一对多数据关联
一.单向一对多数据关联
一个用户有多个地址，在用户类TUser中包含地址类TAddress集合。
1.数据模型
2.表定义sql
use sample;
DROP TABLE T_Address;
DROP TABLE T_User;
CREATE TABLE T_User (
id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT
, na
CCCCCold丶大数据之禅ORCFile原理TEXTFile普通列式存储RCFileORCFile ORCFile原理ORCFile是什么？ ORC的全称是(Optimized Row Columnar)，ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式。ORCFile作用 用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。ORCFile演变史TEXTFile -> 列式存储
Exchange的邮箱信息丢失了，应如何还原 实验背景：
xiaonuo公司的总经理由于不小心误删除了很重要的商业邮件，现在需要把总经理丢失的邮件给找回来。要实现这一目标，邮件管理员就需要做好邮件系统的备份还原工作。
实验步骤： 一、准备恢复前期工作
（1）、首先让邮件用户xiaonuo给administrator发送一封电子邮件test
二叉排序树（BST）的定义为：二叉排序树或者是空树，或者是满足下列性质的二叉树：(1) ：若左子树不为空，则左子树上所有结点的值(关键字)都小于根结点的值；(2) ：若右子树不为空，则右子树上所有结点的值(关键字)都大于根结点的值；(3) ：左、右子树都分别是二叉排序树。 结论：若按中序遍历一棵二叉排序树，所得到的结点序列是一个递增序列。BST可以用二叉链表来存储：BST查找思想：&nb
软件测试该怎么测？10个测试方法，带你初步了解1.需求测试2.界面测试3.功能测试4.安全性测试5.可靠性测试6.可移植性测试7.兼容性8.易用性9.压力测试10.异常场景测试 当然还有很多测试方法，这些要根据实际不同应用场景而变化，这里就以键盘为例子进行测试方法的讲解1.需求测试 需求这种大家都知道这种主要是就是甲方或者项目经理写的，或者某些人需要什么我们就给什么，一般来讲 一
一、2.0版本对比二、业务介绍1、术语SKUSPUUV： user views 用户浏览总量【浏览量】PV：page views 页面浏览总量2、电商业务表结构表名同步方式字段名字段描述order_info(订单表)新增和变化order_status订单状态(会被修改) create_time创建时间 operate_time操作时间(最后一次
描述索引创建和搜索过程1.创建索引举例子：文档一：solr是基于Lucene开发的企业级搜索引擎技术文档二：Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，Solr是一个高性能，基于Lucene的全文搜索服务器首先经过分词器分词，solr会为分词后的结果(词典)创建索引，然后将索引和文档id列表对应起来，如下图所示：比如：solr在文档1和文档2中都有出现，所以对应的文档ID列表中既包含文档1的ID也包
专题：大数据单机学习环境搭建和使用1.Java和Hadoop安装2.MySQL安装3.Hive安装包和依赖包4.Hive安装、配置、启用4.1安装4.2配置4.3初始化数据库4.4查看mysql作为hive的元数据存储是否成功4.5使用hive和beeline 大数据单机学习环境搭建(3)Hive安装和启用1.Java和Hadoop安装见我的另一篇文章 Hadoop本地单节点安装2.MySQL安
一、主键映射的作用当数据插入操作不关心插入后数据的主键（唯一标识），那么建议使用 不返回自增主键值 的方式来配置插入语句，这样可以避免额外的SQL开销.当执行插入操作后需要立即获取插入的自增主键值，比如一次操作中保存一对多这种关系的数据，那么就要使用插入后获取自增主键值的方式配置.mybatis进行插入操作时，如果表的主键是自增的，针对不同的数据库相应的操作也不同。基本上经常会遇到的就是Oracl
首先说明一下，hadoop总共 有三种部署模式：本地模式，伪分布模式，集群模式. 本地部署: 是纯粹的单机部署,与hadoop 分布式没有太多关系，在这里不作描述. 伪分布: 在一台服务器上模拟集群环境，所有的java进程，所有的节点都在同一台服务器上。
