IoTDB 可实现的基本操作 —— 数据写入、删除、导出、元数据管理、时区设置 | 小白教程文档（四）...

news2024/10/7 13:15:11

前言

上篇教程介绍了 Apache IoTDB 处理时序数据时，能够实现的部分具体功能和具体的操作命令，包括数据导入、基本查询、和聚合查询。

本篇将继续介绍 Apache IoTDB 可实现的其他功能和相关 SQL 语句命令，包括数据的写入、删除、导出、元数据操作和时区设置的注意事项。

1

数据写入、删除与导出

1.1

插入数据

物联网场景下，元件产生数据将自动写入，但有时候，如果过去的一些数据需要修改，可以使用 insert 语句插入修改后的值，覆盖原数据。

例如，我们可以向已有的时间序列 root.BHSFC.Q1.W002.speed 中插入单行数据，SQL 语句如下：

insert into root.BHSFC.Q1.W003(timestamp,speed) values(1657472400000,2)

我们可以使用查询语句查看是否插入成功：

select speed from root.BHSFC.Q1.W003

显示结果如下，可知已插入成功：

IoTDB> select speed from root.BHSFC.Q1.W003
+-----------------------------+------------------------+
|                         Time|root.BHSFC.Q1.W003.speed|
+-----------------------------+------------------------+
|2022-07-11T00:00:00.000+08:00|                     1.0|
|2022-07-11T01:00:00.000+08:00|                     2.0|
+-----------------------------+------------------------+
Total line number = 2

1.2

删除数据

1.2.1 SQL语句删除

1.2.1.1 删除整个时间序列

我们可以使用 SQL 语句删除单个时间序列，例如以下的 SQL 语句：

delete from root.BHSFC.Q1.W003.speed

我们可以验证一下，输入查询语句 select speed from root.BHSFC.Q1.W003 ，输出结果已经没有数据了，说明删除成功了：

```
IoTDB> select speed from root.BHSFC.Q1.W003
+----+------------------------------+
|Time|root.BHSFC.Q1.W003.speed|
+----+------------------------------+
+----+------------------------------+
Empty set.
```

1.2.1.2 删除时间范围内的数据

也可以与 where 语句结合删除某个时间片段，如删除 2022 年 1 月 14 日零点之后的数据：

delete from root.BHSFC.Q1.W003 where time<=2022-01-14T00:00:00

1.2.2 TTL 自动删除

TTL 是数据存活时间，将针对存储组进行运作。设置 TTL 后 Apache IoTDB 将自动删除此时间之前的数据，设置完毕即刻生效。

1.2.2.1 设置 TTL

设置 TTL 的 SQL 语句为：

set ttl to root.BHSFC.Q1.W003 3600000

这条语句表示在 root.BHSFCQ1.W003 设备中，最近一个小时的数据将会保存，旧数据会被删除。

1.2.2.2 取消 TTL

我们也可以取消这条时间序列的 TTL ，SQL 语句为：

unset ttl to root.BHSFC.Q1.W003

1.2.2.3 显示 TTL

我们还可以查询目前已设置的 TTL ，SQL 语句为：

show all ttl

输出的结果为：

+-------------+----+
|storage group| ttl|
+-------------+----+
|      root.ln|null|
|   root.BHSFC|null|
+-------------+----+
Total line number = 2

未设置 TTL 的存储组的 TTL 将显示为 null。

1.3

导出数据

我们可以使用 CSV 工具将数据导出。首先进入 tools 目录，然后输入 SQL 语句：

./export-csv.sh -h 127.0.0.1 -p 6667 -u root -pw root -td ./

之后会出现提示输入查询语句，我们按需输入 SQL 语句即可。例如我们要导出测试数据的平均值，则输入：

select AVG(*) from root.BHSFC.Q1.W002

结果显示如下：

ExportCsv> please input query: select AVG(*) from root.BHSFC.Q1.W002
select AVG(*) from root.BHSFC.Q1.W002
19:23:27.053 [main] DEBUG org.apache.iotdb.session.Session - EndPoint(ip:127.0.0.1, port:6667) execute sql select AVG(*) from root.BHSFC.Q1.W002
Export completely!

