很多时候,在一个项目的开始或者结束时,整理项目开发文档、用户手册、交付文档时都会在文档中包含数据库的说明,主要体现形式就是数据字典,下面我就为大家介绍直接使用基本的sql语句来定制自己的数据字典的方法:>SqlServer:基本使用:名=case when a.colorder=1 then d.name else '' end,说明=case when a.colorder=1 the
字典(Dictionary)和哈希(Hashtable)的使用与区别字典:1.字典是一种典型的键值对类型的数据结构,每一个元素都是由一个键值对(键key和值value)组成。 2.这种数据结构可以通过某个键来访问元素,所以字典也被称为映射或散列表。 3.字典的主要特性是根据键快速查找值,也可以自由添加和删除元素,这有点像List,但跟List不同的是,List是连续存储,直接定址的。 字典像链表
1.sys下面的数据字典(1)服务器主机层面:host_summary_by_file_io ;(2)用户层面:user_summary_by_file_io;(3)InnoDB存储引擎层面:innodb_buffer_stats_by_schema;(4)IO层面:io_global_by_file_by_bytes;(5)内存层面:memory_by_host_by_current_bytes
Redis中的数据结构(四):字典一. 哈希函数和哈希冲突二. 数据结构1. dictht2. dictEntry3. dict4. dictType三. 字典的操作1. 字典添加元素2. 哈希的扩容、缩容、rehash操作 字典即哈希,这是计算机领域非常常见的一种数据结构,对于哈希本身的介绍这里就不多做赘述,直接看Redis中是如何实现字典这一数据结构的。 一. 哈希函数和哈希冲突Re
最近做信息检索的VSM实验,字典生成这块用的是java自带的Hashtable数据结构,觉得效率还不错。后来有同学提到用词典树来保存字符串,可以用公共前缀来节约存储空间,最大限度的减少无谓的比较,查询效率要高于哈希。(补充@2011.5.5 在数据较少的情况下,hash的查询效率应该是最高的,基本接近O(1),字典树的优势应该是在空间效率上)回头有时间研究下词典树的实现和分析,这里先分析一下Ja
为什么字典? 存在问题: 某些变量在多个地方使用,而且一般是固定的,但是随着系统升级和后期变化,可能需要改变,如果这些变量写死在代码里面将会变得难以维护,所以要将其从代码中抽离出来。 一般的业务系统客户端与用户交互的时候都会使用下拉框组件,对于某些比较固定的值的下拉组件的数据来源一般都是比较固定的
转载 2019-02-22 15:54:00
895阅读
2评论
## 实现Java字典的步骤 ### 1. 创建字典的类 首先我们需要创建一个Java类来表示字典。这个类可以包含字典的名称、键类型和值类型等属性,以及对应的getter和setter方法。下面是一个示例代码: ```java public class Dictionary { private String name; private Map data; pu
原创 2023-08-16 11:02:22
65阅读
MySQL 索引索引索引用于快速查找具有特定列值的行。如果没有索引,MySQL必须从第一行开始,然后读取整个以查找相关行。越大,成本越高。如果中有相关列的索引,MySQL可以快速确定要在数据文件中间寻找的位置,而无需查看所有数据。这比按顺序读取每一行要快得多。类似于字典中的目录,查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置,然后直接获取即可。本质上是告诉数据库的存储引擎如何快速找到我们所要
交接项目要给数据字典,项目又是中途接手,本来就没有,设计的又没做。搞个小工具,方便一下。 原理:通过DataSource 来获取数据库和信息,比sql来得方便而且面向多数据源(起码测试过几种数据库都没有问题)。import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import javax.sql.DataSource; im
转载 2022-06-06 15:56:53
214阅读
Clickhouse 连接Mysql创建字典-- clickhouse 使用mysql作为dict字典 -- mysql CREATE TABLE ch_dict.dict_demo( id bigint(20)PRIMARY KEY, value_1 varchar(400), value_2 varchar(400) ); insert into dict_demo
转载 2023-06-04 18:06:43
309阅读
