最适合国人使用的笔记项目！用NAS私有部署Blossom

Blossom，这个名字寓意着绽放，象征着作者在雨露和养分的滋润下，思想与知识的结晶得以绽放。
作为一款支持私有部署的笔记应用，Blossom虽然以云端服务为主，但用户也有选择在本地进行部署的灵活性，确保数据与图片安全地存储在个人设备中，无需借助外部存储服务。
软件提供了全面的多平台支持，涵盖Windows、ARM架构的Mac以及Web端。
针对移动设备，Blossom采用了响应式网页设计，优化了手机浏览体验，并允许公众通过博客访问。
服务端支持在Docker容器中私有部署，且代码开源。
这款应用集成了众多用户期待的功能，如待办事项、首页天气显示、博客写作以及Markdown编辑器和记事本等。
界面设计清新简约，用户可自定义不同板块的主题颜色。
首页不仅实时展示天气信息，还提供字数、流量统计和编辑活动热图等实用功能。
右侧栏展示收藏的文章、专题和待办事项，最右侧则是导航栏。
编辑器支持创建和管理文件夹与文章，并提供目录浏览和GIF动图插入功能，兼容Markdown语法，并配备番茄时钟来帮助用户集中注意力写作。
Blossom还内置了图床功能，方便用户将图片上传到指定文件夹。
待办事项界面布局合理，左侧是日历，右侧则显示任务完成率和阶段任务数量。
记事便签功能便于捕捉灵感，支持文章置顶和临时内容设置。
项目配置选项丰富，包括图床地址、默认位置和字体设置等，用户可根据个人需求进行调整。
部署方面，作者提供了详尽的指导，但考虑到不同环境，用户可能需要针对NAS环境进行适当的调整。
首先，在Docker文件夹中创建项目文件夹和mysql文件夹。
接着，在根目录下创建blossom-mysql8 .yaml文件，配置数据库的地址和端口，以适应NAS环境。
然后，通过SSH工具运行docker-compose命令来部署服务端。
登录客户端后，用户可以选择使用网页版或安装客户端版本。
网页端源代码可以从作者的项目主页下载，解压后部署到群晖的Web目录。
最后，通过webstation配置虚拟主机，设置域名或IP地址以供访问。
总的来说，Blossom是一款功能全面、设计人性化的笔记项目，非常适合那些重视数据本地化和操作体验的用户。
其跨平台支持、强大功能和精细的界面设计，使其成为目前市面上最合适的NAS笔记解决方案之一。
无论是管理待办事项、查看日历、记录笔记，还是浏览博客，Blossom都能满足用户的需求，并提供流畅的使用体验。

得物技术分享MySQL多表关联同步到ES的实践

业务系统在执行涉及多表关联的查询时，常常因为条件复杂且需模糊匹配，而遭遇索引无法全面覆盖的问题，这直接导致了查询效率的降低。
为了解决这一难题，我们决定采纳搜索引擎技术，并将数据实时同步到Elasticsearch（ES）中，以期显著提高查询速度。
经过细致的对比分析，我们发现将数据直接从多表关联同步至ES，相较于单表同步后再进行联合查询，不仅性能更优，而且成本更低。

实施策略上，我们计划采用DataX进行数据的全量离线同步，利用Canal进行增量同步。
DataX通过其Framework+plugin架构，将数据源的读取与写入过程抽象为Reader/Writer插件，而DataX插件配置则涉及使用mysqlReader和elasticsearchWriter插件，通过框架进行数据的传输和转换。
至于Canal，它基于MySQL的主备复制机制，确保数据的实时同步。

具体实施过程中，我们运用DataX进行全量同步，而增量同步则由Canal负责。
测试环境包括jdk1 .8 、python2 .7 .1 和ES6 .3 .2 在DataX全量同步方面，我们通过配置job文件，将MySQL数据同步到ES。
在同步细节上，我们需注意reader与writer属性的配置，确保字段对应和顺序正确。
执行job后，全量同步即告完成。
对于增量同步，我们首先安装Canalserver，然后配置实例以实现与ES的同步。
Canal同步过程包括启动服务端和适配器，并配置ES同步规则。

