背景最近在SpringCloud项目中, 使用Mybatis-Plus执行一个88万条左右的数据插入MySQL数据库的操作时, 发现执行时长竟然长达2个小时, 按理讲, MP框架执行如下批处理操作时:XXService.insertBatc

#如果要更改一个数据的前几位数字，可以使用SUBSTRING函数和CONCAT函数来实现。以下是一个示例：##假设有一个表名为table1，包含一个名为column1的字段，数据为123456。要将数据的前三位数字改为789，可以使用以下S

一、定义 变量：用来存储 单个数据 数组：用来存储 多个 同类型数据长度确定不可更改 length() 集合：用来存储 多个数据长度不确定size()二、接口List接口 特点：元素有序，有下标，可以重复 实现类：ArraylistSet接

这个问题困扰我们很久，各种原因需要重启集群的时候需要等待很长时间，总要在休息时间做重启。 后来发现ElasticSearch中支持几个参数配置附上官网地址gateway.expected_nodesgateway.expected_mast

1、观察服务器硬盘指示灯服务器外壳上都有针对每块使用的硬盘的指示灯，硬盘状态正常会显示为绿色，指示灯出现非绿色是时候，就需要仔细检查这个指示灯相对应的硬盘是否正常工作。一旦初步确定是硬盘受损或数据丢失也不要过分紧张。2、数据进行备份除了Ra

1.InfluxDB介绍InfluxDB用Go语言编写的一个开源分布式时序、事件和指标数据库，和传统是数据库相比有不少不同的地方。 类似的数据库有Elasticsearch、Graphite等。特点提供了Http接口的API来操作数据 提供

目录1、实现效果2、后端实现2.1 实体类2.2 数据库中的数据结构2.3 后端接口2.4 swagger测试后端结构功能是否正常3、前端实现3.1 页面中引入el-table组件3.2 实现效果 1、实现效果2、后端实现2.1 实体类

KafkaKafka 核心概念什么是 KafkaKafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台。其持久化层本质上是一个“按照分布式事务

【转】DB2日常维护——REORG TABLE命令优化数据库性能一个完整的日常维护规范可以帮助 DBA 理顺每天需要的操作，以便更好的监控和维护数据库，保证数据库的正常、安全、高效运行，防止一些错误重复发生。 由于DB2使用CBO作为数据库

一、插入1、批量插入 （1）有序插入，如果中间其中一个失败，后面的将不会继续执行 varbulk=db .users.initializeOrderedBulkOp();bulk.insert( { user: "abc123&q

近来研究定时器Quartz集群的实现原理时，发现了一种利用数据库锁的方式来实现集群环境下进行并发控制的方式。由于现在的系统多是部署在集群环境中，需要进行并发控制时，这是一种很好的实现方法，现将原理介绍如下： 首先，在数据库中建立一张拥有锁

1.简介 在大型企业网站项目中，由于高并发等因素，常常需要集成一些中间件，而缓存几乎是必不可少的，因为它对于性能提升非常巨大，比如说redis。但是我们不仅仅需要redis，因为redis存放的是可变的用户数据。我们常常会需要一种东西来存放

The Elastic Stack, 包括 Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash（也称为 ELK Stack） 。能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据，然后实时地对数据进行搜索、分析和可视化。E

一、概述先看一张Hadoop业务的整体开发流程图 从Hadoop的业务开发流程图中可以看出，在大数据的业务处理过程中，对于数据的采集是十分重要的一步，也是不可避免的一步，从而引出日志收集—Flume。下面简单介绍下flume。什么是Flum

一、什么是索引索引（index）是帮助mysql高效获取数据的排好序的数据结构。就像书的目录，用于快速定位书中内容的页码。百度百科中定义：在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中

一、scrapy框架的使用前面我们讲了pyspider 它可以快速的完成爬虫的编写 不过pyspider也有一些缺点 例如可配置化不高 异常处理能力有限对于一些反爬虫程度非常强的网站 爬取显得力不从心1. scrapy框架介绍scrapy是

Python计算一组数据的误差上下限在数据分析领域，我们经常需要计算一组数据的误差范围，以了解数据的可靠性和稳定性。误差范围可以帮助我们确定数据的准确性，并帮助我们做出更准确的决策。在Python中，我们可以使用统计学库numpy和scip

　　对于CNN输入的数据，常见的有三种处理方式：1.Mean subtraction. 将数据的每一维特征都减去平均值。在numpy 中 X -= np.mean(X, axis = 0)2.Normalization 归一化数据，使数据在

Python中的数据过滤在数据分析和处理过程中，我们经常会遇到需要对数据进行筛选和过滤的情况。Python中的pandas库提供了丰富的功能，可以帮助我们轻松地对数据进行过滤操作。本文将介绍如何使用pandas库进行数据过滤，并通过代码示例

Python聚类分析原始数据在数据分析领域，聚类分析是一种常用的技术，它可以帮助我们将数据集中的样本划分为具有相似特征的不同簇。Python作为一种流行的编程语言，在进行聚类分析时也提供了丰富的工具和库，如scikit-learn和pand