hadoop学习笔记(一)1 HDFS介绍Hadoop Distributed File System (HDFS™): A distributed file system that provides high-throughput access to application data. 翻译过来就是:一种提供高吞吐量访问应用数据的分布式文件系统hdfs是hadoop的基础,主要用于数据的存储,
前言： Sentry是Hadoop安全方面的一个开源组件，目前还在孵化中，地址：https://sentry.incubator.apache.org。 原属于Cloudera开发，后来贡献给了Apache。 Sentry是一个Hadoop的授权模块，为了对正确的用户和应用程序提供精确的访问级别
物化视图创建完成后，用户的查询会根据规则自动匹配到最优物化视图。 如上图：有一张销售记录明细表，并且在这个明细表上创建了三张物化视图。一个存储了不同时间不同销售员的售卖量，一个存储了不同时间不同门店的销售量，以及每个销售员的总销售量。 当查询7月19日各个销售员都买了多少钱时，我们 可以匹配mv_1物化视图， 直接对mv_1的数据进行查询。自动匹配过程自动匹配的过程分为两个步骤：对候选集合进行一个
Storm的另一种常见模式是对流式数据进行所谓“streaming top N”的计算，它的特点是持续的在内存中按照某个统计指标（如出现次数）计算TOP N，然后每隔一定时间间隔输出实时计算后的TOP N结果。流式数据的TOP N计算的应用场景很多，例如计算twitter上最近一段时间内的热门话题、热门点击图片等等。下面结合Storm-Starter中的例子，介绍一种可以很容易进行扩展的实现方法：
1.准备两个表1 #建表
2 create table department(
3 id int,
4 name varchar(20)
5 );
6
7 create table employee(
8 id int primary key auto_increment,
9 name varchar(20),
10 sex enum('male','female') not
1、文档介绍本文档将介绍内表的区别和用法，涉及标准表、排序表、哈希表2、用法与区别2.1、内表种类内表顶层为任意表，任意表分为索引表和哈希表，索引表又可分为标准表和排序表，结构如图：2.2、内表用法2.2.1、标准表说明：标准表的每一行会有一个逻辑索引，查找数据时，可以通过关键字或索引进行查找；添加数据时，可通过索引添加到具体位置，也可以默认添加到最后对表进行插入、删除等操作时，各数据行在内存中的
实例化Vue对象1. 先引入vue.js文件 2. script操作部分new Vue({
el:'#app', //表示vue操作范围
data:{
变量(键):'值' //vue中的数据
},
methods:{
方法名(){}
}
})3. html代码部分<div id="app">
//vue操作范围,
2017-2018-1 20155308《信息安全系统设计基础》第九周学习总结教材学习内容总结存储技术三种常见存储技术：RAM/ROM/磁盘；RAM有SRAM和DRAM；ROM有PROM，EPROM，E2PROM，FLASH；磁盘结构：盘片、磁道、扇区、间隙、柱面；磁盘驱动器磁盘存储盘容量由以下技术因素决定：记录密度:磁道一英寸的段中可以放入的位数。磁道密度：从盘片中心出发半径上一英寸的段内可以有
第四章 处理机调度 4.1 分级调度 1.作业是用户要求计算机所做的关于一次业务处理的全部工作，它包括作业的提交、执行和输出等过程。 2.一个作业从提交给计算机系统到执行结束退出系统，一般都要经历提交、收容、执行和完成4个状态。 3.作业的状态及其转换 4.一个作业在其处于从输入设备进入外部存储设备的过程中称为提交状态。收容状态也称后备状态。 5.处理机调度分为四级: (1)作业调度。又称宏观调度
在Win10专业版中如果当前电脑上网络连接少，比如就一个有线或者无线WiFi连接，用它默认的也无所谓;但如果连接较多，比如某些专业人员需要把电脑拿着各处走，各处联网，那么这些指派的“网络1、2、3、4……n”的名称就难免显得杂乱无章，难以分辨。所以，如果能够自定义这些连接名称，就可以很方便地区分不同连接。接下来是小编为大家收集的Win10专业版下重命名网络连接名称方法，欢迎大家阅读：Win10专业
