• 关于

    核度无法连接

    的搜索结果

回答

详细解答可以参考官方帮助文档 MaxCompute中,需要计费的操作如下所示: 存储计费:按照存储在MaxCompute的数据的容量大小进行阶梯计费。 计算计费:MaxCompute分按量后付费和按CU预付费两种计算计费方式。 按量后付费:按量后付费方式针对SQL任务和MapReduce任务进行计费。 SQL任务按量后付费:即SQL任务按I/O后付费。 MapReduce按量后付费:即MapReduce任务按量进行计费。 按CU预付费:此方式仅在阿里云大数据计算服务提供。 说明 CU使用量和性能估算:如果您使用160CU,处理1TB的数据可获得分钟级的处理性能。 下载计费: MaxCompute将按照下载的数据大小进行计费。 数据导入MaxCompute不计费。 结算说明:账单以Project为单位统计,结算周期为天。 报价速算器:MaxCompute报价速算器下载。 存储计费 存储到MaxCompute的数据,包括表(Table)和资源(Resource)等,会按照其数据容量的大小进行阶梯计费,计费周期为天。 MaxCompute以小时级别采集您每个项目空间下当前的存储使用情况,并以项目空间为基本单位,计算您当天的存储平均值再乘以单价。 项目的数据实际存储量大于0小于等于512MB时 MaxCompute将收取这个项目0.01元的费用。示例如下: 如果您在MaxCompute上,某个项目的存储的数据为100MB,MaxCompute会直接收取您0.01元/天的费用。 如果您有多个项目,且每个项目实际存储量小于512MB,MaxCompute会对每个项目收取0.01元。 项目的数据实际存储量大于等于512MB时 基础价格 大于100GB部分 大于1TB部分 大于10TB部分 大于100TB部分 1PB以上部分 0.0192元/GB/天 0.0096元/GB/天 0.0084元/GB/天 0.0072元/GB/天 0.006元/GB/天 请通过工单联系我们 您的某个项目的存储为50TB,则每天收取的费用如下: 100GB*0.0192 元/GB/天 +(1024-100)GB*0.0096 元/GB/天 +(10240-1024)GB*0.0084 元/GB/天 +(50*1024-10240)GB*0.0072 元/GB/天 =383.12 元/天 说明 由于MaxCompute会对您的数据进行压缩存储,计费依据的容量大小是压缩后的数据,因此多数情况下,它与上传数据之前您自己统计的数据文件大小不同,压缩比一般在5倍左右。 账单出账时间通常在当前计费周期结束后三小时内,最长不超过六个小时。例如前一天的账单一般会在第二天06:00以前生成,具体以系统出账时间为准, 账单生成后会自动从您的账户余额中扣除费用以结算账单。 若对账单有疑虑,可以进入费用中心查看消费明细。 计算计费 MaxCompute分为以下两种计算计费方式。 按量后付费方式:即以作业的消耗作为计量指标,在作业执行后收取费用。 按CU预付费方式:即您提前预定一部分资源,按CU预付费方式仅阿里云大数据计算服务提供。 说明 CU使用量和性能估算:如果您使用160CU,处理1TB的数据可获得分钟级的处理性能。 目前MaxCompute开放的计算任务类型有SQL、UDF、MapReduce、Graph及 机器学习作业。其中SQL(不包括UDF)计算任务已经收费,New SQL(MaxCompute2.0)任务在 2018年5月底启动收费,其他类型暂无收费计划。 说明 有关UDF、Graph及机器学习的收费请关注阿里云相关公告。 按量后付费 按量后付费方式是针对SQL任务和MapReduce任务进行计费。 SQL任务按量后付费 SQL任务按量后付费即按I/O后付费:您每执行一条SQL作业,MaxCompute将根据该作业的输入数据及该SQL的复杂度进行计费。该费用在SQL执行完成后产生,并在下一天做一次性的计费结算。 MaxCompute SQL任务的按I/O后付费会针对每个作业产生一次计量。当天的所有计量信息将在第二天做一次性汇总收费。 SQL计算任务的计费公式为: 一次SQL计算费用 = 计算输入数据量 * SQL复杂度 * SQL价格 价格如下: 计费项 价格 SQL价格 0.3元/GB 计算输入数据量:指一条SQL语句实际扫描的数据量,大部分的SQL语句有分区过滤和列裁剪,所以一般情况下这个值会远小于源表数据大小。 列裁剪:例如您提交的SQL是select f1,f2,f3 from t1;,只计算t1表中f1,f2,f3三列的数据量,其他列不会参与计费。 分区过滤:例如SQL语句中含有where ds > 20130101,ds是分区列,则计费的数据量只会包括实际读取的分区,不会包括其他分区的数据。 SQL复杂度:先统计SQL语句中的关键字,再折算为SQL复杂度,具体如下: SQL关键字个数=Join个数+Group By个数+Order By个数+Distinct个数+窗口函数个数+max(insert个数-1, 1)。 SQL复杂度计算: SQL关键字个数小于等于3,复杂度为1。 SQL关键字个数小于等于6,且大于等于4,复杂度为1.5。 SQL关键字个数小于等于19,且大于等于7,复杂度为2。 SQL关键字个数大于等于20,复杂度为4。 复杂度计量命令格式: cost sql <SQL Sentence>; 示例如下: odps@ $odps_project >cost sql SELECT DISTINCT total1 FROM (SELECT id1, COUNT(f1) AS total1 FROM in1 GROUP BY id1) tmp1 ORDER BY total1 DESC LIMIT 100; Complexity:1.5 示例中SQL关键字的个数是4(该语句中有DISTINCT、COUNT、GROUP BY和ORDER),而SQL复杂度是1.5。如果表in1的数据量为1.7GB(对应账单为1.7GB*1024³=1825361100.8Byte),则实际消费为 1.7*1.5*0.3=0.76元。 说明 账单出账时间在第二天06:00前,在计算任务成功结束后,系统会统计该计算任务读取的数据量和SQL复杂度,账单生成后会自动从您的账户余额中扣除费用以结算账单。没有成功的计算任务不扣费。 与存储类似,SQL计算也以压缩后的数据大小计费。 账单和下载的使用记录中,输入数据量的单位是Byte,要计算费用,数据量需要先除以1024³换算成GB。 MapReduce按量后付费 2017年8月16日,MaxCompute开始对MapReduce任务进行计费。MaxCompute MapReduce采用的计费标准如下: MR任务当日计算费用=当日总计算时*0.46元(人民币) 一个MR任务一次执行成功的计算时=任务运行时间(小时)*任务调用的核数量。 如果一个MR任务一次执行成功是调用了100core并花费0.5小时,那么本次执行计算时为0.5小时*100核=50个计算时。 MR计算任务成功结束后,系统会统计该计算任务所消耗的计算时,当天所有计量信息将在第二天做一次性汇总收费,生成账单,直接体现在账号账单中,并自动从账号余额中扣除费用以结算账单。 说明 没有执行成功的计算任务不扣费。 任务排队时间不计入计量计时。 相同作业会受集群负载环境的影响而产生较小的费用波动。 资源的基本单位定义为CU(Compute Unit),1CU包含的计算资源为4GB内存加上1核CPU。为避免内存乱用的现象发生,当任务消耗的Memory大于4倍1核CPU时,取Memory除4倍作为CU计算时。 如果您购买了MaxCompute包年包月服务,则在您购买的服务范围内您可以免费使用MR计算任务,不会额外支付费用。 如果您对MapReduce计算任务收费有疑惑,可工单咨询或者到钉钉群咨询(群号11782374)。 按CU预付费 按CU预付费的方式仅阿里云大数据计算服务提供。您可以预先购买一部分资源,MaxCompute会为您预留您所购买的资源。 资源定义 内存 CPU 售价 1CU 4GB 1CPU 150元/月 如果您是新用户,建议您先采用按I/O后付费的方式进行结算。您初期使用MaxCompute时,消耗的资源较少,采购CU预留资源会出现资源闲置。相对而言,按I/O后付费方式成本会更低。 说明 当预付费购买60CU或以上,可以通过MaxCompute预付费资源监控工具-CU管家进行资源监控管理,目前该工具仅支持华北2、华东2、华南1和华东1四个Region,详情请参见MaxCompute预付费资源监控工具-CU管家。 下载计费 对于公网或者跨Region的数据下载,MaxCompute将按照下载的数据大小进行计费。计费公式为: 一次下载费用=下载数据量*下载价格 其中,具体价格如下: 计费项 价格 外网下载价格 0.8元/GB 说明 MaxCompute会按次推送您的下载计量信息,并在第二天给出您的下载费用消耗。 下载数据量:指一次下载请求的HTTP body的大小。承载数据的HTTP body使用protobuffer编码,因此一般比数据原始容量要小,但是比压缩后存储在MaxCompute上的数据量要大。 您通过不同的网络环境,例如公网、阿里云经典网络、VPC网络,或在不同的Region下,访问MaxCompute将有不同的计费行为。有关MaxCompute服务连接的详情请参见访问域名和数据中心。 如果该文档无法解决您在购买MaxCompute时对计量计费的困惑,欢迎加入购买咨询钉钉群。

2019-12-01 23:11:00 0 浏览量 回答数 0

回答

详细解答可以参考官方帮助文档 MaxCompute中,需要计费的操作如下所示: 存储计费:按照存储在MaxCompute的数据的容量大小进行阶梯计费。 计算计费:MaxCompute分按量后付费和按CU预付费两种计算计费方式。 按量后付费:按量后付费方式针对SQL任务和MapReduce任务进行计费。 SQL任务按量后付费:即SQL任务按I/O后付费。 MapReduce按量后付费:即MapReduce任务按量进行计费。 按CU预付费:此方式仅在阿里云大数据计算服务提供。 说明 CU使用量和性能估算:如果您使用160CU,处理1TB的数据可获得分钟级的处理性能。 下载计费: MaxCompute将按照下载的数据大小进行计费。 数据导入MaxCompute不计费。 结算说明:账单以Project为单位统计,结算周期为天。 报价速算器:MaxCompute报价速算器下载。 存储计费 存储到MaxCompute的数据,包括表(Table)和资源(Resource)等,会按照其数据容量的大小进行阶梯计费,计费周期为天。 MaxCompute以小时级别采集您每个项目空间下当前的存储使用情况,并以项目空间为基本单位,计算您当天的存储平均值再乘以单价。 项目的数据实际存储量大于0小于等于512MB时 MaxCompute将收取这个项目0.01元的费用。示例如下: 如果您在MaxCompute上,某个项目的存储的数据为100MB,MaxCompute会直接收取您0.01元/天的费用。 如果您有多个项目,且每个项目实际存储量小于512MB,MaxCompute会对每个项目收取0.01元。 项目的数据实际存储量大于等于512MB时 基础价格 大于100GB部分 大于1TB部分 大于10TB部分 大于100TB部分 1PB以上部分 0.0192元/GB/天 0.0096元/GB/天 0.0084元/GB/天 0.0072元/GB/天 0.006元/GB/天 请通过工单联系我们 您的某个项目的存储为50TB,则每天收取的费用如下: 100GB*0.0192 元/GB/天 +(1024-100)GB*0.0096 元/GB/天 +(10240-1024)GB*0.0084 元/GB/天 +(50*1024-10240)GB*0.0072 元/GB/天 =383.12 元/天 说明 由于MaxCompute会对您的数据进行压缩存储,计费依据的容量大小是压缩后的数据,因此多数情况下,它与上传数据之前您自己统计的数据文件大小不同,压缩比一般在5倍左右。 账单出账时间通常在当前计费周期结束后三小时内,最长不超过六个小时。例如前一天的账单一般会在第二天06:00以前生成,具体以系统出账时间为准, 账单生成后会自动从您的账户余额中扣除费用以结算账单。 若对账单有疑虑,可以进入费用中心查看消费明细。 计算计费 MaxCompute分为以下两种计算计费方式。 按量后付费方式:即以作业的消耗作为计量指标,在作业执行后收取费用。 按CU预付费方式:即您提前预定一部分资源,按CU预付费方式仅阿里云大数据计算服务提供。 说明 CU使用量和性能估算:如果您使用160CU,处理1TB的数据可获得分钟级的处理性能。 目前MaxCompute开放的计算任务类型有SQL、UDF、MapReduce、Graph及 机器学习作业。其中SQL(不包括UDF)计算任务已经收费,New SQL(MaxCompute2.0)任务在 2018年5月底启动收费,其他类型暂无收费计划。 说明 有关UDF、Graph及机器学习的收费请关注阿里云相关公告。 按量后付费 按量后付费方式是针对SQL任务和MapReduce任务进行计费。 SQL任务按量后付费 SQL任务按量后付费即按I/O后付费:您每执行一条SQL作业,MaxCompute将根据该作业的输入数据及该SQL的复杂度进行计费。该费用在SQL执行完成后产生,并在下一天做一次性的计费结算。 MaxCompute SQL任务的按I/O后付费会针对每个作业产生一次计量。当天的所有计量信息将在第二天做一次性汇总收费。 SQL计算任务的计费公式为: 一次SQL计算费用 = 计算输入数据量 * SQL复杂度 * SQL价格 价格如下: 计费项 价格 SQL价格 0.3元/GB 计算输入数据量:指一条SQL语句实际扫描的数据量,大部分的SQL语句有分区过滤和列裁剪,所以一般情况下这个值会远小于源表数据大小。 列裁剪:例如您提交的SQL是select f1,f2,f3 from t1;,只计算t1表中f1,f2,f3三列的数据量,其他列不会参与计费。 分区过滤:例如SQL语句中含有where ds > 20130101,ds是分区列,则计费的数据量只会包括实际读取的分区,不会包括其他分区的数据。 SQL复杂度:先统计SQL语句中的关键字,再折算为SQL复杂度,具体如下: SQL关键字个数=Join个数+Group By个数+Order By个数+Distinct个数+窗口函数个数+max(insert个数-1, 1)。 SQL复杂度计算: SQL关键字个数小于等于3,复杂度为1。 SQL关键字个数小于等于6,且大于等于4,复杂度为1.5。 SQL关键字个数小于等于19,且大于等于7,复杂度为2。 SQL关键字个数大于等于20,复杂度为4。 复杂度计量命令格式: cost sql <SQL Sentence>; 示例如下: odps@ $odps_project >cost sql SELECT DISTINCT total1 FROM (SELECT id1, COUNT(f1) AS total1 FROM in1 GROUP BY id1) tmp1 ORDER BY total1 DESC LIMIT 100; Complexity:1.5 示例中SQL关键字的个数是4(该语句中有DISTINCT、COUNT、GROUP BY和ORDER),而SQL复杂度是1.5。如果表in1的数据量为1.7GB(对应账单为1.7GB*1024³=1825361100.8Byte),则实际消费为 1.7*1.5*0.3=0.76元。 说明 账单出账时间在第二天06:00前,在计算任务成功结束后,系统会统计该计算任务读取的数据量和SQL复杂度,账单生成后会自动从您的账户余额中扣除费用以结算账单。没有成功的计算任务不扣费。 与存储类似,SQL计算也以压缩后的数据大小计费。 账单和下载的使用记录中,输入数据量的单位是Byte,要计算费用,数据量需要先除以1024³换算成GB。 MapReduce按量后付费 2017年8月16日,MaxCompute开始对MapReduce任务进行计费。MaxCompute MapReduce采用的计费标准如下: MR任务当日计算费用=当日总计算时*0.46元(人民币) 一个MR任务一次执行成功的计算时=任务运行时间(小时)*任务调用的核数量。 如果一个MR任务一次执行成功是调用了100core并花费0.5小时,那么本次执行计算时为0.5小时*100核=50个计算时。 MR计算任务成功结束后,系统会统计该计算任务所消耗的计算时,当天所有计量信息将在第二天做一次性汇总收费,生成账单,直接体现在账号账单中,并自动从账号余额中扣除费用以结算账单。 说明 没有执行成功的计算任务不扣费。 任务排队时间不计入计量计时。 相同作业会受集群负载环境的影响而产生较小的费用波动。 资源的基本单位定义为CU(Compute Unit),1CU包含的计算资源为4GB内存加上1核CPU。为避免内存乱用的现象发生,当任务消耗的Memory大于4倍1核CPU时,取Memory除4倍作为CU计算时。 如果您购买了MaxCompute包年包月服务,则在您购买的服务范围内您可以免费使用MR计算任务,不会额外支付费用。 如果您对MapReduce计算任务收费有疑惑,可工单咨询或者到钉钉群咨询(群号11782374)。 按CU预付费 按CU预付费的方式仅阿里云大数据计算服务提供。您可以预先购买一部分资源,MaxCompute会为您预留您所购买的资源。 资源定义 内存 CPU 售价 1CU 4GB 1CPU 150元/月 如果您是新用户,建议您先采用按I/O后付费的方式进行结算。您初期使用MaxCompute时,消耗的资源较少,采购CU预留资源会出现资源闲置。相对而言,按I/O后付费方式成本会更低。 说明 当预付费购买60CU或以上,可以通过MaxCompute预付费资源监控工具-CU管家进行资源监控管理,目前该工具仅支持华北2、华东2、华南1和华东1四个Region,详情请参见MaxCompute预付费资源监控工具-CU管家。 下载计费 对于公网或者跨Region的数据下载,MaxCompute将按照下载的数据大小进行计费。计费公式为: 一次下载费用=下载数据量*下载价格 其中,具体价格如下: 计费项 价格 外网下载价格 0.8元/GB 说明 MaxCompute会按次推送您的下载计量信息,并在第二天给出您的下载费用消耗。 下载数据量:指一次下载请求的HTTP body的大小。承载数据的HTTP body使用protobuffer编码,因此一般比数据原始容量要小,但是比压缩后存储在MaxCompute上的数据量要大。 您通过不同的网络环境,例如公网、阿里云经典网络、VPC网络,或在不同的Region下,访问MaxCompute将有不同的计费行为。有关MaxCompute服务连接的详情请参见访问域名和数据中心。 如果该文档无法解决您在购买MaxCompute时对计量计费的困惑,欢迎加入购买咨询钉钉群。

