Keyspace

cassandra 简述 Apache Cassandra 是一种分布式非关系型数据库，具有高性能、可扩展、无中心化等特征。 一种column-based数据库。 Cassandra所支持的基本数据模型。这些基本数据模型有：Column，Super Column，Column Family以及Keyspace。 依赖 <dependency> <groupId>com.datastax.cassandra</groupId> <artifactId>cassandra-driver-core</artifactId> <version>3.4.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.datastax.cassandra</groupId> <artifactId>cassandra-driver-extras</artifactId> <version>3.4.0</version> <optional>true</optional> </dependency> Java 查询 使用java 的客户端查询 cassandra 时，返回值结构解析比较麻烦,故此封装了一个工具。 根据返回值信息中的列的信息，生成列与类型的关系。 queryColumns（） 根据传入的Java Bean 返回 数据集。 /** *

原文链接：http://www.cnblogs.com/xrq730/p/8944539.html，转载请注明出处，谢谢 本文目录 上一篇文章以认识Redis为主，写了Redis系列的第一篇，现在开启第二部分的学习，在本文中，我们将看到以下内容： Redis数据结构String、Hash、List、Set、SortedSet及相关操作，提一下Redis在3.2.0之后有新增了一种GEO的数据类型表示地理位置，不过本文这种数据结构略过 Redis其他一些常用命令，分为Key操作与服务器操作 Redis事务机制 主要以实战为主，希望通过本文可以让大家掌握Redis的基本使用。 本来这篇文章还准备加上Redis线程模型分析的，但是写完发现篇幅实在太长，就把Redis线程模型放到最后一篇中了，也挺好的，本文专注于对Redis命令的讲解。 另外说一下，本文讲Redis中的数据结构，但是 数据结构本身不在本文的讲解范围内 ，如果想知道Hash、List、Set等数据结构特点及使用场景，可以自己查阅数据结构相关资料。 String数据结构的基本操作 首先说一下数据结构String，这是Redis中最简单的一种数据结构，和MemCache数据结构是一样的，即Key-Value型的数据，根据Redis官方文档， Value最大值为512M 。 下面用表格来看一下String操作的相关命令： 命令

前面介绍了事件源（EventSource）和集群（cluster），现在到了讨论CQRS的时候了。CQRS即读写分离模式，由独立的写方程序和读方程序组成，具体原理在以前的博客里介绍过了。akka-typed应该自然支持CQRS模式，最起码本身提供了对写方编程的支持，这点从EventSourcedBehavior 可以知道。akka-typed提供了新的EventSourcedBehavior-Actor，极大方便了对persistentActor的应用开发，但同时也给编程者造成了一些限制。如手工改变状态会更困难了、EventSourcedBehavior不支持多层式的persist，也就是说通过persist某些特定的event然后在event-handler程序里进行状态处理是不可能的了。我这里有个例子，是个购物车应用：当完成支付后需要取个快照(snapshot)，下面是这个snapshot的代码： snapshotWhen { (state,evt,seqNr) => CommandHandler.takeSnapshot(state,evt,seqNr) } ... def takeSnapshot(state: Voucher, evt: Events.Action, lstSeqNr: Long)( implicit pid: PID) = { if (evt

前面介绍了事件源（EventSource）和集群（cluster），现在到了讨论CQRS的时候了。CQRS即读写分离模式，由独立的写方程序和读方程序组成，具体原理在以前的博客里介绍过了。akka-typed应该自然支持CQRS模式，最起码本身提供了对写方编程的支持，这点从EventSourcedBehavior 可以知道。akka-typed提供了新的EventSourcedBehavior-Actor，极大方便了对persistentActor的应用开发，但同时也给编程者造成了一些限制。如手工改变状态会更困难了、EventSourcedBehavior不支持多层式的persist，也就是说通过persist某些特定的event然后在event-handler程序里进行状态处理是不可能的了。我这里有个例子，是个购物车应用：当完成支付后需要取个快照(snapshot)，下面是这个snapshot的代码： snapshotWhen { (state,evt,seqNr) => CommandHandler.takeSnapshot(state,evt,seqNr) } ... def takeSnapshot(state: Voucher, evt: Events.Action, lstSeqNr: Long)( implicit pid: PID) = { if (evt

一、简介 Redis 它的英文全名是 Remote Dictionary Server ，翻译成中文叫做远程字典服务。是由C语言编写的，遵守BSD协议，完全开源免费的一款NoSql数据库。 BSD是" Berkeley Software Distribution"的缩写，意思是"伯克利软件发行版"。 BSD 开源协议 是一个给于使用者很大自由的协议。可以自由的使用，修改 源代码 ，也可以将修改后的代码作为开源或者专有软件再发布。 当你发布使用了BSD协议的代码，或则以BSD协议代码为基础做二次开发自己的产品时，需要满足三个条件： 1． 如果再发布的产品中包含源代码，则在源代码中必须带有原来代码中的BSD协议。 2． 如果 再发布 的只是二进制类库/软件，则需要在类库/软件的文档和版权声明中包含原来代码中的BSD协议。 3． 不可以用开源代码的作者/机构名字和原来产品的名字做市场推广。 BSD代码鼓励代码共享，但需要尊重代码作者的著作权。BSD由于允许使用者修改和重新发布代码，也允许使用或在BSD代码上开发 商业软件 发布和销售，因此是对商业集成很友好的协议。而很多的公司企业在选用开源产品的时候都首选BSD协议，因为可以完全控制这些第三方的代码，在必要的时候可以修改或者二次开发。 二、redis特点 redis是一个高性能的key-value数据库 redis性能极高，一般情况下

