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silence19841230:
先拿走看看
SpringBoot2.0开发WebSocket应用完整示例 -
wallimn:
masuweng 写道发下源码下载地址吧!三个相关文件打了个包 ...
SpringBoot2.0开发WebSocket应用完整示例 -
masuweng:
发下源码下载地址吧!
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masuweng:
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wallimn:
水淼火 写道你好,我使用以后,图标不显示,应该怎么引用呢,谢谢 ...
前端框架iviewui使用示例之菜单+多Tab页布局
什么是索引
索引是建立在表的一列或多个列上的辅助对象,目的是加快访问表中的数据;
Oracle存储索引的数据结构是B*树,位图索引也是如此,只不过是叶子节点不同B*数索引;
索引由根节点、分支节点和叶子节点组成,上级索引块包含下级索引块的索引数据,叶节点包含索引数据和确定行实际位置的rowid。
使用索引的目的
加快查询速度
减少I/O操作
消除磁盘排序
何时使用索引
查询返回的记录数
排序表<40%
非排序表 <7%
表的碎片较多(频繁增加、删除)
索引的种类
非唯一索引(最常用)
唯一索引
位图索引
局部有前缀分区索引
局部无前缀分区索引
全局有前缀分区索引
散列分区索引
基于函数的索引
管理索引的准则
在表中插入数据后创建索引
。在用SQL*Loader或import工具插入或装载数据后,建立索引比较有效;
索引正确的表和列
。经常检索排序大表中40%或非排序表7%的行,建议建索引;
。为了改善多表关联,索引列用于联结;
。列中的值相对比较唯一;
。取值范围(大:B*树索引,小:位图索引);
。Date型列一般适合基于函数的索引;
。列中有许多空值,不适合建立索引
为性能而安排索引列
。经常一起使用多个字段检索记录,组合索引比单索引更有效;
。把最常用的列放在最前面,例:dx_groupid_serv_id(groupid,serv_id),在where条件中使用groupid或groupid,serv_id,查询将使用索引,若仅用到serv_id字段,则索引无效;
。合并/拆分不必要的索引。
限制每个表索引的数量
。一个表可以有几百个索引(你会这样做吗?),但是对于频繁插入和更新表,索引越多系统CPU,I/O负担就越重;
。建议每张表不超过5个索引。
删除不再需要的索引
。索引无效,集中表现在该使用基于函数的索引或位图索引,而使用了B*树索引;
。应用中的查询不使用索引;
。重建索引之前必须先删除索引,若用alter index … rebuild重建索引,则不必删除索引。
索引数据块空间使用
。创建索引时指定表空间,特别是在建立主键时,应明确指定表空间;
。合理设定pctfress,注意:不能给索引指定pctused;
。估计索引的大小和合理地设置存储参数,默认为表空间大小,或initial与next设置成一样大。
考虑并行创建索引
。对大表可以采用并行创建索引,在并行创建索引时,存储参数被每个查询服务器进程分别使用,例如:initial为1M,并行度为8,则创建索引期间至少要消耗8M空间;
考虑用nologging创建索引
。对大表创建索引可以使用nologging来减少重做日志;
。节省重做日志文件的空间;
。缩短创建索引的时间;
。改善了并行创建大索引时的性能。
怎样建立最佳索引
明确地创建索引
create index index_name on table_name(field_name)
tablespace tablespace_name
pctfree 5
initrans 2
maxtrans 255
storage
(
minextents 1
maxextents 16382
pctincrease 0
);
创建基于函数的索引
。常用与UPPER、LOWER、TO_CHAR(date)等函数分类上,例:
create index idx_func on emp (UPPER(ename)) tablespace tablespace_name;
创建位图索引
。对基数较小,且基数相对稳定的列建立索引时,首先应该考虑位图索引,例:
create bitmap index idx_bitm on class (classno) tablespace tablespace_name;
明确地创建唯一索引
。可以用create unique index语句来创建唯一索引,例:
create unique index dept_unique_idx on dept(dept_no) tablespace idx_1;
创建与约束相关的索引
。可以用using index字句,为与unique和primary key约束相关的索引,例如:
alter table table_name
add constraint PK_primary_keyname primary key (field_name)