2019-12-01 23:11:00 0 浏览量 回答数 0

回答

详细解答可以参考官方帮助文档 MaxCompute中,需要计费的操作如下所示: 存储计费:按照存储在MaxCompute的数据的容量大小进行阶梯计费。 计算计费:MaxCompute分按量后付费和按CU预付费两种计算计费方式。 按量后付费:按量后付费方式针对SQL任务和MapReduce任务进行计费。 SQL任务按量后付费:即SQL任务按I/O后付费。 MapReduce按量后付费:即MapReduce任务按量进行计费。 按CU预付费:此方式仅在阿里云大数据计算服务提供。 说明 CU使用量和性能估算:如果您使用160CU,处理1TB的数据可获得分钟级的处理性能。 下载计费: MaxCompute将按照下载的数据大小进行计费。 数据导入MaxCompute不计费。 结算说明:账单以Project为单位统计,结算周期为天。 报价速算器:MaxCompute报价速算器下载。 存储计费 存储到MaxCompute的数据,包括表(Table)和资源(Resource)等,会按照其数据容量的大小进行阶梯计费,计费周期为天。 MaxCompute以小时级别采集您每个项目空间下当前的存储使用情况,并以项目空间为基本单位,计算您当天的存储平均值再乘以单价。 项目的数据实际存储量大于0小于等于512MB时 MaxCompute将收取这个项目0.01元的费用。示例如下: 如果您在MaxCompute上,某个项目的存储的数据为100MB,MaxCompute会直接收取您0.01元/天的费用。 如果您有多个项目,且每个项目实际存储量小于512MB,MaxCompute会对每个项目收取0.01元。 项目的数据实际存储量大于等于512MB时 基础价格 大于100GB部分 大于1TB部分 大于10TB部分 大于100TB部分 1PB以上部分 0.0192元/GB/天 0.0096元/GB/天 0.0084元/GB/天 0.0072元/GB/天 0.006元/GB/天 请通过工单联系我们 您的某个项目的存储为50TB,则每天收取的费用如下: 100GB*0.0192 元/GB/天 +(1024-100)GB*0.0096 元/GB/天 +(10240-1024)GB*0.0084 元/GB/天 +(50*1024-10240)GB*0.0072 元/GB/天 =383.12 元/天 说明 由于MaxCompute会对您的数据进行压缩存储,计费依据的容量大小是压缩后的数据,因此多数情况下,它与上传数据之前您自己统计的数据文件大小不同,压缩比一般在5倍左右。 账单出账时间通常在当前计费周期结束后三小时内,最长不超过六个小时。例如前一天的账单一般会在第二天06:00以前生成,具体以系统出账时间为准, 账单生成后会自动从您的账户余额中扣除费用以结算账单。 若对账单有疑虑,可以进入费用中心查看消费明细。 计算计费 MaxCompute分为以下两种计算计费方式。 按量后付费方式:即以作业的消耗作为计量指标,在作业执行后收取费用。 按CU预付费方式:即您提前预定一部分资源,按CU预付费方式仅阿里云大数据计算服务提供。 说明 CU使用量和性能估算:如果您使用160CU,处理1TB的数据可获得分钟级的处理性能。 目前MaxCompute开放的计算任务类型有SQL、UDF、MapReduce、Graph及 机器学习作业。其中SQL(不包括UDF)计算任务已经收费,New SQL(MaxCompute2.0)任务在 2018年5月底启动收费,其他类型暂无收费计划。 说明 有关UDF、Graph及机器学习的收费请关注阿里云相关公告。 按量后付费 按量后付费方式是针对SQL任务和MapReduce任务进行计费。 SQL任务按量后付费 SQL任务按量后付费即按I/O后付费:您每执行一条SQL作业,MaxCompute将根据该作业的输入数据及该SQL的复杂度进行计费。该费用在SQL执行完成后产生,并在下一天做一次性的计费结算。 MaxCompute SQL任务的按I/O后付费会针对每个作业产生一次计量。当天的所有计量信息将在第二天做一次性汇总收费。 SQL计算任务的计费公式为: 一次SQL计算费用 = 计算输入数据量 * SQL复杂度 * SQL价格 价格如下: 计费项 价格 SQL价格 0.3元/GB 计算输入数据量:指一条SQL语句实际扫描的数据量,大部分的SQL语句有分区过滤和列裁剪,所以一般情况下这个值会远小于源表数据大小。 列裁剪:例如您提交的SQL是select f1,f2,f3 from t1;,只计算t1表中f1,f2,f3三列的数据量,其他列不会参与计费。 分区过滤:例如SQL语句中含有where ds > 20130101,ds是分区列,则计费的数据量只会包括实际读取的分区,不会包括其他分区的数据。 SQL复杂度:先统计SQL语句中的关键字,再折算为SQL复杂度,具体如下: SQL关键字个数=Join个数+Group By个数+Order By个数+Distinct个数+窗口函数个数+max(insert个数-1, 1)。 SQL复杂度计算: SQL关键字个数小于等于3,复杂度为1。 SQL关键字个数小于等于6,且大于等于4,复杂度为1.5。 SQL关键字个数小于等于19,且大于等于7,复杂度为2。 SQL关键字个数大于等于20,复杂度为4。 复杂度计量命令格式: cost sql <SQL Sentence>; 示例如下: odps@ $odps_project >cost sql SELECT DISTINCT total1 FROM (SELECT id1, COUNT(f1) AS total1 FROM in1 GROUP BY id1) tmp1 ORDER BY total1 DESC LIMIT 100; Complexity:1.5 示例中SQL关键字的个数是4(该语句中有DISTINCT、COUNT、GROUP BY和ORDER),而SQL复杂度是1.5。如果表in1的数据量为1.7GB(对应账单为1.7GB*1024³=1825361100.8Byte),则实际消费为 1.7*1.5*0.3=0.76元。 说明 账单出账时间在第二天06:00前,在计算任务成功结束后,系统会统计该计算任务读取的数据量和SQL复杂度,账单生成后会自动从您的账户余额中扣除费用以结算账单。没有成功的计算任务不扣费。 与存储类似,SQL计算也以压缩后的数据大小计费。 账单和下载的使用记录中,输入数据量的单位是Byte,要计算费用,数据量需要先除以1024³换算成GB。 MapReduce按量后付费 2017年8月16日,MaxCompute开始对MapReduce任务进行计费。MaxCompute MapReduce采用的计费标准如下: MR任务当日计算费用=当日总计算时*0.46元(人民币) 一个MR任务一次执行成功的计算时=任务运行时间(小时)*任务调用的核数量。 如果一个MR任务一次执行成功是调用了100core并花费0.5小时,那么本次执行计算时为0.5小时*100核=50个计算时。 MR计算任务成功结束后,系统会统计该计算任务所消耗的计算时,当天所有计量信息将在第二天做一次性汇总收费,生成账单,直接体现在账号账单中,并自动从账号余额中扣除费用以结算账单。 说明 没有执行成功的计算任务不扣费。 任务排队时间不计入计量计时。 相同作业会受集群负载环境的影响而产生较小的费用波动。 资源的基本单位定义为CU(Compute Unit),1CU包含的计算资源为4GB内存加上1核CPU。为避免内存乱用的现象发生,当任务消耗的Memory大于4倍1核CPU时,取Memory除4倍作为CU计算时。 如果您购买了MaxCompute包年包月服务,则在您购买的服务范围内您可以免费使用MR计算任务,不会额外支付费用。 如果您对MapReduce计算任务收费有疑惑,可工单咨询或者到钉钉群咨询(群号11782374)。 按CU预付费 按CU预付费的方式仅阿里云大数据计算服务提供。您可以预先购买一部分资源,MaxCompute会为您预留您所购买的资源。 资源定义 内存 CPU 售价 1CU 4GB 1CPU 150元/月 如果您是新用户,建议您先采用按I/O后付费的方式进行结算。您初期使用MaxCompute时,消耗的资源较少,采购CU预留资源会出现资源闲置。相对而言,按I/O后付费方式成本会更低。 说明 当预付费购买60CU或以上,可以通过MaxCompute预付费资源监控工具-CU管家进行资源监控管理,目前该工具仅支持华北2、华东2、华南1和华东1四个Region,详情请参见MaxCompute预付费资源监控工具-CU管家。 下载计费 对于公网或者跨Region的数据下载,MaxCompute将按照下载的数据大小进行计费。计费公式为: 一次下载费用=下载数据量*下载价格 其中,具体价格如下: 计费项 价格 外网下载价格 0.8元/GB 说明 MaxCompute会按次推送您的下载计量信息,并在第二天给出您的下载费用消耗。 下载数据量:指一次下载请求的HTTP body的大小。承载数据的HTTP body使用protobuffer编码,因此一般比数据原始容量要小,但是比压缩后存储在MaxCompute上的数据量要大。 您通过不同的网络环境,例如公网、阿里云经典网络、VPC网络,或在不同的Region下,访问MaxCompute将有不同的计费行为。有关MaxCompute服务连接的详情请参见访问域名和数据中心。 如果该文档无法解决您在购买MaxCompute时对计量计费的困惑,欢迎加入购买咨询钉钉群。

2019-12-01 23:11:01 0 浏览量 回答数 0

阿里云试用中心,为您提供0门槛上云实践机会!

0元试用32+款产品,最高免费12个月!拨打95187-1,咨询专业上云建议!

回答

详细解答可以参考官方帮助文档 MaxCompute中,需要计费的操作如下所示: 存储计费:按照存储在MaxCompute的数据的容量大小进行阶梯计费。 计算计费:MaxCompute分按量后付费和按CU预付费两种计算计费方式。 按量后付费:按量后付费方式针对SQL任务和MapReduce任务进行计费。 SQL任务按量后付费:即SQL任务按I/O后付费。 MapReduce按量后付费:即MapReduce任务按量进行计费。 按CU预付费:此方式仅在阿里云大数据计算服务提供。 说明 CU使用量和性能估算:如果您使用160CU,处理1TB的数据可获得分钟级的处理性能。 下载计费: MaxCompute将按照下载的数据大小进行计费。 数据导入MaxCompute不计费。 结算说明:账单以Project为单位统计,结算周期为天。 报价速算器:MaxCompute报价速算器下载。 存储计费 存储到MaxCompute的数据,包括表(Table)和资源(Resource)等,会按照其数据容量的大小进行阶梯计费,计费周期为天。 MaxCompute以小时级别采集您每个项目空间下当前的存储使用情况,并以项目空间为基本单位,计算您当天的存储平均值再乘以单价。 项目的数据实际存储量大于0小于等于512MB时 MaxCompute将收取这个项目0.01元的费用。示例如下: 如果您在MaxCompute上,某个项目的存储的数据为100MB,MaxCompute会直接收取您0.01元/天的费用。 如果您有多个项目,且每个项目实际存储量小于512MB,MaxCompute会对每个项目收取0.01元。 项目的数据实际存储量大于等于512MB时 基础价格 大于100GB部分 大于1TB部分 大于10TB部分 大于100TB部分 1PB以上部分 0.0192元/GB/天 0.0096元/GB/天 0.0084元/GB/天 0.0072元/GB/天 0.006元/GB/天 请通过工单联系我们 您的某个项目的存储为50TB,则每天收取的费用如下: 100GB*0.0192 元/GB/天 +(1024-100)GB*0.0096 元/GB/天 +(10240-1024)GB*0.0084 元/GB/天 +(50*1024-10240)GB*0.0072 元/GB/天 =383.12 元/天 说明 由于MaxCompute会对您的数据进行压缩存储,计费依据的容量大小是压缩后的数据,因此多数情况下,它与上传数据之前您自己统计的数据文件大小不同,压缩比一般在5倍左右。 账单出账时间通常在当前计费周期结束后三小时内,最长不超过六个小时。例如前一天的账单一般会在第二天06:00以前生成,具体以系统出账时间为准, 账单生成后会自动从您的账户余额中扣除费用以结算账单。 若对账单有疑虑,可以进入费用中心查看消费明细。 计算计费 MaxCompute分为以下两种计算计费方式。 按量后付费方式:即以作业的消耗作为计量指标,在作业执行后收取费用。 按CU预付费方式:即您提前预定一部分资源,按CU预付费方式仅阿里云大数据计算服务提供。 说明 CU使用量和性能估算:如果您使用160CU,处理1TB的数据可获得分钟级的处理性能。 目前MaxCompute开放的计算任务类型有SQL、UDF、MapReduce、Graph及 机器学习作业。其中SQL(不包括UDF)计算任务已经收费,New SQL(MaxCompute2.0)任务在 2018年5月底启动收费,其他类型暂无收费计划。 说明 有关UDF、Graph及机器学习的收费请关注阿里云相关公告。 按量后付费 按量后付费方式是针对SQL任务和MapReduce任务进行计费。 SQL任务按量后付费 SQL任务按量后付费即按I/O后付费:您每执行一条SQL作业,MaxCompute将根据该作业的输入数据及该SQL的复杂度进行计费。该费用在SQL执行完成后产生,并在下一天做一次性的计费结算。 MaxCompute SQL任务的按I/O后付费会针对每个作业产生一次计量。当天的所有计量信息将在第二天做一次性汇总收费。 SQL计算任务的计费公式为: 一次SQL计算费用 = 计算输入数据量 * SQL复杂度 * SQL价格 价格如下: 计费项 价格 SQL价格 0.3元/GB 计算输入数据量:指一条SQL语句实际扫描的数据量,大部分的SQL语句有分区过滤和列裁剪,所以一般情况下这个值会远小于源表数据大小。 列裁剪:例如您提交的SQL是select f1,f2,f3 from t1;,只计算t1表中f1,f2,f3三列的数据量,其他列不会参与计费。 分区过滤:例如SQL语句中含有where ds > 20130101,ds是分区列,则计费的数据量只会包括实际读取的分区,不会包括其他分区的数据。 SQL复杂度:先统计SQL语句中的关键字,再折算为SQL复杂度,具体如下: SQL关键字个数=Join个数+Group By个数+Order By个数+Distinct个数+窗口函数个数+max(insert个数-1, 1)。 SQL复杂度计算: SQL关键字个数小于等于3,复杂度为1。 SQL关键字个数小于等于6,且大于等于4,复杂度为1.5。 SQL关键字个数小于等于19,且大于等于7,复杂度为2。 SQL关键字个数大于等于20,复杂度为4。 复杂度计量命令格式: cost sql <SQL Sentence>; 示例如下: odps@ $odps_project >cost sql SELECT DISTINCT total1 FROM (SELECT id1, COUNT(f1) AS total1 FROM in1 GROUP BY id1) tmp1 ORDER BY total1 DESC LIMIT 100; Complexity:1.5 示例中SQL关键字的个数是4(该语句中有DISTINCT、COUNT、GROUP BY和ORDER),而SQL复杂度是1.5。如果表in1的数据量为1.7GB(对应账单为1.7GB*1024³=1825361100.8Byte),则实际消费为 1.7*1.5*0.3=0.76元。 说明 账单出账时间在第二天06:00前,在计算任务成功结束后,系统会统计该计算任务读取的数据量和SQL复杂度,账单生成后会自动从您的账户余额中扣除费用以结算账单。没有成功的计算任务不扣费。 与存储类似,SQL计算也以压缩后的数据大小计费。 账单和下载的使用记录中,输入数据量的单位是Byte,要计算费用,数据量需要先除以1024³换算成GB。 MapReduce按量后付费 2017年8月16日,MaxCompute开始对MapReduce任务进行计费。MaxCompute MapReduce采用的计费标准如下: MR任务当日计算费用=当日总计算时*0.46元(人民币) 一个MR任务一次执行成功的计算时=任务运行时间(小时)*任务调用的核数量。 如果一个MR任务一次执行成功是调用了100core并花费0.5小时,那么本次执行计算时为0.5小时*100核=50个计算时。 MR计算任务成功结束后,系统会统计该计算任务所消耗的计算时,当天所有计量信息将在第二天做一次性汇总收费,生成账单,直接体现在账号账单中,并自动从账号余额中扣除费用以结算账单。 说明 没有执行成功的计算任务不扣费。 任务排队时间不计入计量计时。 相同作业会受集群负载环境的影响而产生较小的费用波动。 资源的基本单位定义为CU(Compute Unit),1CU包含的计算资源为4GB内存加上1核CPU。为避免内存乱用的现象发生,当任务消耗的Memory大于4倍1核CPU时,取Memory除4倍作为CU计算时。 如果您购买了MaxCompute包年包月服务,则在您购买的服务范围内您可以免费使用MR计算任务,不会额外支付费用。 如果您对MapReduce计算任务收费有疑惑,可工单咨询或者到钉钉群咨询(群号11782374)。 按CU预付费 按CU预付费的方式仅阿里云大数据计算服务提供。您可以预先购买一部分资源,MaxCompute会为您预留您所购买的资源。 资源定义 内存 CPU 售价 1CU 4GB 1CPU 150元/月 如果您是新用户,建议您先采用按I/O后付费的方式进行结算。您初期使用MaxCompute时,消耗的资源较少,采购CU预留资源会出现资源闲置。相对而言,按I/O后付费方式成本会更低。 说明 当预付费购买60CU或以上,可以通过MaxCompute预付费资源监控工具-CU管家进行资源监控管理,目前该工具仅支持华北2、华东2、华南1和华东1四个Region,详情请参见MaxCompute预付费资源监控工具-CU管家。 下载计费 对于公网或者跨Region的数据下载,MaxCompute将按照下载的数据大小进行计费。计费公式为: 一次下载费用=下载数据量*下载价格 其中,具体价格如下: 计费项 价格 外网下载价格 0.8元/GB 说明 MaxCompute会按次推送您的下载计量信息,并在第二天给出您的下载费用消耗。 下载数据量:指一次下载请求的HTTP body的大小。承载数据的HTTP body使用protobuffer编码,因此一般比数据原始容量要小,但是比压缩后存储在MaxCompute上的数据量要大。 您通过不同的网络环境,例如公网、阿里云经典网络、VPC网络,或在不同的Region下,访问MaxCompute将有不同的计费行为。有关MaxCompute服务连接的详情请参见访问域名和数据中心。 如果该文档无法解决您在购买MaxCompute时对计量计费的困惑,欢迎加入购买咨询钉钉群。

2019-12-01 23:11:00 0 浏览量 回答数 0

回答

详细解答可以参考官方帮助文档 MaxCompute中,需要计费的操作如下所示: 存储计费:按照存储在MaxCompute的数据的容量大小进行阶梯计费。 计算计费:MaxCompute分按量后付费和按CU预付费两种计算计费方式。 按量后付费:按量后付费方式针对SQL任务和MapReduce任务进行计费。 SQL任务按量后付费:即SQL任务按I/O后付费。 MapReduce按量后付费:即MapReduce任务按量进行计费。 按CU预付费:此方式仅在阿里云大数据计算服务提供。 说明 CU使用量和性能估算:如果您使用160CU,处理1TB的数据可获得分钟级的处理性能。 下载计费: MaxCompute将按照下载的数据大小进行计费。 数据导入MaxCompute不计费。 结算说明:账单以Project为单位统计,结算周期为天。 报价速算器:MaxCompute报价速算器下载。 存储计费 存储到MaxCompute的数据,包括表(Table)和资源(Resource)等,会按照其数据容量的大小进行阶梯计费,计费周期为天。 MaxCompute以小时级别采集您每个项目空间下当前的存储使用情况,并以项目空间为基本单位,计算您当天的存储平均值再乘以单价。 项目的数据实际存储量大于0小于等于512MB时 MaxCompute将收取这个项目0.01元的费用。示例如下: 如果您在MaxCompute上,某个项目的存储的数据为100MB,MaxCompute会直接收取您0.01元/天的费用。 如果您有多个项目,且每个项目实际存储量小于512MB,MaxCompute会对每个项目收取0.01元。 项目的数据实际存储量大于等于512MB时 基础价格 大于100GB部分 大于1TB部分 大于10TB部分 大于100TB部分 1PB以上部分 0.0192元/GB/天 0.0096元/GB/天 0.0084元/GB/天 0.0072元/GB/天 0.006元/GB/天 请通过工单联系我们 您的某个项目的存储为50TB,则每天收取的费用如下: 100GB*0.0192 元/GB/天 +(1024-100)GB*0.0096 元/GB/天 +(10240-1024)GB*0.0084 元/GB/天 +(50*1024-10240)GB*0.0072 元/GB/天 =383.12 元/天 说明 由于MaxCompute会对您的数据进行压缩存储,计费依据的容量大小是压缩后的数据,因此多数情况下,它与上传数据之前您自己统计的数据文件大小不同,压缩比一般在5倍左右。 账单出账时间通常在当前计费周期结束后三小时内,最长不超过六个小时。例如前一天的账单一般会在第二天06:00以前生成,具体以系统出账时间为准, 账单生成后会自动从您的账户余额中扣除费用以结算账单。 若对账单有疑虑,可以进入费用中心查看消费明细。 计算计费 MaxCompute分为以下两种计算计费方式。 按量后付费方式:即以作业的消耗作为计量指标,在作业执行后收取费用。 按CU预付费方式:即您提前预定一部分资源,按CU预付费方式仅阿里云大数据计算服务提供。 说明 CU使用量和性能估算:如果您使用160CU,处理1TB的数据可获得分钟级的处理性能。 目前MaxCompute开放的计算任务类型有SQL、UDF、MapReduce、Graph及 机器学习作业。其中SQL(不包括UDF)计算任务已经收费,New SQL(MaxCompute2.0)任务在 2018年5月底启动收费,其他类型暂无收费计划。 说明 有关UDF、Graph及机器学习的收费请关注阿里云相关公告。 按量后付费 按量后付费方式是针对SQL任务和MapReduce任务进行计费。 SQL任务按量后付费 SQL任务按量后付费即按I/O后付费:您每执行一条SQL作业,MaxCompute将根据该作业的输入数据及该SQL的复杂度进行计费。该费用在SQL执行完成后产生,并在下一天做一次性的计费结算。 MaxCompute SQL任务的按I/O后付费会针对每个作业产生一次计量。当天的所有计量信息将在第二天做一次性汇总收费。 SQL计算任务的计费公式为: 一次SQL计算费用 = 计算输入数据量 * SQL复杂度 * SQL价格 价格如下: 计费项 价格 SQL价格 0.3元/GB 计算输入数据量:指一条SQL语句实际扫描的数据量,大部分的SQL语句有分区过滤和列裁剪,所以一般情况下这个值会远小于源表数据大小。 列裁剪:例如您提交的SQL是select f1,f2,f3 from t1;,只计算t1表中f1,f2,f3三列的数据量,其他列不会参与计费。 分区过滤:例如SQL语句中含有where ds > 20130101,ds是分区列,则计费的数据量只会包括实际读取的分区,不会包括其他分区的数据。 SQL复杂度:先统计SQL语句中的关键字,再折算为SQL复杂度,具体如下: SQL关键字个数=Join个数+Group By个数+Order By个数+Distinct个数+窗口函数个数+max(insert个数-1, 1)。 SQL复杂度计算: SQL关键字个数小于等于3,复杂度为1。 SQL关键字个数小于等于6,且大于等于4,复杂度为1.5。 SQL关键字个数小于等于19,且大于等于7,复杂度为2。 SQL关键字个数大于等于20,复杂度为4。 复杂度计量命令格式: cost sql <SQL Sentence>; 示例如下: odps@ $odps_project >cost sql SELECT DISTINCT total1 FROM (SELECT id1, COUNT(f1) AS total1 FROM in1 GROUP BY id1) tmp1 ORDER BY total1 DESC LIMIT 100; Complexity:1.5 示例中SQL关键字的个数是4(该语句中有DISTINCT、COUNT、GROUP BY和ORDER),而SQL复杂度是1.5。如果表in1的数据量为1.7GB(对应账单为1.7GB*1024³=1825361100.8Byte),则实际消费为 1.7*1.5*0.3=0.76元。 说明 账单出账时间在第二天06:00前,在计算任务成功结束后,系统会统计该计算任务读取的数据量和SQL复杂度,账单生成后会自动从您的账户余额中扣除费用以结算账单。没有成功的计算任务不扣费。 与存储类似,SQL计算也以压缩后的数据大小计费。 账单和下载的使用记录中,输入数据量的单位是Byte,要计算费用,数据量需要先除以1024³换算成GB。 MapReduce按量后付费 2017年8月16日,MaxCompute开始对MapReduce任务进行计费。MaxCompute MapReduce采用的计费标准如下: MR任务当日计算费用=当日总计算时*0.46元(人民币) 一个MR任务一次执行成功的计算时=任务运行时间(小时)*任务调用的核数量。 如果一个MR任务一次执行成功是调用了100core并花费0.5小时,那么本次执行计算时为0.5小时*100核=50个计算时。 MR计算任务成功结束后,系统会统计该计算任务所消耗的计算时,当天所有计量信息将在第二天做一次性汇总收费,生成账单,直接体现在账号账单中,并自动从账号余额中扣除费用以结算账单。 说明 没有执行成功的计算任务不扣费。 任务排队时间不计入计量计时。 相同作业会受集群负载环境的影响而产生较小的费用波动。 资源的基本单位定义为CU(Compute Unit),1CU包含的计算资源为4GB内存加上1核CPU。为避免内存乱用的现象发生,当任务消耗的Memory大于4倍1核CPU时,取Memory除4倍作为CU计算时。 如果您购买了MaxCompute包年包月服务,则在您购买的服务范围内您可以免费使用MR计算任务,不会额外支付费用。 如果您对MapReduce计算任务收费有疑惑,可工单咨询或者到钉钉群咨询(群号11782374)。 按CU预付费 按CU预付费的方式仅阿里云大数据计算服务提供。您可以预先购买一部分资源,MaxCompute会为您预留您所购买的资源。 资源定义 内存 CPU 售价 1CU 4GB 1CPU 150元/月 如果您是新用户,建议您先采用按I/O后付费的方式进行结算。您初期使用MaxCompute时,消耗的资源较少,采购CU预留资源会出现资源闲置。相对而言,按I/O后付费方式成本会更低。 说明 当预付费购买60CU或以上,可以通过MaxCompute预付费资源监控工具-CU管家进行资源监控管理,目前该工具仅支持华北2、华东2、华南1和华东1四个Region,详情请参见MaxCompute预付费资源监控工具-CU管家。 下载计费 对于公网或者跨Region的数据下载,MaxCompute将按照下载的数据大小进行计费。计费公式为: 一次下载费用=下载数据量*下载价格 其中,具体价格如下: 计费项 价格 外网下载价格 0.8元/GB 说明 MaxCompute会按次推送您的下载计量信息,并在第二天给出您的下载费用消耗。 下载数据量:指一次下载请求的HTTP body的大小。承载数据的HTTP body使用protobuffer编码,因此一般比数据原始容量要小,但是比压缩后存储在MaxCompute上的数据量要大。 您通过不同的网络环境,例如公网、阿里云经典网络、VPC网络,或在不同的Region下,访问MaxCompute将有不同的计费行为。有关MaxCompute服务连接的详情请参见访问域名和数据中心。 如果该文档无法解决您在购买MaxCompute时对计量计费的困惑,欢迎加入购买咨询钉钉群。

