实习中,今天在看公司源码的时候,发现前辈给的代码都是这样的 typedef int8_t int8; typedef uint8_t uint8; typedef int16_t int16; typedef uint16_t uint16; typedef word_t word16; typedef int32_t int32; typedef uint32_t uint32; typedef dword_t dword32; typedef int64_t int64; typedef u

Memcache存储大数据的问题  huangguisu Memcached存储单个item最大数据是在1MB内,假设数据超过1M,存取set和get是都是返回false,并且引起性能的问题. 我们之前对排行榜的数据进行缓存.因为排行榜在我们全部sql select查询里面占了30%,并且我们排行榜每小时更新一次,所以必须对数据做缓存. 为了清除缓存方便,把全部的用户的数据放在同一key中,因为memcached:set的时候没有压缩数据.在測试服測试的时候,没发现问题.当上线的时候,结果发现.

1. 在本方案中,我们要将数据存储到HBase中,所以使用flume中提供的hbase sink,同时,为了清洗转换日志数据,我们实现自己的AsyncHbaseEventSerializer. package com.ncc.dlut; import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.flume.Context; im

存储外部数据 author:visualsan 2014.2 上海 1.简介 利用外部数据存储外部接口,可以在模型文件里面尺寸用户自定义数据.在模型保存时数据自动存储,在模型载入时数据自动载入.外部数据的管理完全依赖于TK函数,CROE默认情况下忽略外部数据的存在. 外部数据是由class和slot来管理的,一般情况下一个模型只需要一个class,而且每个模型的class名称必须唯一.每个class里面有一系列的slot列表,每个列表由名称或者id来表示,里面有一个数据结构用来存储数据,其类型为

感觉Google Protocol Buffer无论对存储还是数据交换,都是个挺有用的东西,这里记录下,以后应该用得着.下文转自: http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-gpb/index.html 简介 什么是 Google Protocol Buffer? 假如您在网上搜索,应该会得到类似这样的文字介绍: Google Protocol Buffer( 简称 Protobuf) 是 Google 公司内部的混合语言数据标准,目前已经正

问题描述:将图片.二进制文件内容等数据存储在数据库中,并能从数据库中取出还原为图片或文件,数据库存储二进制数据用varbinary字段. 分析:由于之前数据库中没有用过varbinary存储数据,首先要把varbinary搞懂了,其次就是图片类型与二进制类型之间的转换,文件类型与二进制类型之间的转换. 准备工作:     1.varbinary 与 binary的区别:             固定长度 (binary) 的或可变长度 (varbinary) 的 binary 数据类型.    

Atitit 数据存储的数据表连接attilax总结 1.1. 三种物理连接运算符:嵌套循环连接.合并连接以及哈希连接1 1.2. a.嵌套循环连接(nested loops join)1 1.3. b.合并连接(merge join)3 1.4. c.哈希连接(hash join) 4 1.5. 所以这三种算法,没有谁好谁坏,只有合适的场景应用合适的连接算法,这样才能发挥它自身的长处,而恰巧这些就是我们要掌握的技能.6 1.6. 这三种连接算法我们也可以显示的指定,loop merger ha

Atitit 研发体系建立 数据存储与数据知识点体系知识图谱attilax 总结 分类具体知识点原理规范具体实现(oracle,mysql,mssql是否可以自己实现说明 数据库理论数据库的类型 数据库理论,网状,层次, 数据库理论树形数据库注册表,hashtable 数据库理论,kv数据库.hashtable 数据库理论Oodb 数据库理论nosql db 数据库理论隔离级别 数据库理论 数据库理论Er模型 数据库理论Acid数据库完整性 数据库理论关系模型 数据库理论   sql 数据库理论

手机游戏当中的数据存储是一个重要的课题.cocos2d-x发展到现在的版本2.1.4,已经直接实现了对sqlite的支持(extensions/LocalStorage),这对我们一般的数据存储已经够用了.不过sqlite存储的数据是明文的,无论是谁都可以轻易破解.因此我们需要一种方法对数据进行加密.万幸的是,已经有人为我们提供了很方便的库来完成这个工作.这个项目的网站是<a target="_blank" href="http://sqlcipher.net/>

NoSql存储日志数据之Spring+Logback+Hbase深度集成 关键词:nosql, spring logback, logback hbase appender 技术框架:spring-data-hadoop, logback 一些比较重要的日志信息需要经常查看,比如用户行为日志,报错或关键业务日志数据然而同一系统多结点运行时这个工作会变的非常繁琐. 本例借用Logback日志框架和Hbase数据库来解决这一问题. 主要功能: 所有结点日志数据可通过配置同步到一个Hbase数据库 与

在Oracle中,%rowtype是用来存储一行数据的 语法: rowType_name table_name%rowtype rowType_name :变量名 table_name:指定的表名 具体示例: declare v_RowEmp emp%rowtype; begin ; dbms_output.put_line('编号:'||v_RowEmp.ename||'姓名:'||v_RowEmp.ename||'职务:'||v_RowEmp.job||'出生日期:'||v_RowEmp.h

