介绍一下Oracle、MySQL、SQL Server、PostgreSQL

时间: 2023-08-31 14:12:06 浏览: 19
Oracle、MySQL、SQL Server、PostgreSQL都是关系型数据库管理系统(RDBMS),下面是它们的简单介绍: 1. Oracle:Oracle是一种商业数据库管理系统,由Oracle Corporation开发和维护。它支持多种操作系统,包括Windows、Linux、UNIX等,被广泛应用于企业级应用和大型数据中心。Oracle具有高度的可扩展性、稳定性和安全性,但相应的价格也比较高。 2. MySQL:MySQL是一种开源数据库管理系统,由Oracle Corporation旗下的MySQL AB公司开发和维护。它支持多种操作系统,包括Windows、Linux、UNIX等,是一种轻量级、易用的数据库管理系统。MySQL具有高速、稳定、安全等优点,而且可以免费使用。 3. SQL Server:SQL Server是由微软公司开发和维护的商业数据库管理系统,它支持多种操作系统,包括Windows、Linux等。SQL Server具有高可用性、高性能、易用性等优点,被广泛应用于企业级应用和小型中小型企业。 4. PostgreSQL:PostgreSQL是一种开源数据库管理系统,它支持多种操作系统,包括Windows、Linux、UNIX等。PostgreSQL具有高度的可扩展性、稳定性和安全性,而且可以免费使用。它被广泛应用于Web应用、数据仓库等领域。 以上是Oracle、MySQL、SQL Server、PostgreSQL的简单介绍,每种数据库管理系统都有自己的优点和适用场景,需要根据具体需求进行选择。
相关问题

MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL、MongoDB他们的区别

MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL、MongoDB是不同的数据库管理系统,它们有不同的特点和适用场景。MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,适用于小型网站和应用程序。Oracle是一种商业的关系型数据库管理系统,适用于大型企业级应用程序。SQL Server是微软公司开发的关系型数据库管理系统,适用于Windows平台的企业级应用程序。PostgreSQL是一种开源的关系型数据库管理系统,适用于高并发、大数据量的应用程序。MongoDB是一种开源的文档型数据库管理系统,适用于非结构化数据的存储和处理。

oracle、mysql、sqlserver、postgresql查询所有函数名称

以下是各个数据库查询所有函数名称的SQL语句: Oracle: ``` SELECT object_name FROM user_objects WHERE object_type = 'FUNCTION'; ``` MySQL: ``` SELECT name FROM mysql.proc WHERE type = 'FUNCTION'; ``` SQL Server: ``` SELECT name FROM sys.objects WHERE type_desc = 'SQL_SCALAR_FUNCTION' OR type_desc = 'SQL_TABLE_VALUED_FUNCTION'; ``` PostgreSQL: ``` SELECT routine_name FROM information_schema.routines WHERE routine_type = 'FUNCTION' AND specific_schema = 'public'; ```

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不同的数据库管理系统对于命名的支持不同,其中是否支持使用-作为命名的一部分也有所不同。 - Presto: Presto支持使用-作为命名的一部分,但是建议遵循以下规则:表名和列名只能包含字母(a-z,A-Z)、数字(0-9)和下划线(_),第一个字符必须是字母或下划线。 - ClickHouse: ClickHouse支持使用-作为命名的一部分,但是建议遵循以下规则:表名和列名只能包含字母(a-z,A-Z)、数字(0-9)和下划线(_),第一个字符必须是字母或下划线。 - HBase: HBase不支持使用-作为命名的一部分,建议使用字母、数字和下划线来命名表名和列名。 - Apache Hudi: Apache Hudi支持使用-作为命名的一部分,但是建议遵循以下规则:表名和列名只能包含字母(a-z,A-Z)、数字(0-9)和下划线(_),第一个字符必须是字母或下划线。 - MySQL: MySQL支持使用-作为命名的一部分,但是建议遵循以下规则:表名和列名只能包含字母(a-z,A-Z)、数字(0-9)和下划线(_),第一个字符必须是字母或下划线。 - Oracle: Oracle支持使用-作为命名的一部分,但是建议遵循以下规则:表名和列名只能包含字母(a-z,A-Z)、数字(0-9)和下划线(_),第一个字符必须是字母。 - SQL Server: SQL Server支持使用-作为命名的一部分,但是建议遵循以下规则:表名和列名只能包含字母(a-z,A-Z)、数字(0-9)和下划线(_),第一个字符必须是字母或下划线。 - PostgreSQL: PostgreSQL支持使用-作为命名的一部分,但是建议遵循以下规则:表名和列名只能包含字母(a-z,A-Z)、数字(0-9)和下划线(_),第一个字符必须是字母或下划线。 总的来说,建议使用字母、数字和下划线来命名表名和列名,以避免在不同的数据库管理系统中出现命名问题。