2019-12-01 23:11:00 0 浏览量 回答数 0

回答

详细解答可以参考官方帮助文档 MaxCompute中,需要计费的操作如下所示: 存储计费:按照存储在MaxCompute的数据的容量大小进行阶梯计费。 计算计费:MaxCompute分按量后付费和按CU预付费两种计算计费方式。 按量后付费:按量后付费方式针对SQL任务和MapReduce任务进行计费。 SQL任务按量后付费:即SQL任务按I/O后付费。 MapReduce按量后付费:即MapReduce任务按量进行计费。 按CU预付费:此方式仅在阿里云大数据计算服务提供。 说明 CU使用量和性能估算:如果您使用160CU,处理1TB的数据可获得分钟级的处理性能。 下载计费: MaxCompute将按照下载的数据大小进行计费。 数据导入MaxCompute不计费。 结算说明:账单以Project为单位统计,结算周期为天。 报价速算器:MaxCompute报价速算器下载。 存储计费 存储到MaxCompute的数据,包括表(Table)和资源(Resource)等,会按照其数据容量的大小进行阶梯计费,计费周期为天。 MaxCompute以小时级别采集您每个项目空间下当前的存储使用情况,并以项目空间为基本单位,计算您当天的存储平均值再乘以单价。 项目的数据实际存储量大于0小于等于512MB时 MaxCompute将收取这个项目0.01元的费用。示例如下: 如果您在MaxCompute上,某个项目的存储的数据为100MB,MaxCompute会直接收取您0.01元/天的费用。 如果您有多个项目,且每个项目实际存储量小于512MB,MaxCompute会对每个项目收取0.01元。 项目的数据实际存储量大于等于512MB时 基础价格 大于100GB部分 大于1TB部分 大于10TB部分 大于100TB部分 1PB以上部分 0.0192元/GB/天 0.0096元/GB/天 0.0084元/GB/天 0.0072元/GB/天 0.006元/GB/天 请通过工单联系我们 您的某个项目的存储为50TB,则每天收取的费用如下: 100GB*0.0192 元/GB/天 +(1024-100)GB*0.0096 元/GB/天 +(10240-1024)GB*0.0084 元/GB/天 +(50*1024-10240)GB*0.0072 元/GB/天 =383.12 元/天 说明 由于MaxCompute会对您的数据进行压缩存储,计费依据的容量大小是压缩后的数据,因此多数情况下,它与上传数据之前您自己统计的数据文件大小不同,压缩比一般在5倍左右。 账单出账时间通常在当前计费周期结束后三小时内,最长不超过六个小时。例如前一天的账单一般会在第二天06:00以前生成,具体以系统出账时间为准, 账单生成后会自动从您的账户余额中扣除费用以结算账单。 若对账单有疑虑,可以进入费用中心查看消费明细。 计算计费 MaxCompute分为以下两种计算计费方式。 按量后付费方式:即以作业的消耗作为计量指标,在作业执行后收取费用。 按CU预付费方式:即您提前预定一部分资源,按CU预付费方式仅阿里云大数据计算服务提供。 说明 CU使用量和性能估算:如果您使用160CU,处理1TB的数据可获得分钟级的处理性能。 目前MaxCompute开放的计算任务类型有SQL、UDF、MapReduce、Graph及 机器学习作业。其中SQL(不包括UDF)计算任务已经收费,New SQL(MaxCompute2.0)任务在 2018年5月底启动收费,其他类型暂无收费计划。 说明 有关UDF、Graph及机器学习的收费请关注阿里云相关公告。 按量后付费 按量后付费方式是针对SQL任务和MapReduce任务进行计费。 SQL任务按量后付费 SQL任务按量后付费即按I/O后付费:您每执行一条SQL作业,MaxCompute将根据该作业的输入数据及该SQL的复杂度进行计费。该费用在SQL执行完成后产生,并在下一天做一次性的计费结算。 MaxCompute SQL任务的按I/O后付费会针对每个作业产生一次计量。当天的所有计量信息将在第二天做一次性汇总收费。 SQL计算任务的计费公式为: 一次SQL计算费用 = 计算输入数据量 * SQL复杂度 * SQL价格 价格如下: 计费项 价格 SQL价格 0.3元/GB 计算输入数据量:指一条SQL语句实际扫描的数据量,大部分的SQL语句有分区过滤和列裁剪,所以一般情况下这个值会远小于源表数据大小。 列裁剪:例如您提交的SQL是select f1,f2,f3 from t1;,只计算t1表中f1,f2,f3三列的数据量,其他列不会参与计费。 分区过滤:例如SQL语句中含有where ds > 20130101,ds是分区列,则计费的数据量只会包括实际读取的分区,不会包括其他分区的数据。 SQL复杂度:先统计SQL语句中的关键字,再折算为SQL复杂度,具体如下: SQL关键字个数=Join个数+Group By个数+Order By个数+Distinct个数+窗口函数个数+max(insert个数-1, 1)。 SQL复杂度计算: SQL关键字个数小于等于3,复杂度为1。 SQL关键字个数小于等于6,且大于等于4,复杂度为1.5。 SQL关键字个数小于等于19,且大于等于7,复杂度为2。 SQL关键字个数大于等于20,复杂度为4。 复杂度计量命令格式: cost sql <SQL Sentence>; 示例如下: odps@ $odps_project >cost sql SELECT DISTINCT total1 FROM (SELECT id1, COUNT(f1) AS total1 FROM in1 GROUP BY id1) tmp1 ORDER BY total1 DESC LIMIT 100; Complexity:1.5 示例中SQL关键字的个数是4(该语句中有DISTINCT、COUNT、GROUP BY和ORDER),而SQL复杂度是1.5。如果表in1的数据量为1.7GB(对应账单为1.7GB*1024³=1825361100.8Byte),则实际消费为 1.7*1.5*0.3=0.76元。 说明 账单出账时间在第二天06:00前,在计算任务成功结束后,系统会统计该计算任务读取的数据量和SQL复杂度,账单生成后会自动从您的账户余额中扣除费用以结算账单。没有成功的计算任务不扣费。 与存储类似,SQL计算也以压缩后的数据大小计费。 账单和下载的使用记录中,输入数据量的单位是Byte,要计算费用,数据量需要先除以1024³换算成GB。 MapReduce按量后付费 2017年8月16日,MaxCompute开始对MapReduce任务进行计费。MaxCompute MapReduce采用的计费标准如下: MR任务当日计算费用=当日总计算时*0.46元(人民币) 一个MR任务一次执行成功的计算时=任务运行时间(小时)*任务调用的核数量。 如果一个MR任务一次执行成功是调用了100core并花费0.5小时,那么本次执行计算时为0.5小时*100核=50个计算时。 MR计算任务成功结束后,系统会统计该计算任务所消耗的计算时,当天所有计量信息将在第二天做一次性汇总收费,生成账单,直接体现在账号账单中,并自动从账号余额中扣除费用以结算账单。 说明 没有执行成功的计算任务不扣费。 任务排队时间不计入计量计时。 相同作业会受集群负载环境的影响而产生较小的费用波动。 资源的基本单位定义为CU(Compute Unit),1CU包含的计算资源为4GB内存加上1核CPU。为避免内存乱用的现象发生,当任务消耗的Memory大于4倍1核CPU时,取Memory除4倍作为CU计算时。 如果您购买了MaxCompute包年包月服务,则在您购买的服务范围内您可以免费使用MR计算任务,不会额外支付费用。 如果您对MapReduce计算任务收费有疑惑,可工单咨询或者到钉钉群咨询(群号11782374)。 按CU预付费 按CU预付费的方式仅阿里云大数据计算服务提供。您可以预先购买一部分资源,MaxCompute会为您预留您所购买的资源。 资源定义 内存 CPU 售价 1CU 4GB 1CPU 150元/月 如果您是新用户,建议您先采用按I/O后付费的方式进行结算。您初期使用MaxCompute时,消耗的资源较少,采购CU预留资源会出现资源闲置。相对而言,按I/O后付费方式成本会更低。 说明 当预付费购买60CU或以上,可以通过MaxCompute预付费资源监控工具-CU管家进行资源监控管理,目前该工具仅支持华北2、华东2、华南1和华东1四个Region,详情请参见MaxCompute预付费资源监控工具-CU管家。 下载计费 对于公网或者跨Region的数据下载,MaxCompute将按照下载的数据大小进行计费。计费公式为: 一次下载费用=下载数据量*下载价格 其中,具体价格如下: 计费项 价格 外网下载价格 0.8元/GB 说明 MaxCompute会按次推送您的下载计量信息,并在第二天给出您的下载费用消耗。 下载数据量:指一次下载请求的HTTP body的大小。承载数据的HTTP body使用protobuffer编码,因此一般比数据原始容量要小,但是比压缩后存储在MaxCompute上的数据量要大。 您通过不同的网络环境,例如公网、阿里云经典网络、VPC网络,或在不同的Region下,访问MaxCompute将有不同的计费行为。有关MaxCompute服务连接的详情请参见访问域名和数据中心。 如果该文档无法解决您在购买MaxCompute时对计量计费的困惑,欢迎加入购买咨询钉钉群。

2019-12-01 23:10:59 0 浏览量 回答数 0

回答

详细解答可以参考官方帮助文档 MaxCompute中,需要计费的操作如下所示: 存储计费:按照存储在MaxCompute的数据的容量大小进行阶梯计费。 计算计费:MaxCompute分按量后付费和按CU预付费两种计算计费方式。 按量后付费:按量后付费方式针对SQL任务和MapReduce任务进行计费。 SQL任务按量后付费:即SQL任务按I/O后付费。 MapReduce按量后付费:即MapReduce任务按量进行计费。 按CU预付费:此方式仅在阿里云大数据计算服务提供。 说明 CU使用量和性能估算:如果您使用160CU,处理1TB的数据可获得分钟级的处理性能。 下载计费: MaxCompute将按照下载的数据大小进行计费。 数据导入MaxCompute不计费。 结算说明:账单以Project为单位统计,结算周期为天。 报价速算器:MaxCompute报价速算器下载。 存储计费 存储到MaxCompute的数据,包括表(Table)和资源(Resource)等,会按照其数据容量的大小进行阶梯计费,计费周期为天。 MaxCompute以小时级别采集您每个项目空间下当前的存储使用情况,并以项目空间为基本单位,计算您当天的存储平均值再乘以单价。 项目的数据实际存储量大于0小于等于512MB时 MaxCompute将收取这个项目0.01元的费用。示例如下: 如果您在MaxCompute上,某个项目的存储的数据为100MB,MaxCompute会直接收取您0.01元/天的费用。 如果您有多个项目,且每个项目实际存储量小于512MB,MaxCompute会对每个项目收取0.01元。 项目的数据实际存储量大于等于512MB时 基础价格 大于100GB部分 大于1TB部分 大于10TB部分 大于100TB部分 1PB以上部分 0.0192元/GB/天 0.0096元/GB/天 0.0084元/GB/天 0.0072元/GB/天 0.006元/GB/天 请通过工单联系我们 您的某个项目的存储为50TB,则每天收取的费用如下: 100GB*0.0192 元/GB/天 +(1024-100)GB*0.0096 元/GB/天 +(10240-1024)GB*0.0084 元/GB/天 +(50*1024-10240)GB*0.0072 元/GB/天 =383.12 元/天 说明 由于MaxCompute会对您的数据进行压缩存储,计费依据的容量大小是压缩后的数据,因此多数情况下,它与上传数据之前您自己统计的数据文件大小不同,压缩比一般在5倍左右。 账单出账时间通常在当前计费周期结束后三小时内,最长不超过六个小时。例如前一天的账单一般会在第二天06:00以前生成,具体以系统出账时间为准, 账单生成后会自动从您的账户余额中扣除费用以结算账单。 若对账单有疑虑,可以进入费用中心查看消费明细。 计算计费 MaxCompute分为以下两种计算计费方式。 按量后付费方式:即以作业的消耗作为计量指标,在作业执行后收取费用。 按CU预付费方式:即您提前预定一部分资源,按CU预付费方式仅阿里云大数据计算服务提供。 说明 CU使用量和性能估算:如果您使用160CU,处理1TB的数据可获得分钟级的处理性能。 目前MaxCompute开放的计算任务类型有SQL、UDF、MapReduce、Graph及 机器学习作业。其中SQL(不包括UDF)计算任务已经收费,New SQL(MaxCompute2.0)任务在 2018年5月底启动收费,其他类型暂无收费计划。 说明 有关UDF、Graph及机器学习的收费请关注阿里云相关公告。 按量后付费 按量后付费方式是针对SQL任务和MapReduce任务进行计费。 SQL任务按量后付费 SQL任务按量后付费即按I/O后付费:您每执行一条SQL作业,MaxCompute将根据该作业的输入数据及该SQL的复杂度进行计费。该费用在SQL执行完成后产生,并在下一天做一次性的计费结算。 MaxCompute SQL任务的按I/O后付费会针对每个作业产生一次计量。当天的所有计量信息将在第二天做一次性汇总收费。 SQL计算任务的计费公式为: 一次SQL计算费用 = 计算输入数据量 * SQL复杂度 * SQL价格 价格如下: 计费项 价格 SQL价格 0.3元/GB 计算输入数据量:指一条SQL语句实际扫描的数据量,大部分的SQL语句有分区过滤和列裁剪,所以一般情况下这个值会远小于源表数据大小。 列裁剪:例如您提交的SQL是select f1,f2,f3 from t1;,只计算t1表中f1,f2,f3三列的数据量,其他列不会参与计费。 分区过滤:例如SQL语句中含有where ds > 20130101,ds是分区列,则计费的数据量只会包括实际读取的分区,不会包括其他分区的数据。 SQL复杂度:先统计SQL语句中的关键字,再折算为SQL复杂度,具体如下: SQL关键字个数=Join个数+Group By个数+Order By个数+Distinct个数+窗口函数个数+max(insert个数-1, 1)。 SQL复杂度计算: SQL关键字个数小于等于3,复杂度为1。 SQL关键字个数小于等于6,且大于等于4,复杂度为1.5。 SQL关键字个数小于等于19,且大于等于7,复杂度为2。 SQL关键字个数大于等于20,复杂度为4。 复杂度计量命令格式: cost sql <SQL Sentence>; 示例如下: odps@ $odps_project >cost sql SELECT DISTINCT total1 FROM (SELECT id1, COUNT(f1) AS total1 FROM in1 GROUP BY id1) tmp1 ORDER BY total1 DESC LIMIT 100; Complexity:1.5 示例中SQL关键字的个数是4(该语句中有DISTINCT、COUNT、GROUP BY和ORDER),而SQL复杂度是1.5。如果表in1的数据量为1.7GB(对应账单为1.7GB*1024³=1825361100.8Byte),则实际消费为 1.7*1.5*0.3=0.76元。 说明 账单出账时间在第二天06:00前,在计算任务成功结束后,系统会统计该计算任务读取的数据量和SQL复杂度,账单生成后会自动从您的账户余额中扣除费用以结算账单。没有成功的计算任务不扣费。 与存储类似,SQL计算也以压缩后的数据大小计费。 账单和下载的使用记录中,输入数据量的单位是Byte,要计算费用,数据量需要先除以1024³换算成GB。 MapReduce按量后付费 2017年8月16日,MaxCompute开始对MapReduce任务进行计费。MaxCompute MapReduce采用的计费标准如下: MR任务当日计算费用=当日总计算时*0.46元(人民币) 一个MR任务一次执行成功的计算时=任务运行时间(小时)*任务调用的核数量。 如果一个MR任务一次执行成功是调用了100core并花费0.5小时,那么本次执行计算时为0.5小时*100核=50个计算时。 MR计算任务成功结束后,系统会统计该计算任务所消耗的计算时,当天所有计量信息将在第二天做一次性汇总收费,生成账单,直接体现在账号账单中,并自动从账号余额中扣除费用以结算账单。 说明 没有执行成功的计算任务不扣费。 任务排队时间不计入计量计时。 相同作业会受集群负载环境的影响而产生较小的费用波动。 资源的基本单位定义为CU(Compute Unit),1CU包含的计算资源为4GB内存加上1核CPU。为避免内存乱用的现象发生,当任务消耗的Memory大于4倍1核CPU时,取Memory除4倍作为CU计算时。 如果您购买了MaxCompute包年包月服务,则在您购买的服务范围内您可以免费使用MR计算任务,不会额外支付费用。 如果您对MapReduce计算任务收费有疑惑,可工单咨询或者到钉钉群咨询(群号11782374)。 按CU预付费 按CU预付费的方式仅阿里云大数据计算服务提供。您可以预先购买一部分资源,MaxCompute会为您预留您所购买的资源。 资源定义 内存 CPU 售价 1CU 4GB 1CPU 150元/月 如果您是新用户,建议您先采用按I/O后付费的方式进行结算。您初期使用MaxCompute时,消耗的资源较少,采购CU预留资源会出现资源闲置。相对而言,按I/O后付费方式成本会更低。 说明 当预付费购买60CU或以上,可以通过MaxCompute预付费资源监控工具-CU管家进行资源监控管理,目前该工具仅支持华北2、华东2、华南1和华东1四个Region,详情请参见MaxCompute预付费资源监控工具-CU管家。 下载计费 对于公网或者跨Region的数据下载,MaxCompute将按照下载的数据大小进行计费。计费公式为: 一次下载费用=下载数据量*下载价格 其中,具体价格如下: 计费项 价格 外网下载价格 0.8元/GB 说明 MaxCompute会按次推送您的下载计量信息,并在第二天给出您的下载费用消耗。 下载数据量:指一次下载请求的HTTP body的大小。承载数据的HTTP body使用protobuffer编码,因此一般比数据原始容量要小,但是比压缩后存储在MaxCompute上的数据量要大。 您通过不同的网络环境,例如公网、阿里云经典网络、VPC网络,或在不同的Region下,访问MaxCompute将有不同的计费行为。有关MaxCompute服务连接的详情请参见访问域名和数据中心。 如果该文档无法解决您在购买MaxCompute时对计量计费的困惑,欢迎加入购买咨询钉钉群。

