注：其中分页封装的思想和代码来自springside，特此感谢！
个人也是初学SSH，这也是对以前我发布的通用泛型DAO的一个升级（J2EE学习笔记——初试SSH之泛型通用DAO ）
共包含3个类：BaseHibernateDAO，Page，QueryParameter
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2011-08-11 16:17:45
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近期打算重新写一下Noter，就先拿数据连接层来热热身，想到以后要有效展示，还是要考虑到查询结果的分页问题。 在Sql Server等支持存储过程的数据库里，分页也许会简单一点，如果是Access，虽然也是“支持”存储过程，想必要用它的“存储过程”来实现分页，会更麻烦。 在网上搜了一下，找
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2024-03-04 14:36:17
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import java.sql.Connection; import java.sql.ResultSet; import java.sql.Statement; import java.util.Vector; public class Pager { /** Used database connection */ &nbs
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2009-10-09 16:11:17
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# Java Dao层分页方法实现指南
## 概述
在Java开发中，Dao层是连接数据库和业务逻辑层之间的桥梁，负责处理数据的增删改查操作。分页方法是一种常见的需求，用于在数据库查询结果中进行分页展示。本文将带你了解如何实现Java Dao层的分页方法。
## 流程概览
下面是实现Java Dao层分页方法的基本步骤，可通过以下表格进行概览：
| 步骤 | 描述 |
| ------ |
原创
2023-12-26 05:02:17
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一、Redis介绍 1.1 如上图，在我们的服务器中，redis是安装在磁盘上的，数据则存在内存条中，也能把数据持久化到磁盘上。当我们的应用程序想要获取某个数据，会先到内存条中查询所需要的数据，如果命中则直接返回，否则就会到数据库进行查询。 1.2 Redis是一个高性能的缓存数据库，它是单线程的，使用C语言编写，提供多种语言支持，支持高可用。 1.3 redis是一种基于键值对（key-valu
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2023-07-28 00:07:44
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最近几年，Rddis非常的火，受到广大中大型公司，特别是互联网公司的青睐。而作为后端开发，如果你不知道Redis或不会用，没用过，你都不好意思出去找工作。可想而知Redis对于IT行业意义多么重大。对于一些初学者可能并不了解Redis，所以，我们接下来一起来学习一下Reids的一些基本概念，进而加深对Redis的理解。Redis是什么？首先看官网的解释：Redis是一个开源（BSD许可），内存存储
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2023-07-10 19:48:18
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之前看了《Redis入门指南》第二版，在有道上零零散散的记录些内容，现在觉得还是有必要整理完善下，方便自己查看哈?redis的安装，书籍以及网络资料一大堆，我就不在此赘述了。一、什么是Redis
Redis 是一个开源（BSD许可）的，是一种基于键值对（key-value）内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。 它支持多种类型的数据结构，如
字符
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2023-07-08 22:15:08
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一、什么是redis、redis有哪些特性、redis有哪些应用场景、redis的版本1. 什么是redisredis是一种基于键值对（key-value）数据库，其中value可以为string、hash、list、set、zset等多种数据结构，可以满足很多应用场景。还提供了键过期，发布订阅，事务，流水线，等附加功能,流水线: Redis 的流水线功能允许客户端一次将多个命令请求发送给服务器，
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2023-09-26 18:19:16
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redis是什么东西？答：redis是一个基于内存，通过键值对的形式来存储数据的NoSQL数据库。 基于内存：redis是把数据缓存到内存中的，速度很快，效率高。当内存不足的试试，才把部分数据持久到磁盘上。 键值对：Key-Value （可以把redis看成一个超大的Map集合） NoSQL：即不用使用sql语句来操作数据进数据库，是通过命令来操作的。 Re
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2023-06-14 20:41:48
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1.前言单个redis节点使用，最大问题是物理瓶颈为：内存容量读写效率(吞吐量,单位时间读写的数据量)为了解决上述问题，启动redis集群。2.Redis集群2.1集群需要考虑的是无论客户端采用何种方式,何种算法,连接使用redis,保证数据读写的单调性（key-value 在哪写的,就要在哪读）。为了保证单调性，所以要引入算法,将系统生成的大量数据,切分到了多个redis节点---数据切分分片出
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2024-03-04 08:20:45
