\NotethatitispresentlythepolicyofIANAtoassignasinglewellknown\portnumberforbothTCPandUDP;hence,mostentriesherehavetwoentries\eveniftheprot

SQLServer中的临时表官方：https://technet.microsoft.com/zhcn/library/ms177399(vsql.105).aspx(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F

当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化：单表优化除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量

Quartz的集群部署方案在架构上是分布式的，没有负责集中管理的节点，而是利用数据库锁的方式来实现集群环境下进行并发控制。BTW，分布式部署时需要保证各个节点的系统时间一致。Quartz数据库核心表如下：tabledescriptionQRTZ\_CALENDARS存储Quartz的Calendar信息QRTZ\_CR

一、插入数据1\.INSERT...VALUES...INSERTINTO<表名<列名1,…<列名nVALUES(值1)…,(值n);针对特定字段添加数据：mysqlinsertintous

字节码助记符指令含义0x00nop什么都不做0x01aconst\_null将null推送至栈顶0x02iconst\_m1将int型1推送至栈顶0x03iconst\_0将int型0推送至栈顶0x04iconst\_1将int型1推送至栈顶0x05ic

分区表的意义：当数据量非常大时（表的容量到达GB或者是TB），如果仍然采用索引的方式来优化查询，由于索引本生的消耗以及大量的索引碎片的产生，查询的过程会导致大量的随机I/O的产生，在这种场景下除非可以很好的利用覆盖索引，否则由于在查询的过程中需要根据索引回数据表查询，会导致性能受到很大的影响，这时可以考虑通过分区表的策略来提高查询的性能。

存入keyvalue对Vput(Kk,Vv)；获取key所对应的value值Vget(Kk)；判断Map是否包含给定的key或value值：booleancontainsKey(Kk)，booleancontainsValue(Vv)；遍历所有的key：Set<KkeySet()；遍历所有keyvalue对Set<Entrye

线性表存储在计算机中可以采用多种方式，以下是按照顺序存储方式实现：优点：查找很方便缺点：插入元素、删除元素比较麻烦，时间复杂度O(n)1ifndefSeqList_h2defineSeqList_h3include<iostream4usingnamespacestd;

1.mysql服务是通过mysqld进程提供的!(https://images2018.cnblogs.com/blog/1017256/201808/1017256201808011111116961632753896.png)我们可以直接双击mysqld.exe或者在cmd模式下输入mysqld。两种操作都会在后台创建mysqld进程