mysql优化——mycat数据库中间件

news2024/11/23 21:46:26

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前言

一、mycat原理

二、mycat完成读写分离 

2.1搭建MySQL的主从模式

2.2实现读写分离 

三、mycat垂直分库 

四、水平分表 

五、水平拆分表的连表操作 

六、全局表 

  

总结

前言

Mycat是==数据库中间件==,所谓中间件,是一类连接软件组件和应用的计算机软件,以便软件各部件之间的通信。

​ 例如 tomcat，web的中间件。而数据库中间件是==连接Java应用程序和数据库中间的软件==

  • Java与数据库的紧密耦合

  • 高访问量高并发对数据库的压力

  • 读写请求数据不一致

​ 我们现在普遍的Java应用程序都是直接连接了MySQL软件进行读写操作，也就是我们在Java中的配置文件等定义了mysql的数据源，直接连接到了我们的mysql软件，但是当某些情况下我们可能需要用到了多个数据库，这个时候我们可能就需要配多个数据源去连接我们的多个数据库，这个时候我们进行sql操作的时候就会很麻烦，因为Java与数据库有了一个紧密的耦合度，但是如果我们在Java应用程序与mysql中间使用了mycat，我们只需要访问mycat就可以了，至于数据源等问题，mycat会直接帮我们搞定。

​ 再来说一下高访问量高并发，我们都知道==mysql数据库实际上在数据查询上是有一个瓶颈的==，当我们的数据太多的时候，对于互联网上有高并发的请求的时候，这个时候对我们mysql的压力是非常大的，当访问量一大，就可能会出现查不出数据，响应的时间太长等，这个时候我们可能需要有==多个服务器对数据库进行读写分离==，以及对==数据库进行集群==，这个时候我们的sql语句要进行分类，哪个sql语句要访问哪个数据库，这个时候只要交给中间件就可以了。

 

一、mycat原理

Mycat 的原理中最重要的一个动词是==“拦截”==，它拦截了用户发送过来的 SQL 语句，首先对 SQL 语句做了一些特定的分析：如==分片分析==、==路由分析==、==读写分离分析==、缓存分析等，然后将此 SQL 发 往后端的==真实数据库==，并将返回的结果做适当的处理，最终再返回给用户。

 

二、mycat完成读写分离 

2.1搭建MySQL的主从模式

 

准备条件 两台已经安装了数据库的虚拟机
1. 启动mysql -----systemctl start mysqld
2. 查看mysql是否设置了远程连接.  window中的navicat连接mysql. 

注意 如果第二台虚拟机是第一台已经安装mysql的克隆机 需要进行以下操作

 

修改mysql的UUID保证不一样。
第一步 查看uuid命令要登录到mysql里面 show variables like '%server_uuid%';
第二步 找到 find / -name auto.cnf  并删除文件
第三步   重新启动mysql -----systemctl start mysqld

搭建主节点

任选一台机子作为主节点

 在master 的配置文件（/etc/my.cnf）中，配置如下内容：
#mysql 服务ID,保证整个集群环境中唯一
server-id=1

#mysql binlog 日志的存储路径和文件名
log-bin=/var/lib/mysql/mysqlbin

#错误日志,默认已经开启
#log-err

#mysql的安装目录
#basedir

#mysql的临时目录
#tmpdir

#mysql的数据存放目录
#datadir

#是否只读,1 代表只读, 0 代表读写
read-only=0

#忽略的数据, 指不需要同步的数据库
binlog-ignore-db=mysql

#指定同步的数据库
#binlog-do-db=db01

 执行完毕之后，需要重启Mysql： systemctl restart mysqld

查看master状态： show master status; 

配置从节点

 在 slave 端/etc/my.cnf配置文件中，配置如下内容：

#mysql服务端ID,唯一
server-id=2

#指定binlog日志
log-bin=/var/lib/mysql/mysqlbin

 

 

