SDD 基础知识 SSD(Solid State Drives)是固态硬盘,使用闪存颗粒来存储数据,闪存又可分为NAND Flash和NOR Flash,通常所说的SSD硬盘都使用NAND Flash芯片来存放数据.NOR型存储内容以编码为主,其功能多与运算相关:NAND型主要功能是存储资料. Nor Flash:主要用来执行片上程序 优点:具有很好的读写性能和随机访问性能,因此它先得到广泛的应用: 缺点:单片容量较小且写入速度较慢,决定了其应用范围较窄. NAND Flash:主要用在大容量存

基础知识: 在 Java 中, 代表时间和日期的类型包含: java.util.Date 和 java.util.Calendar. 此外, 在 JDBC API 中还提供了 3 个扩展了 java.util.Date 类的子类: java.sql.Date, java.sql.Time 和 java.sql.Timestamp, 这三个类分别和标准 SQL 类型中的 DATE, TIME 和 TIMESTAMP 类型相应 在标准 SQL 中, DATE 类型表示日期, TIME 类型表示时间,

Tornado框架-基于正则的动态路由映射分页数据获取计算 分页基本显示数据 第一步.设置正则路由映射配置,(r"/index/(?P<page>\d*)", index.indexHandler),正则匹配访问路径,访问录index/后面可以是可以是0个或多个数字第二步.配置逻辑处理方法,get()方法里显示对应的页面,并传值一个SHUJU全局变量列表到html模板,这个全局变量列表里是字典显示的数据第三步.在html模板里用模板语言,循环这个列表里的字典,显示到表格里第

0 图书相关表关系建立 1.5个表 2.书籍表,作者表,作者详情表(垂直分表),出版社表,书籍和作者表(多对多关系) 一对一 多对多 本质都是一对多 外键关系 3.一对一的关系,关联字段可以写在任意一方 4.一对多的关系,关联字段写在多的一方 5.多对多的关系,必须建立第三张表(orm中,可以用一个字段表示,这个字段可以写在任意一方) 6 把表关系同步到数据库中 -python manage.py makemigrations # 在migrations文件夹下记录一下 -python mana

Django基础五之django模型层(二)多表操作 本节目录 一 创建模型 二 添加表记录 三 基于对象的跨表查询 四 基于双下划线的跨表查询 五 聚合查询.分组查询.F查询和Q查询 六 xxx 七 xxx 八 xxx 一 创建模型 表和表之间的关系 一对一.多对一.多对多 ,用book表和publish表自己来想想关系,想想里面的操作,加外键约束和不加外键约束的区别,一对一的外键约束是在一对多的约束上加上唯一约束. 实例:我们来假定下面这些概念,字段和关系 作者模型:一个作者有姓名和年龄.

java 散列与散列码探讨 ,简单HashMap实现散列映射表运行各种操作示列 package org.rui.collection2.maps; /** * 散列与散列码 * 将土拔鼠对象与预报对象联系起来, * @author lenovo * */ //土拨鼠 public class Groundhog { protected int number; public Groundhog(int n) { number=n; } @Override public String toStrin

1.编辑删除&&多对多关系的其他方法 提交,数据,得到结果 查看运行 给编辑和删除,添加样式 我们点击删除,可以成功删除 打印sql语句的,在settings.py里边的配置 LOGGING = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'handlers': { 'console':{ 'level':'DEBUG', 'class':'logging.StreamHandler', }, }, 'loggers': { 'dj

以下情况下必须显式指定 Hibernate 映射类型 一个 Java 类型可能对应多个 Hibernate 映射类型. 例如: 如果持久化类的属性为 java.util.Date 类型, 对应的 Hibernate 映射类型可以是 date, time 或 timestamp. 此时必须根据对应的数据表的字段的 SQL 类型, 来确定 Hibernate 映射类型. 如果字段为 DATE 类型, 那么 Hibernate 映射类型为 date; 如果字段为 TIME 类型, 那么 Hiberna

CockroachDB学习笔记--[译]CockroachDB中的SQL:映射表中数据到键值存储 原文标题:SQL in CockroachDB: Mapping Table Data to Key-Value Storage 原文链接:https://www.cockroachlabs.com/blog/sql-in-cockroachdb-mapping-table-data-to-key-value-storage/ 原作者:Peter Mattis , Tamir Duberstein