成功导出了一个 CSV 表格，内容为：

AVG(root.BHSFC.Q1.W002.WROT_HubTmp)
17.683083226110213

至此，结合上篇我们完整的了解了 IoTDB 在数据写入、导入、修改、查询、导出周期的基本操作实现和命令语句设置。但除此之外，还有一部分操作非常重要，了解它们将会让我们对 IoTDB 的整体数据结构能实现的功能有更好的了解，这就是元数据管理。

2

元数据管理

元数据是关于数据的组织、数据域及其关系的信息。元数据管理将使我们对 IoTDB 存入数据的源、目标、转换规则等有更加深入的了解，和管理调整的能力。

下面将从 5 个部分来阐释 IoTDB 中涉及的元数据管理：TsFile 管理、存储组管理、时间序列管理、元数据模板管理和节点管理。

2.1

TsFile 管理

TsFile 是 Apache IoTDB 自研的列式存储文件格式。我们可利用已有的 TsFile 文件来体验其管理操作。

首先我们进入 IoTDB 的 data 文件夹，一路点进去能找到 TsFile 后缀的文件，和以 TsFlie.resource 为后缀的文件，我们只复制那一个 TsFile 后缀的文件到其他文件夹即可，然后就可以进行下面的删除操作，最后再对复制过去的 TsFile 进行下面的加载操作。

2.1.1 删除 TsFile

我们可以使用 remove '<path>' 语句来删除 TsFile 文件，例如我们要删除 /usr/apache-iotdb-0.13.0-all-bin/data/data/sequence/root.BHSFC/0/0/ 文件夹下的 1657277482259-1-0-2.tsfile 文件，则指令为：

remove '/usr/apache-iotdb-0.13.0-all-bin/data/data/sequence/root.BHSFC/0/0/1657277482259-1-0-2.tsfile'

提示 executed successfully 即为删除成功，我们可以查询一下行数，发现变为 0 了：

IoTDB> select count(WROT_HubTmp) from root.BHSFC.Q1.W002
+-------------------------------------+
|count(root.BHSFC.Q1.W002.WROT_HubTmp)|
+-------------------------------------+
|                                    0|
+-------------------------------------+
Total line number = 1

2.1.2 加载 TsFile

加载TsFile文件的指令为：

load '<path/dir>' [autoregister=true/false][,sglevel=int][,verify=true/false]

这里的路径可以是文件路径也可以是文件夹路径，可以导入单个文件或者导入文件夹。autoregister 表示是否自动创建 schema ，参数为 true 表示自动创建 schema，相反 false 表示不创建，默认为true；sglevel 表示设定存储组级别，默认为 iotdb-datanode.properties 中设置的级别；verify 表示是否对 TsFile 中的时间序列进行元数据检查，默认为 true。开启检查时如果载入的 TsFile 中的时间序列在当前 IoTDB 中也存在，则会比较该时间序列的所有 Measurement 的数据类型是否一致，如果出现不一致将会导致载入失败，关闭该选项会跳过检查，载入更快。

我们输入如下，此前已将 TsFile 文件复制到了文件夹 /var/opt/ 下：

load '/var/opt/1657277482259-1-0-2.tsfile' autoregister=false,sglevel=1,verify=true

输入之后显示 executed successfully 则为加载成功，可以查询一下行数来验证是否已经导入成功，发现行数由0变为13834了：

IoTDB> load '/var/opt/1657277482259-1-0-2.tsfile' autoregister=false,sglevel=1,verify=true
Msg: The statement is executed successfully.
IoTDB> select count(WROT_HubTmp) from root.BHSFC.Q1.W002
+-------------------------------------+
|count(root.BHSFC.Q1.W002.WROT_HubTmp)|
+-------------------------------------+
|                                13834|
+-------------------------------------+
Total line number = 1

2.2

存储组管理

2.2.1 创建存储组

根据存储模型创建数据模型，我们可以使用 CREATE STORAGE GROUP 语句，例如创建一个名为 root.ln 的存储组：

create storage group root.ln

提示 “The statement is executed successfully” 即为创建成功：

IoTDB> create storage group root.ln
Msg: The statement is executed successfully.