NSUserDefaults 其实是一个 plist 文件(有待验证),即使只是修改一个 key 都会 load 整个文件,不适合存储大量数据. NSUserDefaults是保存成文本格式的,容易被破解,解析效率也比较低.所以数据太大的时候,解析起来就慢了 NSUserDefaults你每次同步都要全写,打开要全读.小数据连同大数据一起操作了,IO以及内存都不划算,况且还有解析.序列化的成本.大数据建议弄出去,别跟NSUserDefaults这种经常存取的弄一起. 要注意的是NSUserDef

线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志,日志里会包含一些错误.警告.及用户行为等信息,通常服务会以文本的形式记录日志信息,这样可读性强,方便于日常定位问题,但当产生大量的日志之后,要想从大量日志里挖掘出有价值的内容,则需要对数据进行进一步的存储和分析. 本文以存储 web 服务的访问日志为例,介绍如何使用 MongoDB 来存储.分析日志数据,让日志数据发挥最大的价值,本文的内容同样使用其他的日志存储型应用. 模式设计 一个典型的web服务器的访问日志类似如下,包含访问来源.用户.访问的资源地

localStorage是HTML5提供的再客户端实现本地存储的一种方法,但是localStorage方法只能存储字符串数据,有时候我们需要存储对象到本地比如:JSON:那么,localStorage怎么才能实现JSON数据的存储与读取呢? 思路:既然localStorage只能存储字符串数据,那么我们就可以先把JSON对象转换成字符串,然后用localStorage方法存储起来:等到需要用到这些JSON数据时,先把它们读取出来,然后再转换成JSON对象加以利用. 具体代码如下: var jso

碰到一个树形数据需要存储再数据控制,碰到以下两个问题: 在PG数据库中如何表达树形数据 如何有效率的查询以任意节点为Root的子树 测试数据 为了更加简单一些,我们将使用一下数据 Section A |--- Section A.1 Section B |--- Section B.1 |--- Section B.1 |--- Section B.1.1 简单的自引用 当设计自引用表(有时候自己join自己).最简单明了的就是有一个parent_id字段. CREATE TABLE secti

在mysql中存储json数据,字段类型用text,java实体中用String接受. 返回前端时(我这里返回前端的是一个map),为了保证读取出的数据排序错乱问题,定义Map时要用LinkedHashMap,这样可以保证 Map<String, String> map = new LinkedHashMap<String, String>(); map.put("a3", "aa"); map.put("a2", &qu

转自: http://www.maomao365.com/?p=6738 摘要: 下文将从数据库的数据类型着手,剖析在sqlserver数据库中可以存储二进制数据的数据类型,如下所示: mssql sqlserver常见数据类型如下:</span> bit:整型,数据范围[0,1,null],用于存取布尔值 tinyint:整型,数据范围[0~256) smallint:整型,数据范围[-215~215)int:整型,数据范围[-231~231) decimal:精确数值型 ,例:decima

使用 MongoDB 存储日志数据     线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志,日志里会包含一些错误.警告.及用户行为等信息.通常服务会以文本的形式记录日志信息,这样可读性强,方便于日常定位问题.但当产生大量的日志之后,要想从大量日志里挖掘出有价值的内容,则需要对数据进行进一步的存储和分析. 本文以存储 web 服务的访问日志为例,介绍如何使用 MongoDB 来存储.分析日志数据,让日志数据发挥最大的价值.本文的内容同样适用于其他的日志存储型应用. 模式设计 一个典型的web服务器的访问

操作系统 :CentOS7.3.1611_x64 PostgreSQL版本 :9.6 问题描述 在InfluxDB中存储时序数据时,当tag值和时间戳都相同时会执行覆盖操作.在PostgreSQL中能不能这么用呢? 解决方案 可以借助唯一索引和update来实现,这里记录下以备后用. 1.创建带有唯一索引的表,比如: drop table if exists stock_data; create table stock_data ( id bigserial primary key, stock

文章目录 1. 环境依赖 2. 数据源 3. 单元测试 4. 源代码 在某些场景下,我们可能会在一个应用中需要依赖和访问多个数据源,例如针对于 MySQL 的分库场景.因此,我们需要配置多个数据源. 环境依赖 修改 POM 文件,添加spring-boot-starter-jdbc依赖. <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-start

Camp时在python2的编码上坑了不少. 理解pyhon2的编码 python2字符串类型只有两种: str类型:b'xxx'即是str类型, 是编码后的类型,len()按字节计算 unicode类型:len()按unicode字符计算 python2打开文件读取的字符串是str类型,无encoding参数 python2下读写文件建议使用 codecs 包 codecs.open, codecs.write可以指定编码 python3的编码 python3字符串类型分两种: str类型:u