- 前言作为一种非关系型数据库，redis也总是免不了有各种各样的问题。如何有效的理解并且区分 Reids 穿透、击穿和雪崩之间的区别，一直以来都挺困扰我的一个难题，下面将一一举例。(一)缓存穿透关键词：穿过 Redis 和数据库当 Redis 和数据库中都没有我们想要的数据时，就需要考虑缓存穿透的问题了。下面这段逻辑大家用的会比较多：先去 Redis 中查找某资源，Redis 中查不到就去 D... 前言作为一种非关系型数据库，redis也总是免不了有各种各样的问题。如何有效的理解并且区分 Reids 穿透、击穿和雪崩之间的区别，一直以来都挺困扰我的一个难题，下面将一一举例。(一)缓存穿透关键词：穿过 Redis 和数据库当 Redis 和数据库中都没有我们想要的数据时，就需要考虑缓存穿透的问题了。下面这段逻辑大家用的会比较多：先去 Redis 中查找某资源，Redis 中查不到就去 D...
- 全球山体滑坡目录（GLC）的开发目标是识别世界各地由降雨引发的山体滑坡事件，无论其规模、影响或位置如何。GLC考虑了所有类型的由降雨引发的大规模运动，这些运动在媒体、灾害数据库、科学报告或其他来源中都有报道。GLC自2007年以来在美国宇航局戈达德太空飞行中心进行了汇编。这是一个独特的数据集，在滑坡编辑器中的ID标签为 "GLC"。山体滑坡是指在山体内部发生水文地质或其他因素引起的山体土层... 全球山体滑坡目录（GLC）的开发目标是识别世界各地由降雨引发的山体滑坡事件，无论其规模、影响或位置如何。GLC考虑了所有类型的由降雨引发的大规模运动，这些运动在媒体、灾害数据库、科学报告或其他来源中都有报道。GLC自2007年以来在美国宇航局戈达德太空飞行中心进行了汇编。这是一个独特的数据集，在滑坡编辑器中的ID标签为 "GLC"。山体滑坡是指在山体内部发生水文地质或其他因素引起的山体土层...
- 全球大型洪水事件：达特茅斯洪水观测站（1985-2016）摘要本报告介绍了达特茅斯洪水观测站1985年至2016年的大型洪水事件。欲了解更多信息，请访问 。为了绘图的目的，一些类型的洪水事件被合并为一个，在 "MAINCAUSEF "属性下。请参考 "MAINCAUSE "属性中的原始数据。https://www.cbedai.net/xg全球活跃档案为学术研究和教育目的免费提供。备注：本... 全球大型洪水事件：达特茅斯洪水观测站（1985-2016）摘要本报告介绍了达特茅斯洪水观测站1985年至2016年的大型洪水事件。欲了解更多信息，请访问 。为了绘图的目的，一些类型的洪水事件被合并为一个，在 "MAINCAUSEF "属性下。请参考 "MAINCAUSE "属性中的原始数据。https://www.cbedai.net/xg全球活跃档案为学术研究和教育目的免费提供。备注：本...
- SQL 注入是一种常见的网络攻击类型，它利用应用程序对用户输入的不充分验证和过滤，导致恶意用户可以通过注入恶意的 SQL 代码来执行未授权的数据库操作。为了保护 Linux 系统上的数据库免受 SQL 注入攻击，我们需要采取一系列的安全措施和最佳实践。本文将详细介绍如何保护 Linux 数据库免受 SQL 注入攻击。 了解 SQL 注入攻击在开始保护数据库之前，我们首先需要了解 SQL 注入... SQL 注入是一种常见的网络攻击类型，它利用应用程序对用户输入的不充分验证和过滤，导致恶意用户可以通过注入恶意的 SQL 代码来执行未授权的数据库操作。为了保护 Linux 系统上的数据库免受 SQL 注入攻击，我们需要采取一系列的安全措施和最佳实践。本文将详细介绍如何保护 Linux 数据库免受 SQL 注入攻击。 了解 SQL 注入攻击在开始保护数据库之前，我们首先需要了解 SQL 注入...
- PostgreSQL和Oracle是两个备受欢迎的关系型数据库管理系统（RDBMS）。它们都提供了强大的功能和广泛的应用领域。然而，在选择使用哪个数据库管理系统时，需要考虑各自的特点和适用场景。本文将详细比较PostgreSQL和Oracle，并探讨在不同情况下应该选择哪个数据库管理系统。 PostgreSQLPostgreSQL是一种开源的对象关系型数据库管理系统，具有高度可扩展性和灵活性... PostgreSQL和Oracle是两个备受欢迎的关系型数据库管理系统（RDBMS）。它们都提供了强大的功能和广泛的应用领域。然而，在选择使用哪个数据库管理系统时，需要考虑各自的特点和适用场景。本文将详细比较PostgreSQL和Oracle，并探讨在不同情况下应该选择哪个数据库管理系统。 PostgreSQLPostgreSQL是一种开源的对象关系型数据库管理系统，具有高度可扩展性和灵活性...
