Sequence

这三个对象都可以实现自增，这里从如下几个维度来看看这几个对象有哪些不同，其中功能性上看，大部分特性都是一致的或者类似的。 1，sequence在所有数据库中的性质都一样，它是跟具体的字段不是强绑定的，其特点是支持多个对个对象之间共享。 　sequence作为自增字段值的时候，对表的写入需要另外单独授权sequence（GRANT USAGE ON SEQUENCE test_old_id_seq;） 　sequence类型的字段表，在使用CREATE TABLE new_table LIKE old_table的时候，新表的自增字段会已久指向原始表的sequence 结论：对于自增字段，无特殊需求的情况下，sequence不适合作为“自增列”，作为最最次选。 2，identity本质是为了兼容标准sql中的语法而新加的，修复了一些serial的缺陷，比如无法通过alter table的方式实现增加或者删除serial字段 　　2.1 identity定义成generated by default as identity也允许显式插入， 　　2.2 identity定义成always as identity，加上overriding system value也可以显式不插入 结论：identity是serial的“增强版”，更适合作为“自增列”使用。 3，sequence

一、数据库设计 1、一般都使用 INNODB 存储引擎，除非读写比率<1%,才考虑使用 MYISAM 存储引擎;其 他存储引擎请在 DBA 的建议下使用。 2、Stored procedure (包括存储过程，函数，触发器)对于 MYSQL 来说还不是很成熟， 没有完善的出错记录处理，不建议使用。 3、UUID()，USER()这样的MySQL INSIDE 函数对于复制来说是很危险的，会导致主备数据不一致，所以请不要使用。如果一定要使用UUID作为主键，让应用程序来产生。 4、请不要使用外键约束，如果数据存在外键关系，请在程序层面实现。 5、必须采用 UTF8 编码。 二、数据库对象设计规范 1、表 设计 a)在设计时尽量包含两个日期字段:crt_time(创建日期),upd_time(修改日期)且 非空, 对表的记录进行更新的时候，必须包含对 upd_time字段的更新。 b)必须要有主键，主键尽量用自增字段类型，推荐类型为INT或者BIGINT类型。 c)需要多表join的字段，数据类型保持绝对一致。 d)Mysql 的表尽量设置成 KV(Key-Value)结构，这样便于扩展和维护。 e)当表的字段数非常多时，可以将表分成两张表，一张作为条件查询表，一张作为详细内容表(主要是为了性能考虑)。 f)当字段的类型为枚举型或布尔型时，建议使用 char(1)类型。 g)同一表中

多维数据仓库中的维度表和事实表一般都需要有一个代理键，作为这些表的主键，代理键一般由单列的自增数字序列构成。Hive没有关系数据库中的自增列，但它也有一些对自增序列的支持，通常有两种方法生成代理键：使用row_number()窗口函数或者使用一个名为UDFRowSequence的用户自定义函数（UDF）。 用row_number()函数生成代理键 INSERT OVERWRITE TABLE my_hive_table select row_number() over ( order by create_time asc ) as id, key from my_mid_table 用UDFRowSequence生成代理键 add jar viewfs: // hadoop - meituan / user / hadoop - data / user_upload / weichao05_hive - contrib - 3.1 . 0 .jar; create temporary function row_sequence as ' org.apache.hadoop.hive.contrib.udf.UDFRowSequence ' ; INSERT OVERWRITE TABLE my_test_table select row_sequence() as id, key

文章目录 1. 题目 2. 解题 2.1 递归超时解 2.2 单调栈 1. 题目 给定一个整数数组，你需要验证它是否是一个 二叉搜索树 正确的 先序 遍历序列。 你可以假定该序列中的数都是不相同的。 参考以下这颗二叉搜索树： 5 / \ 2 6 / \ 1 3 示例 1 ： 输入 : [ 5 , 2 , 6 , 1 , 3 ] 输出 : false 示例 2 ： 输入 : [ 5 , 2 , 1 , 3 , 6 ] 输出 : true 进阶挑战： 您能否使用恒定的空间复杂度来完成此题？ 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/verify-preorder-sequence-in-binary-search-tree 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。 2. 解题 2.1 递归超时解 检查左边小于root，右边是否都大于root，时间复杂度O(n 2 ) class Solution { public : bool verifyPreorder ( vector < int > & preorder ) { if ( preorder . size ( ) <= 2 ) return true ; return check ( preorder , preorder [ 0 ] , 1

hibernate概述 hibernate是一个java的全自动ORM框架，它可以自动生成SQL语句、自动建表、自动执行，使用者可以不使用SQL完成数据的CRUD操作，同时它也是基于JPA规则的一种实现方式 建库建表 在mysql数据库中创建测试库和表 -- 建库 CREATE DATABASE `hibernate-test`; -- 建表 CREATE TABLE `hibernate-test`.`h_user` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `username` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL, `password` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE ) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 1 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic; -- 插入数据 INSERT INTO h_user ( username,

