底层flink join

为什么stack和queue默认使用deque作为底层容器?

在C++中,stack和queue默认使用deque作为底层容器的原因主要有以下几点: 操作效率:deque(双端队列)支持在头尾两端进行插入和删除操作,且时间复杂度都为O(1),非常高效1。而vector在增长到一定长度时为了保证完全连续,需要重新申请更长的内存,并把原来的元素全部拷贝过去2。这使 ......
底层 容器 stack queue deque

stack和queue的底层容器封装 以及提供随机存储的容器

在 C++ 中,std::stack 和 std::queue 是容器适配器,它们提供了特定的接口,依赖于某个容器类(如 std::deque 或 std::list)来处理元素1。 std::stack:std::stack 默认使用 std::deque 作为其底层容器2。但是,你也可以在创建 ......
容器 底层 stack queue

数据过多时候,子查询改成left join减少笛卡尔积

子查询 SELECT cn.portal_id AS portalId, count( id ) AS num FROM construction_package_wbs_node cn WHERE cn.delete_flag = 0 AND ( cn.node_type = '单位工程' OR ......
过多 时候 数据 left join

Fork/Join

Fork/Join框架简介 Fork/Join框架简介 Fork/Join它可以将一个大的任务拆分成多个子任务并行处理,最后将子任务结果合成并最后的计算结果,并进行输出。FOrk/Join框架要完成两件事情。Fork:把一个复杂的任务进行分析,大任务拆分成小任务;Join:把拆分的结果进行合并。 1 ......
Fork Join

HashMap底层原理与扩容机制

1.7 数组 + 链表1.8 数组 + (链表 | 红黑树) JAVA 1.8 之后hashmap 树化规则 HashMap里面定义了一个常量TREEIFY_THRESHOLD = 8,当链表长度超过树化阈值 8 时,先尝试调用resize()方法进行扩容来减少链表长度,如果数组容量已经 >=64( ......
底层 原理 机制 HashMap

SQL Server中left join、inner join和right join的区别?

数据库是我们IT行家常的事情,相信大家都不陌生,计算机专业都开了数据库系统概论这门课程,我分享下在暑假找实习参加宣讲会过程做的笔试题中遇到关于left join、inner join和right join的区别的简述题,希望对需要的朋友有所帮助。看下面一个小例子,我懒的开软件,用Excel替代下,谅 ......
join Server inner right left

oracle、sql server Join连表修改。

1、Oracle 连表修改 merge into t_user t1 using (select * from t_class) t2 on(t1.userId=t2.userId) when matched then update set t1.name=t2.name 2、Sql server ......
oracle server Join sql

大型数据库实验八--Flink初级编程实践

![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2808014/202311/2808014-20231129170215936-1443033071.png) ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2808014/202311/2808... ......
数据库 数据 Flink

go数据类型-slice底层

切片的底层数据结构 有上篇string为基础了,能猜到slice肯定也有一个对应的struct。 在runtime的 slice.go中 type slice struct { array unsafe.Pointer len int cap int } 切片的本质是对数组的引用 len 表示当前已 ......
底层 类型 数据 slice

go基础数据类型 - string的底层

先上一段代码 : func main() { content := "长沙boy" content1 := "boy" fmt.Printf("content: %d\n", unsafe.Sizeof(content)) fmt.Printf("content1: %d\n", unsafe.Si ......
底层 类型 基础 数据 string

sendevent、getevent解析及底层操作

getevent实时获取触控事件 getevent -lt /dev/input/event1 -t 时间 -l 文本显示状态 记录示例 // 事件类型 事件码 事件值 EV_ABS ABS_MT_TRACKING_ID 0000000f EV_ABS ABS_MT_POSITION_X 00002 ......
底层 sendevent getevent

SQL FULL OUTER JOIN 关键字:左右表中所有记录的全连接解析

SQL RIGHT JOIN关键字 SQL RIGHT JOIN关键字返回右表(table2)中的所有记录以及左表(table1)中的匹配记录。如果没有匹配,则左侧的结果为0条记录。 RIGHT JOIN语法 SELECT column_name(s) FROM table1 RIGHT JOIN ......
全连 关键字 关键 OUTER FULL

Spring Data Redis切换底层Jedis 和 Lettuce实现

1 简介 Spring Data Redis是 Spring Data 系列的一部分,它提供了Spring应用程序对Redis的轻松配置和使用。它不仅提供了对Redis操作的高级抽象,还支持Jedis和Lettuce两种连接方式。 可通过简单的配置就能连接Redis,并且可以切换Jedis和Lett ......
底层 Lettuce Spring Redis Jedis

SQL JOIN 子句:合并多个表中相关行的完整指南

SQL JOIN JOIN子句用于基于它们之间的相关列合并来自两个或更多表的行。 让我们看一下“Orders”表的一部分选择: OrderID CustomerID OrderDate 10308 2 1996-09-18 10309 37 1996-09-19 10310 77 1996-09-2 ......
子句 多个 指南 JOIN SQL

CaltechCS122 笔记:Assignment 2: SQL Translation and Joins

Assignment 2: SQL Translation and Joins Translation and join PlanNode 及其子类,如图所示: ......

