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Redis - SUBSCRIBE、PSUBSCRIBE、UNSUBSCRIBE、PUNSUBSCRIBE 訂閱功能介紹 SUBSCRIBE 訂閱 Subscribe 允許 client 端訂閱一個或多個 channels > SUBSCRIBE channel [channel ...] 當 client 端 subscribe 某個 channels 之後， 除了subscribe相關指令(subscribe, psubscribe, unsubscribe, punsubscribe )， 一律不允許使用其他 commands

Redis - pipeline 簡介 Redis client 每次發送一筆 command 都會經過 發送命令> 命令列隊(排隊)> 執行 > 返回結果 ，這期間所需要的時間，就稱為RTT(Round Trip Time, 往返時間) Redis 通常可以執行在微秒等級，但是在不同網路環境，就會因網路本身的傳輸限制而有所差異，因此才有Redis 性能瓶頸就是網路 一說 pipeline 可以將多筆資料同時發送出去， 如果不使用 pipelining，每一個command 從訪問資料結構、取得回覆，看起來耗費的流量都非常小， 但對於 socket I/O 而言，每個訪問都執行一次comman，占用的效能成本就相當大

MySQL 取得指定分鐘、指定小時或指定天數內的資料

方式介紹:

MySQL 取得平均級總數的方式，可以直接用現成的方法

AVG 以及 COUNT

這裡會另外再分享一個小技巧，說明如何將 AVG 取得結果為 NULL 如何轉為零

這裡記錄如何透過MySQL內建的函式來處理時間

非常實用，在處理會員延長有效期限

要延長一個月或一年等狀況，就能透過這些方式，很輕鬆的就將資料處理好。

平時習慣透過介面方式來管理資料庫，趁著假日期間再來玩一下指令操作模式，

順道記錄一些透過終端機介面操作MySQL (or mariaDB) 的方式，便於之後再參考

(如果在windows 環境，請先將 mysql (…\mysql\bin) 加入環境變數中)

在這裡著重在操作及設定方面，不會提到太多CRUD相關操作

Redis 介紹 Redis 是一個開源的 (BSD licensed) in-memory 的資料存放結構，可以被使用作為 Database，快取，訊息媒介。支援豐富的資料型態，包括: strings, hashes, lists, sets, stored sets, bitmaps, hyperloglogs 以及 geospatial indexes 儲存格式。 Redis 功能包括 replication, Lua scripting, LRU eviction, transactions，不同層級的 on-disk persistence(定時寫入硬碟，保持持久性), Redis Sentinel 的高可用性功能，以及 Redis Cluster 自動分區

A LEFT JOIN B: 左外聯結，取得兩個資料表中，與A有關的資料。 A RIGHT JOIN B: 右外聯結，取得兩個表單中，與B有關的資料。 A INNER JOIN B: 將兩者匹配的資料取出來，即取得AB交集。 A OUTER JOIN B: 將兩者匹配及沒匹配的資料都取出來，即取得AB聯集。

簡介 MySQL 儲存格式中，常用TEXT或BLOB來儲存長字串 兩者之間的差異主要為: TEXT 只能儲存字元資料，BLOB 可以保存二進位資料(圖片..) 通常，根據內文預期的長度來挑選適當的類型 Type | Bytes | English words | Multi-byte words ———–+—————+—————+—————– TINYTEXT or TINYBLOB | 255 | ±44 | ±23 TEXT or BLOB | 65,535 | ±11,000 | ±5,900 MEDIUMTEXT or MEDIUMBLOB | 16,777,215 | ±2,800,000 | ±1,500,000 LONGTEXT or LONGBLOB | 4,294,967,295 | ±740,000,000 | ±380,000,000

php 預設都會有檔案上傳大小、傳輸時間等等限制

雖然一般資料庫都是由DBA負責維運，但有時在維護特殊的專案時，

也可能需要用到匯入測試，進而需要調整一些設定，

所以直接把常用的參數記錄起來，也可方便於日後查詢

一般對於數字應用上，多數還是以整數為主 實際應用時，通常會先考量數字長度，並且通常都不會有問題 但是遇到與金融交易時，常常會牽涉到小數點的問題，也就是這裡要談的議題 - 定點數與浮點數 浮點數 具有小數點，插入的資料若小數點超過預設長度，則會實施四捨五入 在MySQL中，float, double( or real) 都可以用來儲存浮點數 在使用時，可能會有誤差的問題 定點數 字串形式存放數值，若插入的數值長度超過預設長度，會回報錯誤 (在SQLMode 預設情況仍會四捨五入後，插入資料) 在 MySQL 中，decimal (or numberic) 都可以用來儲存定點數 對於精確度要求較高的資料，都要使用定點數來儲存 範例 我們直接來建立一個浮點數及定點數的資料表 MariaDB [example]> CREATE TABLE float_and_decimal(flo float(10,2), deci decimal(10,2)); Query OK, 0 rows affected (0.