2.2.2 查看存储组

我们可以使用 show storage group 语句查看存储组，SQL 语句如下：

show storage group

使用 show storage group 查看所有存储组，输出的结果如下：

IoTDB> show storage group
+-------------+
|storage group|
+-------------+
|   root.BHSFC|
+-------------+
Total line number = 1

同样也可以使用通配符简化查询，如 show storage group root.** 。

2.2.3 删除存储组

我们可以使用 delete storage group 语句删除存储组，如删除存储组 roo.BHSFC 的 SQL 语句为：

delete storage group root.BHSFC

同样我们可以使用通配符 * 简化语句。

2.2.4 统计存储组数量

我们可以使用 count storage group 语句统计存储组数量，统计所有存储组的 SQL 语句为：

count storage group

输出结果为：

IoTDB> count storage group
+-------------+
|storage group|
+-------------+
|            1|
+-------------+
Total line number = 1

同样我们可以使用通配符 * 简化语句。

2.3

时间序列管理

2.3.1 创建对齐时间序列

前面我们创建了单条时间序列 root.BHSFC.Q1.W003.speed。现在我们来创建对齐时间序列。对齐指的是不同传感器的值同时到来，即时间序列可以按一列时间戳来存储，例如我们看之前的数据模式图，设备 w002 和 w003 分属两个实体，它们之下的两条时间序列是非对齐的，即存储的时间戳和时间间隔可以不一致。而设备 wf01 下有两个传感器，status 和 temperature 可以设置为对齐时间序列。

4692a104959aa7f72371a12cc50d51b0.png

我们可以输入以下 SQL 语句创建对齐时间序列：

create aligned timeseries root.ln.wf01(status BOOLEAN encoding=PLAIN compressor=SNAPPY, temperature FLOAT encoding=PLAIN compressor=SNAPPY)

2.3.2 查询时间序列

我们可以使用 show timeseries <Path> 来查询时间序列。例如查询所有时间序列的 SQL 语句为：

show timeseries

输出结果为：

IoTDB> show timeseries
+------------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
|                    timeseries|alias|storage group|dataType|encoding|compression|tags|attributes|
+------------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
|      root.ln.wf01.temperature| null|      root.ln|   FLOAT|   PLAIN|     SNAPPY|null|      null|
|           root.ln.wf01.status| null|      root.ln| BOOLEAN|   PLAIN|     SNAPPY|null|      null|
|root.BHSFC.Q1.W002.WROT_HubTmp| null|   root.BHSFC|  DOUBLE| GORILLA|     SNAPPY|null|      null|
|      root.BHSFC.Q1.W003.speed| null|   root.BHSFC|   FLOAT|     RLE|     SNAPPY|null|      null|
+------------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
Total line number = 4

查询存储组 root.BHSFC 下的时间序列，SQL 语句为：

show timeseries root.BHSFC.**

输出结果为：

IoTDB> show timeseries root.BHSFC.**
+------------------------------+-----+-------------+--------+--------+----------                                               -+----+----------+
|                    timeseries|alias|storage group|dataType|encoding|compressio                                               n|tags|attributes|
+------------------------------+-----+-------------+--------+--------+----------                                               -+----+----------+
|root.BHSFC.Q1.W002.WROT_HubTmp| null|   root.BHSFC|  DOUBLE| GORILLA|     SNAPP                                               Y|null|      null|
|      root.BHSFC.Q1.W003.speed| null|   root.BHSFC|   FLOAT|     RLE|     SNAPP                                               Y|null|      null|
+------------------------------+-----+-------------+--------+--------+----------                                               -+----+----------+
Total line number = 2