以下是使用Java和druid解析sql,并通过feign接口查询到的表元数据,替换包含left join的select sql语句中的*的代码示例: java import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; import com.alibaba.druid.sql.SQLUtils; import com.alibaba.druid.sql.ast.SQLExpr; import com.alibaba.druid.sql.ast.SQLStatement; import com.alibaba.druid.sql.ast.expr.SQLIdentifierExpr; import com.alibaba.druid.sql.ast.expr.SQLPropertyExpr; import com.alibaba.druid.sql.ast.statement.SQLSelect; import com.alibaba.druid.sql.ast.statement.SQLSelectItem; import com.alibaba.druid.sql.ast.statement.SQLSelectQueryBlock; import com.alibaba.druid.sql.ast.statement.SQLSubqueryTableSource; import com.alibaba.druid.sql.dialect.mysql.parser.MySqlStatementParser; import com.alibaba.druid.sql.dialect.oracle.parser.OracleStatementParser; import com.alibaba.druid.sql.dialect.postgresql.parser.PostgreSQLStatementParser; import com.alibaba.druid.sql.dialect.sqlserver.parser.SQLServerStatementParser; import com.alibaba.druid.util.JdbcConstants; import com.example.feign.TableMetadata; import com.example.feign.TableMetadataFeignClient; public class SqlParser { /** * 解析sql并调用feign接口查询表元数据 * * @param sql 需要解析的SQL语句,支持mysql、hive、postgresql、oracle、sqlserver等多种数据库。 * @return 替换后的SQL语句 */ public static String replaceSelectColumns(String sql) { // 使用druid解析sql String dbType = JdbcConstants.MYSQL; // 数据库类型,支持mysql、hive、postgresql、oracle、sqlserver等多种数据库。 SQLStatement statement = null; if (dbType.equalsIgnoreCase(JdbcConstants.MYSQL)) { statement = new MySqlStatementParser(sql).parseStatement(); } else if (dbType.equalsIgnoreCase(JdbcConstants.ORACLE)) { statement = new OracleStatementParser(sql).parseStatement(); } else if (dbType.equalsIgnoreCase(JdbcConstants.POSTGRESQL)) { statement = new PostgreSQLStatementParser(sql).parseStatement(); } else if (dbType.equalsIgnoreCase(JdbcConstants.SQL_SERVER)) { statement = new SQLServerStatementParser(sql).parseStatement(); } else { throw new RuntimeException("Unsupported database type: " + dbType); } if (!(statement instanceof SQLSelect)) { throw new RuntimeException("Only support SELECT statement"); } SQLSelect select = (SQLSelect) statement; SQLSelectQueryBlock query = (SQLSelectQueryBlock) select.getQuery(); // 遍历select items List<SQLSelectItem> items = query.getSelectList(); for (SQLSelectItem item : items) { if (item.getExpr() instanceof SQLPropertyExpr) { // 处理table.column的情况 SQLPropertyExpr column = (SQLPropertyExpr) item.getExpr(); String tableName = column.getOwner().toString(); String columnName = column.getName(); TableMetadata metadata = getTableMetadata(tableName); if (metadata != null) { Map<String, String> columns = metadata.getColumns(); if (columns != null) { String newColumnName = columns.get(columnName); if (newColumnName != null) { item.setExpr(new SQLPropertyExpr(new SQLIdentifierExpr(tableName), newColumnName)); } } } } else if (item.getExpr() instanceof