using index tablespace tablespace_name;
如何创建局部分区索引
。基础表必须是分区表;
。分区数量与基础表相同;
。每个索引分区的子分区数量与相应的基础表分区相同;
。基础表的子分区中的行的索引项,被存储在该索引的相应的子分区中,例如:
Create Index TG_CDR04_SERV_ID_IDX On TG_CDR04(SERV_ID)
Pctfree 5
Tablespace TBS_AK01_IDX
Storage (
MaxExtents 32768
PctIncrease 0
FreeLists 1
FreeList Groups 1
)
local
/
如何创建范围分区的全局索引
。基础表可以是全局表和分区表。
create index idx_start_date on tg_cdr01(start_date)
global partition by range(start_date)
(partition p01_idx vlaues less than (‘0106’)
partition p01_idx vlaues less than (‘0111’)
…
partition p01_idx vlaues less than (‘0401’ ))
/
重建现存的索引
重建现存的索引的当前时刻不会影响查询;
重建索引可以删除额外的数据块;
提高索引查询效率;
alter index idx_name rebuild nologging;
对于分区索引:
alter index idx_name rebuild partition partiton_name nologging;
要删除索引的原因
。不再需要的索引;
。索引没有针对其相关的表所发布的查询提供所期望的性能改善;
。应用没有用该索引来查询数据;
。该索引无效,必须在重建之前删除该索引;
。该索引已经变的太碎了,必须在重建之前删除该索引;
。语句:drop index idx_name;drop index idx_name drop partition partition_name;
建立索引的代价
基础表维护时,系统要同时维护索引,不合理的索引将严重影响系统资源,主要表现在CPU和I/O上;
插入、更新、删除数据产生大量db file sequential read锁等待;
SQL优化器简介
基于规则的优化器
。总是使用索引
。总是从驱动表开始(from子句最右边的表)
。只有在不可避免的情况下,才使用全表扫描
。任何索引都可以
基于成本的优化器
。需要表、索引的统计资料
Analyze table customer compute statistics;
Analyze table customer estimate statistics sample 5000 rows;
。表中设置并行度、表分区
优化器模式
rule模式
。总忽略CBO和统计信息而基于规则
choose模式
。Oracle根据情况选择rule or first_rows or all_rows
first_rows 模式
。基于成本,以最快的速度返回记录,会造成总体查询速度的下降或消耗更多的资源,倾向索引扫描,适合OLTP系统
all_rows模式
。基于成本,确保总体查询时间最短,倾向并行全表扫描
例如:
Select last_name from customer order by last_name;用first_rows时,迅速返回记录,但I/O量大,用all_rows时,返回记录慢,但使用资源少。
调整SQL表访问
全表扫描
。返回记录:未排序表>40%,排序表>7%,建议采用并行机制来提高访问速度,DDS;
索引访问
。最常用的方法,包括索引唯一扫描和索引范围扫描,OLTP;
快速完全索引扫描
。访问索引中所有数据块,结果相当于全表扫描,可以用索引扫描代替全表扫描,例如:
Select serv_id,count(* ) from tg_cdr01 group by serv_id;
评估全表扫描的合法性
如何实现并行扫描
。永久并行化(不推荐)
alter table customer parallel degree 8;
。单个查询并行化
select /*+ full(emp) parallel(emp,8)*/ * from emp;
分区表效果明显
优化SQL语句排序
排序的操作:
索引是建立在表的一列或多个列上的辅助对象,目的是加快访问表中的数据;
Oracle存储索引的数据结构是B*树,位图索引也是如此,只不过是叶子节点不同B*数索引;
索引由根节点、分支节点和叶子节点组成,上级索引块包含下级索引块的索引数据,叶节点包含索引数据和确定行实际位置的rowid。
使用索引的目的
加快查询速度
减少I/O操作
消除磁盘排序
何时使用索引
查询返回的记录数
排序表<40%
非排序表 <7%
表的碎片较多(频繁增加、删除)
索引的种类
非唯一索引(最常用)
唯一索引
位图索引
局部有前缀分区索引
局部无前缀分区索引
全局有前缀分区索引
散列分区索引
基于函数的索引
管理索引的准则
在表中插入数据后创建索引
。在用SQL*Loader或import工具插入或装载数据后,建立索引比较有效;
索引正确的表和列