2019-12-01 23:11:00 0 浏览量 回答数 0

问题

ECS云服务器产品优化

ecs优化 2019-12-01 21:34:28 13425 浏览量 回答数 0

问题

性能优化总结:CPU和Load、NIO以及多线程:报错

kun坤 2020-06-07 21:31:24 0 浏览量 回答数 1

问题

MaxCompute产品定价:计量计费说明

行者武松 2019-12-01 22:01:17 1662 浏览量 回答数 0

问题

Scala问答集锦

yq传送门 2019-12-01 20:16:47 1579 浏览量 回答数 1

回答

光电鼠标与机械式鼠标最大的不同之处在于其定位方式不同。   光电鼠标的工作原理是:在光电鼠标内部有一个发光二极管,通过该发光二极管发出的光线,照亮光电鼠标底部表面(这就是为什么鼠标底部总会发光的原因)。然后将光电鼠标底部表面反射回的一部分光线,经过一组光学透镜,传输到一个光感应器件(微成像器)内成像。这样,当光电鼠标移动时,其移动轨迹便会被记录为一组高速拍摄的连贯图像。最后利用光电鼠标内部的一块专用图像分析芯片(DSP,即数字微处理器)对移动轨迹上摄取的一系列图像进行分析处理,通过对这些图像上特征点位置的变化进行分析,来判断鼠标的移动方向和移动距离,从而完成光标的定位。   光电鼠标通常由以下部分组成:光学感应器、光学透镜、发光二极管、接口微处理器、轻触式按键、滚轮、连线、PS/2或USB接口、外壳等。下面分别进行介绍:   光学感应器   光学感应器是光电鼠标的核心,目前能够生产光学感应器的厂家只有安捷伦、微软和罗技三家公司。其中,安捷伦公司的光学感应器使用十分广泛,除了微软的全部和罗技的部分光电鼠标之外,其他的光电鼠标基本上都采用了安捷伦公司的光学感应器。   光电鼠标的控制芯片   控制芯片负责协调光电鼠标中各元器件的工作,并与外部电路进行沟通(桥接)及各种信号的传送和收取。我们可以将其理解成是光电鼠标中的“管家婆”。   这里有一个非常重要的概念大家应该知道,就是dpi对鼠标定位的影响。dpi是它用来衡量鼠标每移动一英寸所能检测出的点数,dpi越小,用来定位的点数就越少,定位精度就低;dpi越大,用来定位点数就多,定位精度就高。   通常情况下,传统机械式鼠标的扫描精度都在200dpi以下,而光电鼠标则能达到400甚至800dpi,这就是为什么光电鼠标在定位精度上能够轻松超过机械式鼠标的主要原因。   光学透镜组件   光学透镜组件被放在光电鼠标的底部位置,从图5中可以清楚地看到,光学透镜组件由一个棱光镜和一个圆形透镜组成。其中,棱光镜负责将发光二极管发出的光线传送至鼠标的底部,并予以照亮。   圆形透镜则相当于一台摄像机的镜头,这个镜头负责将已经被照亮的鼠标底部图像传送至光学感应器底部的小孔中。通过观看光电鼠标的背面外壳,我们可以看出圆形透镜很像一个摄像头通过试验,笔者得出结论:不管是阻断棱光镜还是圆形透镜的光路,均会立即导致光电鼠标“失明”。其结果就是光电鼠标无法进行定位,由此可见光学透镜组件的重要性。   发光二极管   光学感应器要对缺少光线的鼠标底部进行连续的“摄像”,自然少不了“摄影灯”的支援。否则,从鼠标底部摄到的图像将是一片黑暗,黑暗的图像无法进行比较,当然更无法进行光学定位了。   通常,光电鼠标采用的发光二极管(如图7)是红色的(也有部分是蓝色的),且是高亮的(为了获得足够的光照度)。发光二极管发出的红色光线,一部分通过鼠标底部的光学透镜(即其中的棱镜)来照亮鼠标底部;另一部分则直接传到了光学感应器的正面。用一句话概括来说,发光二极管的作用就是产生光电鼠标工作时所需要的光源。   轻触式按键   没有按键的鼠标是不敢想象的,因而再普通的光电鼠标上至少也会有两个轻触式按键。方正光电鼠标的PCB上共焊有三个轻触式按键(图8)。除了左键、右键之外,中键被赋给了翻页滚轮。高级的鼠标通常带有X、Y两个翻页滚轮,而大多数光电鼠标还是像这个方正光电鼠标一样,仅带了一个翻页滚轮。翻页滚轮上、下滚动时,会使正在观看的“文档”或“网页”上下滚动。而当滚轮按下时,则会使PCB上的“中键”产生作用。注意:“中键”产生的动作,可由用户根据自己的需要进行定义。   当我们卸下翻页滚轮之后,可以看到滚轮位置上,“藏”有一对光电“发射/接收”装置。“滚轮”上带有栅格,由于栅格能够间隔的“阻断”这对光电“发射/接收”装置的光路,这样便能产生翻页脉冲信号,此脉冲信号经过控制芯片传送给Windows操作系统,便可以产生翻页动作了。   除了以上这些,光电鼠标还包括些什么呢。它还包括连接线、PS/2或USB接口、外壳等。由于这几个部分与机械式鼠标没有多大分别,因此,这里就不再说明了。

一键天涯 2019-12-02 01:16:49 0 浏览量 回答数 0

回答

光电鼠标的工作原理光电鼠标与机械式鼠标最大的不同之处在于其定位方式不同。光电鼠标的工作原理是:在光电鼠标内部有一个发光二极管,通过该发光二极管发出的光线,照亮光电鼠标底部表面(这就是为什么鼠标底部总会发光的原因)。然后将光电鼠标底部表面反射回的一部分光线,经过一组光学透镜,传输到一个光感应器件(微成像器)内成像。这样,当光电鼠标移动时,其移动轨迹便会被记录为一组高速拍摄的连贯图像。最后利用光电鼠标内部的一块专用图像分析芯片(DSP,即数字微处理器)对移动轨迹上摄取的一系列图像进行分析处理,通过对这些图像上特征点位置的变化进行分析,来判断鼠标的移动方向和移动距离,从而完成光标的定位。光电鼠标通常由以下部分组成:光学感应器、光学透镜、发光二极管、接口微处理器、轻触式按键、滚轮、连线、PS/2或USB接口、外壳等。下面分别进行介绍:光学感应器光学感应器是光电鼠标的核心,目前能够生产光学感应器的厂家只有安捷伦、微软和罗技三家公司。其中,安捷伦公司的光学感应器使用十分广泛,除了微软的全部和罗技的部分光电鼠标之外,其他的光电鼠标基本上都采用了安捷伦公司的光学感应器。光电鼠标的控制芯片控制芯片负责协调光电鼠标中各元器件的工作,并与外部电路进行沟通(桥接)及各种信号的传送和收取。我们可以将其理解成是光电鼠标中的“管家婆”。这里有一个非常重要的概念大家应该知道,就是dpi对鼠标定位的影响。dpi是它用来衡量鼠标每移动一英寸所能检测出的点数,dpi越小,用来定位的点数就越少,定位精度就低;dpi越大,用来定位点数就多,定位精度就高。通常情况下,传统机械式鼠标的扫描精度都在200dpi以下,而光电鼠标则能达到400甚至800dpi,这就是为什么光电鼠标在定位精度上能够轻松超过机械式鼠标的主要原因。光学透镜组件光学透镜组件被放在光电鼠标的底部位置,从图5中可以清楚地看到,光学透镜组件由一个棱光镜和一个圆形透镜组成。其中,棱光镜负责将发光二极管发出的光线传送至鼠标的底部,并予以照亮。圆形透镜则相当于一台摄像机的镜头,这个镜头负责将已经被照亮的鼠标底部图像传送至光学感应器底部的小孔中。通过观看光电鼠标的背面外壳,我们可以看出圆形透镜很像一个摄像头通过试验,笔者得出结论:不管是阻断棱光镜还是圆形透镜的光路,均会立即导致光电鼠标“失明”。其结果就是光电鼠标无法进行定位,由此可见光学透镜组件的重要性。发光二极管光学感应器要对缺少光线的鼠标底部进行连续的“摄像”,自然少不了“摄影灯”的支援。否则,从鼠标底部摄到的图像将是一片黑暗,黑暗的图像无法进行比较,当然更无法进行光学定位了。通常,光电鼠标采用的发光二极管(如图7)是红色的(也有部分是蓝色的),且是高亮的(为了获得足够的光照度)。发光二极管发出的红色光线,一部分通过鼠标底部的光学透镜(即其中的棱镜)来照亮鼠标底部;另一部分则直接传到了光学感应器的正面。用一句话概括来说,发光二极管的作用就是产生光电鼠标工作时所需要的光源。轻触式按键没有按键的鼠标是不敢想象的,因而再普通的光电鼠标上至少也会有两个轻触式按键。方正光电鼠标的PCB上共焊有三个轻触式按键(图8)。除了左键、右键之外,中键被赋给了翻页滚轮。高级的鼠标通常带有X、Y两个翻页滚轮,而大多数光电鼠标还是像这个方正光电鼠标一样,仅带了一个翻页滚轮。翻页滚轮上、下滚动时,会使正在观看的“文档”或“网页”上下滚动。而当滚轮按下时,则会使PCB上的“中键”产生作用。注意:“中键”产生的动作,可由用户根据自己的需要进行定义。当我们卸下翻页滚轮之后,可以看到滚轮位置上,“藏”有一对光电“发射/接收”装置。“滚轮”上带有栅格,由于栅格能够间隔的“阻断”这对光电“发射/接收”装置的光路,这样便能产生翻页脉冲信号,此脉冲信号经过控制芯片传送给Windows操作系统,便可以产生翻页动作了。除了以上这些,光电鼠标还包括些什么呢。它还包括连接线、PS/2或USB接口、外壳等。由于这几个部分与机械式鼠标没有多大分别,因此,这里就不再说明了。

小哇 2019-12-02 01:16:45 0 浏览量 回答数 0

回答

光电鼠标的工作原理 光电鼠标与机械式鼠标最大的不同之处在于其定位方式不同。 光电鼠标的工作原理是:在光电鼠标内部有一个发光二极管,通过该发光二极管发出的光线,照亮光电鼠标底部表面(这就是为什么鼠标底部总会发光的原因)。然后将光电鼠标底部表面反射回的一部分光线,经过一组光学透镜,传输到一个光感应器件(微成像器)内成像。这样,当光电鼠标移动时,其移动轨迹便会被记录为一组高速拍摄的连贯图像。最后利用光电鼠标内部的一块专用图像分析芯片(DSP,即数字微处理器)对移动轨迹上摄取的一系列图像进行分析处理,通过对这些图像上特征点位置的变化进行分析,来判断鼠标的移动方向和移动距离,从而完成光标的定位。 光电鼠标通常由以下部分组成:光学感应器、光学透镜、发光二极管、接口微处理器、轻触式按键、滚轮、连线、PS/2或USB接口、外壳等。下面分别进行介绍: 光学感应器 光学感应器是光电鼠标的核心,目前能够生产光学感应器的厂家只有安捷伦、微软和罗技三家公司。其中,安捷伦公司的光学感应器使用十分广泛,除了微软的全部和罗技的部分光电鼠标之外,其他的光电鼠标基本上都采用了安捷伦公司的光学感应器。 光电鼠标的控制芯片 控制芯片负责协调光电鼠标中各元器件的工作,并与外部电路进行沟通(桥接)及各种信号的传送和收取。我们可以将其理解成是光电鼠标中的“管家婆”。 这里有一个非常重要的概念大家应该知道,就是dpi对鼠标定位的影响。dpi是它用来衡量鼠标每移动一英寸所能检测出的点数,dpi越小,用来定位的点数就越少,定位精度就低;dpi越大,用来定位点数就多,定位精度就高。 通常情况下,传统机械式鼠标的扫描精度都在200dpi以下,而光电鼠标则能达到400甚至800dpi,这就是为什么光电鼠标在定位精度上能够轻松超过机械式鼠标的主要原因。 光学透镜组件 光学透镜组件被放在光电鼠标的底部位置,从图5中可以清楚地看到,光学透镜组件由一个棱光镜和一个圆形透镜组成。其中,棱光镜负责将发光二极管发出的光线传送至鼠标的底部,并予以照亮。 圆形透镜则相当于一台摄像机的镜头,这个镜头负责将已经被照亮的鼠标底部图像传送至光学感应器底部的小孔中。通过观看光电鼠标的背面外壳,我们可以看出圆形透镜很像一个摄像头通过试验,笔者得出结论:不管是阻断棱光镜还是圆形透镜的光路,均会立即导致光电鼠标“失明”。其结果就是光电鼠标无法进行定位,由此可见光学透镜组件的重要性。 发光二极管 光学感应器要对缺少光线的鼠标底部进行连续的“摄像”,自然少不了“摄影灯”的支援。否则,从鼠标底部摄到的图像将是一片黑暗,黑暗的图像无法进行比较,当然更无法进行光学定位了。 通常,光电鼠标采用的发光二极管(如图7)是红色的(也有部分是蓝色的),且是高亮的(为了获得足够的光照度)。发光二极管发出的红色光线,一部分通过鼠标底部的光学透镜(即其中的棱镜)来照亮鼠标底部;另一部分则直接传到了光学感应器的正面。用一句话概括来说,发光二极管的作用就是产生光电鼠标工作时所需要的光源。 轻触式按键 没有按键的鼠标是不敢想象的,因而再普通的光电鼠标上至少也会有两个轻触式按键。方正光电鼠标的PCB上共焊有三个轻触式按键(图8)。除了左键、右键之外,中键被赋给了翻页滚轮。高级的鼠标通常带有X、Y两个翻页滚轮,而大多数光电鼠标还是像这个方正光电鼠标一样,仅带了一个翻页滚轮。翻页滚轮上、下滚动时,会使正在观看的“文档”或“网页”上下滚动。而当滚轮按下时,则会使PCB上的“中键”产生作用。注意:“中键”产生的动作,可由用户根据自己的需要进行定义。 当我们卸下翻页滚轮之后,可以看到滚轮位置上,“藏”有一对光电“发射/接收”装置。“滚轮”上带有栅格,由于栅格能够间隔的“阻断”这对光电“发射/接收”装置的光路,这样便能产生翻页脉冲信号,此脉冲信号经过控制芯片传送给Windows操作系统,便可以产生翻页动作了。 除了以上这些,光电鼠标还包括些什么呢。它还包括连接线、PS/2或USB接口、外壳等。由于这几个部分与机械式鼠标没有多大分别,因此,这里就不再说明了。

马铭芳 2019-12-02 01:16:52 0 浏览量 回答数 0

回答

光电鼠标与机械式鼠标最大的不同之处在于其定位方式不同。 光电鼠标的工作原理是:在光电鼠标内部有一个发光二极管,通过该发光二极管发出的光线,照亮光电鼠标底部表面(这就是为什么鼠标底部总会发光的原因)。然后将光电鼠标底部表面反射回的一部分光线,经过一组光学透镜,传输到一个光感应器件(微成像器)内成像。这样,当光电鼠标移动时,其移动轨迹便会被记录为一组高速拍摄的连贯图像。最后利用光电鼠标内部的一块专用图像分析芯片(DSP,即数字微处理器)对移动轨迹上摄取的一系列图像进行分析处理,通过对这些图像上特征点位置的变化进行分析,来判断鼠标的移动方向和移动距离,从而完成光标的定位。 光电鼠标通常由以下部分组成:光学感应器、光学透镜、发光二极管、接口微处理器、轻触式按键、滚轮、连线、PS/2或USB接口、外壳等。下面分别进行介绍: 光学感应器 光学感应器是光电鼠标的核心,目前能够生产光学感应器的厂家只有安捷伦、微软和罗技三家公司。其中,安捷伦公司的光学感应器使用十分广泛,除了微软的全部和罗技的部分光电鼠标之外,其他的光电鼠标基本上都采用了安捷伦公司的光学感应器。 光电鼠标的控制芯片 控制芯片负责协调光电鼠标中各元器件的工作,并与外部电路进行沟通(桥接)及各种信号的传送和收取。我们可以将其理解成是光电鼠标中的“管家婆”。 这里有一个非常重要的概念大家应该知道,就是dpi对鼠标定位的影响。dpi是它用来衡量鼠标每移动一英寸所能检测出的点数,dpi越小,用来定位的点数就越少,定位精度就低;dpi越大,用来定位点数就多,定位精度就高。 通常情况下,传统机械式鼠标的扫描精度都在200dpi以下,而光电鼠标则能达到400甚至800dpi,这就是为什么光电鼠标在定位精度上能够轻松超过机械式鼠标的主要原因。 光学透镜组件 光学透镜组件被放在光电鼠标的底部位置,从图5中可以清楚地看到,光学透镜组件由一个棱光镜和一个圆形透镜组成。其中,棱光镜负责将发光二极管发出的光线传送至鼠标的底部,并予以照亮。 圆形透镜则相当于一台摄像机的镜头,这个镜头负责将已经被照亮的鼠标底部图像传送至光学感应器底部的小孔中。通过观看光电鼠标的背面外壳,我们可以看出圆形透镜很像一个摄像头通过试验,笔者得出结论:不管是阻断棱光镜还是圆形透镜的光路,均会立即导致光电鼠标“失明”。其结果就是光电鼠标无法进行定位,由此可见光学透镜组件的重要性。 发光二极管 光学感应器要对缺少光线的鼠标底部进行连续的“摄像”,自然少不了“摄影灯”的支援。否则,从鼠标底部摄到的图像将是一片黑暗,黑暗的图像无法进行比较,当然更无法进行光学定位了。 通常,光电鼠标采用的发光二极管(如图7)是红色的(也有部分是蓝色的),且是高亮的(为了获得足够的光照度)。发光二极管发出的红色光线,一部分通过鼠标底部的光学透镜(即其中的棱镜)来照亮鼠标底部;另一部分则直接传到了光学感应器的正面。用一句话概括来说,发光二极管的作用就是产生光电鼠标工作时所需要的光源。 轻触式按键 没有按键的鼠标是不敢想象的,因而再普通的光电鼠标上至少也会有两个轻触式按键。方正光电鼠标的PCB上共焊有三个轻触式按键(图8)。除了左键、右键之外,中键被赋给了翻页滚轮。高级的鼠标通常带有X、Y两个翻页滚轮,而大多数光电鼠标还是像这个方正光电鼠标一样,仅带了一个翻页滚轮。翻页滚轮上、下滚动时,会使正在观看的“文档”或“网页”上下滚动。而当滚轮按下时,则会使PCB上的“中键”产生作用。注意:“中键”产生的动作,可由用户根据自己的需要进行定义。 当我们卸下翻页滚轮之后,可以看到滚轮位置上,“藏”有一对光电“发射/接收”装置。“滚轮”上带有栅格,由于栅格能够间隔的“阻断”这对光电“发射/接收”装置的光路,这样便能产生翻页脉冲信号,此脉冲信号经过控制芯片传送给Windows操作系统,便可以产生翻页动作了。 除了以上这些,光电鼠标还包括些什么呢。它还包括连接线、PS/2或USB接口、外壳等。由于这几个部分与机械式鼠标没有多大分别,因此,这里就不再说明了。 参考资料:http://article.pchome.net/00/00/89/22/

玄学酱 2019-12-02 01:16:53 0 浏览量 回答数 0

问题

【精品问答】110+数据挖掘面试题集合

珍宝珠 2019-12-01 21:56:45 2713 浏览量 回答数 3

问题

某政务网站性能优化

猫饭先生 2019-12-01 21:25:38 1412 浏览量 回答数 0

问题

现代入侵检测平台必须具备的七项核心功能

51干警网 2019-12-01 21:51:25 1536 浏览量 回答数 0

回答

我会发挥每个系统的优势。 聚合,联接和过滤逻辑显然属于数据层。它的速度更快,这不仅是因为大多数数据库引擎为此进行了10多年的优化,而且还可以最大程度地减少数据库和Web服务器之间转移的数据。 另一方面,我使用的大多数数据库平台在处理单个值时的功能都很差。日期格式和字符串操作之类的东西在SQL中很烂,最好在PHP中完成。 基本上,使用每个系统来完成其工作。 在可维护性方面,只要清楚区分发生在何处,将它们与逻辑类型分开就不会造成太大问题,当然也不足以抵消收益。在我看来,代码的清晰度和可维护性更多的是一致性,而不是将所有逻辑放在一个地方。 回复:具体例子... 我知道这也不是您所指的,但日期几乎是一种特殊情况。您要确保系统生成的所有日期都在Web服务器或数据库上创建。如果将db服务器和Web服务器配置为不同的时区,则否则会导致一些隐患(我已经看到了这种情况)。想象一下,例如,您createdDate有一个默认值为DB的列getDate()应用于DB。如果您要插入一条记录,那么使用PHP中生成的日期(例如date("Y-m-d", time() - 3600),选择在过去一小时内创建的记录,您可能无法获得期望的结果。对于您应该在哪一层上执行此操作,我希望使用DB例如,它使您可以使用列默认值。 对于大多数应用程序,我会在PHP中执行此操作。混合姓氏和名字听起来很简单,直到您意识到有时也需要在其中使用称呼,标题和中间缩写。另外,您几乎肯定会以想要用户的名字,姓氏和组合称呼+姓氏+姓氏为最终结果。将它们串联在DB端意味着您最终将移动更多的数据,尽管实际上,它很小。 依靠。如上所述,如果您想单独使用它们,则最好从性能角度考虑,将它们分别拉出并在需要时进行连接。也就是说,除非您要处理的数据集庞大,否则可能还有其他因素(如您提到的可维护性)具有更大的影响力。 一些经验法则: 生成增量ID应该在数据库中进行。 就个人而言,我喜欢数据库所应用的默认设置。 选择时,任何减少记录数量的操作都应由数据库来完成。 这样做通常可以减少数据集DB端的大小(例如上面的字符串示例)。 正如你所说;排序,聚合,子查询,联接等应始终在DB端。 另外,我们还没有讨论它们,但是触发器通常是坏的/必要的。 在这里您需要面对一些核心的权衡,而平衡实际上取决于您的应用程序。 有些事情绝对应该总是在SQL中完成。排除许多任务的某些异常(如日期事件),SQL可能很笨拙,并且可能使您陷入逻辑混乱的境地。例如,在代码库中搜索对特定列的引用时,很容易错过视图或存储过程中包含的内容。 性能始终是一个考虑因素,但取决于您的应用程序和特定示例,可能并不是一个大问题。您对可维护性的担忧可能非常有效,而我提到的一些性能优势却很少,因此请提防过早优化。 另外,如果其他系统正在直接访问数据库(例如,用于报告或导入/导出),您将受益于数据库中更多的逻辑。例如,如果要直接从另一个数据源导入用户,则可以在SQL中实现类似电子邮件验证功能的重用。 简短的答案:这取决于。:)来源:stack overflow

