5.8 关联(join) 19 5.9比较Entity 20 5.10 批量更新(Batch Update) 21 5.11批量删除(Batch Remove) 21 1.     发展中的持久化技术

id) { blackListMap.put(id, Boolean.TRUE); } /** * 批量添加黑名单 * * @param ids */ public static void addBlackList(Map

g *)objectId fromTable:(NSString *)tableName; // 批量删除一组key数组的数据 - (void)deleteObjectsByIdArray:(NSArray

import sys import multiprocessing import os # #需求分析：有大批量数据需要执行，而且是重复一个函数操作（例如爆破密码），如果全部开始线程数N多，这里控制住线程数m个并行执行，其他等待

void write(int b) 方法，这个方法会将b的低八位写入流中，高24位将会被自动忽略。如果想要批量写入数据呢，那么可以调用 void write(byte[] b) 方法将一个字节数组的内容全部写入流中，同时还有

mtalk.decode(mo_content) print content 输出 'YOU' 0x05 批量发邮件 如果有一天，老板过来给你一个很大的邮箱列表，要你给每个人发邮件，你该如何去做，最简单的就是写一个

wartermarkFile.png newFile_watermark.png 批量处理图片 下面以批量给图片加水印来展示一下如何处理多个图片文件。 BufferedImage watermarkImage

将成为一个真正的竞争优势，而不再遥不可及。 4. 数据处理将从批量变为实时： 我们都有将大数据分析应用到业务的方方面面的经历，这主要是由Apache Hadoop 之类的批量数据处理技术以及在过去几年中已经被主流企业

所有列表歌单化，统一流程接口问题： 代码耦合太高，模块不清晰，维护成本高。 不支持批量操作。 读写速度慢 有歌单不同步BUG。特点： 模块化，抽象化，层次化 增加批量操作 优化DB读写速度(1000首歌为例10+s -> 3s)

采用2进制方式存储数据，数据文件比较小，加载快速. 存储的时候是按照配置中的save策略来存储，每次都是聚合很多数据批量存储，写入的效率很好，而AOF则一般都是工作在实时存储或者准实时模式下。相对来说存储的频率高，效率却偏低。

的话，也是可以考虑一下的。我觉得这个功能最大的好处或许就是和下面这个“通过MR批量创建索引”联合实用。 通过MR批量创建索引 有了这个功能，你还担心创建索引慢吗？ 强大的RESTful API

merge(Collection t); /** * 删除 */ public void remove(T t); /** * 批量删除 传入集合 */ public void remove(Collection ts); /**

。Hibernate的优化方向：数据库设计、 HQL 优化、缓存、主配置、延迟加载、方法选用、集合选用、事物控制、批量操作 具体分析 第一点：数据库设计 前边博客介绍过 数据库设计 ，今天我们还从这开始，

{ taskQueue.add(task); taskQueue.notify(); } } // 批量执行任务,其实只是把任务加入任务队列，什么时候执行由线程池管理器决定 public void execute(Runnable[]

id) { blackListMap.put(id, Boolean.TRUE); } /** * 批量添加黑名单 * * @param ids */ public static void addBlackList(Map

的既定目标不仅仅是对一个接口增加其带宽上限；当批量下载或上传正在进行时，wondershaper 还试图去保持互动性会话如 SSH 的低延迟。同样的，它还会控制批量上传(例如， Dropbox 的同步)不会使得下载“窒息”，反之亦然。

808   任务增加暂停状态 1114  用例执行失败的时候，可以考虑分步骤提交bug 1349  批量新增bug增加“同上”功能 1432  去掉发布和版本里面的“已关联bugs”中的复数s 1055

想用户所想，首创了按住图标滑动屏幕移动 App 的方法(两只手操作)，图标篮子也可以成组批量对 APP 进行整理，点击可顺次填空，支持拖动到指定位置，批量删除也更加方便。 NO.2：智能的通知系统 APP 的弹

活 5. 草根时代（HelloWorld）开发人员少业务方向不清晰产品需求简单简单、可用、快速开发批量插入效率一般大数据量下Schema变化难 6. 草根时代（统计分析系统计算模型）countsumgroup

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