。经常检索排序大表中40%或非排序表7%的行,建议建索引;
。为了改善多表关联,索引列用于联结;
。列中的值相对比较唯一;
。取值范围(大:B*树索引,小:位图索引);
。Date型列一般适合基于函数的索引;
。列中有许多空值,不适合建立索引
为性能而安排索引列
。经常一起使用多个字段检索记录,组合索引比单索引更有效;
。把最常用的列放在最前面,例:dx_groupid_serv_id(groupid,serv_id),在where条件中使用groupid或groupid,serv_id,查询将使用索引,若仅用到serv_id字段,则索引无效;
。合并/拆分不必要的索引。
限制每个表索引的数量
。一个表可以有几百个索引(你会这样做吗?),但是对于频繁插入和更新表,索引越多系统CPU,I/O负担就越重;
。建议每张表不超过5个索引。
删除不再需要的索引
。索引无效,集中表现在该使用基于函数的索引或位图索引,而使用了B*树索引;
。应用中的查询不使用索引;
。重建索引之前必须先删除索引,若用alter index … rebuild重建索引,则不必删除索引。
索引数据块空间使用
。创建索引时指定表空间,特别是在建立主键时,应明确指定表空间;
。合理设定pctfress,注意:不能给索引指定pctused;
。估计索引的大小和合理地设置存储参数,默认为表空间大小,或initial与next设置成一样大。
考虑并行创建索引
。对大表可以采用并行创建索引,在并行创建索引时,存储参数被每个查询服务器进程分别使用,例如:initial为1M,并行度为8,则创建索引期间至少要消耗8M空间;
考虑用nologging创建索引
。对大表创建索引可以使用nologging来减少重做日志;
。节省重做日志文件的空间;
。缩短创建索引的时间;
。改善了并行创建大索引时的性能。
怎样建立最佳索引
明确地创建索引
create index index_name on table_name(field_name)
tablespace tablespace_name
pctfree 5
initrans 2
maxtrans 255
storage
(
minextents 1
maxextents 16382
pctincrease 0
);
创建基于函数的索引
。常用与UPPER、LOWER、TO_CHAR(date)等函数分类上,例:
create index idx_func on emp (UPPER(ename)) tablespace tablespace_name;
创建位图索引
。对基数较小,且基数相对稳定的列建立索引时,首先应该考虑位图索引,例:
create bitmap index idx_bitm on class (classno) tablespace tablespace_name;
明确地创建唯一索引
。可以用create unique index语句来创建唯一索引,例:
create unique index dept_unique_idx on dept(dept_no) tablespace idx_1;
创建与约束相关的索引
。可以用using index字句,为与unique和primary key约束相关的索引,例如:
alter table table_name
add constraint PK_primary_keyname primary key (field_name)
using index tablespace tablespace_name;
如何创建局部分区索引
。基础表必须是分区表;
。分区数量与基础表相同;
。每个索引分区的子分区数量与相应的基础表分区相同;
。基础表的子分区中的行的索引项,被存储在该索引的相应的子分区中,例如:
Create Index TG_CDR04_SERV_ID_IDX On TG_CDR04(SERV_ID)
Pctfree 5
Tablespace TBS_AK01_IDX
Storage (
MaxExtents 32768
PctIncrease 0
FreeLists 1
FreeList Groups 1
)
local
/
如何创建范围分区的全局索引
。基础表可以是全局表和分区表。
create index idx_start_date on tg_cdr01(start_date)
global partition by range(start_date)
(partition p01_idx vlaues less than (‘0106’)
partition p01_idx vlaues less than (‘0111’)
…
partition p01_idx vlaues less than (‘0401’ ))
/
重建现存的索引
重建现存的索引的当前时刻不会影响查询;
重建索引可以删除额外的数据块;
提高索引查询效率;
alter index idx_name rebuild nologging;
对于分区索引:
alter index idx_name rebuild partition partiton_name nologging;
要删除索引的原因
。不再需要的索引;
。索引没有针对其相关的表所发布的查询提供所期望的性能改善;
