SQL DB - 关系型数据库是如何工作的
? 绿:O(1)或者叫常数阶复杂度,保持为常数(要不人家就不会叫常数阶复杂度了)。
? 红:O(log(n))对数阶复杂度,即使在十亿级数据量时也很低。
? 粉:最糟糕的复杂度是 O(n^2),平方阶复杂度,运算数快速膨胀。
? 黑和蓝:另外两种复杂度(的运算数也是)快速增长。
如果要处理2000条元素:
? O(1) 算法会消耗 1 次运算
? O(log(n)) 算法会消耗 7 次运算
? O(n) 算法会消耗 2000 次运算
springboot+vue心灵治愈交流平台(源码+文档)
心灵治愈交流平台实现了以下功能:
管理员模块:系统中的核心用户是管理员,管理员登录后,通过管理员来管理后台系统。主要功能有:首页、个人中心、系统公告管理、用户管理、心理咨询师管理、心灵专栏管理、压力测试管理、测试数据管理、咨询师预约管理、小纸条管理、系统管理等功能。
用户:首页、个人中心、测试数据管理、咨询师预约管理、小纸条管理等功能。
心理咨询师:首页、个人中心、咨询师预约管理、系统管理等功能
阿里云DTS踩坑经验分享系列|数据不一致修复大法
阿里云数据传输服务DTS在帮助用户迁移数据、同步数据时,在某些复杂场景下会出现源库与目标库数据不一致的问题,造成数据错误,给用户带来困扰。由于数据不一致的问题很难完全避免,为了及时修复不一致的数据,DTS产品推出数据订正功能,保障用户在同步\迁移数据时的数据一致性。本文介绍了产生数据不一致的一些典型场景,并重点阐述了如何使用DTS数据订正功能来修复不一致的数据。
基于OSS、NFS构建高性能可扩展的遥感智能解译系统实践之路
该文探讨了构建高性能、可扩展的遥感智能解译系统的架构演进过程。作者强调架构应根据业务场景而定,而非追求单一的“最佳”架构。文章分为五个部分,介绍了从初步的业务场景分析到逐步优化的架构设计。
1. 业务场景描述了服务于地理信息行业的遥感数据管理平台,包括数据湖和遥感智能解译系统的功能和架构设计。
2. 初代系统解决了数据管理和智能解译的基本需求,但存在数据同步效率低下的问题。
3. 自动化阶段通过消息推送和数据接收模块减少了人工干预,将处理时间减半,但仍存在效率和稳定性问题。
4. 高性能阶段引入数据订阅/推送和数据接收Agent,实现了稳定、高速的数据传输,性能提升了6倍。
深入理解自动化测试中的数据驱动策略
【5月更文挑战第27天】
在软件测试领域,自动化测试已成为提升测试效率、确保产品质量的关键手段。数据驱动测试(DDT)作为一种高效的自动化测试策略,允许测试人员通过外部数据源动态地输入多组测试数据,实现更为灵活和可扩展的测试案例执行。本文将探讨数据驱动测试的核心概念、实施步骤以及实际应用中的优势与挑战,旨在为测试工程师提供深入的策略理解,并指导实践中如何有效地应用数据驱动策略以提高自动化测试的价值。