db2

DDL（Data Definition Languages）语句：即数据库定义语句，用来创建数据库中的表、索引、视图、存储过程、触发器等，常用的语句关键字有：CREATE,ALTER,DROP,TRUNCATE,COMMENT,RENAME。 DDL语句的使用： show database; 显示数据库 当我们需要创建一个库的时候： create database 库名 ; 如果我们要删除一个库： drop database 库名 ； use + 库名 ：打开指定的库：开始操作库 我们进入db2这个库以后，查看表： show tables; 如何创建表：create table 库名( 列表 列表类型， 列表 列表类型， )； 如果要删除一张表的话：drop table 表名； 如果我们要对表进行操作（增删改查）增：向表中插入数据： insert into 表名 values(); 我们可以通过：select * from 库名;（查看所有数据） 修改（改）：update 表名 set id = 4 where 条件； 删除：delete from 表名 where id=5（可以根据id，或者姓名进行删除）; 我们先往stu1表中多添加数据，为了明显的效果； 下面我们将张三，小小六删除： 用户管理： 下面用的是navicat； 1.创建用户； 我们通过SELECT * FROM

2020 年 7 月 21 日，由阿里云 20+ 位云原生技术专家共同编撰的《云原生架构白皮书》正式对外发布 。作为业界首本全方位构建云原生架构规划与实践全景图的白皮书，本书在详细阐述云原生架构定义的同时，完整展示云原生架构应用所需的演进路径与设计规则，旨在帮助企业更好地理解与应用云原生架构，助力企业数字化转型升级。 <关注阿里巴巴云原生公众号，回复 白皮书 即可下载本书> **阿里云智能基础产品事业部高级研究员蒋江伟表示，“阿里云原生架构经验来自于过去数年实际场景的积累，这些经验可以帮助不同企业系统化解决所面挑战，在本书的加持下，企业可以更大幅度的提升架构灵活性，降低大流量型业务的研发成本和技术门槛，也让架构具备更高的可用性。”**面对“如何将云技术更好地跟各行业业务相结合”这一难题，阿里云在总结自身实践经验的同时，积极与各行业架构师、开发者共同探讨、提炼更加贴合行业场景，满足业务所需的云原生架构。 在本书筹备期间，阿里云发起“共同定义”云原生架构的倡议，收集了诸多架构师、开发者眼中的云原生及云原生架构的定义与思考，将之提炼并融入书中。本书涵盖了云原生架构的产生缘由、阿里云对于云原生架构的定义、目前行业领先的云原生技术、阿里巴巴的云原生架构设计、云原生架构的实践案例、云原生架构未来发展趋势等内容。希望这本与架构师、开发者共同定义的《云原生架构白皮书》

JDBC快速入门 详解 １.０DriverManager 功能1 功能2 2.0 connection对象 3.0 statement对象 4.0 ResultSet 遍历结果集的一个案例 import java.sql.*; public class DQLtest { public static void main(String[] args) { //注册驱动 Connection connection=null; Statement statement=null; ResultSet resultSet =null; try{ Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver"); //定义一个SQL语句 String sql="select * from student"; //数据库连接对象 此处url要在原来数据库后加上 "?serverTimezone=GMT%2B8&useSSL=false" //因为我导入的jar包为最新版本 要添加ssl连接状态 connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql:///db2" + "?serverTimezone=GMT%2B8&useSSL=false", "root", "root"); //执行SQL的对象 statement =

那天中午，部门主管老钟睡得很香，甚至在办公室另一头的我，都听见了他的呼噜声。那时已是盛夏时节，正午的太阳正绞尽脑汁地炙烤着这个星球。奈何我们处于三十九楼的高层，即使拉上了窗帘，窗外热情的阳光也刺得人眼睛生疼。尽管他的呼噜声在这低矮的室内回荡，但我依然觉得此时安静无比，静到......可以听见窗外空气流动的声音。 冷气机里吹出的凉风，是这中和这炎夏酷热的一剂良药，它除了有去暑之效，还有催眠之功。现在是午休时间，同事们要么已经睡着，要么......正在睡着。而我却毫无困意，看着桌上的空咖啡杯，心想：“果然早上喝一杯，精神一上午，咖啡广告诚不欺我！” 但十几分钟后我还是睡着了，静谧的环境和凉爽的空气，联手战胜了咖啡因。醒来已是一个小时以后，我抬手看了一眼手表，离工作时间还有八分钟。我打着呵欠从座椅上站起来，伸展着腰肢，在环顾四周时我发现老钟已经不见。 下午四点半的时候，老钟皱着眉头出现在办公室门口。他走到自己桌前，端起茶杯把里面的茶水一饮而尽，嘴微微地动着，仿佛有什么话要说。许久，他清了清嗓子，然后提高了嗓门：“刚才，领导找我谈了推进公司移动办公的事！老办公系统只能在用在PC上，所以领导要求，我们IT部拿出一个包含移动端的新系统。” 很自然地，大家开始讨论起来，整个办公室热闹如嘉年华。“大家先听我讲完！”老钟举手做了一个收声的动作“你们也知道，现行的办公系统是外购的