Flink实战(11)-Exactly-Once语义之两阶段提交

0 大纲 [Apache Flink]2017年12月发布的1.4.0版本开始,为流计算引入里程碑特性:TwoPhaseCommitSinkFunction。它提取了两阶段提交协议的通用逻辑,使得通过Flink来构建端到端的Exactly-Once程序成为可能。同时支持: 数据源(source) 和 ......
语义 Exactly-Once 实战 阶段 Exactly

std::thread方法join与detach

1、std::join std::join是std::thread类的成员函数之一,用于等待线程的执行完成。 #include <iostream> #include <utility> #include <thread> #include <chrono> #include <atomic> vo ......
方法 detach thread join std

C# 实现FULL JOIN 效果

参考:https://dotnettutorials.net/lesson/full-outer-join-in-linq/思路就是先left join 再right join,最后union namespace Test { internal class Program { static void ......
效果 FULL JOIN

Flink源码解析(六)——数据分区解析

一、数据分区概念 对分布式计算引擎来说,数据分区的主要作用是将现环节的数据进行切分,交给下游位于不同物理节点上的Task计算。 二、Flink数据分区接口体系 1、顶层接口ChannelSelector (1).setup()方法设置下游算子的通道数量。从该接口中可以看到,算子里的每一个分区器都知道 ......
源码 数据 Flink

flink入门程序

flink入门程序 生成项目 mvn archetype:generate -DarchetypeGroupId=org.apache.flink -DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java -DarchetypeVersion=1.16.4 wordco ......
程序 flink

记录一次 postgresql 优化案例( 嵌套循环改HASH JOIN )

今天同事给我一条5秒的SQL看看能不能优化。 表数据量: select count(1) from AAAA union all select count(1) from XXXXX; count 1000001 998000 (2 rows) 原始SQL: SELECT A1.PK_DEPT, A ......
postgresql 案例 HASH JOIN

uniapp底层跨端原理

uniapp底层跨端原理 - 代码编写:开发者使用Vue.js框架编写uniapp的代码,包括页面结构、样式和逻辑等。 - 编译过程:在编译过程中,uniapp会将Vue.js的代码转换为各个平台所需的代码。这一转换过程由uniapp的编译器完成。 - 平台特定代码生成:根据不同平台的特性和要求,u ......
底层 原理 uniapp

systemverilog中fork..join, join_any, join_none的用法和解析

对fork.. join, join_any以及join_none的用法进行总结,以及整理下可能遇到的坑。 简单的说就是: fork..join: 必须等到ment1,ment2,ment3全部执行完之后,ment4才可以执行。 fork..join_any: 等到ment1,ment2,ment3 ......
join systemverilog join_none join_any fork

MybatisPlus封装的mapper不支持 join,那咋办

引入依赖 首先在项目中引入引入依赖坐标,因为mpj中依赖较高版本mybatis-plus中的一些api,所以项目建议直接使用高版本。 maven <dependency> <groupId>com.github.yulichang</groupId> <artifactId>mybatis-plus ......
MybatisPlus mapper join

jdbc和Mybatis的区别?Mybatis的如何返回结果,底层原理是什么?

jdbc和Mybatis的区别? JDBC(Java Database Connectivity)和 MyBatis(也称为 iBatis)都是用于在 Java 应用程序中访问数据库的工具,但它们有一些重要的区别。 抽象程度: 1.JDBC: 是 Java 标准库的一部分,提供了一组用于执行 SQL ......
Mybatis 底层 原理 结果 jdbc

[Flink] Flink(CDC/SQL)Job在启动时,报“ConnectException: Error reading MySQL variables: Access denied for user 'xxxx '@'xxxx' (using password: YES)”(1个空格引发的"乌龙")

1 问题描述 1.1 基本信息 所属环境:CN-PT 问题时间:2023-11-21 所属程序: Flink Job(XXXPT_dimDeviceLogEventRi) 作业类型: Flink SQL Job 数据流 : 业务MySQL ==> Flink Job( Flink Cdc Conne ......
Flink 39 ConnectException quot xxxx

left join on后面 加条件 与 where后面加条件的区别

本文主要讲解left join on 和where 的区别,以及用法首先数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 在使用left join时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为 ......
条件 where left join

windows上快速搭建flink环境

kafka这些准备好 flink下载 1.16.2 https://www.apache.org/dyn/closer.lua/flink/flink-1.16.2/flink-1.16.2-bin-scala_2.12.tgz 1.9.1 https://archive.apache.org/di ......
windows 环境 flink

C++ STL 容器底层实现

一、关键词 I:容器 1、顺序容器:底层是链表和数组 array(数组)、vector(可变数组)、deque(双端队列) forward_list(单向链表)、list(双向链表) 2、关联容器:底层是红黑树 set(集合)、mulitset(可重复元素的集合) map(字典)、multimap( ......
底层 容器 STL

聊聊Flink必知必会(五)

聊聊Flink的必知必会(三) 聊聊Flink必知必会(四) 从源码中,根据关键的代码,梳理一下Flink中的时间与窗口实现逻辑。 WindowedStream 对数据流执行keyBy()操作后,再调用window()方法,就会返回WindowedStream,表示分区后又加窗的数据流。如果数据流没 ......
Flink