2.3.3 删除时间序列

我们可以使用 DELETE TimeSeries <PathPattern> 语句来删除时间序列，例如删除时间序列 root.ln.wf01.temperature 的 SQL 语句如下：

delete timeseries root.ln.wf01.temperature

2.3.4 统计时间序列总数

我们可以使用 COUNT TIMESERIES<Path> 来统计一条路径中的时间序列个数。例如统计所有的时间序列，SQL 语句为：

count timeseries root.**

显示结果为：

IoTDB> count timeseries root.**
+-----+
|count|
+-----+
|    3|
+-----+
Total line number = 1

2.4

元数据模板管理

元数据模板可以简化同类型实体的管理，减少元数据内存占用。

2.4.1 创建元数据模板

根据需要可以创建不同的元数据模板，例如有两个对齐的时间序列，那么可创建包含一组对齐序列的元数据模板，SQL 语句为：

create schema template t1 aligned (1 FLOAT encoding=Gorilla, 2 FLOAT encoding=Gorilla)

2.4.2 挂载元数据模板

创建之后需挂载元数据模板进行使用，这里我们选择把它应用到 root.ln 存储组的下一层级，SQL 语句为：

set schema template t1 to root.ln.wf01

此时这个模板是空的，虽然这个存储组下有两条之前创建的时间序列，但它们不会挂载到新创建的元数据模板。我们重新创建时间序列，SQL 语句为：

create timeseries of schema template on root.ln.wf01.test

这样两条共享 root.ln.wf01.test 路径的时间序列就创建好了，我们简单查询一下时间序列：

show timeseries root.ln.**

查询结果显示：

IoTDB> show timeseries root.ln.**
+------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
|              timeseries|alias|storage group|dataType|encoding|compression|tags|attributes|
+------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
|     root.ln.wf01.test.1| null|      root.ln|   FLOAT| GORILLA|     SNAPPY|null|      null|
|     root.ln.wf01.test.2| null|      root.ln|   FLOAT| GORILLA|     SNAPPY|null|      null|
|root.ln.wf01.temperature| null|      root.ln|   FLOAT| GORILLA|     SNAPPY|null|      null|
|     root.ln.wf01.status| null|      root.ln|   FLOAT| GORILLA|     SNAPPY|null|      null|
+------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
Total line number = 4

可以看到两条时间序列 root.ln.wf01.test.1 和 root.ln.wf01.test.2 已经创建好了。

我们检查一下是否对齐：

show devices root.ln.wf01.**

查询结果为：

IoTDB> show devices root.ln.wf01.**
+-----------------+---------+
|          devices|isAligned|
+-----------------+---------+
|root.ln.wf01.test|     true|
+-----------------+---------+
Total line number = 1

2.4.3 查看元数据模板

查看所有元数据模板，SQL 语句为：

show schema templates

查询结果为：

IoTDB> show schema templates
+-------------+
|template name|
+-------------+
|           t1|
+-------------+
Total line number = 1

查看某个元数据模板下的物理量，SQL 语句为：

show nodes in schema template t1

查询结果为：

IoTDB> show nodes in schema template t1
+-----------+--------+--------+-----------+
|child nodes|dataType|encoding|compression|
+-----------+--------+--------+-----------+
|          1|   FLOAT| GORILLA|     SNAPPY|
|          2|   FLOAT| GORILLA|     SNAPPY|
+-----------+--------+--------+-----------+

2.4.4 卸载/删除元数据模板

卸载元数据模板，SQL 语句为：

unset schema template t1 from root.ln.wf01

此场景输入会报错，说模板正在应用：

IoTDB> unset schema template t1 from root.ln.wf01
Msg: 326: Template is in use on root.ln.wf01.test

