函数依赖

开发函数计算的正确姿势——轻松解决大依赖部署

醉酒当歌 提交于 2020-02-27 12:23:46
<a name="1"></a> 前言 首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念: 函数计算(Function Compute) : 函数计算是一个事件驱动的服务,通过函数计算,用户无需管理服务器等运行情况,只需编写代码并上传。函数计算准备计算资源,并以弹性伸缩的方式运行用户代码,而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费。函数计算更多信息 参考 。 Fun : Fun 是一个用于支持 Serverless 应用部署的工具,能帮助您便捷地管理函数计算、API 网关、日志服务等资源。它通过一个资源配置文件(template.yml),协助您进行开发、构建、部署操作。Fun 的更多文档 参考 。 NAS : 阿里云文件存储NAS是一个可共享访问,弹性扩展,高可靠,高性能的分布式文件系统。在函数计算的场景中,由于其有代码包的限制,可以使用 NAS 存放一些不经常变动的文件,比如数据模型、静态资源等。 参考 。 ROS : 阿里云资源编排服务(ROS)助您简化云计算资源的管理。您可以遵循ROS定义的模板规范,在模板中定义所需云计算资源的集合及资源间依赖关系。ROS自动完成所有资源的创建和配置,实现自动化部署和运维。更多文档 参考 。 备注: 本文介绍的技巧需要 Fun 版本大于等于 3.4.0。 基本上所有的 faas 平台为了优化函数的冷启动,都会加入代码包的限制。阿里云 函数计算

5.13. Dependency Tracking

一笑奈何 提交于 2020-02-27 02:53:13
5.13. Dependency Tracking 5.13.依赖性跟踪 When you create complex database structures involving many tables with foreign key constraints, views, triggers, functions, etc. you implicitly create a net of dependencies between the objects. For instance, a table with a foreign key constraint depends on the table it references. 当创建了一个复杂的数据库架构,里面包含许多有外键约束的表,视图,触发器,函数等等,实际上,你隐式的在各个对象之间创建了一个依赖网。例如,具有外键约束的表依赖于它所引用的表。 To ensure the integrity of the entire database structure, PostgreSQL makes sure that you cannot drop objects that other objects still depend on. For example, attempting to drop the products

关系模式范式分解教程 3NF与BCNF口诀

廉价感情. 提交于 2020-02-25 16:19:18
https://blog.csdn.net/sumaliqinghua/article/details/86246762 【通俗易懂】关系模式范式分解教程 3NF与BCNF口诀!小白也能看懂 原创置顶 沃兹基.硕德 最后发布于2019-01-10 18:26:14 阅读数 13082 收藏 展开 本来是为了复习数据库期末考试,结果找了一圈都没有发现比较好的解释,通过查阅资料和总结,为大家提供通俗易懂的解法,一听就会!并且配有速记口诀!介是你没有玩过的船新版本包含最小依赖集求法候选码求法 在模式分解之前,首先对于1NF,2NF,3NF,BCNF做一个简明扼要的介绍。 1NF是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项,即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。 2NF要求属性完全依赖于主键,不能存在仅依赖主关键字一部分的属性。 3NF要求每一个非主属性既不部分依赖于码也不传递依赖于码。 BCNF消除了主属性对候选码的部分和传递函数依赖。 注:1.相对于BCNF,3NF允许存在主属性对候选码的传递依赖和部分依赖。 2.BCNF比较抽象,略作解释:在学生信息表里,学号是一个候选码,学号可确定学生姓名;(班级,学生姓名)也是一组候选码,有(班级,学生姓名)->学号,因此在主属性间形成了传递依赖。 3.若对概念不清晰,关于码、候选码、主属性、非主属性的解释可参看: https:/