在实施过程中，我们也会遇到一些常见问题，如多表关联同步问题、性能问题以及配置问题。
针对这些问题，我们进行了Canal全量同步功能的性能测试，并提出了性能对比与优化建议。
同时，我们关注开源产品与社区动态，持续进行技术优化和提供技术支持。
请注意，本文内容为简化版，可能存在细节与原文的细微差异。

CASE WHEN和分组的结合使用

在分析某乎问答平台的数据时，我们遇到了一个挑战：如何准确统计不同等级创作者的高质量回答数量，这里的“高质量回答”指的是回答字数超过1 00字的内容。
为此，我们得先掌握如何操作author_tb（记录作者ID、等级和性别）和answer_tb（记录回答日期、作者ID、问题ID和回答字数）这两个数据表。
在初次尝试中，我们可能会遇到分组统计的难题，因为直接按等级分组只能得到每个等级的总体数据，而我们想要的是相邻等级的合并数据。
这时，运用CASEWHEN语句就能巧妙解决这个问题。
在SELECT查询中，我们可以构建一个新字段，根据作者等级将1 -2 级、3 -4 级和5 -6 级分别归入不同的类别，并对这些类别进行分组统计。
这个过程需要两个表进行内连接，确保数据的准确性。
具体步骤是：先进行内连接操作，然后使用CASEWHEN语句进行条件筛选和转换，最后通过GROUPBY命令按新分类字段进行聚合，得到各等级高质量回答的数量，并按降序排列展示。
这个问题实际上是对内连接和CASEWHEN语句在分组查询中应用能力的一次考验。
通过解决这个难题，我们能够掌握如何在MySQL8 .0及以上版本中运用这些功能进行复杂的数据分析。
如果你对数据库操作充满兴趣，尤其是想深入了解这些在企业中常用的知识点，不妨阅读这本书籍。
它从基础到深入，实战性强，非常适合学习和提升技能。

Mysql 中的Text字段的范围？与使用方法！

在MySQL数据库中，TEXT列的最大容量设定为6 5 ,5 3 5 个字符，这相当于2 的1 6 次方减1 如果您觉得这个长度不足以满足需求，可以考虑以下两种扩展选项：MEDIUMTEXT，其最大长度可达1 6 ,7 7 7 ,2 1 5 个字符；或者LONGTEXT，其容量则可扩展至4 ,2 9 4 ,9 6 7 ,2 9 5 个字符。
这些选项在MySQL中对应于Oracle数据库中的CLOB类型，并且包括了TINYTEXT、TEXT、MEDIUMTEXT和LONGTEXT等不同级别的数据长度定义。

在定义时，可以使用以下语法来指定长度类型：[UNSIGNED]MEDIUMTEXT、TINYTEXT、TEXT、MEDIUMTEXT等。
具体来说，TINYTEXT为2 5 6 字节，TEXT为6 5 ,5 3 5 字节，大约等于6 4 KB；MEDIUMTEXT则为1 6 ,7 7 7 ,2 1 5 字节，相当于大约1 6 MB。

需要注意的是，text类型的字段使用时要格外小心，因为过多地使用text字段可能导致错误，如“Rowsize too large”，这表明行的内容过于庞大。
若要调整相关参数，您可以首先查询当前的max_sort_length参数值，然后根据需要修改它。
查询语句如下：
sql mysql> SELECT @@global.max_sort_length;
设置新值的命令为：
sql mysql> SET GLOBAL max_sort_length = 2 04 8 ;
这里，max_sort_length的默认值为1 02 4 ，且该值可以在启动mysqld服务器时通过–max_sort_length选项来调整，以便在排序操作时仅使用该列的前max_sort_length个字节。

至于text、char、varchar和blob类型之间的区别，可以总结如下：char类型是定长的，最多支持2 5 5 个字符；varchar类型是变长的，其最大容量为6 5 5 3 5 个字符，同时这也是单列和整行的限制；text类型是一种变长的字符集大对象，在排序和校验时考虑字符集，并且对大小写不敏感；而blob类型也是变长的，但它是无字符集的二进制大对象，对大小写敏感。