SQLIdentifierExpr) { // 处理column的情况 SQLIdentifierExpr column = (SQLIdentifierExpr) item.getExpr(); String columnName = column.getName(); String tableName = query.getFrom().toString(); TableMetadata metadata = getTableMetadata(tableName); if (metadata != null) { Map<String, String> columns = metadata.getColumns(); if (columns != null) { String newColumnName = columns.get(columnName); if (newColumnName != null) { item.setExpr(new SQLPropertyExpr(new SQLIdentifierExpr(tableName), newColumnName)); } } } } else { throw new RuntimeException("Unsupported select item type: " + item.getExpr().getClass().getName()); } } // 返回替换后的sql return SQLUtils.toSQLString(statement, dbType); } /** * 调用feign接口查询表元数据 * * @param tableName 表名 * @return 表元数据 */ private static TableMetadata getTableMetadata(String tableName) { TableMetadataFeignClient client = ...; // 初始化TableMetadataFeignClient,具体实现略 return client.getTableMetadata(tableName); } /** * 测试代码 */ public static void main(String[] args) { String sql = "SELECT t1.*, t2.column_name FROM table1 t1 LEFT JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.id"; String newSql = replaceSelectColumns(sql); System.out.println(newSql); // 输出:SELECT t1.column1, t1.column2, t2.new_column_name FROM table1 t1 LEFT JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.id } } 在上述代码中,我们使用了druid来解析SQL语句,然后通过feign接口查询表元数据,并用查询到的表元数据替换SQL语句中的*。需要注意的是,我们只支持SELECT语句,且只支持LEFT JOIN,对于其他类型的语句和JOIN,需要根据具体情况进行调整。
这个需求可以通过以下步骤实现: 1. 使用Druid解析SQL,获取SQL语句中的表名和字段名。 2. 使用Feign调用元数据服务,获取表的元数据信息,包括表的字段名、类型等。 3. 解析SQL语句,找到包含LEFT JOIN的SELECT语句,并将其中的*替换为具体的字段名。 4. 根据不同的数据库类型,生成对应的SQL语句。 下面是一个大致的实现过程: java // 1. 使用Druid解析SQL,获取SQL语句中的表名和字段名 String sql = "SELECT t1.*, t2.name FROM table1 t1 LEFT JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.id"; List<SQLTableSource> tableSources = SQLUtils.getTables(sql, JdbcConstants.MYSQL); List<SQLSelectItem> selectItems = SQLUtils.getSelectItems(sql, JdbcConstants.MYSQL); // 2. 使用Feign调用元数据服务,获取表的元数据信息 TableMetadata metadata = metadataService.getTableMetadata(tableSources.get(0).getName()); // 3. 解析SQL语句,找到包含LEFT JOIN的SELECT语句,并将其中的*替换为具体的字段名 for (SQLSelectItem item : selectItems) { if (item.getExpr() instanceof SQLAllColumnExpr) { SQLAllColumnExpr allColumnExpr = (SQLAllColumnExpr) item.getExpr(); if (allColumnExpr.getOwner() instanceof SQLIdentifierExpr) { String tableName = ((SQLIdentifierExpr) allColumnExpr.getOwner()).getName(); if ("t1".equals(tableName)) { List<String> columnNames = metadata.getColumnNames(tableName); SQLSelectItem newItem = new SQLSelectItem(); newItem.setExpr(new SQLIdentifierExpr(columnNames.get(0))); item.getParent().set(item.getParent().indexOf(item), newItem); } } } } // 4. 根据不同的数据库类型,生成对应的SQL语句 String newSql = SQLUtils.toSQLString(stmt, JdbcConstants.MYSQL); 需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际应用中还需要处理很多细节问题,比如SQL语句中可能包含多个表,需要进行关联查询,还需要处理各种可能出现的异常情况。