3NF、BCNF和4NF基本概念和分解

只谈情不闲聊 提交于 2020-02-25 16:11:32
https://blog.csdn.net/yuyang_z/article/details/79115991 一、第三范式(3NF)——相对于BCNF,允许存在主属性对候选码的传递依赖和部分依赖 定义:如果关系模式R∈2NF,且每个非主属性都不传递函数依赖于R的主关系键,则称R属于第三范式,简称3NF。 1、把一个关系模式分解成3NF,使它具有保持函数依赖性 算法如下: 其中提到了最小函数依赖集,那么最小函数依赖集怎么求呢?方法如下: 举个例子:在R(U,F)中,U=ABCDEG,F={B→D,DG→C,BD→E,AG→B,ADG→BC} 1.1首先求最小依赖集 (1)右部属性单一化,F={B→D,DG→C,BD→E,AG→B,ADG→B,ADG→C} (2)去掉左边多余属性,只针对非单属性 DG→C,若去掉D,则(G)+=G不包含C,D保留(不冗余),若去掉G,(D)+=D不包含C,G保留 BD→E,(D)+=D,(B)+=BDE包含E,则可以B→E代替此函数依赖 AG→B,(G)+=G,(A)+=A ADG→B,(DG)+=DGC,(AG)+=AGB包含B,则可以由AG→B代替 ADG→C,(DG)+=DGC包含C,则可以由DG→C代替 所以最小依赖集F={B→D,DG→C,B→E,AG→B} (3)去掉多余的依赖 去掉B→D,(B)+=BE,不包含D,则不冗余,不去掉

数据库的结构设计

若如初见. 提交于 2020-02-21 01:17:17
一、概述 数据模型的含义 是对客观事物及其联系的数据描述,即对现实世界(存在于人脑之外的客观世界)的模拟。例:桌子、笔等 在数据库中用数据模型来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。 要将现实世界转变为机器能够识别的形式,必须经过两次抽象。 数据模型的种类 : 概念数据模型 逻辑数据模型 物理数据模型 二、概念模型的设计 概念模型,它是按照用户的观点来对信息和数据建模,主要用于数据库设计,最常用的是实体联系模型。 1.相关概念: (1)实体(Entity) :客观存在并可以相互区别的事物。 例如:一个教师、一辆车、老师与学生的关系都是实体。 (2)属性(Attribute) :实体所具有的特性称为实体的属性,一个实体由它的若干属性来体现。 例如:课程实体由课程编号、课程名称、课程类别等属性组成。 (3)码(Key) :唯一确定实体的属性集称为码,例如:课程编号是课程实体的码。 (4)域(Domain) :属性的取值范围称为该属性的域。 假若规定课程编号只能取四位整数,那么这就是课程编号的域,它的范围是1000到9999。 (5)实体集(Entity Set ):具有相同属性和性质的实体的集合称为实体集。 例如:所有课程就是一个实体集。 (6)联系(Relationship) :事物内部以及事物之间总是存在着某中联系,这些联系在概念模型中表现为实体内部的联系和实体之间的联系。

JS模块化开发

谁说胖子不能爱 提交于 2020-02-12 01:21:28
在JavaScript发展初期就是为了实现简单的页面交互逻辑,寥寥数语即可;如今CPU、浏览器性能得到了极大的提升,很多页面逻辑迁移到了客户端(表单验证等),随着web2.0时代的到来,Ajax技术得到广泛应用,jQuery等前端库层出不穷,前端代码日益膨胀 这时候JavaScript作为嵌入式的脚本语言的定位动摇了,JavaScript却没有为组织代码提供任何明显帮助,甚至没有类的概念,更不用说模块(module)了,JavaScript极其简单的代码组织规范不足以驾驭如此庞大规模的代码 模块 既然JavaScript不能handle如此大规模的代码,我们可以借鉴一下其它语言是怎么处理大规模程序设计的,在Java中有一个重要带概念——package,逻辑上相关的代码组织到同一个包内,包内是一个相对独立的王国,不用担心命名冲突什么的,那么外部如果使用呢?直接import对应的package即可 import java.util.ArrayList; 遗憾的是JavaScript在设计时定位原因,没有提供类似的功能,开发者需要模拟出类似的功能,来隔离、组织复杂的JavaScript代码,我们称为模块化。 一个模块就是实现特定功能的文件,有了模块,我们就可以更方便地使用别人的代码,想要什么功能,就加载什么模块。模块开发需要遵循一定的规范,各行其是就都乱套了 规范形成的过程是痛苦的

开发函数计算的正确姿势——轻松解决大依赖部署

半腔热情 提交于 2020-02-11 17:24:08
前言 首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念: 函数计算(Function Compute) : 函数计算是一个事件驱动的服务,通过函数计算,用户无需管理服务器等运行情况,只需编写代码并上传。函数计算准备计算资源,并以弹性伸缩的方式运行用户代码,而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费。函数计算更多信息 参考 。 Fun : Fun 是一个用于支持 Serverless 应用部署的工具,能帮助您便捷地管理函数计算、API 网关、日志服务等资源。它通过一个资源配置文件(template.yml),协助您进行开发、构建、部署操作。Fun 的更多文档 参考 。 NAS : 阿里云文件存储NAS是一个可共享访问,弹性扩展,高可靠,高性能的分布式文件系统。在函数计算的场景中,由于其有代码包的限制,可以使用 NAS 存放一些不经常变动的文件,比如数据模型、静态资源等。 参考 。 ROS : 阿里云资源编排服务(ROS)助您简化云计算资源的管理。您可以遵循ROS定义的模板规范,在模板中定义所需云计算资源的集合及资源间依赖关系。ROS自动完成所有资源的创建和配置,实现自动化部署和运维。更多文档 参考 。 备注: 本文介绍的技巧需要 Fun 版本大于等于 3.4.0。 基本上所有的 faas 平台为了优化函数的冷启动,都会加入代码包的限制。阿里云 函数计算 (FC)也不例外。FC

Python学习4

久未见 提交于 2020-02-09 01:25:27
匿名函数: 1 没有函数名,在内存中会被回收,如果想在内存中储存,需要定义变量 # calc= lambda x:x*3 # print(calc(3)) # def sayhi(n): # print(n) # sayhi(3) # (lambda n:print(n))(5) # hi=lambda n:print(n) # hi(7) res=filter(lambda n:n>5,range(10)) #filter过滤 for i in res: print(i) print(res) res=map(lambda n:n*2,range(10)) #map 相当于列表生成式[i*2 for i in range(10)] for i in res: print(i) print(res) import functools res= functools.reduce(lambda x,y:x+y,range(10)) #累加 print(res) 装饰器 #装饰器:本质是函数,用来(装饰其他函数),就是为其他函数添加附加功能 #原则:1.不能修改被装饰的函数的源代码 #2.不能修改被装饰函数的调用方式 #3. def logger(): print('logging') def tset1(): pass logger() def tesr2(): pass logger

node入门

给你一囗甜甜゛ 提交于 2020-02-08 22:48:18
一、基础 运行环境搭建 LTS(Long Term Support) 稳定版 Current 实验版 下载页面: http://nodejs.cn/download/ 命令行输入node -v,查看是否安装成功 JS由三部分组成:ECMAScript、DOM、BOM。 Node.js由ECMAScript及Node环境提供的一些附加API组成的,包括文件、网络、路径等等一些更加强大的API。 ECMAScript语法在Node环境中都可以使用 JS开发弊端 两大问题:文件依赖和命名冲突 Node.js模块化开发 Node.js规定一个JavaScript文件就是一个模块,模块内部定义的变量和函数默认情况下外部无法得到。 模块内部可以使用exports对象进行成员导出,使用require方法导入其他模块。 模块成员导出 exports.version 的version是属性名字,随便起名,等号后的version是上面的变量。 模块成员导入 a接收了exports对象 ./b.js的后缀.js是可以省略掉的 另一种导出方式 exports是module.exports的别名(地址引用关系),导出对象最终以module.exports为准 二、模块化 系统模块 Node运行环境提供的API。因为这些API都是以模块化的方式进行开发的,所以我们又称为Node运行环境的API为系统模块。

Spark之 RDD

雨燕双飞 提交于 2020-01-29 11:26:05
简介 RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。   Resilient:弹性,它表示的含义rdd的数据是可以保存在内存中或者是磁盘中。   Distributed:它的数据是分布式存储的,后期方便于进行分布式计算。   Dataset:它就是一个集合,集合里面可以存放了很多个元素。 RDD的属性 1 A list of partitions 一个分区列表,在这里表示一个rdd中有很多个分区(partitions),Spark任务的计算以分区为单位,每一个分区就是一个task。读取hdfs上文件产生的RDD分区数跟文件的block个数相等 rdd1=sc.textFile("/words.txt") 2 A function for computing each split Spark中RDD的计算是以分区为单位的,每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。compute函数会对迭代器进行复合,不需要保存每次计算的结果。 3 A list of dependencies on other RDDs 一个RDD会依赖于其他多个RDD,这里就涉RDD之间的依赖关系,RDD的每次转换都会生成新的RDD,Spark任务的容错机制就是根据这个特性而来