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使用 JPA 的 `save()` 方法更新数据库中的数据

在 JPA 中,save()方法通常由或接口提供,用于保存或更新一个实体。保存新数据:如果实体没有主键(ID)或 ID 为null,JPA 会将其识别为新实体,执行插入操作。更新现有数据:如果实体的主键已存在,JPA 会执行更新操作,修改数据库中已有的记录。JPA 的save()方法配合事务管理,能够在同一个事务中将操作数据保存到数据库。但是,在实际操作中,可能会遇到save()方法执行后,数据库

#hibernate
大数据量接口的异步处理方案详解

在现代分布式系统中,处理大数据量的接口是一个常见但复杂的场景。本文将详细分析大数据量接口异步处理的常见方案,并结合实际应用场景进行优缺点对比。大数据量接口的异步处理是现代系统设计中的一个重要部分。不同方案有各自的适用场景,合理选择并结合实际需求进行优化是关键。通过合理的方案设计,可以满足大数据量接口的各种业务需求,并提升系统的扩展性和用户体验。为了解决这些问题,异步处理成为一种高效的手段,可以将任

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#状态模式#性能优化
MySQL大数据量优化:详解与示例

无论是海量数据查询、更新,还是批量插入,大数据场景下的优化都是必不可少的。本文将从几个核心优化方向入手,结合实际案例,探讨如何优化 MySQL 数据库性能。大数据量优化并非单一方法的选择,而是多种方案的结合。对于频繁访问但更新较少的数据,可以使用缓存(如 Redis)减少数据库压力。索引是数据库查询优化的基础工具,合理的索引设计可以显著减少查询的扫描行数。当单表数据量过大(如超过 1000 万行)

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#mysql#数据库
MySQL大数据量优化:详解与示例

无论是海量数据查询、更新,还是批量插入,大数据场景下的优化都是必不可少的。本文将从几个核心优化方向入手,结合实际案例,探讨如何优化 MySQL 数据库性能。大数据量优化并非单一方法的选择,而是多种方案的结合。对于频繁访问但更新较少的数据,可以使用缓存(如 Redis)减少数据库压力。索引是数据库查询优化的基础工具,合理的索引设计可以显著减少查询的扫描行数。当单表数据量过大(如超过 1000 万行)

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#mysql#数据库
使用 Logback 的最佳实践:`logback.xml` 与 `logback-spring.xml` 的区别与用法

Logback 是 Java 应用的流行日志框架,以其高性能和丰富的功能在企业级项目中广泛应用。Logback 主要支持控制台和文件日志输出,支持文件滚动(按时间或大小分割日志),并支持自定义日志格式,帮助开发者有效记录和管理日志。

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#logback#xml#spring
JWT 过期后 自动刷新方案

JWT(JSON Web Token)广泛应用于现代 Web 开发中的认证与授权,它以无状态、灵活和高效的特点深受开发者欢迎。然而,JWT 的一个核心问题是。在实际开发中,可以结合业务需求和技术条件选择最适合的方案,甚至进行多方案组合,实现性能与安全的平衡。本文将总结常见的解决方案,分析其优缺点,并帮助开发者选择适合自己项目的方案。

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#redis
IntelliJ IDEA学生版如何免费申请

这里添加的文件,可以选择上传学信网学籍/学历/学位在线验证报告查询pdf版(登录学信网,选择在线验证报告,选择教育部学籍在线验证报告,点击查看,就可以看到在线验证码,最后点击查看就可以看到报告,选择pdf下载),点击Apply Now。按要求填写信息即可,注意这里填写你学校官网地址,别写教务系统的网址!申请成功后,会给你的邮箱发送邮件,点击邮件中的链接去注册账号即可。最后在idea里面用你注册的账

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#intellij-idea#java#ide +2
FFmpeg 命令详解(完整详细版)

FFmpeg 是一个强大的多媒体处理工具,支持音视频转换、剪辑、合并、滤镜、压缩等操作。查看 FFmpeg 支持的输入/输出格式(如 MP4、MKV、MP3、AVI)。列出 FFmpeg 支持的所有编解码器(视频、音频、字幕)。(FFmpeg 会自动选择合适的编解码器)。查看 FFmpeg 版本、编译选项等信息。,帮助你高效使用 FFmpeg。

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到底了