NRF24L01 1.1 NRF24L01简介 N RF24L01是由NORDIC生产的工作在2.4GHz~2.5GHz的ISM 频段的单片无线收发器芯片。无线收发器包括：频率发生器、增强型“SchockBurst”模式控制器、功率放大器、晶体振荡器、调制器和解调器。 N RF24L01 的 输出功率频道选择和协议的设置均可以通过SPI 接口进行设置，因此，其具有极高的兼容性，几乎可以连接到各种 单片机 芯片，并完成 无线数据传送 工作。除此之外，N RF24L01 的功耗也非常的低， 当工作在发射模式下发射功率为0dBm 时电流消耗仅为11.3mA ，接收模式时为12.3mA，掉电模式和 待机 模式下电流消耗更低。所以N RF24L01 可以广泛地应用在无线键鼠、无线门禁、无线电台、智能工业设备、玩具等场合。 如下表所示列举了 NRF24L01的特性参数。 参数名称 参数特性 小体积 QFN20 4x4mm封装 宽电压工作范围 1.9V~3.6V，输入 引脚 可承受5V电压输入 工作温度范围 -40℃～+80℃ 工作频率范围 2.400GHz～2.525GHz 发射功率 可选择为0dBm、-6dBm、-12dBm和-18dBm 数据传输速率 支持1Mbps、2Mbps 低功耗设计 接收时工作电流12.3mA，0dBm功率发射时11.3mA，掉电模式时仅为900nA 多通道设计

前面,我们学习了在Oracle中的DML操作,可以让我们完成添加数据、修改数据、删除数据,当我说到这里难免有大部分人觉得有点别扭,感觉缺少了点什么? 没错,作为编程的根本四要素之一,我们怎么只能去修改、添加、删除、而不去查看数据呢? 今天小喵学习了我们的Oracle中的DQL语句/操作. DQL语句/操作 其体型对小苗来说是有点庞大了,得慢慢啃了!┭┮﹏┭┮ 一 . 单表查询 在正式开始之前,我们先来回顾一下我们的DQL操作的标准语法吧! select distinct * | 列名 as 别名, 列表2 as 别名2... | 聚合函数 from 表名 as 别名, 表名2 as 别名2 ,.... where 查询条件 group by 分组字段 having 分组条件 order by 排序字段 asc | desc,.... 1. 简单查询 2. 去重和排序 3.伪列 首先,我们需要知道 伪列是Oracle中独有,伪列也是真实存在的列,也是可以用来进行查询操作的,伪列只能用来查询,不能用来进行增删改操作. 1) rowid : 物理文件上唯一区别这条记录的唯一标识, 表中的每一行在数据文件中都有一个物理地址， ROWID 伪列返回的就是该行的物理地址。使用 ROWID 可以快速的定位表中的某一行。 ROWID 值可以唯一的标识表中的一行。 2) rownum :

　　 　　 大数据文摘出品 　　 作者：魏子敏 　　通信大数据行程卡小程序，相信大家都不陌生。 　　疫情期间，它不仅是人人手机里必备的小程序，也是外出的必要通行证。 　　 　　今年4月，为了应对企事业单位的大面积复工复产，并且准确掌握居民个人过去14天的行程，全国一体化政务服务平台上线工信部推出的“通信大数据行程卡”服务，并将行程卡信息纳入全国一体化平台“防疫健康信息码”服务。用户在信息码服务中申报行程即可查询和证明本人近14天的到访地，不再需要另外开具证明。 　　在工信部统一组织下， 三家电信运营商很快实现了数据整合 ，为疫情期间的出行和公共健康的防疫管理作出了重要贡献，包括中国移动在内的多家国内主要运营商都参与其中。但很少有人知道，整个项目从开启到初版上线其实只花了不到一周。 　　上个月底，带着对相关团队的好奇，大数据文摘采访了中国移动信息技术中心大数据平台部副总经理尚晶。她所在的中国移动信息技术中心负责中国移动全网IT系统统一规划、建设和运营，今年还加挂了中国移动大数据中心的牌子，按“一套人马，两块牌子”运作，目前 负责大数据相关工作的团队有近200人 。 　　这个团队可以说是中国移动大数据的一支“集中兵力”，不仅负责中国移动集中化大数据平台系统和应用的建设运营和分析支撑，同时还肩负组织各省近400多人的大数据团队，推进全网大数据工作的职责。 　　疫情期间，正是这支数据团队

