , T_DATE date null , T_TIMESTAMP timestamp(6) null, T_DATETIME datetime null, T_TIME time null, CONSTRAINT PK_ DM表名 PRIMARY KEY (T_ID) ); 二、插入数据 BEGIN FOR v_count IN 1..101 Loop INSERT INTO DM表名 VALUES( v_count, CAST(v_count as date),CAST(v_count as timestamp), CAST(v_count as datetime),CAST(v_count as time) ); END Loop; COMMIT; END; / 三、其他字段类型 字段类型 | 定义 | 唯一值 | 非唯一值 ------整数------------------ bigint | bigint | v_count | 111 byte | byte | v_count | 444 --------字符--------------------------- char | char(20) | v_count | 'nihao' varchar |

mysql数据库设计，其中，对于数据性能优化，字段类型考虑很重要，搜集了些资料，整理分享出来，这篇为有关mysql整型bigint、int、mediumint、smallint 和 tinyint的语法介绍，如下： 1、bigint 从 -2^63 (-9223372036854775808) 到 2^63-1 (9223372036854775807) 的整型数据（所有数字），无符号的范围是0到 18446744073709551615。一位为 8 个字节。 2、int 一个正常大小整数。有符号的范围是-2^31 (-2,147,483,648) 到 2^31 - 1 (2,147,483,647) 的整型数据（所有数字），无符号的范围是0到4294967295。一位大小为 4 个字节。 int 的 SQL-92 同义词为 integer。 3、mediumint 一个中等大小整数，有符号的范围是-8388608到8388607，无符号的范围是0到16777215。 一位大小为3个字节。 4、smallint 一个小整数。有符号的范围是-2^15 (-32,768) 到 2^15 - 1 (32,767) 的整型数据，无符号的范围是0到65535。一位大小为 2 个字节。MySQL提供的功能已经绰绰有余，而且由于MySQL是开放源码软件，因此可以大大降低总体拥有成本。 5

I'm aware of a number of BigInt libraries for C on various platforms and how to use them but I'm intrigued: how do they work? How would I go about building my own library (I'm not going to try, no point re-inventing the wheel but I'm interested in how it might happen)? Can anyone point me towards tutorials etc that might explain the procedure / the basics? Thanks, Ninefingers. Yacoby I found that this wasn't a bad overview. However, if you want something more in depth (and almost guaranteed to be 100% correct), you probably want to read the relevant parts of The Art of Computer Programming ,