以下是一个示例代码,解析 SQL 并替换其中的 left join: java import java.sql.*; import java.util.*; import java.util.regex.*; import com.alibaba.druid.pool.*; import com.alibaba.druid.sql.*; import com.alibaba.druid.sql.ast.*; import com.alibaba.druid.sql.ast.expr.*; import com.alibaba.druid.sql.ast.statement.*; import com.alibaba.druid.sql.dialect.mysql.visitor.*; import com.alibaba.druid.sql.dialect.oracle.visitor.*; import com.alibaba.druid.sql.dialect.postgresql.visitor.*; import com.alibaba.druid.sql.dialect.sqlserver.visitor.*; import com.alibaba.druid.sql.visitor.*; import feign.*; import feign.jackson.*; public class SQLParser { private static final Pattern LEFT_JOIN_PATTERN = Pattern.compile("\\bleft join\\b", Pattern.CASE_INSENSITIVE); public static void main(String[] args) throws Exception { String sql = "insert into table ass_data select a.*, b.* from table_a a left join table_b b on a.id = b.a_id"; String replacedSql = replaceLeftJoin(sql); System.out.println(replacedSql); // 使用 Feign 查询表元数据 String url = "http://localhost:8080/metaData"; String databaseType = "mysql"; // 数据库类型 String tableName = "table_a"; // 表名 Feign.Builder builder = Feign.builder().encoder(new JacksonEncoder()).decoder(new JacksonDecoder()); MetaDataService metaDataService = builder.target(MetaDataService.class, url); TableMetaData tableMetaData = metaDataService.getTableMetaData(databaseType, tableName); System.out.println(tableMetaData); } public static String replaceLeftJoin(String sql) throws Exception { SQLStatementParser parser = new SQLStatementParser(sql); SQLStatement statement = parser.parseStatement(); if (statement instanceof SQLInsertStatement) { SQLInsertStatement insertStatement = (SQLInsertStatement) statement; SQLSelectQuery selectQuery = insertStatement.getQuery().getQuery(); if (selectQuery instanceof SQLSelectQueryBlock) { SQLSelectQueryBlock queryBlock = (SQLSelectQueryBlock) selectQuery; List<SQLJoinTableSource> joinList = queryBlock.getJoinList(); for (SQLJoinTableSource join : joinList) { if (join.getJoinType() == SQLJoinTableSource.JoinType.LEFT_OUTER_JOIN) { String joinSql = SQLUtils.toMySqlString(join.getCondition()); if (LEFT_JOIN_PATTERN.matcher(joinSql).find()) { // 使用 Feign 查询表元数据 String url = "http://localhost:8080/metaData"; String databaseType = "mysql"; // 数据库类型 String tableName = join.getRight().toString(); // 右表名 Feign.Builder builder = Feign.builder().encoder(new JacksonEncoder()).decoder(new JacksonDecoder()); MetaDataService metaDataService = builder.target(MetaDataService.class, url); TableMetaData tableMetaData = metaDataService.getTableMetaData(databaseType, tableName); if (tableMetaData != null) { String tableAlias = join.getRight().getAlias(); if (tableAlias == null) { tableAlias = join.getRight().toString(); } String primaryKey = tableMetaData.getPrimaryKey(); StringBuilder sb = new StringBuilder(); sb.append("select a.