上文已经讲解了基于XML配置的SQL映射器,在XML配置的基础上MyBatis提供了简单的Java注解,使得我们可以不配置XML格式的Mapper文件,也能方便的编写简单的数据库操作代码. Mybatis之接口注解 映射语句 @Insert 可以使用@Insert注解来定义一个INSERT映射语句: @Insert(" insert into sys_user (id, username, password, " + " name, sex, status, org_id,

Django测试环境搭建 ps: 1.pycharm连接数据库都需要提前下载对应的驱动 2.自带的sqlite3对日期格式数据不敏感 如果后续业务需要使用日期辅助筛选数据那么不推荐使用sqlite3 方式1: 任意创建一个py文件,在该文件内书写固定的配置 import os if __name__ == '__main__': os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'djangoProject2.settings') import dj

基本需求: 老数据有老数据的顺序编码规则,新数据有新数据的顺序编码规则,但是老数据的编码还是要更新相应的东西,新数据也得实时更新,在新数据中已经用新编码规则对老数据对进行编码,在上报表中既要新增新数据,也要更新老数据与现有数据.------------------------------------------------- --Author:Oliver QIN --Date:2015-11-07 --DESC:使用映射表对老数据进行更新 ---------------------------

服务器多块磁盘 ,同时磁盘类型混合(SSD+STAT+SAS)

我们利用静态分配的数组来实现的顺序表的局限还是挺大的,主要在于它的容量是预先定好的,用户不能根据自己的需要来改变.如果为了后续用户能够自己调整顺序表的大小,动态地分配数组空间还是很有必要的.基于动态分配的数组的顺序表绝大部分跟基于静态分配的数组的顺序表是一样的,只需在后者程序上改动一小部分即可. 第一,我们不需定义一个容量常量CAPACITY,而是定义一个私有变量myCapacity. 第二,类的构造函数需要改进一下.我们需要类在被实例化时自动申请内存,即需添加下边程序: ElementType

昨日内容回顾 # 一对多的添加方式1(推荐) # book=Book.objects.create(title="水浒传",price=100,pub_date="1643-4-12",publish_id=1) # print(book.title) # 一对多的添加方式2 # publish必须接受一个对象 # xigua=Publish.objects.filter(name="西瓜出版社").first() # book=Book.obj

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基于对象的跨表查询是子查询 基于双下划线的查询是连表查询 PS:基于双下划线的跨表查询 正向按字段,反向按表名小写 一对一 需求:查询lqz这个人的地址# 正向查询ret = models.Author.objects.filter(name='lqa').values('author_detail__addr') #Author表作为基表,然后从基表中查到人名,然后从Authonr表跨到author_detail表中获取name对应的addr字段ret = models.Author.obje

基于jQuery会员中心安全修改表单代码.这是一款登录密码,交易密码,手机号码,实名认证,电子邮箱,安全设置表单,会员表单等设置代码.效果图如下: 在线预览   源码下载 实现的代码. html代码: <div class="Safety"> <dl> <dt> <strong>登录密码:</strong> <span>保障账户安全,建议您定期更换密码</span> <b><span

分表:垂直拆分.水平拆分 垂直拆分:根据业务将一个表拆分为多个表. 如:将经常和不常访问的字段拆分至不同的表中.由于与业务关系密切,目前的分库分表产品均使用水平拆分方式. 水平拆分:根据分片算法将一个表拆分为多个表. 如:按照ID的最后一位以3取余,尾数是1的放入第1个库(表),尾数是2的放入第2个库(表)等. 解决的问题:单纯的分表可以解决数据量过大导致检索变慢的问题. 分表无法解决过多并发请求访问同一个库,导致数据库响应变慢的问题.所以通常水平拆分都至少要采用分库的方式,用于一并解决大数据量

深入浅出MFC对于虚函数实现方式的缺点,它指出:虚函数耗费大量内存,系统最终将被这些额外负担拖垮. 但是现在对于容量巨大的白菜价格的内存来说,这种额外负担是否已经过时了呢~?    书中提到,虚函数表中的每一个项目都是一个函数指针,价值4字节,如果基类的虚函数表有100项 (MFC里面的消息数量是否在这个数量级?),经过十层继承,开支散叶,总共需要耗费多少内存?    我粗略地算了下,不知道这种计算方法是否正确,4Byte*100项=400Byte.如果CCmdTarget中定义100个消息,那

Python3 ChromeDriver与Chrome版本映射表(更新至v2.43) ChromeDriver下载链接:http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html 最新的chromedriver与chrome的对应关系表: