MySQL表分区技术介绍

目录

1. 分区概述

1.1 表分区

1.2 表分区与分表的区别

1.3 表分区的好处

1.4 分区表的限制因素

2. 如何判断当前MySQL是否支持分区？

3. 分区类型详解

3.1 MySQL支持分区类型

3.2 RANGE分区

3.2.1 根据数值范围分区

3.2.2 根据TIMESTAMP范围分区

3.2.3 根据DATE、DATETIME分区

3.2.4 根据多列范围分区

3.2.5 RANGE分区适用场合

3.3 LIST分区

3.4 HASH分区

3.5 KEY分区

3.6 子分区（组合分区）

4. 分区管理

4.1 删除分区

4.2 新增分区

1. 分区概述

        分区功能并不是在存储引擎层完成的，因此不是只有 InnoDB 存储引擎支持分区，常见的存储引擎 MyISAM、NDB 等都支持。但也并不是所有的存储引擎都支持，如CSV, FEDORATED, MERGE等就不支持。在使用分区功能前,应该对选择的存储引擎对分区的支持有所了解。MySQL数据库在5.1版本时添加了对分区的支持。分区的过程是将一个表或索引分解为多个更小、更可管理的部分。就访问数据库的应用而言，从逻辑上讲，只有一个表或一个索引，但是在物理上这个表或索引可能由数十个物理分区组成。每个分区都是独立的对象,可以独自处理,也可以作为一个更大对象的一部分进行处理。MySQL 数据库支持的分区类型为水平分区，并不支持垂直分区。此外，MySQL数据库的分区是局部分区索引，一个分区中既存放了数据又存放了索引。而全局分区是指，数据存放在各个分区中，但是所有数据的索引放在一个对象中。目前，MySQL 数据库还不支持全局分区。

注*： 1.水平分区，指将同一表中不同行的记录分配到不同的物理文件中。

          2.垂直分区，指将同一表中不同列的记录分配到不同的物理文件中。

1.1 表分区

        表分区是指根据一定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的，容易管理的部分。从逻辑上看，只有一张表，但是底层却是由多个物理分区组成。

 简单来说：就是把一张表数据分块存储,提升索引的查询效率

        当一个表中的数据量太大时，会面临两个问题，一是对数据的操作会变慢，比如select、join、update、delete时，会对全表操作；二是不便于存储，可能会出现剩余磁盘空间存储不下这张表的情况。而分区就可以在一定程度上解决这两个问题。
  mysql数据库中的数据是以文件的形势存在磁盘上的，默认放在/mysql/data下面（可以通过my.cnf中的datadir来查看），一张表主要对应着三个文件，一个是frm存放表结构的，一个是myd存放表数据的，一个是myi存表索引的。如果一张表的数据量太大，则myd,myi也会很大，查找数据很慢，此时可以利用mysql的分区功能，在物理上将该表对应的三个文件，分割成许多个小块，如此在查找数据时，只要知道这条数据在哪一块，然后在那一块找就可以，不用全部查找。如果表的数据太大，可能一个磁盘放不下，这个时候，我们可以把数据分配到不同的磁盘里面去。
  简要的说，分区就是将表物理截断，但在逻辑上依然是一个整体，开发人员在数据操作时仍然是对这个整体大表进行操作，之后由数据库底层自己去寻找对应的分区进行操作，数据库底层寻找分区这个过程对开发人员来说是透明的，这样在数据操作时可以只对特定分区操作以提高效率，存储时也可以将不同分区的物理文件分开存放。

注：当过滤条件为分区的字段时才会自动寻找分区，否则还是全表扫描 

1.2 表分区与分表的区别

        分表：指的是通过一定规则，将一张表分解成多张不同的表。比如将用户订单记录根据时间成多个表。
  分表与分区的区别在于：分区从逻辑上来讲只有一张表，而分表则是将一张表分解成多张表。

1.3 表分区的好处

1. 存储更多。与单个磁盘或文件系统分区相比，可以存储更多的数据。

2. 便于删除。删除数据时，可以通过删除与那些数据有关的分区，很容易地删除那些数据。相反地，在某些情况下，添加新数据的过程又可以通过为那些新数据专门增加一个新的分区，来很方便地实现。