  执行完毕之后，需要重启Mysql：
systemctl restart mysqld
然后连接到从节点的数据库里执行---指定主从关系。
change master to master_host= '192.168.91.129', master_user='root', master_password='admin', master_log_file='mysqlbin.000001', master_log_pos=154;
指定当前从库对应的主库的IP地址，用户名，密码，从哪个日志文件开始的那个位置开始同步推送日志。

开启同步操作

start slave;

查看状态

show slave status\G;

停止同步操作

stop slave;
reset master;

2.2实现读写分离 

新开一台虚拟机带数据库 安装上mycat中间件 解压就可以使用

修改配置文件

  1. schema.xml: 定义我们的逻辑库和节点信息

  2. rule.xml: 定义分表的规则

  3. server.xml 定义mycat账户和密码

schema.xml

/*
    **这里面，有两个参数需要注意，balance和 switchType。**

        其中，==**balance指的负载均衡类型，目前的取值有4种**==：

        1.  **balance="0",** 不开启读写分离机制，所有读操作都发送到当前可用的writeHost上。
        2.  **balance="1"，**全部的readHost与stand by writeHost参与select语句的负载均衡，
        * 简单的说，当双主双从模式(M1->S1，M2->S2，并且M1与 M2互为主备)，正常情况下，M2,S1,S2都参与select语句的负载均衡。
        3.  **balance="2"，**所有读操作都随机的在writeHost、readhost上分发。
        4.  **balance="3"，**所有读请求随机的分发到wiriterHost对应的readhost执行，writerHost不负担读压力
     */

<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">
    <!-- schema:定义逻辑库的标签
	        name: 逻辑库的名称，
			checkSQLschema: 是否检查sql表结构
			sqlMaxLimit: sql最大的显示条数 根据业务以及服务器配置。
			dataNode: 数据节点的名称。 
	-->
	<schema name="TESTDB" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100" dataNode="dn1">
		
	</schema>
	<!-- dataNode: 定义数据节点的。
	       name: 数据节点的名称要和上面schema标签中的dataNode属性值一致.
		   dataHost: 数据主机名
		   database: 真实数据库名
	 -->
	<dataNode name="dn1" dataHost="host1" database="qy158" />
	<!-- dataHost:定义数据主机
	        name:主机名称保证和上面dataNode标签中的datHost属性值相同
	 -->
	<dataHost name="host1" maxCon="1000" minCon="10" balance="3"
			  writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="jdbc" switchType="1"  slaveThreshold="100">
		<!-- 主从之间的维护靠心跳 -->	  
		<heartbeat>select user()</heartbeat>
		
		<!-- 定义主节点的标签 -->
		<writeHost host="hostM1" url="192.168.223.158:3306" user="root"
				   password="123456">
			<readHost host="slave1" url="192.168.223.159:3306" user="root" password="123456"></readHost>	   
		</writeHost>
		<!-- <writeHost host="hostM2" url="localhost:3316" user="root" password="123456"/> -->
	</dataHost>
	
</mycat:schema>

修改server.xml  定义逻辑账户和密码

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!-- - - Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); 
	- you may not use this file except in compliance with the License. - You 
	may obtain a copy of the License at - - http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 
	- - Unless required by applicable law or agreed to in writing, software - 
	distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, - WITHOUT 
	WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. - See the 
	License for the specific language governing permissions and - limitations 
	under the License. -->
<!DOCTYPE mycat:server SYSTEM "server.dtd">
<mycat:server xmlns:mycat="http://io.mycat/">

	<!-- user定义逻辑账户的标签
	         name:表示逻辑账户名
	 -->
	<user name="abc">
		<!-- 逻辑密码 -->
		<property name="password">123456</property>
		<!-- 关联的逻辑库schema中的名称对应 -->
		<property name="schemas">TESTDB</property>
	</user>
</mycat:server>