因此我们需要先解除元数据模板的应用才能卸载，SQL 语句为：

deactivate schema template t1 from root.ln.wf01.test

这时候再卸载就成功了。

最后我们删除这个元数据模板，SQL 语句为：

drop schema template t1

2.5

节点管理

2.5.1 查看子路径

我们可以使用 SHOW CHILD PATHS pathPattern 来查看此路径模式所匹配的路径的下一层的所有路径，例如查看 root.BHSFC 的下一层：

show child paths root.BHSFC

输出为：

IoTDB> show child paths root.BHSFC
+-------------+
|  child paths|
+-------------+
|root.BHSFC.Q1|
+-------------+
Total line number = 1

2.5.2 查看子节点

我们可以使用 SHOW CHILD NODES pathPattern 查看此路径模式所匹配的节点的下一层的所有节点，例如查询 root 的下一层：

show child nodes root

输出为：

IoTDB> show child nodes root
+-----------+
|child nodes|
+-----------+
|      BHSFC|
|         ln|
+-----------+
Total line number = 2

2.5.3 统计节点数

我们可以使用 COUNT NODES <PathPattern> LEVEL=<INTEGER> 来统计当前满足某路径模式的路径中指定层级的节点个数。

9c3e1aecd7ab20350b000ada75b59405.png

结合上图的数据模式，假如我们想统计 root.BHSFC 存储组中的节点数，则 SQL 语句为：

count nodes root.BHSFC.Q1.* level=3

输出结果为：

IoTDB> count nodes root.BHSFC.Q1.* level=3
+-----+
|count|
+-----+
|    2|
+-----+
Total line number = 1

两个节点即 level 3 上 Q1 的两个分支 w002 和 w003。

下面这条 SQL 语句，则表示统计层级为 3，即路径 ln 之下所有的节点数：

count nodes root.ln.** level=3

结合数据模式图可看到应为 Wf01、status 和 temperature 共 3 个。输出结果为：

IoTDB> count nodes root.ln.** level=3
+-----+
|count|
+-----+
|    3|
+-----+
Total line number = 1

至此，我们对于 IoTDB 可以实现的基本功能已经有了全面的了解。本教程的最后一部分将涉及一个可能在 IoTDB 操作中遇到的问题及其解决方法，即本地时区设置。

3

设置时区

3.1

背景 & 问题

我们将之前例子中相同的一份 csv 的数据使用 import-csv 工具导入 IoTDB（使用默认参数），假如查询时间在 2022 年 1 月 12 日 11 点 48 分 43 秒之后的数据，只显示 10 条，输入的指令和输出结果如下：

IoTDB> select WROT_HubTmp from root.BHSFC.Q1.W002 where time>=2022-01-12T11:48:43.000 limit 10
+-----------------------------+------------------------------+
|                         Time|root.BHSFC.Q1.W002.WROT_HubTmp|
+-----------------------------+------------------------------+
|2022-01-12T11:48:43.000-08:00|                          19.2|
|2022-01-12T11:48:49.000-08:00|                          19.3|
|2022-01-12T11:49:02.000-08:00|                          19.2|
|2022-01-12T11:49:08.000-08:00|                          19.1|
|2022-01-12T11:49:59.000-08:00|                          19.0|
|2022-01-12T11:51:31.000-08:00|                      18.89999|
|2022-01-12T11:51:38.000-08:00|                          19.0|
|2022-01-12T11:51:54.000-08:00|                      18.89999|
|2022-01-12T11:52:42.000-08:00|                          19.0|
|2022-01-12T11:55:01.000-08:00|                      18.89999|
+-----------------------------+------------------------------+
Total line number = 10

可见当我们查询特定时间范围内的数据，查询结果是正常的。

但如果我们查询单行时间数据，且只限制时间格式而不指明时区查询，查询结果则可能出现问题。

如输入查询时间在 2022 年 1 月 12 日 10 点 48 分 51 秒的指令，输出结果如下：

IoTDB> select WROT_HubTmp from root.BHSFC.Q1.W002 where time=2022-01-12T10:48:51.000
+----+------------------------------+
|Time|root.BHSFC.Q1.W002.WROT_HubTmp|
+----+------------------------------+
+----+------------------------------+
Empty set.