3. 查询优化。 

        （1）满足一个给定WHERE语句的数据可以只保存在一个或多个分区内，在查找时无需查找其他分区。因为分区可以在创建了分区表后进行修改，所以在第一次配置分区方案还不曾这么做时，可以重新组织数据，来提高常用查询的效率。

        （2）聚合函数（例如SUM()、COUNT()）的查询，可以很容易地进行并行处理。这种查询的一个简单例子如 “SELECT salesperson_id, COUNT (orders) as order_total FROM sales GROUP BY salesperson_id；”。通过“并行”，这意味着该查询可以在每个分区上同时进行，最终结果为总计所有分区得到的结果。

        （3）通过跨多个磁盘来分散数据查询，获得更大的查询吞吐量。


1.4 分区表的限制因素

  1. 一个表最多只能又1024个分区，5.7版本时可以支持8196个分区。 8196个分区只8196个文件，linux中cd proc/1064/fd 文件描述符太多会影响io效率；还有ulimit -a 中open files最大可以同时打开1024个文件。可以修改，但是要和内存匹配，1G内存最多打开10万个文件。
  2. MySQL5.1中，分区表达式必须是整数或者是返回整数表达式，mysql5.5中，可以直接使用列进行分区。
  3. 如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么所有主键列和唯一索引列都必须包含进来。即：分区字段要么不包含主键或者索引列，要么包含全部主键和索引列。（mysql技术内幕书中说，分区列是唯一索引的一个组成部分也可以，不需要整个唯一索引列都是分区列）
  4. 分区表中无法使用外键约束。
  5. MySQL的分区适用于一个表的所有数据和索引，不能只对表数据分区而不对索引分区，也不能只对索引分区而不对表分区，也不能只对表的一部分数据分区。
  6. 必须使用分区字段才行，不然分区查询就会失败。走所有分区。

2. 如何判断当前MySQL是否支持分区？

mysql> show plugins

 即：看名为partition的插件是否为active，active表示支持分区。

 并且同一个数据库，不同表支持分区可以是不同的存储引擎，但是表分区后所有的分区都必须和表使用相同引擎。

  1. MyISAM和InnoDB都支持分区。
  2. MySQL 8都无需插件即可支持分区，且只有InnoDB支持，MyISAM不支持分区。
  3. MySQL 5.7 的NDB支持分区有自己的规则。
  4. MySQL只支持水平分区，对垂直分区的支持无计划。

3. 分区类型详解

3.1 MySQL支持分区类型

  1. RANGE 分区：行数据基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分配给分区。MySQL 5.5开始支持RANGE COLUMNS的分区。
  2. LIST 分区：类似于按RANGE分区，区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择。MySQL 5.5开始支持 LIST COLUMNS 的分区。
  3. HASH 分区：基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区，该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算，返回值不能为负数。
  4. KEY分区：类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。必须有一列或多列包含整数值。

不论创建何种类型的分区，如果表中存在主键或唯一索引时，分区列必须是唯一索引的一个组成部分。

唯一索引可以是允许NULL值的，并且分区列只要是唯一索引的一个组成部分，不需要整个唯一索引列都是分区列。

如果建表时没有指定主键，唯一索引，可以指定任何一个列为分区列。

说明：在MySQL5.1版本中，RANGE,LIST,HASH分区要求分区键必须是INT类型，或者通过表达式返回INT类型。但KEY分区的时候，可以使用其他类型的列(BLOB，TEXT类型除外)作为分区键。 

3.2 RANGE分区

3.2.1 根据数值范围分区

示例如下：

创建表和分区逻辑，并插入数据

-- 建表
drop table if exists employees;
create table employees(
    id int not null,
    fname varchar(30),
    lname varchar(30),
    hired date not null default '1970-01-01',
    separated date not null default '9999-12-31',
    job_code int not null default 0,
    store_id int not null default 0
)engine=innodb default charset=utf8
partition by range(store_id)(
    partition p0 values less than (6),
    partition p1 values less than (11),
    partition p2 values less than (16),
    partition p3 values less than (21)
);
-- 插入数据
insert into employees (id,fname,lname,hired,store_id) values(1,'张三','张','2015-05-04',1);
insert into employees (id,fname,lname,hired,store_id) values(2,'李四','李','2016-10-01',5);
insert into employees (id,fname,lname,hired,store_id) values(3,'王五','王','2016-11-14',10);
insert into employees (id,fname,lname,hired,store_id) values(4,'赵六','赵','2017-08-24',15);
insert into employees (id,fname,lname,hired,store_id) values(5,'田七','田','2018-05-20',20);