 启动mycat  进入到mycat的解压目录下 在它的bin目录下./mycat console

三、mycat垂直分库 

一个数据库由==很多表的构成==，每个表对应着不同的业务，垂直切分是指按照业务将表进行分类， 分布到不同 的数据库上面，这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面，

分库的原则:

一个问题：在两台主机上的两个数据库中的表，能否关联查询？

不能

分库的原则：有紧密关联关系的表应该在一个库里，相互没有关联关系的表可以分到不同的库里。

先关闭主从

stop slave； 关闭主从关系

修改mycat配置文件--schema.xml文件 主要就是说明那个表放那个库

<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">
    <!-- schema:定义逻辑库的标签
	        name: 逻辑库的名称，
			checkSQLschema: 是否检查sql表结构
			sqlMaxLimit: sql最大的显示条数 根据业务以及服务器配置。
			dataNode: 数据节点的名称。 
	-->
	<schema name="TESTDB" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100" dataNode="dn1">
		 <!-- customer表 放入dn2-->
		 <table name="customer" dataNode="dn2"></table>
	</schema>
	<!-- dataNode: 定义数据节点的。
	       name: 数据节点的名称要和上面schema标签中的dataNode属性值一致.
		   dataHost: 数据主机名
		   database: 真实数据库名
	 -->
	<dataNode name="dn1" dataHost="host1" database="mydb01" />
	<dataNode name="dn2" dataHost="host2" database="mydb02" />
	<!-- dataHost:定义数据主机
	        name:主机名称保证和上面dataNode标签中的datHost属性值相同
	 -->
	<dataHost name="host1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
			  writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">
		<!-- 主从之间的维护靠心跳 -->	  
		<heartbeat>select user()</heartbeat>
		<!-- 定义主节点的标签 -->
		<writeHost host="hostM1" url="192.168.223.158:3306" user="root"
				   password="123456">
		</writeHost>
		<!-- <writeHost host="hostM2" url="localhost:3316" user="root" password="123456"/> -->
	</dataHost>
	
	<dataHost name="host2" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
			  writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">
		<!-- 主从之间的维护靠心跳 -->	  
		<heartbeat>select user()</heartbeat>
		<!-- 定义主节点的标签 -->
		<writeHost host="hostM1" url="192.168.223.159:3306" user="root"
				   password="123456">
		</writeHost>
		<!-- <writeHost host="hostM2" url="localhost:3316" user="root" password="123456"/> -->
	</dataHost>
	
</mycat:schema>

分别再DN1节点和DN2节点创建不同的库

dn1=====>mydb01
dn2=====>mydb02 

通过mycat完成表的创建

mysql -uabc -P 8066 -h 192.168.223.160 -p123456

-u: mycat逻辑账户

-P: mycat的端口号

-h: mycat服务端的ip

-p: mycat的逻辑密码

#客户表 rows:20万
CREATE TABLE customer(
 id INT AUTO_INCREMENT,
 NAME VARCHAR(200),
 PRIMARY KEY(id)
);
#订单表 rows:600万
CREATE TABLE orders(
 id INT AUTO_INCREMENT,
 order_type INT,
 customer_id INT,
 amount DECIMAL(10,2),
 PRIMARY KEY(id) 
); 
#订单详细表 rows:600万
CREATE TABLE orders_detail(
 id INT AUTO_INCREMENT,
 detail VARCHAR(2000),
 order_id INT,
 PRIMARY KEY(id)
);
#订单状态字典表 rows:20
CREATE TABLE dict_order_type(
 id INT AUTO_INCREMENT,
 order_type VARCHAR(200),
 PRIMARY KEY(id)
);

四、水平分表 

相对于垂直拆分，水平拆分不是将表做分类，而是按照==某个字段的某种规则==来分散到多个库之中，每个==表中包含一部分数据==。简单来说，我们可以将数据的水平切分理解为是==按照数据行的切分，就是将表中的某些行切分 到一个数据库，而另外的某些行又切分到其他的数据库中==