保持可爱mmm 2020-05-17 12:12:12 0 浏览量 回答数 0

回答

本文介绍AliSQL的内核版本更新说明。 MySQL 8.0 20200229 新特性 Performance Agent:更加便捷的性能数据统计方案。通过MySQL插件的方式,实现MySQL实例内部各项性能数据的采集与统计。 在半同步模式下添加网络往返时间,并记录到性能数据。 性能优化 允许在只读实例上进行语句级并发控制(CCL)操作。 备实例支持Outline。 Proxy短连接优化。 优化不同CPU架构下的pause指令执行时间。 添加内存表查看线程池运行情况。 Bug修复 在低于4.9的Linux Kenerls中禁用ppoll,使用poll代替。 修复wrap_sm4_encrypt函数调用错误问题。 修复在滚动审核日志时持有全局变量锁的问题。 修复恢复不一致性检查的问题。 修复io_statistics表出现错误time值的问题。 修复无效压缩算法导致崩溃的问题。 修复用户列与5.6不兼容的问题。 20200110 新特性 Inventory Hint:新增了三个hint, 支持SELECT、UPDATE、INSERT、DELETE 语句,快速提交/回滚事务,提高业务吞吐能力。 性能优化 启动实例时,先初始化Concurrency Control队列结构,再初始化Concurrency Control规则。 异步清除文件时继续取消小文件的链接。 优化Thread Pool性能。 默认情况下禁用恢复不一致性检查。 更改设置变量所需的权限: 设置以下变量所需的权限已更改为普通用户权限: auto_increment_increment auto_increment_offset bulk_insert_buffer_size binlog_rows_query_log_events 设置以下变量所需的权限已更改为超级用户或系统变量管理用户权限: binlog_format binlog_row_image binlog_direct sql_log_off sql_log_bin 20191225 新特性 Recycle Bin:临时将删除的表转移到回收站,还可以设置保留的时间,方便您找回数据。 性能优化 提高短连接处理性能。 使用专用线程为maintain user服务,避免HA失败。 通过Redo刷新Binlog时出现错误会显式释放文件同步锁。 删除不必要的TCP错误日志。 默认情况下启用线程池。 Bug修复 修复慢日志刷新的问题。 修复锁定范围不正确的问题。 修复TDE的Select函数导致的核心转储问题。 20191115 新特性 Statement Queue:针对语句的排队机制,将语句进行分桶排队,尽量把可能具有相同冲突的语句放在一个桶内排队,减少冲突的开销。 20191101 新特性 为TDE添加SM4加密算法。 保护备实例信息:拥有SUPER或REPLICATION_SLAVE_ADMIN权限的用户才能插入/删除/修改表slave_master_info、slave_relay_log_info、slave_worker_info。 提高自动递增键的优先级:如果表中没有主键或非空唯一键,具有自动增量的非空键将是第一候选项。 对系统表和处于初始化状态线程用到的表,不进行Memory引擎到MyISAM引擎的自动转换。 Redo Log刷新到磁盘之前先将Binlog文件刷新到磁盘。 实例被锁定时也会影响临时表。 添加新的基于LSM树的事务存储引擎X-Engine。 性能优化 Thread Pool:互斥优化。 Performance Insight:性能点支持线程池。 参数调整: primary_fast_lookup:会话参数,默认值为true。 thread_pool_enabled:全局参数,默认值为true。 20191015 新特性 TDE:支持透明数据加密TDE(Transparent Data Encryption)功能,可对数据文件执行实时I/O加密和解密,数据在写入磁盘之前进行加密,从磁盘读入内存时进行解密。 Returning:Returning功能支持DML语句返回Resultset,同时提供了工具包(DBMS_TRANS)便于您快捷使用。 强制将引擎从MyISAM/MEMORY转换为InnoDB:如果全局变量force_memory/mysiam_to_innodb为ON,则创建/修改表时会将表引擎从MyISAM/MEMORY转换为InnoDB。 禁止非高权限账号切换主备实例。 性能代理插件:收集性能数据并保存到本地格式化文本文件,采用文件轮循方式,保留最近的秒级性能数据。 Innodb mutex timeout cofigurable:可配置全局变量innodb_fatal_semaphore_wait_threshold,默认值:600。 忽略索引提示错误:可配置全局变量ignore_index_hint_error,默认值:false。 可关闭SSL加密功能。 TCP错误信息:返回TCP方向(读取、读取等待、写入等待)错误及错误代码到end_connection事件,并且输出错误信息到错误日志。 Bug修复 支持本地AIO的Linux系统内,在触发线性预读之前会合并AIO请求。 优化表/索引统计信息。 如果指定了主键,则直接访问主索引。 20190915 Bug修复 修复Cmd_set_current_connection内存泄露问题。 20190816 新特性 Thread Pool:将线程和会话分离,在拥有大量会话的同时,只需要少量线程完成活跃会话的任务即可。 Statement Concurrency Control:通过控制并发数应对突发的数据库请求流量、资源消耗过高的语句访问以及SQL访问模型的变化,保证MySQL实例持续稳定运行。 Statement Outline:利用Optimizer Hint和Index Hint让MySQL稳定执行计划。 Sequence Engine:简化获取序列值的复杂度。 Purge Large File Asynchronously:删除单个表空间时,会将表空间文件重命名为临时文件,等待异步清除进程清理临时文件。 Performance Insight:专注于实例负载监控、关联分析、性能调优的利器,帮助您迅速评估数据库负载,找到性能问题的源头,提升数据库的稳定性。 优化实例锁状态:实例锁定状态下,可以drop或truncate表。 Bug修复 修复文件大小计算错误的问题。 修复偶尔出现的内存空闲后再次使用的问题。 修复主机缓存大小为0时的崩溃问题。 修复隐式主键与CTS语句的冲突问题。 修复慢查询导致的slog出错问题。 20190601 性能优化 缩短日志表MDL范围,减少MDL阻塞的可能性。 重构终止选项的代码。 Bug修复 修复审计日志中没有记录预编译语句的问题。 屏蔽无效表名的错误日志。 MySQL 5.7基础版/高可用版 20200229 新特性 Performance Agent:更加便捷的性能数据统计方案。通过MySQL插件的方式,实现MySQL实例内部各项性能数据的采集与统计。 在半同步模式下添加网络往返时间,并记录到性能数据。 性能优化 优化不同CPU架构下的pause指令执行时间。 Proxy短连接优化。 添加内存表查看线程池运行情况。 Bug修复 修复DDL重做日志不安全的问题。 修复io_statistics表出现错误time值的问题。 修复更改表导致服务器崩溃的问题。 修复MySQL测试用例。 20200110 性能优化 异步清除文件时继续取消小文件的链接。 优化Thread Pool性能。 thread_pool_enabled参数的默认值调整为OFF。 20191225 新特性 内部账户管理与防范:调整用户权限保护数据安全。 性能优化 提高短连接处理性能。 使用专用线程为maintain user服务,避免HA失败。 删除不必要的TCP错误日志。 优化线程池。 Bug修复 修复读写分离时mysqld进程崩溃问题。 修复密钥环引起的核心转储问题。 20191115 Bug修复 修复主备切换后审计日志显示变量的问题。 20191101 新特性 为TDE添加SM4加密算法。 如果指定了主键,则直接访问主索引。 对系统表和处于初始化状态线程用到的表,不进行Memory引擎到MyISAM引擎的自动转换。 性能优化 Thread Pool:互斥优化。 引入审计日志缓冲机制,提高审计日志的性能。 Performance Insight:性能点支持线程池。 默认开启Thread Pool。 Bug修复 在处理维护用户列表时释放锁。 补充更多TCP错误信息。 20191015 新特性 轮换慢日志:为了在收集慢查询日志时保证零数据丢失,轮换日志表会将慢日志表的csv数据文件重命名为唯一名称并创建新文件。您可以使用show variables like '%rotate_log_table%';查看是否开启轮换慢日志。 性能代理插件:收集性能数据并保存到本地格式化文本文件,采用文件轮轮循方式,保留最近的秒级性能数据。 强制将引擎从MEMORY转换为InnoDB:如果全局变量rds_force_memory_to_innodb为ON,则创建/修改表时会将表引擎从MEMORY转换为InnoDB。 TDE机制优化:添加keyring-rds插件与管控系统/密钥管理服务进行交互。 TCP错误信息:返回TCP方向(读取、读取等待、写入等待)错误及错误代码到end_connection事件,并且输出错误信息到错误日志。 Bug修复 修复DDL中的意外错误Error 1290。 20190925 参数修改 将系统变量auto_generate_certs的默认值由true改为false。 增加全局只读变量auto_detact_certs,默认值为false,有效值为[true | false]。 该系统变量在Server端使用OpenSSL编译时可用,用于控制Server端在启动时是否在数据目录下自动查找SSL加密证书和密钥文件,即控制是否开启Server端的证书和密钥的自动查找功能。 20190915 新特性 Thread Pool:将线程和会话分离,在拥有大量会话的同时,只需要少量线程完成活跃会话的任务即可。 20190815 新特性 Purge Large File Asynchronously:删除单个表空间时,会将表空间文件重命名为临时文件,等待异步清除进程清理临时文件。 Performance Insight:专注于实例负载监控、关联分析、性能调优的利器,帮助您迅速评估数据库负载,找到性能问题的源头,提升数据库的稳定性。 优化实例锁状态:实例锁定状态下,可以drop或truncate表。 Bug修复 禁止在set rds_current_connection命令中设置rds_prepare_begin_id。 允许更改已锁定用户的信息。 禁止用关键字actual作为表名。 修复慢日志导致时间字段溢出的问题。 20190510版本 新特性:允许在事务内创建临时表。 20190319版本 新特性:支持在handshake报文内代理设置threadID。 20190131版本 升级到官方5.7.25版本。 关闭内存管理功能jemalloc。 修复内部变量net_lenth_size计算错误问题。 20181226版本 新特性:支持动态修改binlog-row-event-max-size,加速无主键表的复制。 修复Proxy实例内存申请异常的问题。 20181010版本 支持隐式主键。 加快无主键表的主备复制。 支持Native AIO,提升I/O性能。 20180431版本 新特性: 支持高可用版。 支持SQL审计。 增强对处于快照备份状态的实例的保护。 MySQL 5.7三节点企业版 20191128 新特性 支持读写分离。 Bug修复 修复部分场景下Follower Second_Behind_Master计算错误问题。 修复表级并行复制事务重试时死锁问题。 修复XA相关bug。 20191016 新特性 支持MySQL 5.7高可用版(本地SSD盘)升级到三节点企业版。 兼容MySQL官方GTID功能,默认不开启。 合并AliSQL MySQL 5.7基础版/高可用版 20190915版本及之前的自研功能。 Bug修复 修复重置备实例导致binlog被关闭问题。 20190909 新特性 优化大事务在三节点强一致状态下的执行效率。 支持从Leader/Follower进行Binlog转储。 支持创建只读实例。 系统表默认使用InnoDB引擎。 Bug修复 修复Follower日志清理命令失效问题。 修复参数slave_sql_verify_checksum=OFF和binlog_checksum=crc32时Slave线程异常退出问题。 20190709 新特性 支持三节点功能。 禁用semi-sync插件。 支持表级并行复制、Writeset并行复制。 支持pk_access主键查询加速。 支持线程池。 合并AliSQL MySQL 5.7基础版/高可用版 20190510版本及之前的自研功能。 MySQL 5.6 20200229 新特性 支持Proxy读写分离功能。 性能优化 优化线程池功能。 优化不同CPU架构下的pause指令执行时间。 Bug修复 修复XA事务部分提交的问题。 20200110 新特性 Thread Pool:将线程和会话分离,在拥有大量会话的同时,只需要少量线程完成活跃会话的任务即可。 性能优化 异步清除文件时继续取消小文件的链接。 Bug修复 修复页面清理程序的睡眠时间计算不正确问题。 修复SELECT @@global.gtid_executed导致的故障转移失败问题。 修复IF CLIENT KILLED AFTER ROLLBACK TO SAVEPOINT PREVIOUS STMTS COMMITTED问题。 20191212 性能优化 删除不必要的tcp错误日志 20191115 Bug修复 修复慢日志时间戳溢出问题。 20191101 Bug修复 修复刷新日志时切换慢日志的问题,仅在执行刷新慢日志时切换慢日志。 修正部分显示错误。 20191015 新特性 轮换慢日志:为了在收集慢查询日志时保证零数据丢失,轮换日志表会将慢日志表的csv数据文件重命名为唯一名称并创建新文件。您可以使用show variables like '%rotate_log_table%';查看是否开启轮换慢日志。 SM4加密算法:添加新的SM4加密算法,取代旧的SM加密算法。 Purge Large File Asynchronously:删除单个表空间时,会将表空间文件重命名为临时文件,等待异步清除进程清理临时文件。 TCP错误信息:返回TCP方向(读取、读取等待、写入等待)错误及错误代码到end_connection事件,并且输出错误信息到错误日志。 引入审计日志缓冲机制,提高审计日志的性能。。 Bug修复 禁用pstack,避免存在大量连接时可能导致pstack无响应。 修复隐式主键与create table as select语句之间的冲突。 自动清除由二进制日志创建的临时文件。 20190815 优化实例锁状态:实例锁定状态下,可以drop或truncate表。 20190130版本 修复部分可能导致系统不稳定的bug。 20181010版本 添加参数rocksdb_ddl_commit_in_the_middle(MyRocks)。如果这个参数被打开,部分DDL在执行过程中将会执行commit操作。 201806** (5.6.16)版本 新特性:slow log精度提升为微秒。 20180426(5.6.16)版本 新特性:引入隐藏索引,支持将索引设置为不可见,详情请参见参考文档。 修复备库apply线程的bug。 修复备库apply分区表更新时性能下降问题。 修复TokuDB下alter table comment重建整张表问题,详情请参见参考文档。 修复由show slave status/show status可能触发的死锁问题。 20171205(5.6.16)版本 修复OPTIMIZE TABLE和ONLINE ALTER TABLE同时执行时会触发死锁的问题。 修复SEQUENCE与隐含主键冲突的问题。 修复SHOW CREATE SEQUENCE问题。 修复TokuDB引擎的表统计信息错误。 修复并行OPTIMIZE表引入的死锁问题。 修复QUERY_LOG_EVENT中记录的字符集问题。 修复信号处理引起的数据库无法停止问题,详情请参见参考文档。 修复RESET MASTER引入的问题。 修复备库陷入等待的问题。 修复SHOW CREATE TABLE可能触发的进程崩溃问题。 20170927(5.6.16)版本 修复TokuDB表查询时使用错误索引问题。 20170901(5.6.16)版本 新特性: 升级SSL加密版本到TLS 1.2,详情请参见参考文档。 支持Sequence。 修复NOT IN查询在特定场景下返回结果集有误的问题。 20170530 (5.6.16)版本 新特性:支持高权限账号Kill其他账号下的连接。 20170221(5.6.16)版本 新特性:支持读写分离简介。 MySQL 5.5 20181212 修复调用系统函数gettimeofday(2) 返回值不准确的问题。该系统函数返回值为时间,常用来计算等待超时,时间不准确时会导致一些操作永不超时。

游客yl2rjx5yxwcam 2020-03-08 13:18:55 0 浏览量 回答数 0

回答

我们的浏览器自己不会使用代理,除非你指定 一般代理会在HTTP头都加上x-remote-addr,服务器可以根据这个来检测 ###### I mean,如果我在浏览器上没有指定代理,在整个请求发送的过程中会不会有中间代理? 例如,如果我在浏览器输入google,正常情况下经过层层路由转到google的服务器,其中是一个什么样的机制让它被拒绝然后返回了由于政策原因无法访问此网站呢? ######代理是我们指定的,你要说中间可能有代理的话那大概就是经过了CDN google地址被DNS污染了###### 代理分好多种,一种是你的浏览器直接指定。 还有一种,是在你的路由网关上,强制进行web代理,对浏览器是透明的。一般有危险的是这种,譬如你手机wifi连上一个上网的网关,这个网关就可以对你的http请求数据做各种监视、替换等等。(除非启用https协议,中间网关就无法侵入了) 另外,所有你访问目标站点经过的路由器,都可以进行类似的http内容过滤和替换。 ######回复 @阿采 : 你自己架一个wifi服务器,通过这个wifi上网的所有人就是以你的服务器为网关了,所以不要连接不明信息的wifi。 另外,还有黑客这个角色,他可能会攻破并掌控这些你说的网关。######那是表示中间人攻击必须劫持网关,或者某些公网里的路由器?这种不是一般都是核心网的基础设施么,安全性如何?######我也是来学习下的###### 分很多种情况,普通访问、透明代理、匿名代理、高度匿名代理,有几个http头不一样,达到的效果不一样。以下是直接拷贝的,你参考下,基本也就这几种情况,想做坏事的话,最好选择高级匿名代理。但是实际上,只要是别人的代理服务器,管理员都可以获取到你的所有进出信息,所以不要传输代理一些私人数据,不然被拦截的可能性很大。 获取用户IP地址的三个属性的区别(HTTP_X_FORWARDED_FOR,HTTP_VIA,REMOTE_ADDR) 一、没有使用代理服务器的情况:       REMOTE_ADDR = 您的 IP       HTTP_VIA = 没数值或不显示       HTTP_X_FORWARDED_FOR = 没数值或不显示 二、使用透明代理服务器的情况:Transparent Proxies       REMOTE_ADDR = 最后一个代理服务器 IP        HTTP_VIA = 代理服务器 IP       HTTP_X_FORWARDED_FOR = 您的真实 IP ,经过多个代理服务器时,这个值类似如下:203.98.182.163, 203.98.182.163, 203.129.72.215。    这类代理服务器还是将您的信息转发给您的访问对象,无法达到隐藏真实身份的目的。 三、使用普通匿名代理服务器的情况:Anonymous Proxies       REMOTE_ADDR = 最后一个代理服务器 IP        HTTP_VIA = 代理服务器 IP       HTTP_X_FORWARDED_FOR = 代理服务器 IP ,经过多个代理服务器时,这个值类似如下:203.98.182.163, 203.98.182.163, 203.129.72.215。    隐藏了您的真实IP,但是向访问对象透露了您是使用代理服务器访问他们的。 四、使用欺骗性代理服务器的情况:Distorting Proxies       REMOTE_ADDR = 代理服务器 IP        HTTP_VIA = 代理服务器 IP        HTTP_X_FORWARDED_FOR = 随机的 IP ,经过多个代理服务器时,这个值类似如下:203.98.182.163, 203.98.182.163, 203.129.72.215。    告诉了访问对象您使用了代理服务器,但编造了一个虚假的随机IP代替您的真实IP欺骗它。 五、使用高匿名代理服务器的情况:High Anonymity Proxies (Elite proxies)       REMOTE_ADDR = 代理服务器 IP       HTTP_VIA = 没数值或不显示       HTTP_X_FORWARDED_FOR = 没数值或不显示 ,经过多个代理服务器时,这个值类似如下:203.98.182.163, 203.98.182.163, 203.129.72.215。    完全用代理服务器的信息替代了您的所有信息,就象您就是完全使用那台代理服务器直接访问对象。 ######谢谢您的回复,不过您这说的是如何使用代理,我想了解的是中间人劫持里的代理到底在具体网络中是怎么运作的?

kun坤 2020-05-31 13:05:50 0 浏览量 回答数 0

问题

你需要的是持续的服务改进

sunny夏筱 2019-12-01 21:41:32 7450 浏览量 回答数 3

问题

【精品问答】Python二级考试题库

珍宝珠 2019-12-01 22:03:38 1146 浏览量 回答数 2

问题

【精品问答】python技术1000问(1)