- 本文记录关于 gitlab 运行 `gitlab-ctl reconfigure` 数据清空（gitlab数据备份与恢复） 本文记录关于 gitlab 运行 `gitlab-ctl reconfigure` 数据清空（gitlab数据备份与恢复）
- 在大部分情况下,程序的瓶颈都在于数据库,所以为了减少数据库的压力,我们会通过缓存(减少数据库查询),分布式数据库,读写分离等方式去减少数据库本身的curd压力.但是,数据库还是避免不了一定要被程序curd的命运,而大部分压力来自于数据库的查询.当不能避免查询数据库,该怎么优化数据库的查询速度呢?没错,只有索引.索引的好处数据库索引是一个非常重要的东西,举个例子,我们要去图书馆找一本<<php... 在大部分情况下,程序的瓶颈都在于数据库,所以为了减少数据库的压力,我们会通过缓存(减少数据库查询),分布式数据库,读写分离等方式去减少数据库本身的curd压力.但是,数据库还是避免不了一定要被程序curd的命运,而大部分压力来自于数据库的查询.当不能避免查询数据库,该怎么优化数据库的查询速度呢?没错,只有索引.索引的好处数据库索引是一个非常重要的东西,举个例子,我们要去图书馆找一本<<php...
- innodb从Mysql5.5版本开始，InnoDB是默认的表存储引擎。其特点是行锁设计、支持MVCC、支持外键、提供一致性非锁定读、同时被设计用来最有效的利用以及使用内存和CPU。它和myisam最大的不同点在于,一个使用锁来做并发控制,一个使用MVCC做并发控制.MVCCMVCC(Multi-Version Concurrency Control)多版本并发控制，也可称之为一致性非锁定读... innodb从Mysql5.5版本开始，InnoDB是默认的表存储引擎。其特点是行锁设计、支持MVCC、支持外键、提供一致性非锁定读、同时被设计用来最有效的利用以及使用内存和CPU。它和myisam最大的不同点在于,一个使用锁来做并发控制,一个使用MVCC做并发控制.MVCCMVCC(Multi-Version Concurrency Control)多版本并发控制，也可称之为一致性非锁定读...
- 写在前面在我们日常使用数据库的时候，肯定避免不了对数据库的优化。那么对数据库的优化又少了不索引的知识。是的，建立索引能极大地提高查询的效率。那么你知道吗，如果合理建立索引，可以更大地榨出数据库的性能——也就等同于进一步提高查询效率。写下这篇文章就是为了记录一下对索引的优化，合理建立索引。什么是索引MySQL官方对索引的定义为：索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。我们可以... 写在前面在我们日常使用数据库的时候，肯定避免不了对数据库的优化。那么对数据库的优化又少了不索引的知识。是的，建立索引能极大地提高查询的效率。那么你知道吗，如果合理建立索引，可以更大地榨出数据库的性能——也就等同于进一步提高查询效率。写下这篇文章就是为了记录一下对索引的优化，合理建立索引。什么是索引MySQL官方对索引的定义为：索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。我们可以...
- 存档的NRT FIRMS全球VIIRS和MODIS矢量数据可见光红外成像辐射仪套件（VIIRS）375米热异常/活动火情产品提供了来自NASA/NOAA索米国家极轨伙伴关系（索米NPP）和NOAA-20联合卫星上的VIIRS传感器的数据。375米数据是对中分辨率成像分光仪（MODIS）火灾探测的补充；它们在热点探测方面都显示出良好的一致性，但375米数据的空间分辨率提高，对相对较小区域的火... 存档的NRT FIRMS全球VIIRS和MODIS矢量数据可见光红外成像辐射仪套件（VIIRS）375米热异常/活动火情产品提供了来自NASA/NOAA索米国家极轨伙伴关系（索米NPP）和NOAA-20联合卫星上的VIIRS传感器的数据。375米数据是对中分辨率成像分光仪（MODIS）火灾探测的补充；它们在热点探测方面都显示出良好的一致性，但375米数据的空间分辨率提高，对相对较小区域的火...
- MySQL 第九节 事务机制与隔离机制 内容分享。 MySQL 第九节 事务机制与隔离机制 内容分享。
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- MySQL 第二节 常见字段类型及表的相关操作 内容分享。 MySQL 第二节 常见字段类型及表的相关操作 内容分享。
- 基于粮农组织秘鲁Penman-Monteith的参考ET网格化数据库（PISCOeo_pm）PISCOeo_pm是为1981-2016年秘鲁整个大陆领土开发的，空间分辨率约为1公里（0.01°）。PISCOeo_pm的开发框架是基于之前生成的气象子变量网格化数据，如气温（最高和最低）、日照时间、露点温度和风速。前言 – 人工智能教程不同的步骤，即(i)质量控制，(ii)填补空白，(iii)... 基于粮农组织秘鲁Penman-Monteith的参考ET网格化数据库（PISCOeo_pm）PISCOeo_pm是为1981-2016年秘鲁整个大陆领土开发的，空间分辨率约为1公里（0.01°）。PISCOeo_pm的开发框架是基于之前生成的气象子变量网格化数据，如气温（最高和最低）、日照时间、露点温度和风速。前言 – 人工智能教程不同的步骤，即(i)质量控制，(ii)填补空白，(iii)...
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