可见查询为空，但我们的原始数据是有这个时间对应的数据的，这一行不应为空。

3.2

解决思路

IoTDB 中的数据点是以时间戳保存的，查询的时候则会以当前系统默认时区来转换成对应时间。 

范围查询正常，但是单点查询不行，这个时候一般是时区出现了问题，需要进行时区设置。

3.2.1 解决方法一

我们可以在查询的时间后面增加时区。

使用 'show version' 命令查看 IoTDB 时区，可以看到时区为 'America/Los_Angeles'，即西八区（UTC/GMT -8.00）。查看时区的指令和输出结果如下：

IoTDB> show time_zone
Current time zone: America/Los_Angeles

这种情况下，我们只需在单点查询的时间最后增加 '-08:00' ，就能查询到数值了。输入的指令和输出结果如下：

IoTDB> select WROT_HubTmp from root.BHSFC.Q1.W002 where time=2022-01-12T10:48:51.000-08:00
+-----------------------------+------------------------------+
|                         Time|root.BHSFC.Q1.W002.WROT_HubTmp|
+-----------------------------+------------------------------+
|2022-01-12T10:48:51.000-08:00|                          18.3|
+-----------------------------+------------------------------+
Total line number = 1

可以看到问题得以解决，但此方法比较繁琐。

3.2.2 解决方法二

连接 IoTDB 服务器时，会使用服务器的默认时区作为 IoTDB 的默认时区，我们可以将系统的默认时区与 IoTDB 的时区保持相同。

我们可以使用 Linux 操作系统的 'timedatectl' 命令看到 'Time zone: America/Los_Angeles (PDT, -0700)'。命令和执行结果如下：

[root@localhost sbin]# timedatectl
      Local time: Mon 2022-07-04 01:37:48 PDT
  Universal time: Mon 2022-07-04 08:37:48 UTC
        RTC time: Mon 2022-07-04 08:37:48
       Time zone: America/Los_Angeles (PDT, -0700)

此时发现系统的默认时区变成了 America/Los_Angeles (PDT, -0700)，我们将 IoTDB 的时区改为同样的 -0700 即可，命令和执行结果如下：

IoTDB> set time_zone=-07:00
Time zone has set to -07:00

此时我们再执行单点查询就可以正确的查出数据，命令和执行结果如下：

IoTDB> select WROT_HubTmp from root.BHSFC.Q1.W002 where time=2022-01-12T11:48:51.000
+-----------------------------+------------------------------+
|                         Time|root.BHSFC.Q1.W002.WROT_HubTmp|
+-----------------------------+------------------------------+
|2022-01-12T11:48:51.000-07:00|                          18.3|
+-----------------------------+------------------------------+
Total line number = 1

3.3

总结

PST 是 Pacific Standard Time 太平洋标准时间（-08:00）。PDT 是 Pacific Daylight Time 太平洋夏季时间（-07:00），始于每年4月的第1个周日，止于每年10月的最后一个周日。处于西八区（PST）的大部分城市都会使用夏令时。 

当操作系统的时区设置为西八区（PST）时，会自动采用夏令时（-07:00），但是 IoTDB 依然是（-08:00）时，就导致了上述可能的查询错误。 

国内用户出现上述问题一般为操作系统的时区设置错误，只需要时区设置为正确的东八区后重启 IoTDB 即可。

4

结语

到这里，IoTDB 的小白教程文档已经全部呈现完毕。通过文档，大家对于 Apache IoTDB 的应用背景、产品性质、性能优势、架构分布、功能实现应该都有了基本的认知。感谢大家的关注，希望这个系列文档能够更好地帮助大家了解 IoTDB，使用IoTDB！