问问小秘 2019-12-01 21:57:48 454222 浏览量 回答数 19

回答

92题 一般来说,建立INDEX有以下益处:提高查询效率;建立唯一索引以保证数据的唯一性;设计INDEX避免排序。 缺点,INDEX的维护有以下开销:叶节点的‘分裂’消耗;INSERT、DELETE和UPDATE操作在INDEX上的维护开销;有存储要求;其他日常维护的消耗:对恢复的影响,重组的影响。 需要建立索引的情况:为了建立分区数据库的PATITION INDEX必须建立; 为了保证数据约束性需要而建立的INDEX必须建立; 为了提高查询效率,则考虑建立(是否建立要考虑相关性能及维护开销); 考虑在使用UNION,DISTINCT,GROUP BY,ORDER BY等字句的列上加索引。 91题 作用:加快查询速度。原则:(1) 如果某属性或属性组经常出现在查询条件中,考虑为该属性或属性组建立索引;(2) 如果某个属性常作为最大值和最小值等聚集函数的参数,考虑为该属性建立索引;(3) 如果某属性经常出现在连接操作的连接条件中,考虑为该属性或属性组建立索引。 90题 快照Snapshot是一个文件系统在特定时间里的镜像,对于在线实时数据备份非常有用。快照对于拥有不能停止的应用或具有常打开文件的文件系统的备份非常重要。对于只能提供一个非常短的备份时间而言,快照能保证系统的完整性。 89题 游标用于定位结果集的行,通过判断全局变量@@FETCH_STATUS可以判断是否到了最后,通常此变量不等于0表示出错或到了最后。 88题 事前触发器运行于触发事件发生之前,而事后触发器运行于触发事件发生之后。通常事前触发器可以获取事件之前和新的字段值。语句级触发器可以在语句执行前或后执行,而行级触发在触发器所影响的每一行触发一次。 87题 MySQL可以使用多个字段同时建立一个索引,叫做联合索引。在联合索引中,如果想要命中索引,需要按照建立索引时的字段顺序挨个使用,否则无法命中索引。具体原因为:MySQL使用索引时需要索引有序,假设现在建立了"name,age,school"的联合索引,那么索引的排序为: 先按照name排序,如果name相同,则按照age排序,如果age的值也相等,则按照school进行排序。因此在建立联合索引的时候应该注意索引列的顺序,一般情况下,将查询需求频繁或者字段选择性高的列放在前面。此外可以根据特例的查询或者表结构进行单独的调整。 86题 建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率,经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话,还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面,比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。 85题 存储过程是一组Transact-SQL语句,在一次编译后可以执行多次。因为不必重新编译Transact-SQL语句,所以执行存储过程可以提高性能。触发器是一种特殊类型的存储过程,不由用户直接调用。创建触发器时会对其进行定义,以便在对特定表或列作特定类型的数据修改时执行。 84题 存储过程是用户定义的一系列SQL语句的集合,涉及特定表或其它对象的任务,用户可以调用存储过程,而函数通常是数据库已定义的方法,它接收参数并返回某种类型的值并且不涉及特定用户表。 83题 减少表连接,减少复杂 SQL,拆分成简单SQL。减少排序:非必要不排序,利用索引排序,减少参与排序的记录数。尽量避免 select *。尽量用 join 代替子查询。尽量少使用 or,使用 in 或者 union(union all) 代替。尽量用 union all 代替 union。尽量早的将无用数据过滤:选择更优的索引,先分页再Join…。避免类型转换:索引失效。优先优化高并发的 SQL,而不是执行频率低某些“大”SQL。从全局出发优化,而不是片面调整。尽可能对每一条SQL进行 explain。 82题 如果条件中有or,即使其中有条件带索引也不会使用(要想使用or,又想让索引生效,只能将or条件中的每个列都加上索引)。对于多列索引,不是使用的第一部分,则不会使用索引。like查询是以%开头。如果列类型是字符串,那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引。如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引。例如,使用<>、not in 、not exist,对于这三种情况大多数情况下认为结果集很大,MySQL就有可能不使用索引。 81题 主键不能重复,不能为空,唯一键不能重复,可以为空。建立主键的目的是让外键来引用。一个表最多只有一个主键,但可以有很多唯一键。 80题 空值('')是不占用空间的,判断空字符用=''或者<>''来进行处理。NULL值是未知的,且占用空间,不走索引;判断 NULL 用 IS NULL 或者 is not null ,SQL 语句函数中可以使用 ifnull ()函数来进行处理。无法比较 NULL 和 0;它们是不等价的。无法使用比较运算符来测试 NULL 值,比如 =, <, 或者 <>。NULL 值可以使用 <=> 符号进行比较,该符号与等号作用相似,但对NULL有意义。进行 count ()统计某列的记录数的时候,如果采用的 NULL 值,会被系统自动忽略掉,但是空值是统计到其中。 79题 HEAP表是访问数据速度最快的MySQL表,他使用保存在内存中的散列索引。一旦服务器重启,所有heap表数据丢失。BLOB或TEXT字段是不允许的。只能使用比较运算符=,<,>,=>,= <。HEAP表不支持AUTO_INCREMENT。索引不可为NULL。 78题 如果想输入字符为十六进制数字,可以输入带有单引号的十六进制数字和前缀(X),或者只用(Ox)前缀输入十六进制数字。如果表达式上下文是字符串,则十六进制数字串将自动转换为字符串。 77题 Mysql服务器通过权限表来控制用户对数据库的访问,权限表存放在mysql数据库里,由mysql_install_db脚本初始化。这些权限表分别user,db,table_priv,columns_priv和host。 76题 在缺省模式下,MYSQL是autocommit模式的,所有的数据库更新操作都会即时提交,所以在缺省情况下,mysql是不支持事务的。但是如果你的MYSQL表类型是使用InnoDB Tables 或 BDB tables的话,你的MYSQL就可以使用事务处理,使用SET AUTOCOMMIT=0就可以使MYSQL允许在非autocommit模式,在非autocommit模式下,你必须使用COMMIT来提交你的更改,或者用ROLLBACK来回滚你的更改。 75题 它会停止递增,任何进一步的插入都将产生错误,因为密钥已被使用。 74题 创建索引的时候尽量使用唯一性大的列来创建索引,由于使用b+tree做为索引,以innodb为例,一个树节点的大小由“innodb_page_size”,为了减少树的高度,同时让一个节点能存放更多的值,索引列尽量在整数类型上创建,如果必须使用字符类型,也应该使用长度较少的字符类型。 73题 当MySQL单表记录数过大时,数据库的CRUD性能会明显下降,一些常见的优化措施如下: 限定数据的范围: 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如:我们当用户在查询订单历史的时候,我们可以控制在一个月的范围内。读/写分离: 经典的数据库拆分方案,主库负责写,从库负责读。垂直分区: 根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。简单来说垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表。水平分区: 保持数据表结构不变,通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中,达到了分布式的目的。水平拆分可以支撑非常大的数据量。 72题 乐观锁失败后会抛出ObjectOptimisticLockingFailureException,那么我们就针对这块考虑一下重试,自定义一个注解,用于做切面。针对注解进行切面,设置最大重试次数n,然后超过n次后就不再重试。 71题 一致性非锁定读讲的是一条记录被加了X锁其他事务仍然可以读而不被阻塞,是通过innodb的行多版本实现的,行多版本并不是实际存储多个版本记录而是通过undo实现(undo日志用来记录数据修改前的版本,回滚时会用到,用来保证事务的原子性)。一致性锁定读讲的是我可以通过SELECT语句显式地给一条记录加X锁从而保证特定应用场景下的数据一致性。 70题 数据库引擎:尤其是mysql数据库只有是InnoDB引擎的时候事物才能生效。 show engines 查看数据库默认引擎;SHOW TABLE STATUS from 数据库名字 where Name='表名' 如下;SHOW TABLE STATUS from rrz where Name='rrz_cust';修改表的引擎alter table table_name engine=innodb。 69题 如果是等值查询,那么哈希索引明显有绝对优势,因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值;当然了,这个前提是,键值都是唯一的。如果键值不是唯一的,就需要先找到该键所在位置,然后再根据链表往后扫描,直到找到相应的数据;如果是范围查询检索,这时候哈希索引就毫无用武之地了,因为原先是有序的键值,经过哈希算法后,有可能变成不连续的了,就没办法再利用索引完成范围查询检索;同理,哈希索引也没办法利用索引完成排序,以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询(这种部分模糊查询,其实本质上也是范围查询);哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则;B+树索引的关键字检索效率比较平均,不像B树那样波动幅度大,在有大量重复键值情况下,哈希索引的效率也是极低的,因为存在所谓的哈希碰撞问题。 68题 decimal精度比float高,数据处理比float简单,一般优先考虑,但float存储的数据范围大,所以范围大的数据就只能用它了,但要注意一些处理细节,因为不精确可能会与自己想的不一致,也常有关于float 出错的问题。 67题 datetime、timestamp精确度都是秒,datetime与时区无关,存储的范围广(1001-9999),timestamp与时区有关,存储的范围小(1970-2038)。 66题 Char使用固定长度的空间进行存储,char(4)存储4个字符,根据编码方式的不同占用不同的字节,gbk编码方式,不论是中文还是英文,每个字符占用2个字节的空间,utf8编码方式,每个字符占用3个字节的空间。Varchar保存可变长度的字符串,使用额外的一个或两个字节存储字符串长度,varchar(10),除了需要存储10个字符,还需要1个字节存储长度信息(10),超过255的长度需要2个字节来存储。char和varchar后面如果有空格,char会自动去掉空格后存储,varchar虽然不会去掉空格,但在进行字符串比较时,会去掉空格进行比较。Varbinary保存变长的字符串,后面不会补\0。 65题 首先分析语句,看看是否load了额外的数据,可能是查询了多余的行并且抛弃掉了,可能是加载了许多结果中并不需要的列,对语句进行分析以及重写。分析语句的执行计划,然后获得其使用索引的情况,之后修改语句或者修改索引,使得语句可以尽可能的命中索引。如果对语句的优化已经无法进行,可以考虑表中的数据量是否太大,如果是的话可以进行横向或者纵向的分表。 64题 建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率,经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话,还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面,比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。 63题 存储过程是一些预编译的SQL语句。1、更加直白的理解:存储过程可以说是一个记录集,它是由一些T-SQL语句组成的代码块,这些T-SQL语句代码像一个方法一样实现一些功能(对单表或多表的增删改查),然后再给这个代码块取一个名字,在用到这个功能的时候调用他就行了。2、存储过程是一个预编译的代码块,执行效率比较高,一个存储过程替代大量T_SQL语句 ,可以降低网络通信量,提高通信速率,可以一定程度上确保数据安全。 62题 密码散列、盐、用户身份证号等固定长度的字符串应该使用char而不是varchar来存储,这样可以节省空间且提高检索效率。 61题 推荐使用自增ID,不要使用UUID。因为在InnoDB存储引擎中,主键索引是作为聚簇索引存在的,也就是说,主键索引的B+树叶子节点上存储了主键索引以及全部的数据(按照顺序),如果主键索引是自增ID,那么只需要不断向后排列即可,如果是UUID,由于到来的ID与原来的大小不确定,会造成非常多的数据插入,数据移动,然后导致产生很多的内存碎片,进而造成插入性能的下降。总之,在数据量大一些的情况下,用自增主键性能会好一些。 60题 char是一个定长字段,假如申请了char(10)的空间,那么无论实际存储多少内容。该字段都占用10个字符,而varchar是变长的,也就是说申请的只是最大长度,占用的空间为实际字符长度+1,最后一个字符存储使用了多长的空间。在检索效率上来讲,char > varchar,因此在使用中,如果确定某个字段的值的长度,可以使用char,否则应该尽量使用varchar。例如存储用户MD5加密后的密码,则应该使用char。 59题 一. read uncommitted(读取未提交数据) 即便是事务没有commit,但是我们仍然能读到未提交的数据,这是所有隔离级别中最低的一种。 二. read committed(可以读取其他事务提交的数据)---大多数数据库默认的隔离级别 当前会话只能读取到其他事务提交的数据,未提交的数据读不到。 三. repeatable read(可重读)---MySQL默认的隔离级别 当前会话可以重复读,就是每次读取的结果集都相同,而不管其他事务有没有提交。 四. serializable(串行化) 其他会话对该表的写操作将被挂起。可以看到,这是隔离级别中最严格的,但是这样做势必对性能造成影响。所以在实际的选用上,我们要根据当前具体的情况选用合适的。 58题 B+树的高度一般为2-4层,所以查找记录时最多只需要2-4次IO,相对二叉平衡树已经大大降低了。范围查找时,能通过叶子节点的指针获取数据。例如查找大于等于3的数据,当在叶子节点中查到3时,通过3的尾指针便能获取所有数据,而不需要再像二叉树一样再获取到3的父节点。 57题 因为事务在修改页时,要先记 undo,在记 undo 之前要记 undo 的 redo, 然后修改数据页,再记数据页修改的 redo。 Redo(里面包括 undo 的修改) 一定要比数据页先持久化到磁盘。 当事务需要回滚时,因为有 undo,可以把数据页回滚到前镜像的状态,崩溃恢复时,如果 redo log 中事务没有对应的 commit 记录,那么需要用 undo把该事务的修改回滚到事务开始之前。 如果有 commit 记录,就用 redo 前滚到该事务完成时并提交掉。 56题 redo log是物理日志,记录的是"在某个数据页上做了什么修改"。 binlog是逻辑日志,记录的是这个语句的原始逻辑,比如"给ID=2这一行的c字段加1"。 redo log是InnoDB引擎特有的;binlog是MySQL的Server层实现的,所有引擎都可以使用。 redo log是循环写的,空间固定会用完:binlog 是可以追加写入的。"追加写"是指binlog文件写到一定大小后会切换到下一个,并不会覆盖以前的日志。 最开始 MySQL 里并没有 InnoDB 引擎,MySQL 自带的引擎是 MyISAM,但是 MyISAM 没有 crash-safe 的能力,binlog日志只能用于归档。而InnoDB 是另一个公司以插件形式引入 MySQL 的,既然只依靠 binlog 是没有 crash-safe 能力的,所以 InnoDB 使用另外一套日志系统,也就是 redo log 来实现 crash-safe 能力。 55题 重做日志(redo log)      作用:确保事务的持久性,防止在发生故障,脏页未写入磁盘。重启数据库会进行redo log执行重做,达到事务一致性。 回滚日志(undo log)  作用:保证数据的原子性,保存了事务发生之前的数据的一个版本,可以用于回滚,同时可以提供多版本并发控制下的读(MVCC),也即非锁定读。 二进 制日志(binlog)    作用:用于主从复制,实现主从同步;用于数据库的基于时间点的还原。 错误日志(errorlog) 作用:Mysql本身启动,停止,运行期间发生的错误信息。 慢查询日志(slow query log)  作用:记录执行时间过长的sql,时间阈值可以配置,只记录执行成功。 一般查询日志(general log)    作用:记录数据库的操作明细,默认关闭,开启后会降低数据库性能 。 中继日志(relay log) 作用:用于数据库主从同步,将主库发来的bin log保存在本地,然后从库进行回放。 54题 MySQL有三种锁的级别:页级、表级、行级。 表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁:开销大,加锁慢;会出现死锁;锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间;会出现死锁;锁定粒度界于表锁和行锁之间,并发度一般。 死锁: 是指两个或两个以上的进程在执行过程中。因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。 死锁的关键在于:两个(或以上)的Session加锁的顺序不一致。 那么对应的解决死锁问题的关键就是:让不同的session加锁有次序。死锁的解决办法:1.查出的线程杀死。2.设置锁的超时时间。3.指定获取锁的顺序。 53题 当多个用户并发地存取数据时,在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据,破坏数据库的一致性(脏读,不可重复读,幻读等),可能产生死锁。 乐观锁:乐观锁不是数据库自带的,需要我们自己去实现。 悲观锁:在进行每次操作时都要通过获取锁才能进行对相同数据的操作。 共享锁:加了共享锁的数据对象可以被其他事务读取,但不能修改。 排他锁:当数据对象被加上排它锁时,一个事务必须得到锁才能对该数据对象进行访问,一直到事务结束锁才被释放。 行锁:就是给某一条记录加上锁。 52题 Mysql是关系型数据库,MongoDB是非关系型数据库,数据存储结构的不同。 51题 关系型数据库优点:1.保持数据的一致性(事务处理)。 2.由于以标准化为前提,数据更新的开销很小。 3. 可以进行Join等复杂查询。 缺点:1、为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差。 2、固定的表结构。 3、高并发读写需求。 4、海量数据的高效率读写。 非关系型数据库优点:1、无需经过sql层的解析,读写性能很高。 2、基于键值对,数据没有耦合性,容易扩展。 3、存储数据的格式:nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等,文档形式、图片形式等等,而关系型数据库则只支持基础类型。 缺点:1、不提供sql支持,学习和使用成本较高。 2、无事务处理,附加功能bi和报表等支持也不好。 redis与mongoDB的区别: 性能:TPS方面redis要大于mongodb。 可操作性:mongodb支持丰富的数据表达,索引,redis较少的网络IO次数。 可用性:MongoDB优于Redis。 一致性:redis事务支持比较弱,mongoDB不支持事务。 数据分析:mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce)。 应用场景:redis数据量较小的更性能操作和运算上,MongoDB主要解决海量数据的访问效率问题。 50题 如果Redis被当做缓存使用,使用一致性哈希实现动态扩容缩容。如果Redis被当做一个持久化存储使用,必须使用固定的keys-to-nodes映射关系,节点的数量一旦确定不能变化。否则的话(即Redis节点需要动态变化的情况),必须使用可以在运行时进行数据再平衡的一套系统,而当前只有Redis集群可以做到这样。 49题 分区可以让Redis管理更大的内存,Redis将可以使用所有机器的内存。如果没有分区,你最多只能使用一台机器的内存。分区使Redis的计算能力通过简单地增加计算机得到成倍提升,Redis的网络带宽也会随着计算机和网卡的增加而成倍增长。 48题 除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外(Redis默认的有6种策略可供选择),我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰,常见的策略有两种: 1.定时去清理过期的缓存; 2.当有用户请求过来时,再判断这个请求所用到的缓存是否过期,过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。 两者各有优劣,第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的,第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效,逻辑相对比较复杂!具体用哪种方案,可以根据应用场景来权衡。 47题 Redis提供了两种方式来作消息队列: 一个是使用生产者消费模式模式:会让一个或者多个客户端监听消息队列,一旦消息到达,消费者马上消费,谁先抢到算谁的,如果队列里没有消息,则消费者继续监听 。另一个就是发布订阅者模式:也是一个或多个客户端订阅消息频道,只要发布者发布消息,所有订阅者都能收到消息,订阅者都是平等的。 46题 Redis的数据结构列表(list)可以实现延时队列,可以通过队列和栈来实现。blpop/brpop来替换lpop/rpop,blpop/brpop阻塞读在队列没有数据的时候,会立即进入休眠状态,一旦数据到来,则立刻醒过来。Redis的有序集合(zset)可以用于实现延时队列,消息作为value,时间作为score。Zrem 命令用于移除有序集中的一个或多个成员,不存在的成员将被忽略。当 key 存在但不是有序集类型时,返回一个错误。 45题 1.热点数据缓存:因为Redis 访问速度块、支持的数据类型比较丰富。 2.限时业务:expire 命令设置 key 的生存时间,到时间后自动删除 key。 3.计数器:incrby 命令可以实现原子性的递增。 4.排行榜:借助 SortedSet 进行热点数据的排序。 5.分布式锁:利用 Redis 的 setnx 命令进行。 6.队列机制:有 list push 和 list pop 这样的命令。 44题 一致哈希 是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后,哈希表槽位数(大小)的改变平均只需要对 K/n 个关键字重新映射,其中K是关键字的数量, n是槽位数量。然而在传统的哈希表中,添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。 43题 RDB的优点:适合做冷备份;读写服务影响小,reids可以保持高性能;重启和恢复redis进程,更加快速。RDB的缺点:宕机会丢失最近5分钟的数据;文件特别大时可能会暂停数毫秒,或者甚至数秒。 AOF的优点:每个一秒执行fsync操作,最多丢失1秒钟的数据;以append-only模式写入,没有任何磁盘寻址的开销;文件过大时,不会影响客户端读写;适合做灾难性的误删除的紧急恢复。AOF的缺点:AOF日志文件比RDB数据快照文件更大,支持写QPS比RDB支持的写QPS低;比RDB脆弱,容易有bug。 42题 对于Redis而言,命令的原子性指的是:一个操作的不可以再分,操作要么执行,要么不执行。Redis的操作之所以是原子性的,是因为Redis是单线程的。而在程序中执行多个Redis命令并非是原子性的,这也和普通数据库的表现是一样的,可以用incr或者使用Redis的事务,或者使用Redis+Lua的方式实现。对Redis来说,执行get、set以及eval等API,都是一个一个的任务,这些任务都会由Redis的线程去负责执行,任务要么执行成功,要么执行失败,这就是Redis的命令是原子性的原因。 41题 (1)twemproxy,使用方式简单(相对redis只需修改连接端口),对旧项目扩展的首选。(2)codis,目前用的最多的集群方案,基本和twemproxy一致的效果,但它支持在节点数改变情况下,旧节点数据可恢复到新hash节点。(3)redis cluster3.0自带的集群,特点在于他的分布式算法不是一致性hash,而是hash槽的概念,以及自身支持节点设置从节点。(4)在业务代码层实现,起几个毫无关联的redis实例,在代码层,对key进行hash计算,然后去对应的redis实例操作数据。这种方式对hash层代码要求比较高,考虑部分包括,节点失效后的代替算法方案,数据震荡后的自动脚本恢复,实例的监控,等等。 40题 (1) Master最好不要做任何持久化工作,如RDB内存快照和AOF日志文件 (2) 如果数据比较重要,某个Slave开启AOF备份数据,策略设置为每秒同步一次 (3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master和Slave最好在同一个局域网内 (4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库 (5) 主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...这样的结构方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1做Master,其他不变。 39题 比如订单管理,热数据:3个月内的订单数据,查询实时性较高;温数据:3个月 ~ 12个月前的订单数据,查询频率不高;冷数据:1年前的订单数据,几乎不会查询,只有偶尔的查询需求。热数据使用mysql进行存储,需要分库分表;温数据可以存储在ES中,利用搜索引擎的特性基本上也可以做到比较快的查询;冷数据可以存放到Hive中。从存储形式来说,一般情况冷数据存储在磁带、光盘,热数据一般存放在SSD中,存取速度快,而温数据可以存放在7200转的硬盘。 38题 当访问量剧增、服务出现问题(如响应时间慢或不响应)或非核心服务影响到核心流程的性能时,仍然需要保证服务还是可用的,即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级,也可以配置开关实现人工降级。降级的最终目的是保证核心服务可用,即使是有损的。而且有些服务是无法降级的(如加入购物车、结算)。 37题 分层架构设计,有一条准则:站点层、服务层要做到无数据无状态,这样才能任意的加节点水平扩展,数据和状态尽量存储到后端的数据存储服务,例如数据库服务或者缓存服务。显然进程内缓存违背了这一原则。 36题 更新数据的时候,根据数据的唯一标识,将操作路由之后,发送到一个 jvm 内部队列中。读取数据的时候,如果发现数据不在缓存中,那么将重新读取数据+更新缓存的操作,根据唯一标识路由之后,也发送同一个 jvm 内部队列中。一个队列对应一个工作线程,每个工作线程串行拿到对应的操作,然后一条一条的执行。 35题 redis分布式锁加锁过程:通过setnx向特定的key写入一个随机值,并同时设置失效时间,写值成功既加锁成功;redis分布式锁解锁过程:匹配随机值,删除redis上的特点key数据,要保证获取数据、判断一致以及删除数据三个操作是原子的,为保证原子性一般使用lua脚本实现;在此基础上进一步优化的话,考虑使用心跳检测对锁的有效期进行续期,同时基于redis的发布订阅优雅的实现阻塞式加锁。 34题 volatile-lru:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 volatile-ttl:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰。 volatile-random:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰。 allkeys-lru:当内存不足以容纳写入数据时,从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 allkeys-random:当内存不足以容纳写入数据时,从数据集中任意选择数据淘汰。 noeviction:禁止驱逐数据,当内存使用达到阈值的时候,所有引起申请内存的命令会报错。 33题 定时过期:每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器,到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据,对内存很友好;但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据,从而影响缓存的响应时间和吞吐量。 惰性过期:只有当访问一个key时,才会判断该key是否已过期,过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源,却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问,从而不会被清除,占用大量内存。 定期过期:每隔一定的时间,会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key,并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时,可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。 32题 缓存击穿,一个存在的key,在缓存过期的一刻,同时有大量的请求,这些请求都会击穿到DB,造成瞬时DB请求量大、压力骤增。如何避免:在访问key之前,采用SETNX(set if not exists)来设置另一个短期key来锁住当前key的访问,访问结束再删除该短期key。 31题 缓存雪崩,是指在某一个时间段,缓存集中过期失效。大量的key设置了相同的过期时间,导致在缓存在同一时刻全部失效,造成瞬时DB请求量大、压力骤增,引起雪崩。而缓存服务器某个节点宕机或断网,对数据库服务器造成的压力是不可预知的,很有可能瞬间就把数据库压垮。如何避免:1.redis高可用,搭建redis集群。2.限流降级,在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。3.数据预热,在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key,设置不同的过期时间。 30题 缓存穿透,是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是,数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,并把查询到的对象,放进缓存。如果数据库查询对象为空,则不放进缓存。一些恶意的请求会故意查询不存在的 key,请求量很大,对数据库造成压力,甚至压垮数据库。 如何避免:1:对查询结果为空的情况也进行缓存,缓存时间设置短一点,或者该 key 对应的数据 insert 了之后清理缓存。2:对一定不存在的 key 进行过滤。可以把所有的可能存在的 key 放到一个大的 Bitmap 中,查询时通过该 bitmap 过滤。 29题 1.memcached 所有的值均是简单的字符串,redis 作为其替代者,支持更为丰富的数据类型。 2.redis 的速度比 memcached 快很多。 3.redis 可以持久化其数据。 4.Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。 5.Redis采用VM机制。 6.value大小:redis最大可以达到1GB,而memcache只有1MB。 28题 Spring Boot 推荐使用 Java 配置而非 XML 配置,但是 Spring Boot 中也可以使用 XML 配置,通过spring提供的@ImportResource来加载xml配置。例如:@ImportResource({"classpath:some-context.xml","classpath:another-context.xml"}) 27题 Spring像一个大家族,有众多衍生产品例如Spring Boot,Spring Security等等,但他们的基础都是Spring的IOC和AOP,IOC提供了依赖注入的容器,而AOP解决了面向切面的编程,然后在此两者的基础上实现了其他衍生产品的高级功能。Spring MVC是基于Servlet的一个MVC框架,主要解决WEB开发的问题,因为 Spring的配置非常复杂,各种xml,properties处理起来比较繁琐。Spring Boot遵循约定优于配置,极大降低了Spring使用门槛,又有着Spring原本灵活强大的功能。总结:Spring MVC和Spring Boot都属于Spring,Spring MVC是基于Spring的一个MVC框架,而Spring Boot是基于Spring的一套快速开发整合包。 26题 YAML 是 "YAML Ain't a Markup Language"(YAML 不是一种标记语言)的递归缩写。YAML 的配置文件后缀为 .yml,是一种人类可读的数据序列化语言,可以简单表达清单、散列表,标量等数据形态。它通常用于配置文件,与属性文件相比,YAML文件就更加结构化,而且更少混淆。可以看出YAML具有分层配置数据。 25题 Spring Boot有3种热部署方式: 1.使用springloaded配置pom.xml文件,使用mvn spring-boot:run启动。 2.使用springloaded本地加载启动,配置jvm参数-javaagent:<jar包地址> -noverify。 3.使用devtools工具包,操作简单,但是每次需要重新部署。 用

