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位运算和大小端以及位移操作 bitwise & byte Endianness

大小端的概念大家都很熟悉了。这个概念主要是针对32bit或者64bit机器中,多个字节的排列顺序出处这个词很奇怪,查了下出处。TheComputerSciencetermsBig-EndianandLittle-EndianwereintroducedbyDannyCohen 2 in1980.Thekeyterm endian hasitsrootsinthenovelGulliver’sTravels 3 byJonathanSwift 4 wherewithinawaroccursbetweentwofactionswhoarefightingoverwhichendofaboilede

位运算和大小端以及位移操作 bitwise & byte Endianness

大小端的概念大家都很熟悉了。这个概念主要是针对32bit或者64bit机器中,多个字节的排列顺序出处这个词很奇怪,查了下出处。TheComputerSciencetermsBig-EndianandLittle-EndianwereintroducedbyDannyCohen 2 in1980.Thekeyterm endian hasitsrootsinthenovelGulliver’sTravels 3 byJonathanSwift 4 wherewithinawaroccursbetweentwofactionswhoarefightingoverwhichendofaboilede

我不认为PG的Double Buffering是更优秀的解决方案

关于PG在Sharedbuffers上的DOUBLEBUFFERING设计,一直是争议极多的。有一些搞PG的朋友认为这是PG充分利用OSCACHE的一种特殊设计,是PG数据库设计中比较优秀的地方。还有一些朋友则认为这是一种过时的设计,与当前数据库技术的发展潮流所相违背的。前些天有几个朋友谈到这个问题,希望我写篇位置表达下我的观点。以我这些年做数据库优化的经验来看,DOUBLEBUFFERING的设计如果算是一种技术上的进步,在这一点上我一直是不太认同的。众所周知,现在几乎所有的现代数据库产品都是用AIO/DIO等方式来访问底层存储系统,只有PG目前还通过BUFFER/CACHE来读取物理文件。

我不认为PG的Double Buffering是更优秀的解决方案

关于PG在Sharedbuffers上的DOUBLEBUFFERING设计,一直是争议极多的。有一些搞PG的朋友认为这是PG充分利用OSCACHE的一种特殊设计,是PG数据库设计中比较优秀的地方。还有一些朋友则认为这是一种过时的设计,与当前数据库技术的发展潮流所相违背的。前些天有几个朋友谈到这个问题,希望我写篇位置表达下我的观点。以我这些年做数据库优化的经验来看,DOUBLEBUFFERING的设计如果算是一种技术上的进步,在这一点上我一直是不太认同的。众所周知,现在几乎所有的现代数据库产品都是用AIO/DIO等方式来访问底层存储系统,只有PG目前还通过BUFFER/CACHE来读取物理文件。

弄明白DOUBLE BUFFERING对PG数据库的运维与优化有什么意义

​昨天的案例讲了因为PG的DOUBLEBUFFERING导致的SQL执行忽快忽慢的问题,有些朋友在问是不是Oracle之外的很多数据库都是用类似的方式读取文件,这种DoubleBuffering技术是不是很落后,是不是必须加以改进。实际上,只要是使用文件系统,并且在读数据时没有采用DIO的数据库都会存在DOUBLEBUFFERING的问题,早期的Oracle也存在类似问题。上图比较清晰的说明了DOUBLEBUFFERING问题,对于写的情况,因为先写入CACHE,再由OS把CACHE写入磁盘,中间会有一些性能损失,不过对于现代的数据库来说,只有REDO/WAL是需要强一致性写入的,数据文件的写

弄明白DOUBLE BUFFERING对PG数据库的运维与优化有什么意义

​昨天的案例讲了因为PG的DOUBLEBUFFERING导致的SQL执行忽快忽慢的问题,有些朋友在问是不是Oracle之外的很多数据库都是用类似的方式读取文件,这种DoubleBuffering技术是不是很落后,是不是必须加以改进。实际上,只要是使用文件系统,并且在读数据时没有采用DIO的数据库都会存在DOUBLEBUFFERING的问题,早期的Oracle也存在类似问题。上图比较清晰的说明了DOUBLEBUFFERING问题,对于写的情况,因为先写入CACHE,再由OS把CACHE写入磁盘,中间会有一些性能损失,不过对于现代的数据库来说,只有REDO/WAL是需要强一致性写入的,数据文件的写

关于 scala:found: org.apache.spark.sql.Dataset[(Double, Double)] 需要: org.apache.spark.rdd.RDD[(Double, Double)]

found:org.apache.spark.sql.Dataset[(Double,Double)]required:org.apache.spark.rdd.RDD[(Double,Double)]我收到以下错误123 found :org.apache.spark.sql.Dataset[(Double,Double)] required:org.apache.spark.rdd.RDD[(Double,Double)]  valtestMetrics=newBinaryClassificationMetrics(testScoreAndLabel)关于以下代码:1234valtestS

关于 scala:found: org.apache.spark.sql.Dataset[(Double, Double)] 需要: org.apache.spark.rdd.RDD[(Double, Double)]

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关于 c:Swapping 2 Bytes of Integer

Swapping2BytesofInteger我有一个接收3个参数的方法:intx、intn和intm。它返回一个int,其中x的第n个和第m个字节已交换x只是一个普通整数,设置为任何值。n和m是0到3之间的整数。例如,设x的十六进制表示为0x12345678,n为0,m为2。最后一个和倒数第三个字节应该被交换(n=78,m=34)。我已经弄清楚如何从x中提取第n个和第m个字节,但我不知道如何将所有4个字节重新组合成该方法应该返回的整数。这是我当前的代码:`1234567891011121314intbyteSwap(intx,intn,intm){  //Initializevariable

关于 c:Swapping 2 Bytes of Integer

Swapping2BytesofInteger我有一个接收3个参数的方法:intx、intn和intm。它返回一个int,其中x的第n个和第m个字节已交换x只是一个普通整数,设置为任何值。n和m是0到3之间的整数。例如,设x的十六进制表示为0x12345678,n为0,m为2。最后一个和倒数第三个字节应该被交换(n=78,m=34)。我已经弄清楚如何从x中提取第n个和第m个字节,但我不知道如何将所有4个字节重新组合成该方法应该返回的整数。这是我当前的代码:`1234567891011121314intbyteSwap(intx,intn,intm){  //Initializevariable