 查询数据如下：

mysql> SELECT * FROM employees;

查看data文件如下：

 

        按照这种分区方案，在商店1到5工作的雇员相对应的所有行被保存在分区P0中，商店6到10的雇员保存在P1中，依次类推。注意，每个分区都是按顺序进行定义，从最低到最高。这是PARTITION BY RANGE 语法的要求。

        对于表employees，由于我们定义了分区，因此对于插入的值应该严格遵守分区的定义，当插入一个不在分区中定义的值时，MySQL数据库会抛出一个异常。

例如：

增加了一个编号为第21的商店(7,‘周九’,‘周’,‘2018-07-24’,21)

执行：mysql> insert into employees (id,fname,lname,hired,store_id) values(7,'周九','周','2018-07-24',21);
执行结果：
ERROR 1526 (HY000): Table has no partition for value 21

        对于上述问题，我们可以对分区添加一个MAXVALUE值的分区。MAXVALUE可以理解为正无穷，因此所有大于等于21且小于MAXVALUE的值被存放在p4分区。 

partition by range(store_id)(
    partition p0 values less than (6),
    partition p1 values less than (11),
    partition p2 values less than (16),
    partition p3 values less than (21),
    partition p4 values less than MAXVALUE
);
3.2.2 根据TIMESTAMP范围分区

示例如下：

drop table if exists report;
create table report(
  r_id int not null,
  r_status varchar(20) not null,
  r_updated timestamp not null default current_timestamp on update current_timestamp
)
partition by range(unix_timestamp(r_updated))(
  partition p0 values less than (unix_timestamp('2008-01-01 00:00:00')),
  partition p8 values less than (unix_timestamp('2010-01-01 00:00:00')),
  partition p9 values less than maxvalue
);
3.2.3 根据DATE、DATETIME分区

        添加COLUMNS关键字可定义非integer范围及多列范围，不过需要注意COLUMNS括号内只能是列名，不支持函数；多列范围时，多列范围必须呈递增趋势：
示例如下：

create table member(
  firstname varchar(25) not null,
  lastname varchar(25) not null,
  username varchar(16) not null,
  email varchar(35),
  joined date not null
)
partition by range columns(joined)(
  partition p0 values less than ('1960-01-01'),
  partition p1 values less than ('1990-01-01'),
  partition p2 values less than maxvalue
);
3.2.4 根据多列范围分区

示例如下：

drop table if exists rd;
create table rd(
  a int,
  b int
)
partition by range columns(a,b)(
  partition p0 values less than (0,50),
  partition p1 values less than (50,100),
  partition p2 values less than (maxvalue,maxvalue)
)
3.2.5 RANGE分区适用场合
  1. 当需要删除一个分区上的“旧”数据时，只删除分区即可。
  2. 想要使用一个包含有日期或时间值，或包含有从一些其他级数开始增长的值的列。
  3. 经常运行直接依赖于用于分割表的列的查询。例如，当执行一个如”select count(*) from staff where year(separated) = 200 group by store_id;”这样的查询时，MySQL可以很迅速地确定只有分区p2需要扫描，这是因为余下的分区不可能包含有符合该WHERE子句的任何记录。

3.3 LIST分区

  list就是枚举的意思，list分区就是在创建各分区时具体指定哪些值属于这些分区。
  根据具体数值分区，每个分区数值不重叠，使用PARTITION BY LIST、VALUES IN关键字。
  跟Range分区类似，不使用COLUMNS关键字时List括号内必须为整数字段名或返回确定整数的函数。
  类似于按RANGE分区，区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择。
  LIST分区通过使用“PARTITION BY LIST(expr)”来实现，其中“expr”是某列值或一个基于某个列值、并返回一个整数值的表达式，然后通过“VALUES IN (value_list)”的方式来定义每个分区，其中“value_list”是一个通过逗号分隔的整数列表。