# 如何实现mysql字典 ## 整体流程 首先,我们来看一下整个过程的流程: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 创建字典 | | 2 | 插入数据到字典 | | 3 | 创建主表 | | 4 | 创建外键关联主表和字典 | ## 详细步骤 ### 步骤一:创建字典 首先,我们需要创建一个字典,用于存储一些常用的数据,比如性别、地区等。
字典是ClickHouse高效动态丰富数据的强大方法, 字典将标识符与之对应的附加属性映射到一起。字典数据存储在内存中,从而可以极大地提升查询性能。MySQL为实现通用业务的流行数据库,本文介绍ClickHouse如何使用MySql实现字典功能。ClickHouse字典ClickHouse外部字典是内存键值对结构,用于代替SQL中join查询。ClickHouse支持多表联合查询,字典是实现高效
今天偶然听到[字典]一词。原来所谓的[字典]就是诸如菜单、省份、城市、民族、星座等等一些不常改动的键值对。那么既然它的实际作用只是用来表示“值”的,为什么还要特意做成一个,其他的如果需要这个值,还要关联它的“键\ID”?比如,一张员工,里面有个职位的字段,为什么不直接录入“经理”、“总监”等等。这样做的目的是为了便于维护和扩展。假如以后这个部门没有“经理”这个称谓,改叫“部门长”了。比起
转载 2023-07-07 22:38:53
140阅读
为什么字典?在实际项目开发过程中常遇到下面场景:某些变量在多个地方使用,而且一般是固定的,但是随着系统升级和后期变化,可能需要改变,如果这些变量写死在代码里面将会变得难以维护,所以要将其从代码中抽离出来。 一般的业务系统客户端与用户交互的时候都会使用下拉框组件,对于某些比较固定的值的下拉组件的数据来源一般都是比较固定的一类数值。解决方案有的做法是使用枚举或者Constants常量类来实现,这种情
1、介绍在InnoDB启动时,如果是新建数据库则需初始化库,需要创建字典管理的相关信息。函数innobase_start_or_create_for_mysql调用dict_create完成此功能。即创建数据字典,因为InnoDB系统的个数结构固定,所以初始化库的时候只需要创建这几个的B+树即可并将B+树的根页号存放到固定位置。对于B+树,只要找到根页面,就可以从根页面开始检索数据。相关系统
原创 2018-04-06 11:19:31
6502阅读
字典—dict一、字典的定义:字典(dict)是Python中唯一一个映射类型,它是以{}括起来的键值对组成。在字典中键是唯一的,在保存的时候,根据key来计算出一个内存地址,然后将key-value保存在这个地址中。这种算法被称为hash算法。所以,在dict中储存的key-value中的key必须是可hash的,可hash就意味着不变。语法{key1:value1,key2:value2...
应该绝大多数系统都需要字典吧,或许不叫这个名字,值集,枚举等等。当然,java中有枚举类,能够将一部分不涉及到更新的枚举值配置其中,但大部分涉及到维护的数据,或者是通用的数据,如国家省市值,这个数据状态值,配置到字典表里面都是非常好的选择。在这里,我们就使用比较有名的项目ruoyi提供的字典DDL来简单分享一下。ruoyi有两张字典相关,一个字典类型,一个字典数据,将字典定义和数据分
JAVA项目字典与缓存搭配使用方法解析,数据,字典,类型,缓存,用户JAVA项目字典与缓存搭配使用方法解析易采站长站,站长之家为您整理了JAVA项目字典与缓存搭配使用方法解析的相关内容。字典数据是什么?这里说了字典不是软件工程中说的数据字典字典数据:用于动态设置某对象的属性是属于在一个可列举的数据范围内的某一类型数据,使用字典类型作为该类别属性的唯一标识如:用户类型:学生,老师,家长,校长等有什
最近做信息检索的VSM实验,字典生成这块用的是java自带的Hashtable数据结构,觉得效率还不错。后来有同学提到用词典树来保存字符串,可以用公共前缀来节约存储空间,最大限度的减少无谓的比较,查询效率要高于哈希。(补充@2011.5.5 在数据较少的情况下,hash的查询效率应该是最高的,基本接近O(1),字典树的优势应该是在空间效率上)回头有时间研究下词典树的实现和分析,这里先分析一下J
转载 2023-07-18 20:58:31
78阅读
1、简介MySQL 8.0 将数据库元信息都存放于InnoDB存储引擎中,在之前版本的MySQL中,数据字典不仅仅存放于特定的存储引擎中,还存放于元数据文件、非事务性存储引擎中。本文将会介绍MySQL 8.0对数据字典的改进,以及改进带来的好处、影响以及局限性。2、数据字典2.1、新版本之前的数据字典数据字典是数据库重要的组成部分之一,那么什么是数据字典?数据字典包含哪些内容呢?数据字典是对
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5