游客ih62co2qqq5ww 2020-03-27 23:56:48 0 浏览量 回答数 0

回答

1. 原始单据与实体之间的关系 可以是一对一、一对多、多对多的关系。在一般情况下,它们是一对一的关系:即一张原始单据对应且只对应一个实体。在特殊情况下,它们可能是一对多或多对一的关系,即一张原始单证对应多个实体,或多张原始单证对应一个实体。 这里的实体可以理解为基本表。明确这种对应关系后,对我们设计录入界面大有好处。 〖例1〗:一份员工履历资料,在人力资源信息系统中,就对应三个基本表:员工基本情况表、社会关系表、工作简历表。这就是“一张原始单证对应多个实体”的典型例子。 2. 主键与外键 一般而言,一个实体不能既无主键又无外键。在E—R 图中, 处于叶子部位的实体, 可以定义主键,也可以不定义主键(因为它无子孙), 但必须要有外键(因为它有父亲)。 主键与外键的设计,在全局数据库的设计中,占有重要地位。当全局数据库的设计完成以后,有个美国数据库设计专家说:“键,到处都是键,除了键之外,什么也没有”,这就是他的数据库设计经验之谈,也反映了他对信息系统核心(数据模型)的高度抽象思想。 因为:主键是实体的高度抽象,主键与外键的配对,表示实体之间的连接。 3. 基本表的性质 基本表与中间表、临时表不同,因为它具有如下四个特性: 原子性。基本表中的字段是不可再分解的。原始性。基本表中的记录是原始数据(基础数据)的记录。演绎性。由基本表与代码表中的数据,可以派生出所有的输出数据。稳定性。基本表的结构是相对稳定的,表中的记录是要长期保存的。理解基本表的性质后,在设计数据库时,就能将基本表与中间表、临时表区分开来。 4. 范式标准 基本表及其字段之间的关系, 应尽量满足第三范式。但是,满足第三范式的数据库设计,往往不是最好的设计。为了提高数据库的运行效率,常常需要降低范式标准:适当增加冗余,达到以空间换时间的目的。〖例2〗:有一张存放商品的基本表,如表1所示。“金额”这个字段的存在,表明该表的设计不满足第三范式,因为“金额”可以由“单价”乘以“数量”得到,说明“金额”是冗余字段。但是,增加“金额”这个冗余字段,可以提高查询统计的速度,这就是以空间换时间的作法。在Rose 2002中,规定列有两种类型:数据列和计算列。“金额”这样的列被称为“计算列”,而“单价”和“数量”这样的列被称为“数据列”。640?wx_fmt=png 表1 商品表的表结构 5. 通俗地理解三个范式 通俗地理解三个范式,对于数据库设计大有好处。在数据库设计中,为了更好地应用三个范式,就必须通俗地理解三个范式(通俗地理解是够用的理解,并不是最科学最准确的理解): 第一范式:1NF是对属性的原子性约束,要求属性具有原子性,不可再分解 第二范式:2NF是对记录的惟一性约束,要求记录有惟一标识,即实体的惟一性; 第三范式:3NF是对字段冗余性的约束,即任何字段不能由其他字段派生出来,它要求字段没有冗余。 没有冗余的数据库设计可以做到。但是,没有冗余的数据库未必是最好的数据库,有时为了提高运行效率,就必须降低范式标准,适当保留冗余数据。具体做法是:在概念数据模型设计时遵守第三范式,降低范式标准的工作放到物理数据模型设计时考虑。降低范式就是增加字段,允许冗余。 6. 要善于识别与正确处理多对多的关系 若两个实体之间存在多对多的关系,则应消除这种关系。消除的办法是,在两者之间增加第三个实体。这样,原来一个多对多的关系,现在变为两个一对多的关系。要将原来两个实体的属性合理地分配到三个实体中去。 这里的第三个实体,实质上是一个较复杂的关系,它对应一张基本表。一般来讲,数据库设计工具不能识别多对多的关系,但能处理多对多的关系。 〖例3〗:在“图书馆信息系统”中,“图书”是一个实体,“读者”也是一个实体。这两个实体之间的关系,是一个典型的多对多关系:一本图书在不同时间可以被多个读者借阅,一个读者又可以借多本图书。为此,要在二者之间增加第三个实体,该实体取名为“借还书”,它的属性为:借还时间、借还标志(0表示借书,1表示还书),另外,它还应该有两个外键(“图书”的主键,“读者”的主键),使它能与“图书”和“读者”连接。 7. 主键PK的取值方法 PK是供程序员使用的表间连接工具,可以是一无物理意义的数字串, 由程序自动加1来实现。也可以是有物理意义的字段名或字段名的组合。不过前者比后者好。当PK是字段名的组合时,建议字段的个数不要太多,多了不但索引占用空间大,而且速度也慢。 8. 正确认识数据冗余 主键与外键在多表中的重复出现, 不属于数据冗余,这个概念必须清楚,事实上有许多人还不清楚。非键字段的重复出现, 才是数据冗余!而且是一种低级冗余,即重复性的冗余。高级冗余不是字段的重复出现,而是字段的派生出现。〖例4〗:商品中的“单价、数量、金额”三个字段,“金额”就是由“单价”乘以“数量”派生出来的,它就是冗余,而且是一种高级冗余。冗余的目的是为了提高处理速度。 只有低级冗余才会增加数据的不一致性,因为同一数据,可能从不同时间、地点、角色上多次录入。因此,我们提倡高级冗余(派生性冗余),反对低级冗余(重复性冗余)。 9. E--R图没有标准答案 信息系统的E--R图没有标准答案,因为它的设计与画法不是惟一的,只要它覆盖了系统需求的业务范围和功能内容,就是可行的。反之要修改E--R图。尽管它没有惟一的标准答案,并不意味着可以随意设计。好的E—R图的标准是:结构清晰、关联简洁、实体个数适中、属性分配合理、没有低级冗余。 10. 视图技术在数据库设计中很有用 与基本表、代码表、中间表不同,视图是一种虚表,它依赖数据源的实表而存在。视图是供程序员使用数据库的一个窗口,是基表数据综合的一种形式, 是数据处理的一种方法,是用户数据保密的一种手段。 为了进行复杂处理、提高运算速度和节省存储空间, 视图的定义深度一般不得超过三层。若三层视图仍不够用, 则应在视图上定义临时表, 在临时表上再定义视图。这样反复交迭定义, 视图的深度就不受限制了。 对于某些与国家政治、经济、技术、军事和安全利益有关的信息系统,视图的作用更加重要。这些系统的基本表完成物理设计之后,立即在基本表上建立第一层视图,这层视图的个数和结构,与基本表的个数和结构是完全相同。并且规定,所有的程序员,一律只准在视图上操作。 只有数据库管理员,带着多个人员共同掌握的“安全钥匙”,才能直接在基本表上操作。请读者想想:这是为什么? 11. 中间表、报表和临时表 中间表是存放统计数据的表,它是为数据仓库、输出报表或查询结果而设计的,有时它没有主键与外键(数据仓库除外)。临时表是程序员个人设计的,存放临时记录,为个人所用。基表和中间表由DBA维护,临时表由程序员自己用程序自动维护。 12. 完整性约束表现在三个方面 域的完整性:用Check来实现约束,在数据库设计工具中,对字段的取值范围进行定义时,有一个Check按钮,通过它定义字段的值城。 参照完整性:用PK、FK、表级触发器来实现。用户定义完整性:它是一些业务规则,用存储过程和触发器来实现。 13. 防止数据库设计打补丁的方法是“三少原则” 1、一个数据库中表的个数越少越好。只有表的个数少了,才能说明系统的E--R图少而精,去掉了重复的多余的实体,形成了对客观世界的高度抽象,进行了系统的数据集成,防止了打补丁式的设计; 2、一个表中组合主键的字段个数越少越好。因为主键的作用,一是建主键索引,二是做为子表的外键,所以组合主键的字段个数少了,不仅节省了运行时间,而且节省了索引存储空间; 3、一个表中的字段个数越少越好。只有字段的个数少了,才能说明在系统中不存在数据重复,且很少有数据冗余,更重要的是督促读者学会“列变行”,这样就防止了将子表中的字段拉入到主表中去,在主表中留下许多空余的字段。所谓“列变行”,就是将主表中的一部分内容拉出去,另外单独建一个子表。这个方法很简单,有的人就是不习惯、不采纳、不执行。 数据库设计的实用原则是:在数据冗余和处理速度之间找到合适的平衡点。“三少”是一个整体概念,综合观点,不能孤立某一个原则。该原则是相对的,不是绝对的。“三多”原则肯定是错误的。试想:若覆盖系统同样的功能,一百个实体(共一千个属性) 的E--R图,肯定比二百个实体(共二千个属性)的E--R图,要好得多。 提倡“三少”原则,是叫读者学会利用数据库设计技术进行系统的数据集成。数据集成的步骤是将文件系统集成为应用数据库,将应用数据库集成为主题数据库,将主题数据库集成为全局综合数据库。 集成的程度越高,数据共享性就越强,信息孤岛现象就越少,整个企业信息系统的全局E—R图中实体的个数、主键的个数、属性的个数就会越少。提倡“三少”原则的目的,是防止读者利用打补丁技术,不断地对数据库进行增删改,使企业数据库变成了随意设计数据库表的“垃圾堆”,或数据库表的“大杂院”,最后造成数据库中的基本表、代码表、中间表、临时表杂乱无章,不计其数,导致企事业单位的信息系统无法维护而瘫痪。 “三多”原则任何人都可以做到,该原则是“打补丁方法”设计数据库的歪理学说。“三少”原则是少而精的原则,它要求有较高的数据库设计技巧与艺术,不是任何人都能做到的,因为该原则是杜绝用“打补丁方法”设计数据库的理论依据。 14. 提高数据库运行效率的办法 在给定的系统硬件和系统软件条件下,提高数据库系统的运行效率的办法是:在数据库物理设计时,降低范式,增加冗余, 少用触发器, 多用存储过程。 当计算非常复杂、而且记录条数非常巨大时(例如一千万条),复杂计算要先在数据库外面,以文件系统方式用C++语言计算处理完成之后,最后才入库追加到表中去。这是电信计费系统设计的经验。 发现某个表的记录太多,例如超过一千万条,则要对该表进行水平分割。水平分割的做法是,以该表主键PK的某个值为界线,将该表的记录水平分割为两个表。若发现某个表的字段太多,例如超过八十个,则垂直分割该表,将原来的一个表分解为两个表。 对数据库管理系统DBMS进行系统优化,即优化各种系统参数,如缓冲区个数。在使用面向数据的SQL语言进行程序设计时,尽量采取优化算法。 总之,要提高数据库的运行效率,必须从数据库系统级优化、数据库设计级优化、程序实现级优化,这三个层次上同时下功夫。

茶什i 2019-12-27 15:54:46 0 浏览量 回答数 0

回答

新地址 24题 Starters可以理解为启动器,它包含了一系列可以集成到应用里面的依赖包,你可以一站式集成 Spring 及其他技术,而不需要到处找示例代码和依赖包。如你想使用 Spring JPA 访问数据库,只要加入 spring-boot-starter-data-jpa 启动器依赖就能使用了。Starters包含了许多项目中需要用到的依赖,它们能快速持续的运行,都是一系列得到支持的管理传递性依赖。 23题 Spring Boot 的核心配置文件是application(.yml 或者 .properties) 和 bootstrap(.yml 或者 .properties) 配置文件。boostrap 由父 ApplicationContext 加载,比 applicaton 优先加载,boostrap 里面的属性不能被覆盖。application 配置文件主要用于 Spring Boot 项目的自动化配置。bootstrap 配置文件的应用场景:使用 Spring Cloud Config 配置中心时,这时需要在 bootstrap 配置文件中添加连接到配置中心的配置属性来加载外部配置中心的配置信息;一些固定的不能被覆盖的属性;一些加密/解密的场景。 22题 优点:快速构建项目;对主流开发框架的无配置集成;starters自动依赖与版本控制;大量的自动配置,简化开发,也可修改默认值;无需配置XML,无代码生成,开箱即用;项目可独立运行,无须外部依赖Servlet容器;提供运行时的应用监控;与云计算的天然集成。缺点:集成度较高,使用过程中不太容易了解底层。 21题 Spring Boot的初衷就是为了简化spring的配置,使得开发中集成新功能时更快,简化或减少相关的配置文件。Spring Boot其实是一个整合很多可插拔的组件(框架),内嵌了使用工具(比如内嵌了Tomcat、Jetty等),方便开发人员快速搭建和开发的一个框架。 20题 当程序创建对象、数组等引用类型实体时,系统会在堆内存中为之分配一块内存区,对象就保存在内存区中,不需要显式的去释放一个对象的内存,而是由虚拟机自行执行。在JVM 中,有一个垃圾回收线程,它是低优先级的,在正常情况下是不会执行的,只有在虚拟机空闲或者当前堆内存不足时,才会触发执行,标记那些没有被任何引用的对象,并将它们添加到要回收的集合中,进行回收。 19题 HashMap线程不安全,HashTable线程安全。HashMap允许有一个key为null,多个value为null;而HashTable不允许key和vale为null。继承类不一样,HashMap继承的是AbstractMap,HashTable继承的是Dictionary。初始容量不一样。使用的hashcode不一样。内部遍历方式的实现不一样。 18题 作用:内容可见性和禁止指令重排。内存可见性:某线程对 volatile 变量的修改,对其他线程都是可见的,即获取 volatile 变量的值都是最新的;禁止指令重排:重排序在单线程下一定能保证结果的正确性,但是在多线程环境下,可能发生重排序影响结果,若用volatile修饰共享变量,在编译时,会在指令序列中插入内存屏障来禁止特定类型的处理器重排序。使用:当一个线程需要立刻读取到另外一个线程修改的变量值的时候,我们就可以使用volatile。区别:volatile是变量修饰符,而synchronized则作用于一段代码或者方法;volatile只是在线程内存和main memory(主内存)间同步某个变量的值,而synchronized通过锁定和解锁某个监视器同步所有变量的值。显然synchronized要比volatile消耗更多资源;synchronized 关键字可以保证变量原子性和可见性,volatile 不能保证原子性。 17题 非公平主要表现在获取锁的行为上,并非是按照申请锁的时间前后给等待线程分配锁的 ,每当锁被释放后 ,任何一个线程都有机会竞争到锁,这样做的目的是为了提高执行性能 ,缺点是可能会产生线程饥饿现象 。 16题 如果线程遇到了 IO 阻塞,无能为力,因为IO是操作系统实现的,Java代码并没有办法直接接触到操作系统。如果线程因为调用 wait()、sleep()、或者 join()方法而导致的阻塞,可以中断线程,并且通过抛出 InterruptedException 来唤醒它。 15题 原子操作就是无法被别的线程打断的操作。要么不执行,要么就执行成功。在Java中可以通过锁和循环CAS的方式来实现原子操作。从JDK 1.5开始提供了java.util.concurrent.atomic包,这个包中的原子操作类提供了一种用法简单、性能高效、线程安全地更新一个变量的方式。 14题 wait()是Object类的方法,所以每一个对象能使用wait()方法。sleep()是Thread类中的静态方法。sleep不会释放锁,但会让出cpu,sleep会在指定的休眠时间后自动唤醒。wait则会释放锁,让出系统资源,并且加入wait set中,wait不会自动唤醒,而需要notify()或者notifyAll()唤醒。sleep和wait都可以被中断,使用sleep需要捕获异常。wait与notify、notifyAll只能在同步代码块中使用,而sleep可以在任何地方使用。 13题 Synchronized 是由 JVM 实现的一种实现互斥同步的一种方式,查看编译后的字节码,会发现被 Synchronized 修饰过的程序块,在编译前后被编译器生成了monitorenter 和 monitorexit 两个字节码指令。在虚拟机执行到 monitorenter 指令时,首先要尝试获取对象的锁:如果这个对象没有锁定,或者当前线程已经拥有了这个对象的锁,把锁的计数器+1;当执行 monitorexit 指令时将锁计数器-1;当计数器为0时,锁就被释放了。如果获取对象失败了,那当前线程就要阻塞等待,直到对象锁被另外一个线程释放为止。Java 中 Synchronize 通过在对象头设置标记,达到了获取锁和释放锁的目的。 12题 Mybatis 通过动态代理,为需要拦截的接口生成代理对象以实现接口方法拦截功能,每当执行这 4 种接口对象的方法时,就会进入拦截方法,具体就是InvocationHandler 的 invoke()方法,只会拦截那些你指定需要拦截的方法。 实现方法:1.编写Intercepror接口的实现类;2.设置插件的签名,告诉mybatis拦截哪个对象的哪个方法;3.最后将插件注册到全局配置文件中。 11题 Mybatis可以映射枚举类,不单可以映射枚举类,Mybatis可以映射任何对象到表的一列上。映射方式为自定义一个TypeHandler,实现TypeHandler的setParameter()和getResult()接口方法。TypeHandler 有两个作用,一是完成从 javaType至jdbcType 的转换,二是完成jdbcType至javaType的转换,体现为 setParameter()和getResult()两个方法,分别代表设置sql问号占位符参数和获取列查询结果。 10题 Mybatis使用RowBounds对象进行分页,也可以直接编写sql实现分页,也可以使用Mybatis的分页插件。分页插件的原理:使用Mybatis提供的插件接口,实现自定义插件,在插件的拦截方法内拦截待执行的sql,然后重写sql,根据dialect方言,添加对应的物理分页语句和物理分页参数。举例:select * from student,拦截 sql 后重写为:select t.* from(select * from student)t limit 0,10。 9题 resultType和resultMap都是表示数据库表与pojo之间的映射规则的。类的名字和数据库相同时,可以直接设置resultType 参数为Pojo类。若不同或者有关联查询,需要设置resultMap将结果名字和Pojo名字进行转换。在项目中我们定义的resultMap多了property和column属性,实际也就是分别配置Pojo类的属性和对应的表字段之间的映射关系,多了这个映射关系以后,方便维护。 8题 之所以说Mybatis半自动化,是因为SQL语句需要用户自定义,SQL的解析、执行等工作由Mybatis执行。区别:Hibernate属于全自动 ORM 映射工具,使用Hibernate查询关联对象或者关联集合对象时,可以根据对象关系模型直接获取,所以它是全自动的。而 Mybatis 在查询关联对象或关联集合对象时,需要手动编写 sql 来完成,所以它是半自动ORM映射工具。 7题 MyBatis 的缓存分为一级缓存和二级缓存。一级缓存是SqlSession级别的缓存,默认就有,在操作数据库时需要构造 sqlSession对象,在对象中有一个(内存区域)数据结构(HashMap)用于存储缓存数据,不同的sqlSession之间的缓存数据区域(HashMap)是互相不影响的。二级缓存是mapper级别的缓存,默认是不打开的,多个SqlSession去操作同一个Mapper的sql语句,多个SqlSession去操作数据库得到数据会存在二级缓存区域,多个SqlSession可以共用二级缓存,二级缓存是跨SqlSession的。 6题 RequestMapping是一个用来处理请求地址映射的注解,可用于类或方法上。用于类上,表示类中的所有响应请求的方法都是以该地址作为父路径。用于方法上是为了细化映射,即根据特定的HTTP请求方法(GET、POST 方法等)、HTTP请求中是否携带特定参数等条件,将请求映射到匹配的方法上。 5题 1、前置通知(before advice):在目标方法调用之前执行; 2、后置通知(after returning advice):在目标方法调用之后执行,一旦目标方法产生异常不会执行; 3、最终通知(after(finally) advice):在目标调用方法之后执行,无论目标方法是否产生异常,都会执行; 4、异常通知(after throwing advice):在目标方法产生异常时执行; 5、环绕通知(around advice):在目标方法执行之前和执行之后都会执行,可以写一些非核心的业务逻辑,一般用来替代前置通知和后置通知。 4题 1、通过构造器或工厂方法创建Bean实例;2、为Bean的属性设置值和对其他Bean的引用;3、将Bean实例传递给Bean后置处理器的postProcessBeforeInitialization方法;4、调用Bean的初始方法(init-method);5、将bean实例传递给bean后置处理器的postProcessAfterInitialization方法;6、bean可以使用了;7、当容器关闭时,调用Bean的销毁方法(destroy-method) 3题 在TransactionDefinition接口中定义了五个表示隔离级别的常量: ISOLATION_DEFAULT:使用后端数据库默认的隔离级别,Mysql默认采用的REPEATABLE_READ隔离级别;Oracle默认采用的READ_COMMITTED隔离级别。 ISOLATION_READ_UNCOMMITTED:最低的隔离级别,允许读取尚未提交的数据变更,可能会导致脏读、幻读或不可重复读。 ISOLATION_READ_COMMITTED:允许读取并发事务已经提交的数据,可以阻止脏读,但是幻读或不可重复读仍有可能发生 ISOLATION_REPEATABLE_READ:对同一字段的多次读取结果都是一致的,除非数据是被本身事务自己所修改,可以阻止脏读和不可重复读,但幻读仍有可能发生。 ISOLATION_SERIALIZABLE:最高的隔离级别,完全服从ACID的隔离级别。所有的事务依次逐个执行,这样事务之间就完全不可能产生干扰,也就是说,该级别可以防止脏读、不可重复读以及幻读。但是这将严重影响程序的性能。通常情况下也不会用到该级别。 2 题 自动装配提供五种不同的模式供Spring容器用来自动装配beans之间的依赖注入: 1.默认的方式是不进行自动装配,通过手工设置ref 属性来进行装配bean。 2.byName:通过参数名自动装配,之后容器试图匹配、装配和该bean的属性具有相同名字的bean。 3.byType:按照参数的数据类型进行自动装配,之后容器试图匹配和装配和该bean的属性类型一样的bean。如果存在多个相同类型的bean对象,会出错。 4.constructor:使用构造方法完成对象注入,其实也是根据构造方法的参数类型进行对象查找,相当于采用byType的方式。 5.autodetect:如果找到默认的构造函数,则通过 constructor的方式自动装配,否则使用 byType的方式自动装配。在Spring3.0以后的版本此模式已被废弃,已经不再合法了。 1 题 循环依赖只会存在在单例实例中,多例循环依赖直接报错。Spring先用构造器实例化Bean对象,然后将实例化结束的对象放到一个Map中,并且Spring提供获取这个未设置属性的实例化对象的引用方法。当Spring实例化了A类、B类后,紧接着会去设置对象的属性,此时发现A类依赖B类,就会去Map中取出已经存在的单例B类对象,以此类推。因为所持有的都是引用,所以A类一改变B类也会跟着改变。从而解决循环依赖问题。