。应用没有用该索引来查询数据;
。该索引无效,必须在重建之前删除该索引;
。该索引已经变的太碎了,必须在重建之前删除该索引;
。语句:drop index idx_name;drop index idx_name drop partition partition_name;
建立索引的代价
基础表维护时,系统要同时维护索引,不合理的索引将严重影响系统资源,主要表现在CPU和I/O上;
插入、更新、删除数据产生大量db file sequential read锁等待;
SQL优化器简介
基于规则的优化器
。总是使用索引
。总是从驱动表开始(from子句最右边的表)
。只有在不可避免的情况下,才使用全表扫描
。任何索引都可以
基于成本的优化器
。需要表、索引的统计资料
Analyze table customer compute statistics;
Analyze table customer estimate statistics sample 5000 rows;
。表中设置并行度、表分区
优化器模式
rule模式
。总忽略CBO和统计信息而基于规则
choose模式
。Oracle根据情况选择rule or first_rows or all_rows
first_rows 模式
。基于成本,以最快的速度返回记录,会造成总体查询速度的下降或消耗更多的资源,倾向索引扫描,适合OLTP系统
all_rows模式
。基于成本,确保总体查询时间最短,倾向并行全表扫描
例如:
Select last_name from customer order by last_name;用first_rows时,迅速返回记录,但I/O量大,用all_rows时,返回记录慢,但使用资源少。
调整SQL表访问
全表扫描
。返回记录:未排序表>40%,排序表>7%,建议采用并行机制来提高访问速度,DDS;
索引访问
。最常用的方法,包括索引唯一扫描和索引范围扫描,OLTP;
快速完全索引扫描
。访问索引中所有数据块,结果相当于全表扫描,可以用索引扫描代替全表扫描,例如:
Select serv_id,count(* ) from tg_cdr01 group by serv_id;
评估全表扫描的合法性
如何实现并行扫描
。永久并行化(不推荐)
alter table customer parallel degree 8;
。单个查询并行化
select /*+ full(emp) parallel(emp,8)*/ * from emp;
分区表效果明显
优化SQL语句排序
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Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。
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Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。
spyglass 做cdc、lint、power分析的Userguide,包含 1、spyglass cdc、lint、power分析使用流程; 2、spyglass cdc、lint、power分析的规则、methodology、goal等介绍 3、SpyGlass_Explorer_UserGuide、SpyGlass_LintRules_Reference、SpyGlass_LowPowerRules_Reference、SpyGlass_ClockResetRules_Reference、SpyGlass_ConstraintsRules_Reference、SpyGlass_AreaRules_Reference等
Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。
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Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。
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这个是一个JSP仓库管理系统,用户角色包含以下功能:用户注册,用户登录,供应商管理,商品管理,入库管理,出库管理,系统公告查看,个人信息修改等功能。管理员角色包含以下功能:管理员登录,管理员首页,用户管理,供应商管理,商品管理,入库管理,出库管理,系统公告管理,管理员信息修改等功能。 本项目实现的最终作用是基于JSP仓库管理系统 分为2个角色 第1个角色为管理员角色,实现了如下功能: - 供应商管理 - 入库管理 - 出库管理 - 商品管理 - 用户管理 - 管理员信息修改 - 管理员登录 - 管理员首页 - 系统公告管理 第2个角色为用户角色,实现了如下功能: - 个人信息修改 - 供应商管理 - 入库管理 - 出库管理 - 商品管理 - 用户注册 - 用户登录 - 系统公告查看
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