纯CAS为啥比加锁要快？ 同样是修改数据，一个采用加锁的方式保证原子性，一个采用CAS的方式保证原子性。 都是能够达到目的的，但是常用的锁（例如显式的Lock和隐式的synchonized），都会把获取不到锁的线程挂起，相对于CAS的不挂起，多了挂起和唤醒的开销。 尾指针是如何管理的，如何防止覆盖旧数据？ 别的帖子都说RingBuffer中不维护尾指针，尾指针由消费者维护（所谓维护指针，就是修改、移动指针）其实这一句话有点误导性，如果RingBuffer不知道尾部在哪里，那它的数据存储肯定就会出问题，例如把还没消费过的数据给覆盖了。 确实，消费者会自行维护自己的消费指针，RingBuffer也不会去干涉消费者指针的维护，但是它会引用所有消费者的指针，读取他们的值，以此作为“尾部”的判断依据。实际上就是最慢的那个消费者为准。 注：消费者指针是消费者消费过的最后一条数据的序号 我们直接来看代码，这个是RingBuffer的publishEvent方法，我们看到，它首先取得一个可用的序列号，然后再将数据放入该序列号的对应位置中。我们来看看这个序列号是如何取得的。 @Override public void publishEvent(EventTranslator<E> translator) { final long sequence = sequencer.next();

from: https://blog.csdn.net/JIEJINQUANIL/article/details/50341765 1、 Vedio and Image Datasets Index 这个网址提供了大量的视频和图像的数据库下载索引，并有相应的介绍，强烈推荐！大家慢慢去找寻自己的惊喜吧 2、 CV Datasets on the web 这里主要有检测、分类、识别、追踪(tracking)、分割、显著性检测、视频监测……内容特别丰富，强烈推荐！ 3、 FIR Sequence. Pedestrian Dataset 里面又有好几种数据库可以下载：CVC Virtual Pedestrian Dataset、CVC-01Pedestrian Dataset、CVC-02 PedestrianDataset一直到09的都有。 4、 Penn-Fudan Database for Pedestrian Detection and Segmentation 用于行人检测的数据库，里面的图片都取材于校园和城市街区，每一幅图片至少有一个行人。 5、 Caltech Pedestrian Detection Benchmark The Caltech Pedestrian Dataset consists of approximately10 hours of 640x480

书写LINQ查询时又两种语法可供选择：方法语法（Fluent Syntax）和查询语法（Query Expression）。 LINQ方法语法是非常灵活和重要的，我们在这里将描述使用链接查询运算符的方式来创建复杂的查询，方法语法的本质是通过扩展方法和Lambda表达式来创建查询。C# 3.0对于LINQ表达式还引入了声明式的查询语法，通过查询语法写出的查询比较类似于SQL查询。本篇会对LINQ方法语法进行详细的介绍。 当然，.NET公共语言运行库（CLR）并不具有查询语法的概念。所以，编译器会在程序编译时把查询表达式转换为方法语法，即对扩展方法的调用。所以使用方法语法会让我们更加接近和了解LINQ的实现和本质，并且一些查询只能表示为方法调用，如检索序列中的最大值、最小值元素的查询，他们在查询语法中就没有对应的实现。但另一方面，查询语法通常会比较简单和易读。不管怎样，这两种语法和互相补充和兼容的，我们可以在一个查询中混合使用方法语法和查询语法。 链接查询运算符 在LINQ介绍中，我们示范了使用单个查询运算符创建的查询。如果需要创建更加复杂的查询，我们可以在表达式之后添加其他查询运算符，产生一个查询链。如下例：查询出所有含有字母”a”的姓名，按长度进行排序，然后把结果全部转换成大写格式。 static void Main( string [] args) { string []

题目描述 Johnny is a little boy - he is only three years old and enjoys playing with toy cars very much. Johnny has nnn different cars. They are kept on a shelf so high, that Johnny cannot reach it by himself. As there is little space in his room, at no moment may there be more than kkk toy cars on the floor. Johnny plays with one of the cars on the floor. Johnny's mother remains in the room with her son all the time. When Johnny wants to play with another car that is on the floor, he reaches it by himself. But when the toy is on the shelf, his mummy has to hand it to him. When she gives Johnny

简介 时间间隔 这个概念在内核中非常重要。大量多的延时函数都是依赖于时间。 周期性函数 进程调度 屏幕刷新 延时硬盘读写 系统从开机到现在运行了多久 当前的日期 上面列举的都是用到周期的 过去了多久，时间在系统中该怎么衡量核心问题。 相对时间 从某一刻起后多久开始做某事。 五秒后发射就是相对于现在一段时间。 绝对时间 日期，经历了多久，往往是一个大的时间。 周期任务和延迟任务 周期任务 依赖于系统时钟，系统时钟是一个可编程硬件。每隔固定时间就发起中断。 内核知道每秒多少次中断，根据间隔和中断次数，可以用来衡量时间。 系统时钟是核心 这是一个硬件。 一个可编程硬件，即可以配置，可以有内核控制。 用来计量时间流逝。 隔一段时间发起一次中断，中断捕获就更新时间。然后执行对应的函数。 延迟任务 一般是事件，时间发生多久后执行某个响应函数。 主要依赖于动态定时器 动态定时器 从开始计时的那一刻开始，多久后执行某个任务。 这也是后面的主讲。 案例 软盘驱动在一定时间得不到响应就关闭。 时间衡量 依赖硬件 系统时钟 时钟频率 可配置 转换 1s = 时钟周期 * 时钟频率 时钟周期 = 1s / 时钟频率 总的时间 = 时钟周期 * 次数 根据换算方程可以看到时钟周期和过去时间 动态定时器 定时器 用来倒计时的，倒计时多久执行某个任务。 这个也是主要的核心中的核心。 内核管理和衡量时间 衡量时间