游客ih62co2qqq5ww 2020-03-03 18:05:36 0 浏览量 回答数 0

问题

SSH面试题

琴瑟 2019-12-01 21:46:22 3489 浏览量 回答数 0

问题

达达O2O后台架构演进实践:从0到4000高并发请求背后的努力:报错

kun坤 2020-06-09 15:20:48 4 浏览量 回答数 1

回答

在这个信息时代高速发展的情况下,很多人会对自己该往哪个方向发展感到迷茫,下面我就浅显的给大家介绍一下五大流行区域的发展前景。大数据的发展前景:当前大数据行业真的是人才稀缺吗?学了几年后,大数据行业会不会产能过剩?大数据行业最终需要什么样的人才?接下来就带你们看看分析结果:当前大数据行业真的是人才稀缺吗?对!未来人才缺口150万,数据分析人才最稀缺。先看大数据人才缺口有多大?根据LinkedIn(领英)发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示,研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时,数据分析人才跳槽速度也最快,平均跳槽速度为19.8个月。而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据:未来3-5年,中国需要180万数据人才,但目前只有约30万人。大数据行业未来会产能过剩吗?提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整,未来发展会趋集中关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论,其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。对此,持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由:不同机构间的数据还未真正流动起来,目前还只是数据“孤岛”;完整的生态产业链还未形成,尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好,但从供应到购买的链条还没建成;数据分析人才仍然极度匮乏。4年之后,舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能,大数据行业也历经整合。近一年间,一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况,部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢?基于数据归属,涉及大数据业务的公司其实有两类:一类是自身拥有数据的甲方公司,如亚马逊、阿里巴巴等;另一类是整合数据资源,提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。对此,LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪表示,第三方服务商提供的更多的是技术或平台,大数据更多还是让甲方公司获益。在王迪看来,大数据业务要产生规模效益,至少要具备三点:算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长,而计算能力实际上已经匀化了,传统企业如果用好了,和大数据创业公司没有区别,甚至计算能力更强,而数据获取方面,很多数据在传统行业内部并没有共享出来,第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的,最后可能谁有数据,谁产生的价值更高。”说白了,数据为王。在2013年,拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家,到2015年,拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬,大数据行业投资热度有所减退,大数据行业是否也存在产能过剩?王迪认为,目前的行业整合属于正常现象,“经过市场的优胜劣汰,第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司,其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看,总的需求量一定是增加的,而对于供给侧,经过行业自然的洗牌,最终会集中在几家优秀的行业公司。”需要什么样的大数据人才?今年3月份,教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单,加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大学,一共35所高校获批该专业。今年开始,部分院校将招收第一届大数据专业本科生。大数据人才培养涉及到两方面问题:交叉性学科的人才培养方案是否与市场需求相匹配;学科建设的周期与行业快速更新之间的差距怎样弥合。对于第一个问题,“电商热”时期开设的电子商务专业是一个可吸取经验的样本。2000年,教育部高教司批准了第一批高校开设电子商务本科专业。作为一个复合型专业,电子商务的本科教学涵盖了管理、技术、营销三方面的课程。电子商务领域人才需求量大,但企业却无法从电子商务专业中找到合适的人才,原因何在?职业规划专家姜萌认为,并不是某一个专业对应一个行业热点,而是一个专业集群对应一个行业热点。“比如电子商务专业,我们到电子商务公司里会发现,不是学电子商务的人在做这些工作,而是每个专业各司其职,比如计算机、设计、物流管理、营销、广告、金融等等。现在行业的复合型工作都是由一个专业集群来完成的,而不是一个人来复合一堆专业特点。”大数据专业的人才培养也同样走复合型路线,复旦大学大数据学院的招生简章显示,学院本科人才培养以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科,以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展性学科,具备典型的交叉学科特征。LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪指出,“从企业应用的角度来看,大数据行业里从事相关职能的同学背景是各异的,大数据作为一个人才培养方向还在探索中,在这个阶段,高校尝试开设硕士课程是很好的实践,但开设一类的本科专业还为时过早。”另一方面,专业人才培养的周期较长,而行业热点不断更新轮替,中间产生的时间差使得新兴专业的志愿填报具备了一定风险。王迪认为,“从今天的产业实践上看,大数据领域依然是从现有专业中挑选人才,教育和市场发展总是有一定差距的,学生本科四年,加上硕士阶段已经是七年之后的事情了,产业已经演进了很多,而教学大纲并不会跟进得那么快。”因此,尽管大数据的应用前景毋庸置疑,但在人才培养层面,复合型人才培养方案会不会重走电子商务专业的老路?学校教育如何赶上行业发展速度?这些都是值得进一步商榷的问题。面对热门专业,志愿填报需要注意啥?了解了大数据行业、公司和大数据专业后,姜萌对于考生填报像大数据相关的热门专业,提出了几条建议:报考热的专业和就业热的专业并不一定是重合的,比如软件、计算机、金融,这些专业的就业率实际并没有那么高,地质勘探、石油、遥感等专业,虽然报考上是冷门,但行业需求大,就业率更高。选择热门专业,更需要考虑就业质量。专业就业好,是统计学意义,指的是平均收入水平高,比如金融专业的收入,比其他纯文科专业的平均收入较高,但落实到个体层面,就业情况就不一样了,尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业,但对于考试成绩较低的同学来说,如果去一些普通院校、专科院校学习金融,最后就业情况可能还不如会计专业。志愿填报,除了专业,城市因素也很重要:如果想从事金融、互联网的工作,更适合去一线城市,如果是去三、四线城市的学生可以考虑应用面比较广的专业,就是各行各业都能用到的专业,比如会计专业,专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市,也可以针对所在城市的行业特点选择专业,比如沿海城市外贸相对发达,选择国际贸易、外语类专业就业情况更好,比如武汉有光谷,选择光电类专业更好就业。最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题,金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学,好专业不见得对所有个体都是好的。java的发展前景:由于Java的诸多优点,Java的发展前景十分广泛。比如,在我们中国的市场,Java无论在企业级应用,还是在面向大众的服务方面都取得了不少进展,在中国的电信、金融等关键性业务中发挥着举足轻重的作用。由于SUN、TBM、Oracle等国际厂商相继推出各种基于Java技术的应用服务器以及各种应用软件,推动了Java在金融、电信、制造等领域日益广泛的应用,如清华大学计算机系利用Java、XML和Web技术研制开发了多个软件平台,东方科技的TongWeb、中创的Inforweb等J2EE应用服务器。由此可见,在巨大市场需求下,企业对于Java人才的渴求已经是不争的事实。你问我火了这么多年的Java语言的发展前景怎么样?那来看看吧Java在WEB、移动设备以及云计算方面前景广阔,随着云计算以及移动领域的扩张,更多的企业在考虑将其应用部署在Java平台上。无论是本地主机,公共云,Java都是目前最适合的选择。;另外在Oracle的技术投资担保下,Java也是企业在云应用方面回避微软平台、在移动应用方面回避苹果公司的一个最佳选择。Java可以参与制作大部分网络应用程序系统,而且与如今流行的WWW浏览器结合很好,这一优点将促进Java的更大范围的推广。因为在未来的社会,信息将会传送的更加快速,这将推动程序向WEB程序方向发展,由于Java具有编写WEB程序的能力,并且Java与浏览器结合良好,这将使得Java前景充满光明的发展。Python的发展前景:Python程序员的发展前景是怎样的?随着Python的技术的流行, Python在为人们带来工作与生活上的便捷后,关注者们开始慢慢关心Python的发展前景与方向。从自身特性看Python发展Python自身强大的优势决定其不可限量的发展前景。Python作为一种通用语言,几乎可以用在任何领域和场合,角色几乎是无限的。Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点,它的面向对象甚至比java和C#、.net更彻底。它是一种很灵活的语言,能帮你轻松完成编程工作。强大的类库支持,使编写文件处理、正则表达式,网络连接等程序变得相当容易。能运行在多种计算机平台和操作系统中,如各位unix,windows,MacOS,OS/2等等,并可作为一种原型开发语言,加快大型程序的开发速度。从企业应用来看Python发展Python被广泛的用在Web开发、运维自动化、测试自动化、数据挖掘等多个行业和领域。一项专业调查显示,75%的受访者将Python视为他们的主要开发语言,反之,其他25%受访者则将其视为辅助开发语言。将Python作为主要开发语言的开发者数量逐年递增,这表明Python正在成为越来越多开发者的开发语言选择。目前,国内不少大企业都已经使用Python如豆瓣、搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、百度、阿里、淘宝、热酷、土豆、新浪、果壳等;国外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook、工业光魔、红帽等都在应用Python完成各种各样的任务。从市场需求与薪资看Python发展Python得到越来越多公司的青睐,使得Python人才需求逐年增加,从市场整体需求来看,Python在招聘市场上的流行程度也是在逐步上升的,工资水平也是水涨船高。据统计Python平均薪资水平在12K,随着经验的提升,薪资也是逐年增长。学习Python的程序员,除去Python开发工程师、Python高级工程师、Python自动化测试外,也能够朝着Python游戏开发工程师、SEO工程师、Linux运维工程师等方向发展,发展方向较为多元化。随着Python的流行,带动的是它的普及以及市场需求量,所以现在学习Python是个不错的时机。区块链的发展前景:区块链开发 ? 155---0116---2665 ?可是区块链技术到底是什么,大多数人都是模糊没有概念。通俗来讲,如果我们把数据库假设成一本账本,读写数据库就可以看做一种记账的行为,区块链技术的原理就是在一段时间内找出记账最快最好的人,由这个人来记账,然后将账本的这一页信息发给整个系统里的其他所有人。区块链技术也称分布式账本(或账簿)技术,属于互联网数据库技术,由参与者共同完成数据库记录,特点是去中心化和公开透明。此外,在每个区块的信息写入并获得认可后,整个区块链数据库完整保存在互联网的节点中,难以被修改,因此数据库的安全性极高。人们普遍认为,区块链技术是实现数字产品(如货币和知识产权)快速、安全和透明地对等(P2P)转账或转让的重要手段。在以色列Zen Protocol公司,区块链应用软件开发专家阿希尔·曼宁介绍说,他们公司正在开发Zen区块链平台,其将用于支持金融产品在无中介的环境下自动和自由交易。通常,人们将钱存放在银行,依靠银行管理自己的资金。但是,在支配资金时往往会受到银行规定的限制,或在汇款时存在耗时长、费用高等问题。区块链技术平台将让人们首次拥有自己管理和支配钱财的能力,他相信去中心化金融管理体系具有广阔的市场,有望极大地改变传统的金融市场。2018年伊始这一轮区块链的热潮,主要起源于虚拟货币的炒作热情。站在风口,区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后,下一代颠覆性的核心技术。很多人不禁要问“区块链又和比特币又是什么关系?”记者查询了大量资料发现,比特币2009年被一位名叫中本聪的人提出,之后比特币这套去中心化的机制一直稳定运行,这引起很多人对这套历史上并不存在的运行机制强烈关注。于是人们把从比特币技术抽象提取出来的技术运用于其他领域,称之为区块链。这过程就好像人们先发明了面条,然后人们发现其背后面粉不仅可以做面条还可以做馒头、面包。比特币是面条,区块链是面粉。也就是说,区块链和比特币的关系即比特币算是区块链技术的一种应用,或者说一种使用了区块链技术的产品形态。而说到区块链不得不说的就是ICO,它是一种公开发行的初始数字货币。对于投资人来说,出于对市场信号的敏感和长期关注价值投资项目,目前炙手可热的区块链也成为诸多投资人关注的新兴项目之一。“区块链对于我们来说就是省去了中间环节,节约了交易成本,节省了交易时间,但是目前来看各方面环境还不够成熟,有待观望。”一位投资人这样说道。记者发现,在春节期间,不少互金圈的朋友熬夜到凌晨进入某个探讨区块链的微信群热聊,此群还吸引了不少知名人士,诸如明星加入,同时还有大咖在群里解读区块链的投资方式和未来发展等等。一时间,关于区块链的讨论群接二连三出现,也引发了各个行业对区块链的关注。出于对于区块链技术懵懂的状态,记者追问了身边的一些互金圈的朋友,为何如此痴迷区块链?多数朋友认为“区块链能赚钱,抱着试试看的心态,或许能像之前比特币一样从中获取收益。”显然,区块链技术具有广阔的应用潜力,但是在其逐步进入社会改善民众生活的过程中,也面临许多的问题,需要积极去寻求相应的对策,最终让其发挥出潜力。只有这样,10年或20年后人们才能真正享受区块链技术创造的美好环境。人工智能的发展前景:人工智能产业是智能产业发展的核心,是其他智能科技产品发展的基础,国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。科技部部长万钢3月10日表示,加快实施新一代人工智能科学基础的关键技术系统集成研发,使那些研发成果尽快能够进入到开放平台,在开放使用中再一次把它增强完善。万钢称,马上就要发布人工智能项目指南和细则,来突破基础前沿理论关键部分的技术。人工智能发展趋势据前瞻产业研究院《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》指出,2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元,随着国家规划的出台,各地人工智能相关建设将逐步启动,预计到2020年,中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元,增长率达到26.2%。报告认为,从产业投资回报率分析,智能安防、智能驾驶等领域的快速发展都将刺激计算机视觉分析类产品的需求,使得计算机视觉领域具备投资价值;而随着中国软件集成水平和人们生活水平的提高,提供教育、医疗、娱乐等专业化服务的服务机器人和智能无人设备具备投资价值。人工智能现状当前,人工智能受到的关注度持续提升,大量的社会资本和智力、数据资源的汇集驱动人工智能技术研究不断向前推进。从发展层次来看,人工智能技术可分为计算智能、感知智能和认知智能。当前,计算智能和感知智能的关键技术已经取得较大突破,弱人工智能应用条件基本成熟。但是,认知智能的算法尚未突破,前景仍不明朗。今年,随着智力资源的不断汇集,人工智能核心技术的研究重点可能将从深度学习转为认知计算,即推动弱人工智能向强人工智能不断迈进。一方面,在人工智能核心技术方面,在百度等大型科技公司和北京大学、清华大学等重点院校的共同推动下,以实现强人工智能为目标的类脑智能有望率先突破。另一方面,在人工智能支撑技术方面,量子计算、类脑芯片等核心技术正处在从科学实验向产业化应用的转变期,以数据资源汇集为主要方向的物联网技术将更加成熟,这些技术的突破都将有力推动人工智能核心技术的不断演进。工业大数据2022 年我国工业大数据有望突破 1200 亿元, 复合增速 42%。 工业大数据是提升制造智能化水平,推动中国制造业转型升级的关键动力,具体包括企业信息化数据、工业物联网数据,以及外部跨界数据。其中,企业信息化和工业物联网中机器产生的海量时序数据是工业数据的主要来源。工业大数据不仅可以优化现有业务,实现提质增效,而且还有望推动企业业务定位和盈利模式发生重大改变,向个性化定制、智能化生产、网络化协同、服务化延伸等智能化场景转型。预计到 2022 年,中国工业大数据市场规模有望突破 1200亿元,年复合增速 42%。IT的未来是人工智能这是一个指数级增长的时代。过去几十年,信息技术的进步相当程度上归功于芯片上晶体管数目的指数级增加,及由此带来的计算力的极大提升。这就是所谓的摩尔定律。在互联网时代,互联的终端数也是超线性的增长,而网络的效力大致与联网终端数的平方成正比。今天,大数据时代产生的数据正在呈指数级增加。在指数级增长的时代,我们可能会高估技术的短期效应,而低估技术的长期效应。历史的经验告诉我们,技术的影响力可能会远远的超过我们的想象。未来的计算能力人工智能需要强大的计算能力。计算机的性能过去30年提高了一百万倍。随着摩尔定律逐渐趋于物理极限,未来几年,我们期待一些新的技术突破。先谈一下类脑计算。传统计算机系统,长于逻辑运算,不擅长模式识别与形象思维。构建模仿人脑的类脑计算机芯片,我们今天可以以极低的功耗,模拟100万个神经元,2亿5千万个神经突触。未来几年,我们会看到类脑计算机的进一步的发展与应用随着互联网的普及、传感器的泛在、大数据的涌现、电子商务的发展、信息社区的兴起,数据和知识在人类社会、物理空间和信息空间之间交叉融合、相互作用,人工智能发展所处信息环境和数据基础发展了巨大的变化。伴随着科学基础和实现载体取得新的突破,类脑计算、深度学习、强化学习等一系列的技术萌芽预示着内在动力的成长,人工智能的发展已进入一个新的阶段。发展发展前景好,代表你现在学习会比后来者起步快,占有更大的优势,当然,你也要明白兴趣是最好的老师,选择自己感兴趣的相信你学的会更加而牢固。记住,最重要的一点:方向最重要!!!希望大家多多关注. ,加微信zhanglindashuju 可以获取更多资料哦作者:失色的瞳孔链接:https://juejin.im/post/5b1a6531e51d45067e6fc24a来源:掘金著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

孟志昂 2019-12-02 01:45:13 0 浏览量 回答数 0
阿里云大学 云服务器ECS com域名 网站域名whois查询 开发者平台 小程序定制 小程序开发 国内短信套餐包 开发者技术与产品 云数据库 图像识别 开发者问答 阿里云建站 阿里云备案 云市场 万网 阿里云帮助文档 免费套餐 开发者工具 企业信息查询 小程序开发制作 视频内容分析 企业网站制作 视频集锦 代理记账服务 2020阿里巴巴研发效能峰会 企业建站模板 云效成长地图 高端建站