MarkdownPad Document MySQL MySQL：是用于管理文件的一个软件 - 服务端软件 - socket服务端 - 本地文件操作 - 解析指令【SQL语句】 - 客户端软件（各种各样） - socket客户端 - 发送指令 - 解析指令【SQL语句】 PS: - DBMS:数据库管理系统 - SQL语句 需要掌握的技能： - 安装 服务端和客户端 - 连接 - 学习SQL语句规则；指示服务端做任意操作 其他类似软件： 关系型数据库：sqllite,db2,oracle,access,sql server MySQL 非关系型数据库：MongoDB,redis MySQL安装 Windows: 可执行文件安装： while True： 下一步 压缩包 放置任意目录 初始化 服务端：E:\somewhere\mysql-5.7.16-winx64\bin\mysqld --initialize-insecure # 默认用户名 root 密码：空 启动服务端： E:\somewhere\mysql-5.7.16-winx64\mysql-5.7.16-winx64\bin\mysqld\mysqld 客户端连接： E:\somewhere\mysql-5.7.16-winx64\mysql-5.7.16-winx64\bin\mysqld\mysql -u root

在上一篇我们分析了对抗搜索的基本思想，本文在上一篇的基础上对算法部分步骤进行优化。首先我们看一个基于对抗搜索建立的博弈树，对上篇的内容做一个简单的回顾。（本篇内容可以使用上篇开头说的两本书作为参考） 观察这颗博弈树，我们可知它的固定深度是3，MAX先执行。换句话来说就是，MAX为了决定第一步该走A、B还是C，它要从根节点开始遍历深度为3的子树。再换句话来说，这颗树其实只是为了获得MAX在第一步走的时候建立的博弈树;同样对于MIN方来说，假如MAX第一步选择走A，那么以A节点为根节点，同样建立一颗深度为3的子树，通过遍历该子树，获得MIN在这一步的最佳选择，A1、A2或者A3（未画出该图）。 通俗的说，对抗搜索其实就是在有限深度内枚举双发在每一步的选择，通过比较最终节点的状态（最大深度时）优劣，来获得此时执行方的最优选择。 回归到原图，对MAX的选择进行一个详细的分析（请结合上一篇的MAX_VALUE和MIN_VALUE代码）： 第一步由MAX方执行，假设此时的节点状态为R，R有三个选择，即三个后继节点--A、B、C；R要在这三个选择中选出“最利于获胜”的节点作为自己的执行步骤，按照极大极小值方法，即max(A,B,C)，此时深度为0; 接下来轮到MIN方执行，它要在R选择的步骤基础上，选择利于自己的最优步骤，此时深度为1； 接下来轮到MAX方执行，它同样在MIN选择的步骤基础上

# 块存储文件存储对象存储 ### 简介 主要是从访问方式的不同来区分的,之所以会有不同的访问方式是因为用户需求不同. 对于块存储来说,数据是以块的形式来管理的,每个块都有自己的地址空间.传统的块存储如SAN(storage area network),它提供一个网络块存储服务,客户端可以通过iSCSI等协议来访问它,用户也可以在块存储服务上建文件系统. 对于文件存储来说,数据是以一个个文件来管理的.传统的文件存储如NAS(network attached storage), 它提供一个网络文件存储服务,客户端可以通过NFS, SMB等协议来访问它. 对于对象存储来说,数据就是一个个的对象,用户操作的目标就是一个个的对象.相对与文件存储和块存储来说,对象存储是一个新的存储模式.一般来说,对象存储的一个对象包含三类数据,即对象ID,元数据和对象数据.对象存储访问方式基本都是基于HTTP的RESTFUL,这是因为把对象存储发扬光大的AWS用的是这个协议,所以大家都默认用这个协议. ## 块存储 块存储将数据切分成块,每一块是一个独立的存储片段.这种存储方式几乎很少的元数据信息. 用户的每次读写都能直接有效的操作磁盘的具体位置.所以这种存储方式的优点也很明显,就是简单并且高效,简单是指访问方式很简单粗暴,固定的位置以及数据读写的长度;高效是说不会增加更多的磁盘IO操作,响应更快