CREATE TABLE orders(

 id INT AUTO_INCREMENT,

 order_type INT,

 customer_id INT,

 amount DECIMAL(10,2),

 PRIMARY KEY(id) 

); 

按照一列进行拆分。

按照id---- 查询订单时---查询最近的订单数据。---之前的订单很少有人访问

按照订单的日期---双11 双12 ---这种日期的数据存入一张表---该表的记录会非常多。

客户id---->比较均匀的分到相应的表中，而且访问也比较均匀。

 修改schema.xml文件 主要就是定义一个规则

<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">
    <!-- schema:定义逻辑库的标签
	        name: 逻辑库的名称，
			checkSQLschema: 是否检查sql表结构
			sqlMaxLimit: sql最大的显示条数 根据业务以及服务器配置。
			dataNode: 数据节点的名称。 
	-->
	<schema name="TESTDB" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100" dataNode="dn1">
		 <!-- customer表 放入dn2-->
		 <table name="customer" dataNode="dn2"></table>
		 <!-- rule:规则:表示orders表中的记录按照该规则分配到dn1和dn2节点上-->
		 <table name="orders" dataNode="dn1,dn2" rule="mod_rule"></table>
	</schema>
	<!-- dataNode: 定义数据节点的。
	       name: 数据节点的名称要和上面schema标签中的dataNode属性值一致.
		   dataHost: 数据主机名
		   database: 真实数据库名
	 -->
	<dataNode name="dn1" dataHost="host1" database="mydb01" />
	<dataNode name="dn2" dataHost="host2" database="mydb02" />
	<!-- dataHost:定义数据主机
	        name:主机名称保证和上面dataNode标签中的datHost属性值相同
	 -->
	<dataHost name="host1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
			  writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">
		<!-- 主从之间的维护靠心跳 -->	  
		<heartbeat>select user()</heartbeat>
		<!-- 定义主节点的标签 -->
		<writeHost host="hostM1" url="192.168.223.158:3306" user="root"
				   password="123456">
		</writeHost>
		<!-- <writeHost host="hostM2" url="localhost:3316" user="root" password="123456"/> -->
	</dataHost>
	
	<dataHost name="host2" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
			  writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">
		<!-- 主从之间的维护靠心跳 -->	  
		<heartbeat>select user()</heartbeat>
		<!-- 定义主节点的标签 -->
		<writeHost host="hostM1" url="192.168.223.159:3306" user="root"
				   password="123456">
		</writeHost>
		<!-- <writeHost host="hostM2" url="localhost:3316" user="root" password="123456"/> -->
	</dataHost>
	
</mycat:schema>

 修改rule.xml

<tableRule name="mod_rule">
	<rule>
                指定字段
		<columns>customer_id</columns>
		分配的算法规则
                <algorithm>mod-long</algorithm>
	</rule>
</tableRule>

 通过mycat往orders表添加数据。就实现了水平分表

注意分表插入数据时，必须提高列的列表。因为你如果不提供人家无法知道对应那一列的值

 

五、水平拆分表的连表操作 

join：联表查询。

思考: 如果订单详情表和订单表进行联表查询，由于订单表中的记录被拆分到两个库中了，而我们的订单详情表在一个库中存在，那么如果真的要联表查询的化，订单详情只会关联当前库中的订单表。

原则:

使用ER表解决上面的字表关联查询的问题，其将==子表的存储位置依赖于主表==，并且物理上紧邻存放，因此彻底解决了JION 的效率和性能问 题，根据这一思路，提出了基于E-R 关系的数据分片策略，子表的记录与所关联的父表记录存放在==同一个数据分片==上。

