注塑成型,广泛用于热塑性塑料产品的制造工艺 工艺成本:模具费用(高),单件费用(低) 典型产品:汽车塑料部件,消费电子产品塑料外壳等 产量适合:只适合大批量生产 质量:极高的表面精确度,同一批次的产品外形误差极小 速度:30秒- 60秒/件 注塑成型(Injection Molding):又称注射模塑成型,它是一种注射兼模塑的成型方法.注塑成型方法的优点是生产速度快.效率高,操作可实现自动化,花色品种多,形状可以由简到繁,尺寸可以由大到小,而且制品尺寸精确,产品易更新换代,能成形状复杂的制件,注

1.什么是MIM MIM即(Metal Injection Molding)是金属注射成型的简称.是将金属粉末与其粘结剂的增塑混合料注射于模型中的成形方法.它是先将所选粉末与粘结剂进行混合,然后将混合料进行制粒再注射成形所需要的形状.[MIM金属粉末注射成型的五大工艺参数应如何选择?] MIM流程结合了注塑成型设计的灵活性和精密金属的高强度和整体性,来实现极度复杂几何部件的低成本解决方案.MIM流程分为四个独特加工步骤(混合.成型.脱脂和烧结)来实现零部件的生产,针对产品特性决定是否需要进行表面

之后按目录得复习巩固 目录: 客卓高级知识整理 1 移动架构 1.1 素养与基础 1.1.1 主流设计模式 创建型 行为型 结构型 1.1.2 UML 1.1.3 设计原则 1.1.4 AOP架构 1.2 数据库设计 1.2.1 设计思想 1.2.2 设计标准 1.3 IOC架构设计 1.3.1 运行时注入 1.3.2 编译时注入 1.3.3 butterKnife 1.3.4 dagger架构 1.4 图片加载框架 1.4.1 Glide 1.4.2 imageloader 1.4.3 vol

MongoDB高级知识 一.mongodb适合场景: 1.读写分离:MongoDB服务采用三节点副本集的高可用架构,三个数据节点位于不同的物理服务器上,自动同步数据.Primary和Secondary节点提供服务.两个节点分别提供独立域名,配合MongoDB Driver可自行实现读取压力分配. 2.业务灵活多变:由于MongoDB采用No-Schema的方式,对于初创型的业务非常适用,免去变更表结构的痛苦.用户可以将模式固定的结构化数据存储在RDS中,模式灵活的业务存储在 MongoDB中,高

MongoDB高级知识 一.mongodb适合场景: 1.读写分离:MongoDB服务采用三节点副本集的高可用架构,三个数据节点位于不同的物理服务器上,自动同步数据.Primary和Secondary节点提供服务.两个节点分别提供独立域名,配合MongoDB Driver可自行实现读取压力分配. 2.业务灵活多变:由于MongoDB采用No-Schema的方式,对于初创型的业务非常适用,免去变更表结构的痛苦.用户可以将模式固定的结构化数据存储在RDS中,模式灵活的业务存储在 MongoDB中,高

MongoDB高级知识-易使用 mongodb是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库.不采用关系模型主要是为了获取更好的扩展性.当然还有其他的一些好处. 与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的文档模型.通过在文档嵌入文档和数组,面向文档的方法能够仅使用一条记录来表现复杂的层次关系,这与使用现代面向对象语言的开发者对数据的看法是一致的. 另外,不再有预定义模式:文档的键和值不再是固定的类型和大小.由于没有固定的模式,根据需要添加或删除字段变的容易了.通常,由

MongoDB高级知识-易扩展 应用程序数据集的大小正在以不可思议的速度增长.随着可用宽带的增长和存储器价格的下跌,即使是一个小规模的应用程序,需要存储的数据也可能大的惊人,甚至超出了很多数据库的处理能力.过去非常罕见的T级别数据,现在已是司空见惯了. 由于需要存储的数据不断增长,开发者面临一个困难:应该如何扩展数据库?接下来完我们就来讲讲. 一.mongodb如何扩展? 1.纵向:纵向扩展就是使用计算能力更强的机器. 提升计算机的配置,但是配置高价格也随之上升,当上升到一定的程度就无法提升了.

PS:本文就Java反射的高级知识做下汇总,理清在什么情况下,我们应该去使用反射,提供框架的健壮性,ps:xieyang@163.com/xieyang@163.com

前言:本来小表驱动大表的知识应该在前面就讲解的,但是由于之前并没有学习数据批量插入,因此将其放在这里.在查询的优化中永远小表驱动大表. 1.为什么要小表驱动大表呢 类似循环嵌套 for(int i=5;.......) { for(int j=1000;......) {} } 如果小的循环在外层,对于数据库连接来说就只连接5次,进行5000次操作,如果1000在外,则需要进行1000次数据库连接,从而浪费资源,增加消耗.这就是为什么要小表驱动大表. 2.数据准备 根据MySQL高级知识(十)—