示例：假定有20个音像店，分布在4个有经销权的地区，如下表所示。
+------------------+--------------------------------------+
| 地区             | 音像店 ID 号                         |
+------------------+--------------------------------------+
| 北区             | 3, 5, 6, 9, 17                       |
| 东区             | 1, 2, 10, 11, 19, 20                 |
| 西区             | 4, 12, 13, 14, 18                    |
| 中心区           | 7, 8, 15, 16                         |
+------------------+--------------------------------------+
 
mysql-> CREATE TABLE employees (
     ->     id INT NOT NULL,
     ->     fname VARCHAR(30),
     ->     lname VARCHAR(30),
     ->     hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
     ->     separated DATE NOT NULL DEFAULT '9999-12-31',
     ->     job_code INT NOT NULL,
     ->     store_id INT NOT NULL
     -> ) ENGINE=Myisam DEFAULT CHARSET=utf8
     -> PARTITION BY LIST (store_id) (
     ->     PARTITION pNorth   VALUES IN (3, 5, 6, 9, 17),
     ->     PARTITION pEast    VALUES IN (1, 2, 10, 11, 19, 20),
     ->     PARTITION pWest    VALUES IN (4, 12, 13, 14, 18),
     ->     PARTITION pCentral VALUES IN (7, 8, 15, 16)
     -> );

        这使得在表中增加或删除指定地区的雇员记录变得容易起来。例如，假定西区的所有音像店都卖给了其他公司。那么与在西区音像店工作雇员相关的所有记录（行）可以使用查询“ALTER TABLE staff DROP PARTITION pWest；”来进行删除，它与具有同样作用的DELETE（删除）“DELETE FROM staff WHERE store_id IN (4,12,13,14,18)；”比起来，要有效得多。
        如果试图插入列值（或分区表达式的返回值）不在分区值列表中的一行时，那么“INSERT”查询将失败并报错。
        当插入多条数据出错时，如果表的引擎支持事务（Innodb），则不会插入任何数据；如果不支持事务，则出错前的数据会插入，后面的不会执行。
        与Range分区相同，添加COLUMNS关键字可支持非整数和多列。

3.4 HASH分区

        HASH分区主要用来确保数据在预先确定数目的分区中平均分布，Hash括号内只能是整数列或返回确定整数的函数，实际上就是使用返回的整数对分区数取模。
         要使用HASH分区来分割一个表，要在CREATE TABLE 语句上添加一个“PARTITION BY HASH (expr)”子句，其中“expr”是一个返回一个整数的表达式。它可以仅仅是字段类型为MySQL整型的一列的名字。此外，你很可能需要在后面再添加一个“PARTITIONS num”子句，其中num是一个非负的整数，它表示表将要被分割成分区的数量。如果没有包括一个PARTITIONS子句，那么分区的数量将默认为1。
示例：

drop table if exists staff;
create table staff(
  id int not null,
  fname varchar(30),
  lname varchar(30),
  hired date not null default '1970-01-01',
  separated date not null default '9999-12-31',
  job_code int not null default 0,
  store_id int not null default 0
)
partition by hash(year(hired))
partitions 4;

        Hash分区也存在与传统Hash分表一样的问题，可扩展性差。MySQL也提供了一个类似于一致Hash的分区方法－线性Hash分区，只需要在定义分区时添加LINEAR关键字。

        线性哈希功能，它与常规哈希的区别在于，线性哈希功能使用的一个线性的2的幂（powers-of-two）运算法则，而常规哈希使用的是求哈希函数值的模数。 

        LINEAR HASH分区的优点在于，增加、删除、合并和拆分分区将变得更加快捷，这有利于处理含有大量数据的表。它的缺点在于，与使用HASH分区得到的数据分布相比，各个分区间数据的分布可能不大均衡。

drop table if exists staff;
create table staff(
  id int not null,
  fname varchar(30),
  lname varchar(30),
  hired date not null default '1970-01-01',
  separated date not null default '9999-12-31',
  job_code int not null default 0,
  store_id int not null default 0
)
partition by linear hash(year(hired))
partitions 4;

3.5 KEY分区

        Key分区与Hash分区很相似，不同之处在于HASH分区使用用户定义的函数进行分区，KEY分区使用MySQL数据库提供的函数进行分区。定义时把Hash关键字替换成Key即可，同样Key分区也有对应与线性Hash的线性Key分区方法。

示例如下：

drop table if exists staff;
create table staff(
  id int not null,
  fname varchar(30),
  lname varchar(30),
  hired date not null default '1970-01-01',
  separated date not null default '9999-12-31',
  job_code int not null default 0,
  store_id int not null default 0
)
partition by key(store_id)
partitions 4;