*, b.* from "); sb.append(join.getLeft().toString()); sb.append(" a left join "); sb.append(join.getRight().toString()); sb.append(" b on a."); sb.append(primaryKey); sb.append(" = b."); sb.append(primaryKey); sb.append(" where "); sb.append(join.getLeft().toString()); sb.append("."); sb.append(primaryKey); sb.append(" is not null"); if (tableAlias != null) { sb.append(" and "); sb.append(tableAlias); sb.append("."); sb.append(primaryKey); sb.append(" is null"); } queryBlock.setFrom(new SQLSubqueryTableSource(new SQLSelectStatement(new SQLSelect(sb.toString()), databaseType))); join.setJoinType(SQLJoinTableSource.JoinType.INNER_JOIN); join.setCondition(null); } } } } return SQLUtils.toMySqlString(selectQuery); } } return sql; } } interface MetaDataService { @RequestLine("GET /metaData?databaseType={databaseType}&tableName={tableName}") TableMetaData getTableMetaData(@Param("databaseType") String databaseType, @Param("tableName") String tableName); } class TableMetaData { private String tableName; private List<String> columnNames; private String primaryKey; public String getTableName() { return tableName; } public void setTableName(String tableName) { this.tableName = tableName; } public List<String> getColumnNames() { return columnNames; } public void setColumnNames(List<String> columnNames) { this.columnNames = columnNames; } public String getPrimaryKey() { return primaryKey; } public void setPrimaryKey(String primaryKey) { this.primaryKey = primaryKey; } @Override public String toString() { return "TableMetaData [tableName=" + tableName + ", columnNames=" + columnNames + ", primaryKey=" + primaryKey + "]"; } } 上述代码使用 Druid 解析 SQL,替换其中的 left join,然后使用 Feign 查询表元数据。其中 MetaDataService 接口用于定义查询表元数据的 API,TableMetaData 类用于存储表元数据。请根据实际情况修改代码。
好的,下面是我对Oracle、MySQL和PostgreSQL数据库的介绍,按照您的要求列成表格: | 特性 | Oracle | MySQL | PostgreSQL | | :--: | :----: | :---: | :--------: | | 架构 | 关系型数据库管理系统 | 关系型数据库管理系统 | 关系型数据库管理系统 | | 数据量规模 | 支持非常大型的数据 | 适合中小型数据 | 适合大中型数据 | | 金融级别一致性 | 支持ACID事务,具有高度的数据一致性 | 支持ACID事务,但在高并发场景下可能存在数据不一致的情况 | 支持ACID事务,具有高度的数据一致性 | | OLTP&OLAP全场景支持 | 支持OLTP和OLAP场景 | 支持OLTP和OLAP场景,但在大规模数据处理方面有一定限制 | 支持OLTP和OLAP场景 | | 复杂SQL查询 | 支持复杂的SQL查询,拥有强大的查询优化器 | 支持复杂的SQL查询,但在数据量大的情况下性能可能有所下降 | 支持复杂的SQL查询 | | 兼容性 | 支持多种操作系统和编程语言 | 支持多种操作系统和编程语言 | 支持多种操作系统和编程语言 | | 易用性 | 操作相对复杂,学习门槛较高 | 操作相对简单,学习门槛较低 | 操作相对简单,学习门槛较低 | | 性能 | 性能较好,适合高并发场景 | 性能较好,但在大规模数据处理方面有一定限制 | 性能较好,适合大规模数据处理 | | 生态建设和市场范围 | 拥有庞大的生态系统和广泛的市场应用 | 生态系统相对较小,但在Web应用、移动应用方面应用广泛 | 生态系统相对较小,但在科学计算、地理信息系统等领域应用广泛 | | 服务能力 | 提供完善的技术支持和咨询服务 | 提供技术支持和咨询服务 | 提供技术支持和咨询服务 | 希望这份表格能够帮助您更好地了解Oracle、MySQL和PostgreSQL数据库的特点和优劣。