一. 一对多关系 我们前面讲了两个一对多关系：角色和它所对应的用户， 用户和它所对应的文章， 在一对多关系中， 我们在‘一’的这边设置db.relationship， 在‘多’的一边设置一个外键。二. 多对多关系 而数据库除了一对多关系之外还有多对多关系。最常见的是学生选课这个多对多关系， 一个学生可以选择多门课程， 一门课程
B树：B+树：结构上B树中关键字集合分布在整棵树中，叶节点中不包含任何关键字信息，而B+树关键字集合分布在叶子结点中，非叶节点只是叶子结点中关键字的索引；B树中任何一个关键字只出现在一个结点中，而B+树中的关键字必须出现在叶节点中，也可能在非叶结点中重复出现；性能上（也即为什么说B+树比B树更适合实际应用中操作系统的文件索引和数据库索引？）不同于B树只适合随机检索，B+树同时支持随机检索和顺序检索
影响Oracle数据库字符集最重要的参数是NLS_LANG参数。它的格式如下: NLS_LANG = language_territory.charset它有三个组成部分(语言、地域和字符集)，每个成分控制了NLS子集的特性。其中:Language： 指定服务器消息的语言， 影响提示信息是中文还是英文Territory： 指定服务器的日期和数字格式，Charset： 指定字符集。公司有
前排提示1.在配置过程中，软件提示缺什么的话，点击Download就可以了，如果嫌下载速度慢的话，百度“IDEA怎么更改镜像地址”即可把下载资源的地址从国外改为国内（例如阿里云），这样速度会快一些。2.说实话，IDEA自动下载的功能并不好用，经常发生下载失败或者“缺斤少两”的情况，建议大家还是去官网下载Hibernate的Final压缩包，在IDEA里面选择手动导入，找到下载解压后的文件夹，点击l
DB2安装 DB2安装文档 Ø 前言 本文档对于以前没有使用过DB2数据库或者使用过DB2但没有安装的人员参考 Ø 安装环境 名称描述操作系统Windos XP Professional Service Pack3CUPIntel(R) Core(TM)2 Duo CPU T6670 @ 2.20GHz内存2GJDK1.6.0_05DB2版本9
Excel中的OFFSET函数，在我们工作中使用的频率非常之高，当然，这个函数也是比较难于理解的，官方给定的意思是“以指定的引用为参照系，通过给定偏移量返回新的引用”。仅仅看这句话很难清楚什么意思。今天我来跟大家详细讲讲这个函数的用法！一、OFFSET函数语法。=OFFSET(reference,rows,cols,[height],[width])。=OFFSET(基准点，向下或向上偏移的行数，
使用 vue-lic3.0 快速构建项目安装前需要注意的地方：Vue CLI 的包名称由 vue-cli 改成了 @vue/cli。 如果你已经全局安装了旧版本的 vue-cli(1.x 或 2.x)，你需要先通过 npm uninstall vue-cli -g 或 yarn global remove vue-cli&nbs
本周学习了有关查找的内容：查找结构（1）线性表：用于静态查找，有顺序查找和二分查找方法（2）树表：用于动态查找，有二叉排序树方法（3）散列表：两种查找都适用查找算法分类： 1）静态查找和动态查找； 注：静态或者动态都是针对查找表而言的。动态表指查找表中有删除和插入操作的表。 2）无序查找和有序查找。 无序查找：被查找数列有序无序均可； 有序查找：被查找数列必须为有序数列。
Hadoop IO包序列化和反序列化由于java序列化机制计算量开销大，且序列化的结果体积大太。Hadoop在集群之间进行通讯或者RPC调用的时候，需要序列化，而且要求序列化要快，且体积要小，占用带宽要小，所以不适合Hadoop。因此，hadoop中并没有使用Java自带的基本数据类型，并且Hadoop拥有一套自己序列化机制。Writable接口是基于Java中I/O（DataInput和Data
1.基本概念搜索（Search）是各种数据结构中的一种常见运算。搜索是在给定的数据集合中，寻找符合特定条件的数据，用来搜索的这个特定条件称为键值。例如，在电话簿中，按照某人姓名查找他的电话，那么这个人的姓名就是键值。 按数据集合所含数据量的大小来分，搜索可分为内部搜索与外部搜索。当数据量较小，可以直接将它载入内存中进行搜索，称这种搜索为内部搜索；当数据量较大，无法一次将它载入内存进行搜索处理，需要