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程序员面试备战篇:18个经典MySQL面试专题解析(干货分享答案)

欢迎关注专栏:Java架构技术进阶。里面有大量batj面试题集锦,还有各种技术分享,如有好文章也欢迎投稿哦。 微信公众号:慕容千语的架构笔记。欢迎关注一起进步。 1.数据库三范式是什么? 第一范式(1NF):字段具有原子性,不可再分。

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HashMap面试必问的6个点,你知道几个?

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Mysql优化(出自官方文档) - 第八篇(索引优化系列)

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面试系列:十个海量数据处理方法大总结

5万人关注的大数据成神之路,不来了解一下吗?5万人关注的大数据成神之路,真的不来了解一下吗?5万人关注的大数据成神之路,确定真的不来了解一下吗? 欢迎您关注《大数据成神之路》 本文将简单总结下一些处理海量数据问题的常见方法。

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SparkSQL的3种Join实现

5万人关注的大数据成神之路,不来了解一下吗?5万人关注的大数据成神之路,真的不来了解一下吗?5万人关注的大数据成神之路,确定真的不来了解一下吗? 欢迎您关注《大数据成神之路》 引言 Join是SQL语句中的常用操作,良好的表结构能够将数据分散在不同的表中,使其符合某种范式,减少表冗余、更新容错等。

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Java并发指南13:Java7/8 中的 HashMap 和 ConcurrentHashMap 全解析

这位大侠,这是我的公众号:程序员江湖。 分享程序员面试与技术的那些事。 干货满满,关注就送。  Java7/8 中的 HashMap 和 ConcurrentHashMap 全解析 转自https://www.javadoop.com/post/hashmap#toc7 部分内容转自 http://www.jasongj.com/java/concurrenthashmap 今天发一篇"水文",可能很多读者都会表示不理解,不过我想把它作为并发序列文章中不可缺少的一块来介绍。

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探索Redis设计与实现4:Redis内部数据结构详解——ziplist

转自http://zhangtielei.com Redis内部数据结构详解(4)——ziplist  2016-07-07 本文是《Redis内部数据结构详解》系列的第四篇。

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Java集合详解4:HashMap和HashTable

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/a724888/article/details/80277176 这位大侠,这是我的公众号:程序员江湖。

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Java集合详解5:深入理解LinkedHashMap和LRU缓存

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Java集合详解7:HashSet,TreeSet与LinkedHashSet

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搞懂分布式技术11:分布式session解决方案与一致性hash

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/a724888/article/details/80783989 session一致性架构设计实践 原创: 58沈剑 架构师之路 2017-05-18 一、缘起 什么是session? 服务器为每个用户创建一个会话,存储用户的相关信息,以便多次请求能够定位到同一个上下文。

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Java集合框架学习总结

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Java集合类常见面试知识点总结

Java集合类学习总结 这篇总结是基于之前博客内容的一个整理和回顾。 这里先简单地总结一下,更多详细内容请参考我的专栏:深入浅出Java核心技术 https://blog.csdn.net/column/details/21930.html 里面有包括Java集合类在内的众多Java核心技术系列文章。

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70%的Java程序员不知道为啥 ConcurrentHashMap 读操作不需要加锁?

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Kbase #9: Aliyun Linux 2 dmesg 输出 nf_conntrack 表打满日志

问题解决状态:[ 已解决 ] 1. 问题所处环境 / Environment 镜像: aliyun-2.1903-x64-20G-alibase-20190327.vhd 及以后所有版本; 内核: kernel-4.19.24-9.al7 及以后所有内核版本。

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分库分表,做到永不迁移数据和避免热点的方法

分库分表,做到永不迁移数据和避免热点的方法: 基础: 1、数据拆分方式:垂直拆分,水平拆分。 2、垂直拆分:原来就一个数据库,数据量一大了,就拆分为多个数据库。 3、水平拆分:原来是t_order表,拆分成t_order_1、t_order_2、t_order_3、t_order_4。

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C#实现Hash应用全解

C#实现Hash应用全解1、引言HASH是根据文件内容的数据通过逻辑运算得到的数值, 不同的文件(即使是相同的文件名)得到的HASH值是不同的。 Hash 通过一定的哈希算法(典型的有MD5,SHA-1等),将一段较长的数据映射为较短小的数据,这段小数据就是大数据的哈希值。

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MySQL中一些关于索引的知识点

MySQL中一些关于索引的知识点什么是索引索引是一种数据结构,其作用就是用来提高数据查询效率。比较常用的比喻就是将其类比为书籍的目录。通过目录可以精确的找到某一章节的内容所在页。 在数据量较小的时候使用索引其实也没有什么意义,即使没有索引需要一条一条遍历数据对于计算机来说也并不需要太多时间。

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