SQL Server 是一种关系型数据库管理系统,是由微软公司开发的,适用于Windows平台的数据库服务器。它具有稳定的性能和强大的功能,被广泛应用于企业级数据库管理,数据分析和商业智能等领域。 SQL Server 具有以下特点: 1. 完整性与安全性:SQL Server 提供全面的数据完整性和安全性功能,如事务处理、数据备份和恢复、用户权限管理等。 2. 可扩展性:SQL Server 支持并发用户和大量数据处理,并能够满足不同规模的业务需求。 3. 高可用性:SQL Server 提供了多种高可用性方案,如数据库镜像、故障转移集群和Always On 可用性组等,以保证系统的连续性和可用性。 4. 数据分析和报告:SQL Server 集成了强大的数据分析和报告工具,如SQL Server Reporting Services(SSRS) 和 SQL Server Analysis Services(SSAS),可用于进行数据挖掘、业务分析和决策支持。 除了SQL Server,还有一些其他的数据库服务器可供选择,如MySQL、Oracle和PostgreSQL等。这些数据库服务器根据不同的需求和环境,提供各自特有的功能与特点。 MySQL 是一个开源的关系型数据库管理系统,具有良好的性能和稳定性,适用于中小型应用和网站开发。 Oracle 是一种功能强大的关系型数据库管理系统,被广泛应用于大型企业系统。 PostgreSQL 是一个开源的对象关系型数据库管理系统,具有高度的可扩展性和丰富的功能。 选择合适的数据库服务器取决于具体的需求,包括数据量、性能要求、安全性和预算等。
在日常的数据处理和开发中,Oracle和MySQL两种数据库都是比较常用的。因为它们都有自己独特的优势和适用场景,所以我们可能经常会需要在这两种数据库之间进行数据的互通。而在实际操作中,我们经常要将在线Oracle语句转成MySQL语句。那么,如何进行转换呢? 首先我们需要知道的是,Oracle和MySQL两种数据库有些差异,比如在数据类型上,Oracle支持更多的数据类型,而MySQL则对于时间类型的处理较为方便,而在SQL语法上,Oracle和MySQL也有一些不同,因此,在进行在线Oracle语句转成MySQL语句时,我们需要注意一些细节问题。 其次,我们提供下面几个常用的在线转换工具供大家参考: 1. SQLines SQL Converter:这是一个专业的在线转换工具,可以将Oracle SQL转换成MySQL SQL、PostgreSQL SQL、SQL Server SQL等。使用该转换工具非常简单,只需将要转换的Oracle SQL语句输入到左侧文本框中,然后选择要转换成的目标类型和版本,再点击“转换”按钮即可完成转换。 2. SQLines Online Tool:这是另一个免费的在线转换工具,支持将Oracle SQL转换成MySQL SQL、PostgreSQL SQL、SQL Server SQL等。该工具还支持批量转换、分析SQL语句等功能,非常实用。 3. Convert Oracle to MySQL:这是一个免费的在线转换工具,支持将Oracle SQL转换成MySQL SQL。使用该工具非常简单,只需逐行粘贴Oracle SQL语句并按下“Convert”按钮即可。 最后需要注意的是,在进行在线Oracle语句转成MySQL语句时,需要注意数据类型的转换问题、函数和常见操作的差异,以及一些特殊语法的转换问题等。只有根据具体情况进行针对性的转换,才能确保转换的有效性和正确性。
PostgreSQL 和 MySQL 是两种流行的关系型数据库管理系统(RDBMS),它们都可以用来存储和管理数据。但是它们在某些方面有所不同: - 开源性:PostgreSQL 是完全开源免费的软件,而 MySQL 是受 Oracle 公司管理的开源软件,在某些情况下需要付费。 - 数据类型:PostgreSQL 支持更多的数据类型,如数组,Hstore,JSON 等,而 MySQL 的支持较少。 - 事务:PostgreSQL 支持严格的 ACID 事务,而 MySQL 支持较弱的事务。 - 存储过程:PostgreSQL 支持编程语言(如 PL/pgSQL, PL/Tcl, PL/Perl)作为存储过程,而 MySQL 仅支持 SQL 作为存储过程。 - 数据完整性和约束:PostgreSQL 支持严格的数据完整性和约束,而 MySQL 支持较弱的约束。 - 性能: MySQL 被认为在读写小数据量时会更快一点,而在读写大数据量时,PostgreSQL 更具优势。 总之,PostgreSQL 和 MySQL 都是功能强大的数据库管理系统,但它们适用于不同的场景。如果需要处理大量的数据,支持严格的事务和数据完整性,那么 PostgreSQL 更适合;如果需要高PostgreSQL 和 MySQL 是两种常用的关系型数据库管理系统。它们之间有一些显著的差异: - PostgreSQL 支持更为丰富的数据类型,如数组、hstore 和 JSON。同时也支持触发器和存储过程。 - MySQL 更为简单易用,性能更高。MySQL 在网站和 web 应用方面有着广泛的应用。 - PostgreSQL 主要用于数据分析、企业资源管理等需要高可靠性、高可扩展性和复杂查询的应用。 - MySQL 在社区版本和企业版本之间有一些差异,MySQL 社区版本是开源的,而 MySQL 企业版本是收费的,并提供更高级的性能和管理功能。 总体来说,PostgreSQL 更适合大型复杂项目,MySQL 更适合小型简单项目。

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