修改schema.xml

<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">
    <!-- schema:定义逻辑库的标签
	        name: 逻辑库的名称，
			checkSQLschema: 是否检查sql表结构
			sqlMaxLimit: sql最大的显示条数 根据业务以及服务器配置。
			dataNode: 数据节点的名称。 
	-->
	<schema name="TESTDB" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100" dataNode="dn1">
		 <!-- customer表 放入dn2-->
		 <table name="customer" dataNode="dn2"></table>
		 <!-- rule:规则:表示orders表中的记录按照该规则分配到dn1和dn2节点上-->
		 <table name="orders" dataNode="dn1,dn2" rule="mod_rule">
			  <!-- childTable:orders的子表
			           name:子表的名称
					   primaryKey: 子表的主键
					   joinKey: 子表中的外键列
					   parentKey: 关联的父表的主键
			  -->
			  <childTable name="orders_detail" primaryKey="id" joinKey="order_id" parentKey="id"/>
		 </table>
	</schema>
	<!-- dataNode: 定义数据节点的。
	       name: 数据节点的名称要和上面schema标签中的dataNode属性值一致.
		   dataHost: 数据主机名
		   database: 真实数据库名
	 -->
	<dataNode name="dn1" dataHost="host1" database="mydb01" />
	<dataNode name="dn2" dataHost="host2" database="mydb02" />
	<!-- dataHost:定义数据主机
	        name:主机名称保证和上面dataNode标签中的datHost属性值相同
	 -->
	<dataHost name="host1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
			  writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">
		<!-- 主从之间的维护靠心跳 -->	  
		<heartbeat>select user()</heartbeat>
		<!-- 定义主节点的标签 -->
		<writeHost host="hostM1" url="192.168.223.158:3306" user="root"
				   password="123456">
		</writeHost>
		<!-- <writeHost host="hostM2" url="localhost:3316" user="root" password="123456"/> -->
	</dataHost>
	
	<dataHost name="host2" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
			  writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">
		<!-- 主从之间的维护靠心跳 -->	  
		<heartbeat>select user()</heartbeat>
		<!-- 定义主节点的标签 -->
		<writeHost host="hostM1" url="192.168.223.159:3306" user="root"
				   password="123456">
		</writeHost>
		<!-- <writeHost host="hostM2" url="localhost:3316" user="root" password="123456"/> -->
	</dataHost>
	
</mycat:schema>

在159服务器创建订单详情表

CREATE TABLE orders_detail(
 id INT AUTO_INCREMENT,
 detail VARCHAR(2000),
 order_id INT,
 PRIMARY KEY(id)
);

通过mycat添加订单详情表的记录

INSERT INTO orders_detail(id,detail,order_id) values(7,'detail1',1);
INSERT INTO orders_detail(id,detail,order_id) VALUES(8,'detail1',2);
INSERT INTO orders_detail(id,detail,order_id) VALUES(9,'detail1',3);
INSERT INTO orders_detail(id,detail,order_id) VALUES(10,'detail1',4);
INSERT INTO orders_detail(id,detail,order_id) VALUES(11,'detail1',5);
INSERT INTO orders_detail(id,detail,order_id) VALUES(12,'detail1',6);

 

六、全局表 

dict---->状态 比如支付状态 性别 0 1

订单数据字典表.---存放订单得状态---->支付 未支付 取消 待发货 已发货 已确认。。。。

由于订单数据字典表 再每个节点上都需要。所以我们把数据字典表定义为全局表。

什么样得表适合做全局表.

  • 变动不频繁

  • 数据量总体变化不大

  • 数据规模不大，很少有超过数十万条记录.

鉴于此，Mycat 定义了一种特殊的表，称之为“全局表”，全局表具有以下特性：

  • 全局表的插入、更新操作会实时在==所有节点上执行==，保持各个分片的数据一致性

  • 全局表的查询操作，只从一个节点获取

  • 全局表可以跟任何一个表进行 JOIN 操作将字典表或者符合字典表特性的一些表定义为全局表，则从另外一个方面，很好的解决了数据JOIN 的难题。通过全局表+基于 E-R 关系的分片策略，Mycat 可以满足 80%以上的企业应用开发