        在KEY分区中使用关键字LINEAR和在HASH分区中使用具有同样的作用，分区的编号是通过2的幂（powers-of-two）算法得到，而不是通过模数算法。

        另外，当表存在主键或唯一索引时可省略Key括号内的列名，Mysql将按照主键－唯一索引的顺序选择，当找不到唯一索引时报错。

3.6 子分区（组合分区）

        子分区（subpartitioning）是在分区的基础上再进行分区，也称为复合分区（composite partitioning）MySQL数据库允许在RANGE和LIST的分区上在进行HASH或者KEY的子分区。 

使用SUBPARTITION子句显式地定义子分区，为各个子分区指定选项。注意事项如下：

        1. 每个子分区的数量必须相同。

        2. 要在一个分区表的任何分区上使用SUBPARTITION来明确定义任何子分区，就必须定义所有的子分区。

        3. 每个SUBPARTITION子句必须包括子分区的一个名字。

        4.子分区的名字必须是唯一的。

CREATE TABLE ts (id INT, purchased DATE)
    PARTITION BY RANGE( YEAR(purchased) )
    SUBPARTITION BY HASH( TO_DAYS(purchased) ) (
        PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1990) (
            SUBPARTITION s0,
            SUBPARTITION s1
        ),
        PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2000) (
            SUBPARTITION s2,
            SUBPARTITION s3
        ),
        PARTITION p2 VALUES LESS THAN MAXVALUE (
            SUBPARTITION s4,
            SUBPARTITION s5
        )
    );

5. 子分区可以用于特别大的表，在多个磁盘间分别分配数据和索引。假设有6个磁盘，分别为/disk0、/disk1、/disk2等。考虑如下示例：

CREATE TABLE ts (id INT, purchased DATE)
    ENGINE = MYISAM
    PARTITION BY RANGE( YEAR(purchased) )
    SUBPARTITION BY HASH( TO_DAYS(purchased) ) (
        PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1990) (
            SUBPARTITION s0
                DATA DIRECTORY = '/disk0/data'
                INDEX DIRECTORY = '/disk0/idx',
            SUBPARTITION s1
                DATA DIRECTORY = '/disk1/data'
                INDEX DIRECTORY = '/disk1/idx'
        ),
        PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2000) (
            SUBPARTITION s2
                DATA DIRECTORY = '/disk2/data'
                INDEX DIRECTORY = '/disk2/idx',
            SUBPARTITION s3
                DATA DIRECTORY = '/disk3/data'
                INDEX DIRECTORY = '/disk3/idx'
        ),
        PARTITION p2 VALUES LESS THAN MAXVALUE (
            SUBPARTITION s4
                DATA DIRECTORY = '/disk4/data'
                INDEX DIRECTORY = '/disk4/idx',
            SUBPARTITION s5
                DATA DIRECTORY = '/disk5/data'
                INDEX DIRECTORY = '/disk5/idx'
        )
    );

         由于Innodb存储引擎使用表空间自动进行数据和索引的管理，因此会忽略DATA DIRECTORY和INDEX DIRECTORY语法，因此上述的分区表的数据和索引文件分开放置对其是无效的。

4. 分区管理

4.1 删除分区

mysql> alter table employees drop partition pWest;

4.2 新增分区

#range添加新分区 
mysql> alter table employees add partition ( partition p4 values less than (26) ); 
  
#list添加新分区 
mysql> alter table employees add partition( partition pSouth values in (21, 22, 23) ); 
  
#hash重新分区 
mysql> alter table employees add partition partitions 5;

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：/a/428974.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

Vue - 调用接口获取文件数据流并根据类型预览

Vue - 调用接口获取文件数据流并根据类型预览

Vue - 调用接口获取文件数据流并根据类型预览 一、接口返回的数据流格式二. 方法实现1. image 图片类型2. txt 文件类型3. pdf 文件类型 一、接口返回的数据流格式 二. 方法实现 1. image 图片类型 <img :src"imageUrl" alt"" srcset"" /&g…
阅读更多...
LeetCode每日一题【c++版】