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&#x1f389;精彩专栏推荐 &#x1f4ad;文末获取联系 ✍️ 作者简介: 一个热爱把逻辑思维转变为代码的技术博主 &#x1f482; 作者主页: 【主页——&#x1f680;获取更多优质源码】 &#x1f393; web前端期末大作业&#xff1a; 【&#x1f4da;毕设项目精品实战案例 (10…
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反序列化漏洞原理

反序列化漏洞原理

序列化及其出现场景 ●远程和进程间通信&#xff08;RPC/IPC&#xff09; ●连线协议、Web服务、消息代理 ●缓存/持久性存储区 ●数据库、缓存服务器、文件系统 ●HTTP cookie、HTML参数、API身份验证令牌 序列化 (serialize)是将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形…
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基于java+springmvc+mybatis+jsp+mysql的电动车实名制挂牌管理系统

基于java+springmvc+mybatis+jsp+mysql的电动车实名制挂牌管理系统

项目介绍 电动车实名制挂牌管理系统的需求和管理上的不断提升&#xff0c;电动车实名制挂牌管理的潜力将无限扩大&#xff0c;电动车实名制挂牌管理系统在业界被广泛关注&#xff0c;本网站及对此进行总体分析&#xff0c;将电动车实名制挂牌信息管理的发展提供参考。电动车实…
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微信接入ChatGPT，使用Node+ChatGPT+Wechaty做一个微信机器人

微信接入ChatGPT，使用Node+ChatGPT+Wechaty做一个微信机器人

目录 前言 准备工作 起步 实践 写在最后 前言 接上篇文章&#xff1a;站在巨人的肩膀上&#xff0c;用NodeChatGPT模块实现一个接口_DieHunter1024的博客-CSDN博客 我将ChatGPT模块的使用介绍了一下&#xff0c;使用自己的session发送请求达到调用ChatGPT进行聊天的目的&…
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动态规划——背包问题(2)

动态规划——背包问题(2)

文章目录多重背包的单调队列优化例题思路代码二维费用背包问题例题背包问题装法的总结&#xff1a;至多、恰好、至少背包最多装V体积背包恰好装V体积背包最少装V体积例题求解方案数初始化和循环顺序例题求解具体方案思路例题考察思维的一些题目多重背包与分组背包机器分配金明的…
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原生JS开发手机端H5项目总结（FamilyChallenge）

原生JS开发手机端H5项目总结（FamilyChallenge）

一、 插件文件 &#xff08;可多选&#xff09; JQuery &#xff08;操作dom&#xff09;lottie.js &#xff08;播放动效&#xff09;preload-0.6.2.min.js&#xff08;资源预加载&#xff09;jweixin-1.6.0.js &#xff08;h5跳转微信小程序&#xff09;TweenMax.min.js &am…
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Lidar based off-road negative obstacle detection and analysis(论文翻译)

Lidar based off-road negative obstacle detection and analysis(论文翻译)

&#xff08;机翻 自己留作资料的 大家辩证使用 论文地址&#xff1a;https://ieeexplore.ieee.org/document/6083105&#xff09; Abstract: 无人驾驶地面车辆 (UGV) 要想在越野地形中高速行驶&#xff0c;就必须实时分析和了解周围的地形&#xff1a;它必须知道它打算去哪里&…
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备忘录模式

备忘录模式

一、备忘录模式 1、定义 备忘录模式&#xff08;Memento Pattern&#xff09;又称作快照模式&#xff08;Snapshot Pattern&#xff09;&#xff0c;指在不破坏封装的前提下&#xff0c;捕获一个对象的内部状态&#xff0c;并在对象之外保存这个状态。这样以后就可将该对象恢复…
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你好，Cartesi Rollups Alpha 0.8.0