展示和保存 导入头文件 import PhotosUI let imagePath = NSSearchPathForDirectoriesInDomains(.cachesDirectory, .userDomainMask, true).first! + "/live.jpg" let videoPath = NSSearchPathForDirectoriesInDomains(.cachesDirectory, .userDomainMask, true).first! + "/live.mov" 展示 PHLivePhoto.request(withResourceFileURLs: [URL(fileURLWithPath: videoPath), URL(fileURLWithPath: imagePath)], placeholderImage: nil, targetSize: .zero, contentMode: .default) { (livePhoto, info) in self.livePhotoView.livePhoto = livePhoto self.livePhotoView.startPlayback(with: PHLivePhotoViewPlaybackStyle.full) } 保存 PHPhotoLibrary.shared()

bigkeys redis-client.exe --bigkeys PS D:\RedisCache> .\redis-cli.exe -- bigkeys # Scanning the entire keyspace to find biggest keys as well as # average sizes per key type. You can use -i 0.1 to sleep 0.1 sec # per 100 SCAN commands (not usually needed). [ 00.00%] Biggest hash found so far 'bigkeys1' with 7135 fields [ 00.00%] Biggest hash found so far 'bigkeys2' with 2555363 fields -------- summary ------- Sampled 17 keys in the keyspace! Total key length in bytes is 268 (avg len 15.76 ) Biggest hash found 'bigkeys2' has 2555363 fields 0 strings with 0 bytes (00.00% of keys, avg size 0.00 ) 0

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 前提 Lettuce 是一个 Redis 的 Java 驱动包，初识她的时候是使用 RedisTemplate 的时候遇到点问题 Debug 到底层的一些源码，发现 spring-data-redis 的驱动包在某个版本之后替换为 Lettuce 。 Lettuce 翻译为 生菜 ，没错，就是吃的那种生菜，所以它的 Logo 长这样： 既然能被 Spring 生态所认可， Lettuce 想必有过人之处，于是笔者花时间阅读她的官方文档，整理测试示例，写下这篇文章。编写本文时所使用的版本为 Lettuce 5.1.8.RELEASE ， SpringBoot 2.1.8.RELEASE ， JDK [8,11] 。超长警告：这篇文章断断续续花了两周完成，超过4万字..... Lettuce简介 Lettuce 是一个高性能基于 Java 编写的 Redis 驱动框架，底层集成了 Project Reactor 提供天然的反应式编程，通信框架集成了 Netty 使用了非阻塞 IO ， 5.x 版本之后融合了 JDK1.8 的异步编程特性，在保证高性能的同时提供了十分丰富易用的 API ， 5.1 版本的新特性如下： 支持 Redis 的新增命令 ZPOPMIN, ZPOPMAX, BZPOPMIN, BZPOPMAX 。 支持通过 Brave

python数据分析个人学习读书笔记-目录索引 第8章应用数据库 　　本章中，我们将为读者介绍各种数据库及其应用编程接口。这里所说的数据库包括关系型数据库以及非关系型（NoSQL）数据库。关系型数据库是由数据表汇集而成的，更重要的是，这些数据表中的数据是按照数据项之间的关系进行组织的。当然，这里所说的关系，也可以是某个数据表中的行数据与其他数据表中的行数据之间的关系。关系型数据库不仅涉及数据表之间的关系，首先，它要处理同一个数据表中不同列之间的关系（很明显，一个数据表内的各列毫无疑问是相关的）；其次，它还要处理数据表之间的关系。 　　伴随着大数据和Web应用的流行，非关系型（Not Only SQL，NoSQL）数据库也开始野蛮生长。NoSQL系统将成为类SQL事实上的标准。NoSQL数据库的主旨在于，使用比关系模型更为灵活的方式来存储数据。这就可能意味着，无需数据库模式或者灵活的数据库模式。当然，灵活性和速度也是有代价的，例如无法始终保证事务的一致性。NoSQL数据库可以利用面向列的方法以字典的形式来储存数据，这些数据对象包括文档、对象、图、元组，甚至这些对象的组合体。本章将要介绍的主题如下。 基于sqlite3的轻量级访问 通过Pandas访问数据库 SQLAlchemy Pony ORM Dataset：懒人数据库 PyMongo与MongoDB 利用Redis存储数据

python数据分析个人学习读书笔记-目录索引 第8章应用数据库 　　本章中，我们将为读者介绍各种数据库及其应用编程接口。这里所说的数据库包括关系型数据库以及非关系型（NoSQL）数据库。关系型数据库是由数据表汇集而成的，更重要的是，这些数据表中的数据是按照数据项之间的关系进行组织的。当然，这里所说的关系，也可以是某个数据表中的行数据与其他数据表中的行数据之间的关系。关系型数据库不仅涉及数据表之间的关系，首先，它要处理同一个数据表中不同列之间的关系（很明显，一个数据表内的各列毫无疑问是相关的）；其次，它还要处理数据表之间的关系。 　　伴随着大数据和Web应用的流行，非关系型（Not Only SQL，NoSQL）数据库也开始野蛮生长。NoSQL系统将成为类SQL事实上的标准。NoSQL数据库的主旨在于，使用比关系模型更为灵活的方式来存储数据。这就可能意味着，无需数据库模式或者灵活的数据库模式。当然，灵活性和速度也是有代价的，例如无法始终保证事务的一致性。NoSQL数据库可以利用面向列的方法以字典的形式来储存数据，这些数据对象包括文档、对象、图、元组，甚至这些对象的组合体。本章将要介绍的主题如下。 基于sqlite3的轻量级访问 通过Pandas访问数据库 SQLAlchemy Pony ORM Dataset：懒人数据库 PyMongo与MongoDB 利用Redis存储数据