LeetCode每日一题【c++版】

20240227-困难2867-统计树中的合法路径数目 一、概述 由于比较难打&#xff0c;直接截图贴过来了&#xff01; 二、思路 预处理得到 [1,n]中的所有质数&#xff0c;其中 prime[i]是否为质数。根据二维整数整数构建图 g&#xff0c;其中 g[i]表示节点i的所有邻居节点。如果一条…
阅读更多...
【二叉树的最近公共祖先】【后序遍历】Leetcode 236. 二叉树的最近公共祖先

【二叉树的最近公共祖先】【后序遍历】Leetcode 236. 二叉树的最近公共祖先

【二叉树的最近公共祖先】【后序遍历】Leetcode 236. 二叉树的最近公共祖先 解法1 涉及到结果向上返回就要用后序遍历解法2 自己写的方法 后序遍历 ---------------&#x1f388;&#x1f388;236. 二叉树的最近公共祖先 题目链接&#x1f388;&#x1f388;-----------------…
阅读更多...
外包干了6个月，技术退步明显

外包干了6个月，技术退步明显

先说一下自己的情况&#xff0c;本科生&#xff0c;19年通过校招进入广州某软件公司&#xff0c;干了接近4年的功能测试&#xff0c;今年年初&#xff0c;感觉自己不能够在这样下去了&#xff0c;长时间呆在一个舒适的环境会让一个人堕落!而我已经在一个企业干了四年的功能测试…
阅读更多...
群晖Synology Drive服务搭建结合内网穿透实现云同步Obsidian笔记文件夹

群晖Synology Drive服务搭建结合内网穿透实现云同步Obsidian笔记文件夹

&#x1f308;个人主页: Aileen_0v0 &#x1f525;热门专栏: 华为鸿蒙系统学习|计算机网络|数据结构与算法 ​&#x1f4ab;个人格言:“没有罗马,那就自己创造罗马~” #mermaid-svg-ebec69DBjtGk7apF {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-siz…
阅读更多...
Rust学习笔记：深度解析内存管理（二）

Rust学习笔记：深度解析内存管理（二）

在这个信息爆炸的时代&#xff0c;学习一门新的编程语言不仅仅是为了找到一份好工作&#xff0c;更是为了打开思维的新窗口。Rust&#xff0c;作为一门注重安全、速度和并发的系统编程语言&#xff0c;正吸引着越来越多的年轻开发者的目光。今天&#xff0c;我们将一起深入探讨…
阅读更多...
线程的同步互斥机制3月4日

线程的同步互斥机制3月4日

题目&#xff1a; 代码&#xff1a; #include <stdio.h> #include <pthread.h> #include <string.h> #include <semaphore.h> #include <unistd.h>sem_t sem1,sem2;void* callback1(void*arg) {while(1){if(sem_wait(&sem1)<0) //等待…
阅读更多...
python二级常见题目

python二级常见题目

一.常见语法 jieba—第三方中文分词函数库 jieba—第三方中文分词函数库_jieba库函数-CSDN博客 Python基础——format格式化 Python基础——format格式化_python format-CSDN博客 format()方法的使用超全_format方法-CSDN博客 Python中random函数用法整理 Python中random…
阅读更多...
判断回文字符串

判断回文字符串

判断回文字符串 题目描述&#xff1a;解法思路&#xff1a;解法代码&#xff1a;运行结果&#xff1a; 题目描述&#xff1a; 输入⼀个字符串&#xff0c;判断这个字符串是否是回文字符串&#xff08;字符串的长度小于等于30&#xff0c;字符串不包含空格&#xff09;&#xf…
阅读更多...
聊一聊日常开发中如何优雅的避免那无处不在的空指针异常

聊一聊日常开发中如何优雅的避免那无处不在的空指针异常

在Java编程语言中&#xff0c;NullPointerException&#xff08;简称NPE&#xff09;是一种常见的运行时异常&#xff0c;当程序试图访问或操作一个还未初始化&#xff08;即值为null&#xff09;的对象引用时&#xff0c;Java虚拟机就会抛出NullPointerException。如果我们在日…
阅读更多...
DataWorks(ODPS)性能优化技巧指南

