android主要有5中数据存储方式


android主要有5中数据存储方式,如下:1. 使用SharedPreferences存储数据。2. 使用文件存储3. 使用SQLlite存储4. 使用ContentProvider存储5. 网络存储 1.使用SharedPreferences存储数据首先说明SharedPreferences存储方式,它是Android提供的用来存储一些简单配置信息的一种机制,例如:登录用户的用户名与密码。其采用了Map数据结构来存储数据,以键值的方式存储,可以简单的读取与写......

使用Struts2和jQuery EasyUI实现简单CRUD系统(七)——数据分页处理


上篇完成多选删除的功能之后,接下来就是做分页功能了。以前的分页是一个麻烦的问题。而且数据量巨大的时候,直接把这些元素取出来显然速度较慢,所以取一定区间的数据还是高效的。之前自己写分页的时候,分页的界面当然是自己做的,用了ejui之后,真的方便了很多。方便到什么程度了。<table id="dg" title="My Users" class="easyui-datagrid"style="width: 700px; he......

MYSQL 大批量数据插入


最近在做MYSQL大批量数据的测试,就简单总结一下遇到的问题:首先我是简单的写了一个MYSQL的循环插入数据的SP,具体如下:这是插入100W数据的过程和结果,可以看到是换了55min +20S约3320秒(约300rows/s),看到之后我是只崩溃,就在网上查了些提速的方法:0. 最快的当然是直接 copy 数据库表的数据文件(版本和平台最好要相同或相似);1. 设置 innodb_flush_log_at_trx_commit = 0 ,相对于 in......

flume介绍之版本及其原理


一.概述Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。支持在系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力。Flume 初始的发行版本目前被统称为 Flume OG(original generation),属于 cloudera。但随着 Flume 功能的扩展,Flume OG 代码工程臃肿、核心组件设计不合理、核心配置不标准等缺点暴露出来,尤其是在 Flume OG 的最后一个发行版本 0.94.......

MySQL数据库性能优化之存储引擎选择


前言MySQL 的存储引擎可能是所有关系型数据库产品中最具有特色的了,不仅可以同时使用多种存储引擎,而且每种存储引擎和MySQL之间使用插件方式这种非常松的耦合关系。由于各存储引擎功能特性差异较大,这篇文章主要是介绍如何来选择合适的存储引擎来应对不同的业务场景。 MyISAM1.特性  不支持事务:MyISAM存储引擎不支持事务,所以对事务有要求的业务场景不能使用  表级锁定:其锁定机制是表级索引,这虽然可以让锁定的实现成本很小但是也同时大大降低了其并发性能  读写互相阻塞:不仅会在写......

Web端即时通讯技术盘点:短轮询、Comet、Websocket、SSE


Web端即时通讯技术因受限于浏览器的设计限制,一直以来实现起来并不容易,主流的Web端即时通讯方案大致有4种:传统Ajax短轮询、Comet技术、WebSocket技术、SSE(Server-sent Events)。本文将简要介绍这4种技术的原理,并指出各自的异同点、优缺点等。 1   概述1996年IETF  HTTP工作组发布了HTTP协议的1.0版本 ,到现在普遍使用的版本1.1,HTTP协议经历了17 年的发展。这种分布式、无状态、基于TCP的请求/响应式......

solr5.0.0的使用(二)


  Solr提供了丰富的数据导入接口,可以导入数据库表、xml、json、csv各种格式的数据信息。    大多数的应用程序将数据存储在关系数据库、xml文件中。对这样的数据进行搜索是很常见的应用。所谓的DataImportHandler提供一种可配置的方式向solr导入数据,可以一次全部导入,也可以增量导入。他可以实现能够读取关系数据库中的数据。通过可配置的方式,能够将数据库中多列、多表的数据生成solr文档能够通过so......

【java并发】线程锁技术的使用


  线程锁好比传统线程模型中的synchronized技术,但是比sychronized方式更加面向对象,与生活中的锁类似,锁本身也应该是个对象。两个线程执行的代码片段如果要实现同步互斥的效果,它们必须用同一个锁对象。锁是上在代表要操作的资源的类的内部方法中,而不是线程代码中。这一篇博文主要总结一下线程锁技术中Lock锁、ReadWriteLock锁的使用。1. Lock的简单使用  有了synchronized的基础,Lock就比较简单了,首先看一个实例:public class LockTe......

