Kurs Dazwischenliegend  8313

Kurseinführung：很多工作多年的程序员，对于数据库的认识还是停留在很初级的阶段，一出去面试就懵了，基本的SQL语句，复杂一点的SQL查询，还有SQL语句优化都不懂，跟别说用Redis提升系统性能抗住千万并发了。本套课程带你彻底理清MySQL锁、执行计划、索引、MVCC&Redis事务、缓存、击穿、穿透、雪崩、预热等，一套搞定所有数据库面试！

Kurs Fortschrittlich  44631

Kurseinführung：本套课程属于高级课程，包含：Mysql单表千万级数据量的查询优化与性能分析、mysql主从原理及其在高并发系统中的应用、Elasticsearch与php(Laravel)集成及使用、高并发系统代码与普通系统代码架构区别及关注点分析等。

Kurs Dazwischenliegend  4655

Kurseinführung：学习本课程主要有两个目的： 1、可视化面板布局适配屏幕 2、利用ECharts 实现柱状图展示 核心技术： -基于 flexible.js + rem 智能大屏适配 - VScode cssrem插件 - Flex 布局 - Less 使用 - 基于ECharts 数据可视化展示 - ECharts 柱状图数据设置 - ECharts 地图引入

Kurs Grundschule  2110

Kurseinführung：采用matplotlib、seaborn、pyecharts，结合真实数据集的Python可视化视频系列；本视频转载自哔哩哔哩：BV1gz411v7F5

Kurs Dazwischenliegend  11207

Kurseinführung：《MySQL数据管理之备份恢复案例解析视频教程》MySQL是一个开放源码的小型关联式数据库管理系统，目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。

Kurseinführung：Echtzeit-Datenverarbeitung: Verwendung von GoWaitGroup zur Verarbeitung von Datenflüssen Einführung: Im heutigen Big-Data-Zeitalter ist die Echtzeit-Datenverarbeitung zu einem wichtigen Bestandteil des Geschäftsbetriebs vieler Unternehmen geworden. Für Anwendungen, die große Datenmengen verarbeiten müssen, ist die effiziente Handhabung von Datenströmen zu einem zentralen Thema geworden. In der Go-Sprache kann WaitGroup verwendet werden, um eine Synchronisierung zwischen mehreren Goroutinen zu erreichen, den Datenfluss aufzuteilen und ihn gleichzeitig zu verarbeiten, wodurch die Effizienz und Parallelität der Datenverarbeitung verbessert wird. In diesem Artikel wird die Verwendung von G im Detail vorgestellt

2023-09-28 Kommentar 0  924

Kurseinführung：JavaScript ist eine Programmiersprache, die in der Webentwicklung und Datenverarbeitung weit verbreitet ist und die Fähigkeit besitzt, große Datenmengen zu verarbeiten. In diesem Artikel werden die wichtigsten Methoden von JavaScript-Funktionen bei der Verarbeitung großer Datenmengen vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt. Beim Umgang mit Big Data ist die Leistung von entscheidender Bedeutung. Die integrierten Funktionen und die Syntax von JavaScript funktionieren bei der Verarbeitung kleiner Datenmengen gut, aber wenn die Datenmenge zunimmt, nimmt die Verarbeitungsgeschwindigkeit erheblich ab. Um mit Big Data umgehen zu können, müssen wir einige Optimierungsmaßnahmen ergreifen. 1. Vermeiden

2023-11-18 Kommentar 0  1000

Kurseinführung：Die Stream-Verarbeitungstechnologie wird für die Verarbeitung großer Datenmengen verwendet. Stream-Verarbeitung ist eine Technologie, die Datenströme in Echtzeit verarbeitet. In C++ kann Apache Kafka für die Stream-Verarbeitung verwendet werden. Die Stream-Verarbeitung bietet Echtzeit-Datenverarbeitung, Skalierbarkeit und Fehlertoleranz. In diesem Beispiel wird ApacheKafka verwendet, um Daten aus einem Kafka-Thema zu lesen und den Durchschnitt zu berechnen.

2024-06-01 Kommentar 0  872

Kurseinführung：MySql ist ein beliebtes relationales Datenbankverwaltungssystem, das in verschiedenen Anwendungen auf Unternehmensebene weit verbreitet ist. Für Aufgaben, die die Verarbeitung großer Datenmengen erfordern, bietet MySql eine Stapelverarbeitungsfunktion, die es Benutzern ermöglicht, mehrere Datenanforderungen gleichzeitig zu verarbeiten und so die Arbeitseffizienz und Datenverarbeitungsgeschwindigkeit zu verbessern. In diesem Artikel stellen wir vor, wie Sie die Stapelverarbeitungsfunktionen von MySQL für große Datenmengen anwenden. Was ist MySQL-Stapelverarbeitung? In MySQL bezieht sich die Stapelverarbeitung auf den Prozess der gleichzeitigen Ausführung mehrerer SQL-Abfragen in einer Datenbankverbindung. Stapelverarbeitung kann

2023-06-15 Kommentar 0  2056

Kurseinführung：Wie baut man mit C++-Technologie eine Big-Data-Verarbeitungspipeline auf? Datenerfassung: Verwenden Sie C++-Konnektoren, um eine Verbindung zu Datenquellen wie HDFS oder Kafka herzustellen. Datenverarbeitung: Nutzen Sie Algorithmen und Datenstrukturen in der C++-Standardbibliothek für die Datenverarbeitung, z. B. den Parallelmodus. Datenspeicherung: Speichern Sie die verarbeiteten Daten in einem Speichersystem wie Cassandra oder MongoDB.

2024-06-01 Kommentar 0  717