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redis分页查询 简单明了代码实现本文是个基于redis的分页查询实现场景描述Redis分页自定义包装类收藏和取消收藏biz业务处理查询收藏数查询用户收藏状态分页查询我的收藏 本文是个基于redis的分页查询实现本人业务开发中遇到了某种需要纯redis做分页查询的操作，但网上百度之后发现千篇一律，完全没有任何系统化东西呈现。故记录下自己想到的处理方式和代码实现。ps：写的不好勿喷，实在是并没有
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2023-08-15 17:36:30
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每个主题下的用户的评论组装好写入Redis中，每个主题会有一个topicId，每一条评论会和topicId关联起来，大致的数据模型如下： { topicId: 'xxxxxxxx', comments: [ { username: 'niuniu', createDate: 1447747334791, content: '在Redis中分页', commentId: 'xxxxxxx', rep
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2023-08-30 08:14:30
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分页1. pom.xml配置<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</dependency>
<dependency>
&
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2023-09-22 16:50:36
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项目开发中往往会遇到一些查询逻辑较为复杂的报表，这些查询耗时动辄几十秒，甚至是几分钟，并且分页或排序时，往往是重新执行一遍SQL，效率低下。针对此情况，使用缓存能的解决例如排行榜和报表以及一些一致性要求不强的数据，并且对缓存数据结构的设计，可以实现对缓存数据的排序和分页功能，解决分页和排序时重新执行SQL的问题。 目的： 1）
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2023-08-25 11:15:13
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普通分页
一般分页做缓存都是直接查找出来，按页放到缓存里，但是这种缓存方式有很多缺点。
如缓存不能及时更新，一旦数据有变化，所有的之前的分页缓存都失效了。
比如像微博这样的场景，微博下面现在有一个顶次数的排序。这个用传统的分页方式很难应对。
一种思路
最近想到了另一种思路。
数据以ID为key缓存到Redis里；
把数据ID和排序打分存到Redis的skip list，即zset里；
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2023-05-25 13:35:53
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classXgRedis
{protected $_redis;public function __construct($hash_prefix=''){$this->_redis = connectRedis::getinstance();;//$this->_redis = Redis::connection();
}/** 添加记录
* @param $hash_prefix 前
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2023-06-13 15:00:07
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步骤1:Redis步骤2:运行 Redis 服务器步骤3:基于前面的知识点步骤4:先运行，看到效果，再学习步骤5:模仿和排错步骤6:改动步骤7:pom.xml步骤8:application.properties步骤9:Application步骤10:RedisConfig.java步骤11:Page4Navigator步骤12:CategoryService步骤13:CategoryService
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2023-08-26 17:11:56
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方法一：实现分页查询可以在方法参数中增加两个参数：pageNum和pageSize。其中，pageNum表示要查询第几页，pageSize表示每页显示的数据条数。private Set<String> getKeyDefineList0(String keyTemplate, int pageNum, int pageSize) {
// key 格式化
String
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2023-05-25 16:41:49
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在实际业务中我们会将一些热数据缓存到redis里面，这时候数据量比较大的话，我们就要对这些热数据进行分页，分页的方式有2种：第一：从redis拿出所有数据后，再做内存分页（不推荐），热点数据小的时候可以这样做，性能相差不是很大，但是当数据量大的时候，分页期间就会占用大量内存，或撑爆；第二：基于redis的数据结构做缓存分页，这里又分2种①：基于redis的list数据结构，直接通过list的数据结
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2023-05-29 10:23:46
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在实际业务中我们会将一些热数据缓存到redis里面，这时候数据量比较大的话，我们就要对这些热数据进行分页，分页的方式有2种：第一：从redis拿出所有数据后，再做内存分页（不推荐），热点数据小的时候可以这样做，性能相差不是很大，但是当数据量大的时候，分页期间就会占用大量内存，或撑爆；第二：基于redis的数据结构做缓存分页，这里又分2种①：基于redis的list数据结构，直接通过l
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2023-08-30 12:05:44
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