修改schema.xml

<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">
    <!-- schema:定义逻辑库的标签
	        name: 逻辑库的名称，
			checkSQLschema: 是否检查sql表结构
			sqlMaxLimit: sql最大的显示条数 根据业务以及服务器配置。
			dataNode: 数据节点的名称。 
	-->
	<schema name="TESTDB" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100" dataNode="dn1">
		 <!-- customer表 放入dn2-->
		 <table name="customer" dataNode="dn2"></table>
		 <!-- rule:规则:表示orders表中的记录按照该规则分配到dn1和dn2节点上-->
		 <table name="orders" dataNode="dn1,dn2" rule="mod_rule">
			  <!-- childTable:orders的子表
			           name:子表的名称
					   primaryKey: 子表的主键
					   joinKey: 子表中的外键列
					   parentKey: 关联的父表的主键
			  -->
			  <childTable name="orders_detail" primaryKey="id" joinKey="order_id" parentKey="id"/>
		 </table>
		 <!-- type:global表示全局表的意思-->
		 <table name="dict_order_type" dataNode="dn1,dn2" type="global"></table>
	</schema>
	<!-- dataNode: 定义数据节点的。
	       name: 数据节点的名称要和上面schema标签中的dataNode属性值一致.
		   dataHost: 数据主机名
		   database: 真实数据库名
	 -->
	<dataNode name="dn1" dataHost="host1" database="mydb01" />
	<dataNode name="dn2" dataHost="host2" database="mydb02" />
	<!-- dataHost:定义数据主机
	        name:主机名称保证和上面dataNode标签中的datHost属性值相同
	 -->
	<dataHost name="host1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
			  writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">
		<!-- 主从之间的维护靠心跳 -->	  
		<heartbeat>select user()</heartbeat>
		<!-- 定义主节点的标签 -->
		<writeHost host="hostM1" url="192.168.223.158:3306" user="root"
				   password="123456">
		</writeHost>
		<!-- <writeHost host="hostM2" url="localhost:3316" user="root" password="123456"/> -->
	</dataHost>
	
	<dataHost name="host2" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
			  writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">
		<!-- 主从之间的维护靠心跳 -->	  
		<heartbeat>select user()</heartbeat>
		<!-- 定义主节点的标签 -->
		<writeHost host="hostM1" url="192.168.223.159:3306" user="root"
				   password="123456">
		</writeHost>
		<!-- <writeHost host="hostM2" url="localhost:3316" user="root" password="123456"/> -->
	</dataHost>
	
</mycat:schema>

 通过mycat创建全局表

注意 这个时候如果想要自动实现表名小写

实现表名小写 
第一步 vi /etc/my.cnf
 在里面添加


#改变数据库大小写敏感
lower_case_table_names=1


第二步 重启服务应用改变
systemctl restart mysqld
第三步 
把其他带mysql的虚拟机都改变一下  测试好使

测试 通过mycat的全局表里面的字段 查询确实不区分大小写

CREATE TABLE dict_order_type(
 id INT AUTO_INCREMENT,
 order_type VARCHAR(200),
 PRIMARY KEY(id)
);

 INSERT INTO dict_order_type(id,order_type) VALUES(101,'Pay');
INSERT INTO dict_order_type(id,order_type) VALUES(102,'NotPay');

全局表里面都会有这两条数据

 

  

总结

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超宽带UWB无线技术，厘米级测距定位，精准位置确定方案应用

UWB标签和锚点之间的双向测距测量它们的相对距离&#xff0c;这种方法用于例如安全访问应用程序&#xff0c;其中将根据标签设备的接近程度授予访问权限。 UWB不能被简单的中继攻击欺骗&#xff0c;因为它的距离测量不是基于信号强度&#xff0c;而是基于时间&#xff0c;中继…
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git初识(四)

git初识(四)

rebase(变基) 它能让git提交记录简洁 多个记录整合成一个记录 git rebase -i HEAD~3从最新记录开始依次找3条记录进行合并 git rebase -i 版本号从该版本号开始一直合并到最新记录 在做记录合并时&#xff0c;建议不要和已push到仓库的记录 beyond compare 在git的使用过程…
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我国盆栽蔬菜行业发展势头向好 未来市场需求将保持持续攀升态势