Spark之SparkStreaming案例


一、Spark Streaming的介绍  Spark Streaming是Spark 核心API的扩展,可实现实时数据流的可扩展,高吞吐量,容错流处理。 数据可以从诸如Kafka,Flume,Kinesis或TCP套接字的许多来源中获取,并且可以使用由高级功能(如map,reduce,join和window)表达的复杂算法进行处理。 最后,处理后的数据可以推送到文件系统,数据库和实时仪表板。 事实上,您可以在数据流上应用Spark的机器学习和图形处理算法。   在内部,它的工作原理如下。 S......

Android自定义View(三)柱状图


        杂七杂八,自己完成了一个自定义柱状图的实现。因为有前面画过一个手表的些微经验,这次开始的过程还是挺顺利的,后期遇到的最大问题就是画布旋转后找位置这个过程,简直要命。而且前一篇正好巧妙的规避了这个问题所以没注意到。        主要用了两个类,一个数据模型类和一个自定义View的类。        先放效果图,然后直接上代码。  &......

树莓派+python opencv实现远程监控


近来风闻住宿地不太安全,正好手边有个树莓派,花了些时间用树莓派实现了远程监控,下面和大家分享一下,希望有所帮助。因为非计算机视觉专业人士,所以使用了python版的opencv,方便快捷。如何在pc上安装python opencv见http://luugiathuy.com/2011/02/setup-opencv-for-python/,曾经见着有中文的桥段找不着在哪里了,对不住了各位不喜英文的童鞋。最后再装上python imaging library。安装完成后,在opencv/sampl......

MYSQL数据库 初学笔记2


大括号{}的内容表示是必有的内容 中括号[]表示的是可选的内容 连接符|连接的是任意有一个的内容1、打开数据库 USE {数据库的名字}2、创建数据库 CREATE DATABASE db_name ;3、创建数据表CREATE TABLE table_name(column_name data_type,…)CREATE TABLE usertable(user_id SMALLINT UNSIGNED AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,username VARCHAR......

TCP/IP协议与UDP/IP协议的区别


       TCP(Transmission Control Protocol,传输控制协议)是面向连接的协议,也就是说,在收发数据前,必须和对方建立可靠的连接。一个TCP连接必须要经过三次“对话”才能建立起来,其中的过程非常复杂,只简单的描述下这三次对话的简单过程:A --->B//主机A向主机B发出连接请求数据包:“我想给你发数据,可以吗?”,这是第一次对话;A <---B//主机B向主机A发送同意连接和要求同步(同步......

CSUOJ 1511 残缺的棋盘(BFS)


1511: 残缺的棋盘DescriptionInput输入包含不超过10000 组数据。每组数据包含6个整数r1, c1, r2, c2, r3, c3 (1<=r1, c1, r2, c2, r3, c3<=8). 三个格子A, B, C保证各不相同。Output对于每组数据,输出测试点编号和最少步数。Sample Input1 1 8 7 5 61 1 3 3 2 2Sample OutputCase 1: 7Case 2: 3宽度优先搜索,注意边界即可。代码如下:......

MySQL优化系列之数据库schema设计优化


前言MySQL优化有两大层面,第一是数据库层面,第二是硬件层面。数据库层面可以细分为以下几个方面:数据库schema设计优化SQL查询优化锁策略优化存储引擎优化服务器配置优化主从,读写分离集群,负载均衡本文讲解数据库schema设计优化高效的模型设计适度冗余(反范式)在很多人眼里,数据库schema满足的范式级别越高越好,目的是尽量减少数据的冗余,保持数据一致。但是适当的冗余能减少多表连接操作,这样一来冗余的字段就需要手动维护(比如触发器、消息监听字段变更),以保持数据一致性。如果牺牲一点维护成......

8.10


今天是联考四天以来第一次考的还算凑合。T1一眼树形dp,直接先跳过。T2一看区间修改查询,首先想到分块和线段树,然而还是先用五分钟敲完了纯暴力,然后看T3。T3一看以为是结论题,需要推结论,所以还是先敲了30分暴力。现在应该有60分了。接下来开始讲述惊心动魄的三个小时。。回头直接看T2,因为只有T2稍微有些思路。在分块和线段树直接权衡了一下 ,觉得线段树对码量和思维含量都比较高(后来证明这个想法是错的。。)先大概打了一下,和暴力一拍,拍一个错一个,对着小数据调了半天,发现打标记时没......

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