DataWorks(ODPS)性能优化技巧指南

使用阿里云DataWorks进行数据处理的时候&#xff0c;有时候会遇到一个sql或pyodps&#xff08;本质上还是转化为sql&#xff09;执行很长的情况&#xff0c;这个时候有必要对代码进行性能优化。 一、打开ODPS运行评估报告 一个sql脚本执行完毕后&#xff0c;在运维中心的周期…
阅读更多...
java中Timer和Timertask的关系

java中Timer和Timertask的关系

一 time和timertask的关系 1.1 timer和timertask关系 1.Timer来讲就是一个调度器,而TimerTask呢只是一个实现了run方法的一个类&#xff1b; 2.Timer和TimerTask成对出现&#xff0c;Timer是定时器&#xff0c;TimerTask是定时任务。换句话说&#xff0c;定时任务TimerTask是…
阅读更多...
程序员必备的linux常用的26条命令

程序员必备的linux常用的26条命令

04 穿越功耗墙&#xff0c;我们该从哪些方面提升“性能”&#xff1f; 上一讲&#xff0c;在讲 CPU 的性能时&#xff0c;我们提到了这样一个公式&#xff1a; 程序的 CPU 执行时间 指令数CPIClock Cycle Time 这么来看&#xff0c;如果要提升计算机的性能&#xff0c;我们可以…
阅读更多...
鸿蒙实战开发：【SIM卡管理】

鸿蒙实战开发：【SIM卡管理】

概述 本示例展示了电话服务中SIM卡相关功能&#xff0c;包含SIM卡的服务提供商、ISO国家码、归属PLMN号信息&#xff0c;以及默认语音卡功能。 样例展示 基础信息 介绍 本示例使用sim相关接口&#xff0c;展示了电话服务中SIM卡相关功能&#xff0c;包含SIM卡的服务提供商、…
阅读更多...
Chat GPT：AI聊天机器人的革命性突破！

Chat GPT：AI聊天机器人的革命性突破！

一、引言 近年来&#xff0c;人工智能&#xff08;AI&#xff09;技术的发展日新月异&#xff0c;其中最具代表性的成果之一便是Chat GPT。这款基于自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;技术的聊天机器人&#xff0c;以其高度智能、灵活多变的特点&#xff0c;迅速吸引了全…
阅读更多...
C/C++工程师面试题（STL篇）

C/C++工程师面试题（STL篇）

STL 中有哪些常见的容器 STL 中容器分为顺序容器、关联式容器、容器适配器三种类型&#xff0c;三种类型容器特性分别如下&#xff1a; 1. 顺序容器 容器并非排序的&#xff0c;元素的插入位置同元素的值无关&#xff0c;包含 vector、deque、list vector&#xff1a;动态数组…
阅读更多...
LeetCode-第162题-寻找峰值

LeetCode-第162题-寻找峰值

1.题目描述 峰值元素是指其值严格大于左右相邻值的元素。 给你一个整数数组 nums&#xff0c;找到峰值元素并返回其索引。数组可能包含多个峰值&#xff0c;在这种情况下&#xff0c;返回 任何一个峰值 所在位置即可。 你可以假设 nums[-1] nums[n] -∞ 。 你必须实现时间…
阅读更多...
Kali Linux 2024.1

Kali Linux 2024.1

Kali Linux 2024.1刚刚发布&#xff0c;标志着这个备受欢迎的安全重点Linux发行版在今年的首次重大更新。以其先进的渗透测试和安全审计功能而闻名&#xff0c;它是安全专业人员和爱好者的首选工具。 Kali 2024.1 亮点 本次发布由 Linux 内核 6.6 提供支持&#xff0c;突出了…
阅读更多...
四年一段旅途，一个起点，一个机会

四年一段旅途，一个起点，一个机会

不得不感慨一下&#xff0c;现在的年轻人、大学生实在是太厉害了 最近加入了一个社群&#xff0c;是一名大三学生创建的&#xff0c;他短短一年间&#xff0c;就创建了一个数千人的社群&#xff0c;还运营的几十个副业社群&#xff0c;一年的时间变现100W&#xff0c;这些成绩…
阅读更多...
动态前缀和数组：树状数组

动态前缀和数组：树状数组

前缀和的不足 前缀和是一种常见的算法思想&#xff0c;能够实现在常数时间复杂度下得到某个子区间内所有元素和。以一维数组 nums 为例&#xff0c;定义前缀和数组 preSum&#xff0c;preSum[i] 表示 nums 前 i 个元素的和&#xff0c;利用动态规划的思想&#xff0c;易得 pre…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023