前言:本章主要讲解MySQL主从复制的操作步骤.由于环境限制,主机使用Windows环境,从机使用用Linux环境.另外MySQL的版本最好一致,笔者采用的MySQL5.7.22版本,具体安装过程请查询相关资料. 1.主从复制的基本原理 slave会从master读取binlog来进行数据同步.主要有以下三个步骤: ①master将改变记录到二进制日志(binary log),这些记录过程叫做二进制日志事件(binary log events). ②slave将master的binary log

前言:前面学习了表锁的相关知识,本篇主要介绍行锁的相关知识.行锁偏向InnoDB存储引擎,开销大,加锁慢,会出现死锁,锁定粒度小,发生锁冲突的概率低,但并发度高. 0.准备 #1.创建相关测试表tb_innodb_lock,注意数据库引擎为InnoDB. drop table if exists test_innodb_lock; CREATE TABLE test_innodb_lock ( a ), b ) ) ENGINE INNODB DEFAULT charset = utf8; ,'

前言:锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制.在数据库中,除传统的计算机资源(如CPU.RAM.I/O等)的争用外,数据也是一种供许多用户共享的资源.如何保证数据并发访问的一致性.有效性是所有数据库必须解决的一个问题,锁冲突也是影响数据并发访问性能的一个重要因素.从这个角度来说,锁对数据库而言显得尤其重要,也更加复杂. 1.锁的分类 #1.从对数据操作的类型来分 读锁(共享锁)和写锁(排它锁) #2.从对数据操作的粒度来分 表锁和行锁 2.表锁(偏读) 特点:偏向MyISAM存储引擎

MySQL高级知识(一)——基础 MySQL高级知识(二)——Join查询 MySQL高级知识(三)——索引 MySQL高级知识(四)——Explain MySQL高级知识(五)——索引分析 MySQL高级知识(六)——索引优化 MySQL高级知识(七)——索引面试题分析 MySQL高级知识(八)——ORDER BY优化 MySQL高级知识(九)——慢查询日志 MySQL高级知识(十)——批量插入数据脚本 MySQL高级知识(十一)——Show Profile MySQL高级知识(十二)——全局

前言:全局查询日志用于保存所有的sql执行记录,该功能主要用于测试环境,在生产环境中永远不要开启该功能. 1.如何开启 #1.通过my.cnf配置开启该功能. 注:对my.cnf文件配置后,需重启mysql. ①通过命令查看全局查询日志是否开启成功. ②查看全log_globalquery.log文件中的内容. 该log文件记录执行过的sql语句. #2.通过命令开启该功能. 通过以上配置,执行过的sql语句将会记录到mysql库中general_log表里. 2.总结 ①通过命令方式开启该功能

前言:Show Profile是mysql提供的可以用来分析当前会话中sql语句执行的资源消耗情况的工具,可用于sql调优的测量.默认情况下处于关闭状态,并保存最近15次的运行结果. 1.分析步骤 #1.开启Show Profile功能,默认该功能是关闭的,使用前需开启. #2.根据MySQL高级知识(十)——批量插入数据脚本中的数据脚本向tb_emp_bigdata表中插入50w条数据.然后执行如下查询语句: limit ; ; #3.通过show profiles查看结果. #4.使用sho

前言:使用脚本进行大数据量的批量插入,对特定情况下测试数据集的建立非常有用. 0.准备 #1.创建tb_dept_bigdata(部门表). create table tb_dept_bigdata( id int unsigned primary key auto_increment, deptno mediumint unsigned , dname ) not null default '', loc ) not null default '' )engine=innodb default

前言:慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它记录MySQL中响应时间超过阈值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值的sql语句,该sql语句会被记录到慢查询日志中.慢查询日志主要与explain进行联合分析. 1.如何开启慢查询日志 默认情况下,MySQL数据库没有开启慢查询日志,需要我们手动来设置这个参数.如果不是调优需要,一般不建议开启该参数,因为开启慢查询日志或多或少会带来一定的性能影响. #1.首先查看慢查询日志是否开启. 注:Value为OFF表示关闭,笔者已

前言:在使用order by时,经常出现Using filesort,因此对于此类sql语句需尽力优化,使其尽量使用Using index. 0.准备 #1.创建test表. drop table if exists test; create table test( id int primary key auto_increment, c1 ), c2 ), c3 ), c4 ), c5 ) ) ENGINE=INNODB default CHARSET=utf8; insert into te

前言:该篇随笔通过一些案例,对索引相关的面试题进行分析. 0.准备 #1.创建test表(测试表). drop table if exists test; create table test( id int primary key auto_increment, c1 ), c2 ), c3 ), c4 ), c5 ) ) ENGINE=INNODB default CHARSET=utf8; insert into test(c1,c2,c3,c4,c5) values('a1','a2','

前言:索引优化的目的主要是让索引不失效,本篇通过相关案例对索引优化进行讲解. 0.准备 创建经典的tb_emp表. DROP TABLE IF EXISTS `tb_emp`; CREATE TABLE `tb_emp` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` ) NOT NULL, `age` ) NOT NULL, ) NOT NULL, email varchar(20), PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DE