檢視表是一個虛擬的資料表，從MySQL 5.0.1 版本即開始支援 在使用時，設計者可自行將多個表格進行關聯、篩選，製作成一份獨立的檢視表 使用上，具有以下優點 簡單明瞭: 使用者不需要理解整個資料結構，直接呼叫檢視表就能取得整合完成的資料 安全: 使用者僅能看到檢視表允許查詢的部分 獨立: 檢視表結構會彙整關聯的資料表，當關聯資料表新增資料時，也能同時取得；僅有當關聯表修改列名時，才需要調整檢視表的結構對應名稱 建立檢視表 CREATE OR REPLACE VIEW user_view AS SELECT * FROM user; Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) 刪除檢視表 DROP VIEW user_view Query OK, 0 rows affected (0.

安裝 GraphQL Server 教學 這裡會紀錄 GraphQL 也稱 GraphCool 的操作 安裝 首先，用管理員權限開啟 cmd，安裝graphcool 安裝 graphcool npm install -g graphcool 初始化graphcool專案 接著，前往專案資料夾，建立 local 端的graphcool管理初始化 graphcool init Deploy 安裝完畢後，會看到選項 graphcool deploy, 將你的Graphcool server發布在線上 graphcool local up, 開始你的本地端Graphcool graphcool add-template facebook-auth, 加入facebook 驗證

MySQL 5.0 之後的版本支援的儲存引擎包括 MyISAM, InnoDB, MEMORY, CSV …等 其中 InnoDB 屬於交易安全表(支持交易，行級鎖定，外鍵和表加密) MyISAM、MEMORY、CSV則屬於非交易安全表。 將目前支援的儲存引擎列出來，就能看到個引擎的支援狀況: > SHOW ENGINES \G ... *************************** 2. row *************************** Engine: InnoDB Support: DEFAULT Comment: Percona-XtraDB, Supports transactions, row-level locking, foreign keys and encryption for tables Transactions: YES XA: YES Savepoints: YES *************************** 3.

ENUM 列舉陣列 與 SET 集合 非常類似 底下分別說明兩者類型，以及舉例說明: ENUM ENUM 最多可預設 65535 個成員 1-255個成員 (佔1位元) 255-65535個成員 (佔2位元) 存取資料時，只允許從預設的成員之中，挑選其中單一值 也可以用數字代表，1就代表第一個成員..以此類推 範例: > CREATE TABLE enum_demo (name VARCHAR(10), gender ENUM('M','F')); 回應: Query OK, 0 rows affected (0.

這裡特別介紹MySQL內建的功能函數

分別說明如下:

一、單列方式 (Column Approach) 在單一列，設定多個語系欄位 優點： - 簡單 - 易於實施 - 輕鬆查詢 - 無需JOIN - 沒有重複 - 沒有重複的內容（每個記錄只有一行，只有語言列被重複） 缺點： - 很難維護 - 如果只有2-3種語言會很容易維護，但當您有很多欄或很多語言時，它變得非常龐大且不容易維護 - 很難添加新語言 - 添加新語言時，有設定多國語言的欄位都要進行新增調整（以及db用戶的特殊訪問權限） - 佔用空間 - 如果不是所有的項目都必需翻譯（例如在某些地方，只需使用默認語言），它可能會導致冗餘數據或空的db字段 - 需要建立檢視判斷 - 需要依照目前語系環境決定要撈出哪一列，還需額外判斷才能達成

DataFrames

讀取csv 說明

先安裝 DataFrames http://juliastats.github.io/DataFrames.jl/stable/ 在julia終端機介面輸入下指令即可安裝

Pkg.add("DataFrames")

Julia 是一種科學計算語言，具有以下特性:

• 免費且開源 (MIT licensed)
• 使用者可定義types的方式，增加效率
• 不須為了增加效能而特別編譯程式碼，直接寫效能就已經很快
• 適用於平行運算及分布試運算
• 輕量綠色版
• 強大的types系統
• 可以優雅的對數字和其他類型進行轉換和拓展
• 支援Unicode(當然包含UTF8)
• 可以直接呼叫C的functions(不須額外加載或特定API)
• 強大的類shell功能，用於管理其他進程
• Lisp-like macros and other metaprogramming facilities

以下是學習過程的一些紀錄:

推薦 Antoine Girbal’s Corner ##MongoDb可視化操作介面 https://git.oschina.net/xiexiao04/mongo-exprss-master ##安裝MongoDb 安裝 http://www.mongodb.org/downloads 安裝windows 64-bit 2008 R2+ 安裝32-bit 會有2G限制 點擊Msi檔案開始安裝，安裝完成之後，可能會在下方位置 C:\Program Files\MongoDB\Server\3.0\bin 加入環境變數: PATH: ………;C:\Program Files\MongoDB\Server\3.0\bin 以終端機操作，開啟Mongodb Server > mongod.exe 確定啟動 前往 http://localhost:27017 預設port，如果成功啟動會顯示: It looks like you are trying to access MongoDB over HTTP on the native driver port.