我国盆栽蔬菜行业发展势头向好 未来市场需求将保持持续攀升态势

盆栽蔬菜是指在花盆或其他容器内种植的蔬菜&#xff0c;供人观赏和采摘食用。盆栽蔬菜分为观果类蔬菜、彩色蔬菜、绿叶保健蔬菜、根茎类蔬菜等几类。其中观果类蔬菜包括彩色甜椒、矮生番茄、樱桃番茄、硬果番茄、观赏茄子、小型辣椒、袖珍西瓜及各种南瓜、甜瓜、西葫芦、黄秋葵…
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Python 为什么如此设计？

Python 为什么如此设计？

大概两年半前&#xff0c;我萌生了要创作一个新的系列文章的想法&#xff0c;也就是“Python为什么”&#xff0c;试图对 Python 的语法及特性提出“为什么”式的问题&#xff0c;以此加深对它的理解&#xff0c;探寻使用技巧、发展演变、设计哲学等话题。 一直以来&#xff0…
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智芯传感微差压气体压力传感器成功入围第三届“SIA感知领航优秀项目征集”年度杰出产品及技术成长型企业组

智芯传感微差压气体压力传感器成功入围第三届“SIA感知领航优秀项目征集”年度杰出产品及技术成长型企业组

近日&#xff0c;由中国传感器与物联网产业联盟开展的第三届“SIA感知领航优秀项目征集”结果正式出炉&#xff0c;北京智芯传感科技有限公司&#xff08;以下简称“智芯传感”&#xff09;作为国内领先的MEMS传感器厂商&#xff0c;凭借旗下产品“微差压气体压力传感器”的卓越…
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uniapp的生命周期

uniapp的生命周期

目录 一、应用生命周期 只能在 App.vue 里执行 1、onLaunch 2、onShow 3、onHide 二、页面生命周期 1、onLoad 监听页面加载 2、onReady 3、onShow 监听页面显示 4、onHide 监听页面隐藏 5、onUnload 监听页面卸载 三、组件生命周期 1、beforeCreate 2、…
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Java培训Mycat安装启动

Java培训Mycat安装启动

一、 安装启动 1、安装解压 解压缩文件拷贝到linux下 /usr/local/ 2、配置文件介绍 schema.xml 定义逻辑库&#xff0c;表、分片节点等内容 rule.xml 定义分片规则 server.xml 定义用户以及系统相关变量&#xff0c;如端口等 3、 配置文件修改 <?xml version”1.0…
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MFC中窗口隐藏后再显示，子窗口没刷新（WS_CLIPCHILDREN，WS_CLIPSIBLINGS）

MFC中窗口隐藏后再显示，子窗口没刷新（WS_CLIPCHILDREN，WS_CLIPSIBLINGS）

问题描述 非模态对话框下&#xff0c;显示了子窗口&#xff0c;但窗口隐藏后&#xff0c;再通过任务栏显示出来时&#xff0c;子窗口内容就不显示了。 正确的显示如下&#xff1a; 显示异常的情况 - 原因分析 显示父窗口时&#xff0c;父窗口会进行重绘&#xff08;我的理…
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什么是数字化？企业该如何做数字化？

什么是数字化？企业该如何做数字化？

现在大家都在说数字化&#xff0c;数字化到底是什么&#xff1f; 数字化不是万能&#xff0c;只能赋能&#xff0c;数字化转型也不是口号&#xff0c;而是需要在具体规划和业务发展中深入思考和切实贯彻。 如今数字化俨然成为炙手可热的一个高频词汇&#xff0c;不论个人还是…
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MySQL#2（数据模型,SQL通用语法,SQL分类）