你好，Cartesi Rollups Alpha 0.8.0

支持 Arbitrum 和 Optimism 部署&#xff0c;并使内部增强。我们通过这个新版本支持在Optimism和Arbitrum L2 链上的部署&#xff0c;为 Cartesi Rollups DApp 开发人员带来了更低的延迟和更低的gas费用。我们致力于提高 Cartesi 技术的多样性和性能提升&#xff0c;并且通过 R…
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【MySQL】视图

【MySQL】视图

文章目录视图基本使用视图规则与限制视图 视图是一个虚拟表,其内容由查询定义,同真实的表一样,视图包含一系列带有名称的列和行数据,视图的数据变化会影响到基表,基表的数据变化也会影响到视图, 主要作用是,将表的内容,常用需要的部分创建一个部分,这样使用视图的时候,可以减…
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CAS:1407166-70-4，NODA-GA-NHS ester大环化合物供应

CAS:1407166-70-4，NODA-GA-NHS ester大环化合物供应

基本信息 名称&#xff1a; NODA-GA-NHS ester 2,2′-(7-(1-carboxy-4-((2,5-dioxopyrrolidin-1-yl)oxy)-4-oxobutyl)-1,4,7-triazonane-1,4-diyl)diacetic acid CAS编号&#xff1a;1407166-70-4 分子式&#xff1a;C19H28N4O10&#xff0c;HPF6&#xff0c;TFA 分子量&a…
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HTTP MIME类型

HTTP MIME类型

文章目录HTTP MIME类型HTTP MIME类型 HTTP 请求头中的 Accept 头是客户端用来告诉服务器&#xff0c;客户端可以处理什么类型的内容&#xff0c;这种内容类型使用 MIME 类型来表示。借助内容协商机制&#xff0c;服务器可以从诸多 MIME 中选择一项进行应用&#xff0c;并使用 …
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Java精品项目源码第145期食品检测管理系统

Java精品项目源码第145期食品检测管理系统

Java精品项目源码第145期食品检测管理系统 大家好&#xff0c;小辰哥又来啦&#xff0c;今天给大家介绍一个错的基于SSM的食品检测管理系统。 文章目录Java精品项目源码第145期食品检测管理系统前言一、项目运行1.运行环境2.截图前言 提示&#xff1a;以下是本篇文章正文内容…
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大数据-玩转数据-Linux部署redis集群

大数据-玩转数据-Linux部署redis集群

一、下载安装包 访问https://redis.io/download 到官网进行下载。这里下载最新版本. 或直接下载 wget http://download.redis.io/releases/redis-6.2.7.tar.gz 二、安装环境 redis是C语言开发&#xff0c;安装redis需要先将官网下载的源码进行编译&#xff0c;编译依赖gcc环…
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数据结构——线性表

数据结构——线性表

线性表的基本操作 对于不同的应用&#xff0c;线性表的基本操作是不同的&#xff0c;上诉操作是最基本的&#xff0c;对于实际问题中涉及的关于线性表的更复杂操作&#xff0c;完全可以用这些基本操作的组合来实现。如要使得A A U B,就是要将存在于集合B中但不存在于集合A中的…
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Java项目：SSM实现茶叶电商销售商城

Java项目：SSM实现茶叶电商销售商城

作者主页&#xff1a;源码空间站2022 简介&#xff1a;Java领域优质创作者、Java项目、学习资料、技术互助 文末获取源码 项目介绍 该项目为前后台项目&#xff0c;分为普通用户与管理员两种角色&#xff0c;前台普通用户登录&#xff0c;后台管理员登录&#xff1b; 管理员角…
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软件设计与体系结构——结构型模式

软件设计与体系结构——结构型模式

如果有兴趣了解更多相关内容&#xff0c;欢迎来我的个人网站看看&#xff1a;瞳孔空间 结构型模式(Structural Pattern)描述如何将类或对象按某种布局组成更大的结构。就像搭积木&#xff0c;可以通过简单积木的组合形成复杂的、功能更为强大的结构 结构型模式可以分为类结构型…
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