MySQL#2（数据模型,SQL通用语法,SQL分类）

目录 一.数据模型 二.SQL通用语法 三.SQL的分类 1.DDL DDL---操作数据库 DDL---操作表 2.DML DML---操作数据 3.DQL(重点) 基础查询 条件查询 排序查询 分组查询 分页查询 扩展: 聚合函数 一.数据模型 数据库在内存中是以文件夹的方式存在 数据表和数据是以文件的形式存…
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有利润表模板的BI软件有哪些？

有利润表模板的BI软件有哪些？

要分析利润&#xff0c;就需要制作利润表。有哪些可套用利润表模板的BI软件&#xff1f;关于这个问题&#xff0c;找奥威BI软件就对了。奥威BI软件有一套标准化的数据分析方案&#xff0c;内设数十张数据可视化分析报表模板&#xff0c;其中就包括了利润表模板&#xff0c;下载…
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KNN算法预测哪些用户会购买这种全新SUV。并且在最后一列用来表示用户是否购买 项目实战代码+数据

KNN算法预测哪些用户会购买这种全新SUV。并且在最后一列用来表示用户是否购买 项目实战代码+数据

K近邻算法通过计算被分类对象与训练集对象之间的距离，确定其k个临近点，然后使用这k个临近点中最多的分类作为分类结果。 如上图，当K=3时，它会被分类为 Class B。因为K=3时，3个临近点里有2个是B类的。 同理，K=7时它会被分类为 Class A，因为K=7时，7个临近点里4个是A类的…
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C. The Third Problem(MEX，思维，组合数)[Codeforces Round #804 (Div. 2)]

C. The Third Problem(MEX，思维，组合数)[Codeforces Round #804 (Div. 2)]

题面如下&#xff1a; 思路or题解 因为是MEXMEXMEX问题&#xff0c;我们可以通过维护每一个数的 [l,r][l, r][l,r] 来进行求解 如果 kkk 维护的范围是 [l,r][l, r][l,r] 那么我们在计算 k1k 1k1 的时候可以发现&#xff1a; 在[l1,r−1][l 1, r - 1][l1,r−1] 如果 k1k 1k1…
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CS61A 2022 fall lab0

CS61A 2022 fall lab0

CS61A 2022 fall lab0:Getting Started 不得不感叹实验网站是真的高级… 我打算用ubuntu做实验 文章目录CS61A 2022 fall lab0:Getting StartedIntroductionSetup1.Install a terminal2.Install Python 3Python3.7基于update-alternatives的Python默认版本系统级修改&#xff1…
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在设备树中pinctrl的简单使用

在设备树中pinctrl的简单使用

目录 1 关于引脚的几个概念 2 设备树中pinctrl节点 2.1 定义各种pin bank 2.2 定义各种group 3 设备节点中要使用某一个 pin group 4 platform_device, platform_driver匹配 5 驱动中想选择、设置某个状态的引脚 6 总结 7 参考文档 1 关于引脚的几个概念 Bank: 以引脚…
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NKOJ-P1327【NOIP 2011 DAY2-1】计算系数

NKOJ-P1327【NOIP 2011 DAY2-1】计算系数

希望这篇文章可以带我突破10000访问………… 题目描述 给定一个多项式 (axby)k(axby)^k(axby)k&#xff0c;请求出多项式展开后xnymx^ny^mxnym项的系数; 共一行&#xff0c;包含5 个整数&#xff0c;分别为a,b,k,n,ma,b,k,n,ma,b,k,n,m&#xff0c;每两个整数之间用一个空格隔…
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趣谈网络协议-课程介绍

趣谈网络协议-课程介绍

技能收获 掌握网络协议的知识框架&#xff1b;应对大厂面试的协议难题&#xff1b;驾驭网络协议的实用场景。 讲师介绍 刘超&#xff0c;前网易研究院云计算技术部首席架构师&#xff0c;15 年云计算领域研发及架构经验。曾在 EMC 做过类似 GFS 的分布式存储开发&#xff0c;…
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